Adaptive and Multi-object Grasping via Deformable Origami Modules
作者: Peiyi Wang, Paul A. M. Lefeuvre, Shangwei Zou, Zhenwei Ni, Daniela Rus, Cecilia Laschi
分类: cs.RO
发布日期: 2025-11-01
💡 一句话要点
提出基于可变形折纸模块的自适应多物体抓取器，用于提升工业和家庭场景下的操作效率。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 软体机器人 折纸结构 自适应抓取 多物体抓取 机器人夹爪
📋 核心要点
- 现有软体机器人夹爪通常依赖笨重的执行器、复杂的控制策略或先进的触觉传感来实现稳定的抓取，成本较高。
- 本文提出一种基于折纸结构的柔性夹爪，利用其被动变形特性实现自适应抓取，无需复杂的控制和传感。
- 实验证明该夹爪能够同时抓取多个不同形状和大小的物体，显著提升了操作效率，适用于工业和家庭场景。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种多指混合抓取器，该抓取器采用被动可变形折纸模块，能够产生恒定的力和扭矩输出。每个手指由并联的折纸模块组成，由单自由度驱动机构驱动，无需主动传感或反馈控制即可实现被动形状适应和稳定的抓取力。更重要的是，本文展示了一种有趣的同时多物体抓取能力，允许拾取、运输和独立放置不同形状和大小的堆叠物体，与单物体抓取相比，显著提高了操作效率。这些结果突出了基于折纸的柔性结构作为可扩展模块在家庭和工业拣选场景中进行自适应、稳定和高效的多物体操作的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：现有软体机器人夹爪在处理形状复杂或易碎物体时表现出优势，但通常需要复杂的控制系统、笨重的驱动器或高精度的触觉传感器，这增加了系统的复杂性和成本。因此，如何设计一种结构简单、控制方便、且能稳定抓取多种物体的夹爪是一个挑战。
核心思路：本文的核心思路是利用折纸结构的被动变形能力来实现夹爪的自适应性。通过巧妙设计折纸模块的几何形状和材料属性，使得夹爪在与物体接触时能够自动调整形状，从而实现稳定的抓取，而无需复杂的控制算法或传感器反馈。
技术框架：该多指混合抓取器由多个手指组成，每个手指包含并联的折纸模块。每个手指由一个单自由度（1-DoF）的驱动机构控制。驱动机构控制手指的开合，折纸模块则负责提供抓取力并适应物体的形状。整个系统无需额外的传感器或复杂的控制算法。
关键创新：该论文的关键创新在于将折纸结构应用于软体机器人夹爪的设计中，并利用其被动变形的特性实现了自适应抓取。与传统的软体机器人夹爪相比，该设计结构更简单、控制更方便，且能够实现多物体的同时抓取。
关键设计：折纸模块的设计是关键。需要仔细选择折纸的图案和材料，以确保其具有合适的刚度和变形能力。驱动机构的设计也需要考虑，以确保能够精确控制手指的开合，并提供足够的抓取力。具体的参数设置和优化方法在论文中可能没有详细描述，属于未知细节。
📊 实验亮点
该研究展示了多物体同时抓取的能力，能够独立拾取、运输和放置不同形状和大小的堆叠物体，与单物体抓取相比显著提高了操作效率。具体的性能数据和对比基线在摘要中没有明确给出，属于未知细节。但多物体抓取能力是该研究的一个重要亮点。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于工业自动化、家庭服务机器人、医疗康复等领域。例如，在工业生产线上，该夹爪可以用于抓取和放置不同形状和大小的零件，提高生产效率。在家庭服务机器人中，该夹爪可以用于抓取和整理物品，帮助人们完成日常任务。在医疗康复领域，该夹爪可以用于辅助患者进行精细动作训练。
📄 摘要（原文）
Soft robotics gripper have shown great promise in handling fragile and geometrically complex objects. However, most existing solutions rely on bulky actuators, complex control strategies, or advanced tactile sensing to achieve stable and reliable grasping performance. In this work, we present a multi-finger hybrid gripper featuring passively deformable origami modules that generate constant force and torque output. Each finger composed of parallel origami modules is driven by a 1-DoF actuator mechanism, enabling passive shape adaptability and stable grasping force without active sensing or feedback control. More importantly, we demonstrate an interesting capability in simultaneous multi-object grasping, which allows stacked objects of varied shape and size to be picked, transported and placed independently at different states, significantly improving manipulation efficiency compared to single-object grasping. These results highlight the potential of origami-based compliant structures as scalable modules for adaptive, stable and efficient multi-object manipulation in domestic and industrial pick-and-place scenarios.