ICRA的5篇最佳操作機械手論文逐個看 | ICRA 2017

雷鋒網AI科技評論按：ICRA全稱為“IEEE International Conference on Robotics and Automation”（機器人與自動化會議），是機器人技術領域最有影響力的國際學術會議之一。ICRA 2017于5月29日至6月4日舉行，雷鋒網AI科技評論從新加坡帶來一線報道。該會議舉辦期間，雷鋒網將圍繞會議議程及獲獎論文展開系列專題報道，敬請期待。 

Analyzing Achievable Stiffness Control Bounds of Robotic Hands with Compliantly Coupled Finger Joints（使用手指關節柔性耦合實現對機械手強度控制界限的分析） 

作者：Rao, Prashant; Thomas, Gray; Sentis, Luis; Deshpande, Ashish 

摘要：目前機械手的結構設計已經收斂到使用低慣性和肌腱驅動的策略。由于肌腱驅動的機器人手指是串行鏈系統，柔性肌腱的線路策略會導致多關節之間的自由度的耦合。這篇論文提出了一種針對這種耦合被動關節串行鏈剛度的綜合分析方法。在最大限度下實現的剛度控制邊界耦合，并同時保持執行器的被動狀態，通過對這種情況下的邊界分析，從而得以評估這種耦合設計的實際效果。有了這種方法，便可以形成最終的結構設計指導方案。遵循這種方案，就可以智能的進行結構件排列（包含機械彈簧）以及傳輸策略設計和選型，如：柔性線路，皮帶輪尺寸，并提供內在穩定性和可定制的高性能操作下使用的機械手的控制器剛度限制數據。 

Integrating Motion and Hierarchical Fingertip Grasp Planning（機械手的集成運動和分等級的指尖抓取動作規劃） 

發表在《IEEE Transactions on Robotics》上的論文，作者：Haustein, Joshua Alexander; Hang, Kaiyu; Kragic, Danica 

摘要：在這篇論文中，作者呈現了一種對高質量指尖抓取動作進行檢索并同時實現無碰撞的手臂機械運動的算法。這種算法結合了雙向采樣為基礎的動作規劃方案，并包含了分等級的優化程序。與其他方法不同的是，這種算法并沒有使用常見的分步做法，而是通過運動規劃引導下接近無碰撞的配置實現指尖抓取優化方案。論文中描述了該算法的實際驗證場景。作者使用一個具有13個自由度（DOF）的操作機械手，表現了該算法在復雜場景下實現高質量抓取動作規劃的能力。另外，作者還通過實驗證明了這種算法可實時實現機械手集成動作的優越性。 

論文鏈接：http://www.cas.kth.se/~haustein/pdfs/haustein2017.pdf

Design of a Simplified Compliant Anthropomorphic Robot Hand（一種簡化柔性擬人機器人手的設計） 

作者：Wiste, Tuomas; Goldfarb, Michael 

摘要：這篇論文介紹了SCCA機械手，這是一種使用5個電機，并為重點實現在實際環境中進行抓取動作的簡約設計方案。值得注意的特點包括一個新穎的雙向肌腱驅動方案（驅動器的偏執力與手指彎曲的方向相同），一個額外制作的硬殼式鋼結構（提高了特征的密度和減少了零件的數量），通過一系列的柔性驅動器實現的低抓取阻抗，減震設計，以及擬人化的速度、強度和尺寸。除了對設計方案的介紹，論文中還提供了給予機械手速度，力量能力和八種手部抓取和動作的實現結果。 

Optimal, Sampling-Based Manipulation Planning（一種優化的，基于采樣的操作規劃方案） 

作者：Schmitt, Philipp Sebastian; Neubauer, Werner; Feiten, Wendelin; Wurm, Kai M.; v. Wichert, Georg; Wolfram Burgard 

摘要：當機械手實行操作命令時，它需要知道自己需執行的動作步驟和如何實現抓取和釋放一個物體。對機械手的運動和物體的運動同時進行推理導致了高維度配置空間中的多模態規劃的問題。這篇論文則介紹了一種漸近優化操作規劃的方法。這種方法通過對基于采樣的優化路徑規劃方法進行延伸，從而高效率地實現對配置空間中的機械手和物體進行感知。通過實驗，作者可以證實這種方法實現的完整性和漸近優化性。并通過機械手的操作動作——“撿取-放下”的大量仿真證明這種方法相較于現有方法極大的優越性。同時，作者還提供了實際使用案例實現在1s內進行的高質量的機械手操作控制。

 A Two-Fingered Robot Gripper with Large Object Reorientation Range（具有大范圍目標再定位的能力一種“二指”機械爪的設計） 

由倫敦帝國學院（Imperial College London）的戴森設計工程學院（Dyson School of Design Engineering）發表的論文，作者：Bircher, Walter; Dollar, Aaron; Rojas, Nicolas

摘要：對于機械爪而言，在無意外物體彈射場景下實現抓取物體的大范圍再定位非常困難。本文提出了一種簡單的機械爪設計方案，可以重復實現在π/2弧度下的大范圍再定位。特別提出的是這種方法僅通過機械手與物體的系統的運動學分析得以實現，而不依賴于高保真的接觸傳感器，復雜的活動手指表面控制或極度控制的手指。這種機械爪的設計是兩個動力學參數搜索優化級聯的結果。除了實現大范圍的再定位，由于其手掌的三元結構，這種機械爪還是一種新型拓撲結構。通過實驗，作者證實了這種方案的可行性。

論文鏈接：http://hdl.handle.net/10044/1/44407