Computational design of passive grippers
Computational design of passive grippers
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被动夹具的计算设计
DOI：
10.1145/3528223.3530162
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发表时间：
2022
影响因子：
6.2
通讯作者：
Schulz, Adriana
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kodnongbua, Milin;Good, Ian;Lou, Yu;Lipton, Jeffrey;Schulz, Adriana
这项工作提出了一种新的被动抓取器生成设计工具——机器人末端执行器，它没有额外的驱动，而是利用机械臂中现有的自由度来执行抓取任务。使用被动抓取器是因为它们在成本和功能之间提供了有趣的权衡。然而，现有的设计在可掌握的形状类型上是有限的。本工作提出利用快速制造和设计优化来扩大被动掌握的形状空间。我们的新生成设计算法将物体及其相对于机械臂的位置输入，并生成一个可3D打印的被动抓取器，该抓取器可以稳定地抓取物体。为了实现这一目标，我们解决了共同优化形状和插入轨迹以确保被动稳定抓取的关键挑战。我们在一个包含22个对象（23个实验）的测试套件上评估了我们的方法，所有这些对象都通过物理实验进行了评估，以弥合虚拟到真实的差距。代码和数据在https://homes.cs.washington.edu/~milink/passive-gripper/
This work proposes a novel generative design tool for passive grippers -- robot end effectors that have no additional actuation and instead leverage the existing degrees of freedom in a robotic arm to perform grasping tasks. Passive grippers are used because they offer interesting trade-offs between cost and capabilities. However, existing designs are limited in the types of shapes that can be grasped. This work proposes to use rapid-manufacturing and design optimization to expand the space of shapes that can be passively grasped. Our novel generative design algorithm takes in an object and its positioning with respect to a robotic arm and generates a 3D printable passive gripper that can stably pick the object up. To achieve this, we address the key challenge of jointly optimizing the shape and the insert trajectory to ensure a passively stable grasp. We evaluate our method on a testing suite of 22 objects (23 experiments), all of which were evaluated with physical experiments to bridge the virtual-to-real gap. Code and data are at https://homes.cs.washington.edu/~milink/passive-gripper/
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使用零移动性被动末端执行器通过手动操作来拾取物体
影响因子：
5.2
作者：
Caio Mucchiani;Monroe Kennedy;Mark H. Yim;Jungwon Seo
通讯作者：
Jungwon Seo
用于手动任务的机械手的自动化设计
DOI：
10.1109/humanoids.2018.8624932
发表时间：
2018
期刊：
2018 IEEE-RAS 18th International Conference on Humanoid Robots (Humanoids
影响因子：
--
作者：
Hazard, Christopher;Pollard, Nancy;Coros, Stelian
通讯作者：
Coros, Stelian
腿式机器人机械设计与运动控制的并行优化
DOI：
10.1142/9789814623353_0037
发表时间：
2014
期刊：
ACM Transactions on Graphics (TOG)
影响因子：
--
作者：
Krishna Manaswi Digumarti;Christian Gehring;Stelian Coros;Jemin Hwangbo;R. Siegwart
通讯作者：
R. Siegwart
用于机器人铺床的织物拾取点的深度迁移学习
DOI：
10.1007/978-3-030-95459-8_17
发表时间：
2018
期刊：
Robotics Auton. Syst.
影响因子：
--
作者：
Daniel Seita;Nawid Jamali;Michael Laskey;A. Tanwani;R. Berenstein;Prakash Baskaran;Soshi Iba;J. Canny;Ken Goldberg
通讯作者：
Ken Goldberg
受壁虎启发的柔软被动夹具
影响因子：
4.5
作者：
A. Seibel;Mert Yıldız;And Berkan Zorlubaş
通讯作者：
And Berkan Zorlubaş