Relative Contact Velocity-Controlled Hand-Object Mechanism for Dexterous Tool Manipulation
作者: Sunyu Wang, Jean Oh, Nancy S. Pollard
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-22
💡 一句话要点
提出统一手-物机制以实现灵巧工具操作
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人手 工具操作 运动规划 接触估计 灵巧性 多指机制 人机协作
📋 核心要点
- 现有的多指机器人手在工具操作过程中面临运动学和几何形状的限制，难以实现灵巧的操作。
- 本文提出了一种统一的手-物机制（HOM），通过相对接触速度和接触力约束来简化工具操作过程。
- 实验结果表明，所提出的框架能够使五种不同的机器人手成功执行完整的工具操作，表现出良好的适应性和灵巧性。
📝 摘要（中文）
本研究探讨如何使多指机器人手完成完整的工具操作过程，包括拾取工具、将其加载到合适姿态以及使用工具。受人类工具操作和机械设计原则的启发，我们将手和工具建模为一个统一的手-物机制（HOM），由多个子组件组成。具体而言，我们定义HOM为由手、物体和广义接触框架组成，使得HOM的运动可以用相同的笛卡尔空间相对接触速度来表达，而不受手的运动学和几何形状的影响。基于这些定义，我们将HOM的子组件定义为手指之间的相对接触速度和接触力约束。我们开发了一个轻量级且具有物理解释的运动规划和接触估计框架，利用最小二乘法和互补滤波进行实现。通过对五种不同机器人手的遥操作进行仿真评估，结果表明我们的框架使所有五个手能够执行完整的工具操作过程，实现灵巧行为，且在相同的简单参考轨迹下表现出适应性。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决多指机器人手在工具操作过程中的运动学和几何限制，现有方法难以实现灵巧的工具操作。
核心思路：我们提出了统一的手-物机制（HOM），通过定义相对接触速度和接触力约束，简化了工具操作的运动规划过程。
技术框架：整体架构包括手、物体和广义接触框架，利用最小二乘法和互补滤波进行运动规划和接触估计。主要模块包括运动规划、接触估计和适应性调整。
关键创新：最重要的创新在于将手和工具视为一个统一的机制，使得运动可以用相同的接触速度表达，突破了传统方法的限制。
关键设计：在设计中，采用了轻量级的运动规划框架，设置了相对接触速度和接触力的约束条件，确保了灵巧操作的实现。具体的参数设置和损失函数设计在实验中经过优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的框架使五种不同的机器人手成功执行完整的工具操作过程，表现出灵巧行为。所有手在相同的简单参考轨迹下实现了显著的适应性，验证了框架的有效性和通用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人手术、工业自动化和人机协作等场景。通过提高机器人手的灵巧性和适应性，能够在复杂环境中实现更高效的工具操作，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
This work investigates how to enable general multi-finger robotic hands to perform the complete tool manipulation process, which entails picking up a tool, loading it into a suitable pose, and then wielding it. Inspired by human tool manipulation and mechanical design principles, we model the hand and the tool as a unified hand-object mechanism (HOM) composed of sub-assemblies. Specifically, we define a HOM as consisting of the hand, the object, and the generalized contact frames, allowing the HOM's motions to be expressed with the same set of Cartesian-space relative contact velocities, irrespective of the hand's kinematics and geometry. Then, we define a HOM's sub-assemblies as relative contact velocity and contact force constraints between fingers. Building on these definitions, we developed a lightweight and physically interpretable motion planning and contact estimation framework using least squares and a complementary filter. We evaluated our framework in simulation by teleoperating five different robotic hands. The results show that our framework enabled all five hands to execute the complete tool manipulation process, achieving dexterous behaviors even from identical, simple reference trajectories. Furthermore, the results showcase our framework's adaptability to different hands, tools, and tasks, enabled by its kinematic and geometric foundation.