論文の概要: A High-Force Gripper with Embedded Multimodal Sensing for Powerful and Perception Driven Grasping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04970v1
- Date: Mon, 07 Apr 2025 11:57:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-08 14:09:59.344990
- Title: A High-Force Gripper with Embedded Multimodal Sensing for Powerful and Perception Driven Grasping
- Title（参考訳）: マルチモーダルセンシングを組み込んだ高力グリップによる高知覚・高感度グレーピング
- Authors: Edoardo Del Bianco, Davide Torielli, Federico Rollo, Damiano Gasperini, Arturo Laurenzi, Lorenzo Baccelliere, Luca Muratore, Marco Roveri, Nikos G. Tsagarakis,
- Abstract要約: 組込みマルチモーダル知覚機能を備えたモジュラー高把持力グリップを開発した。
提案したグリップは、コンパクトな実装で110Nの把持力を生成することができる。
高把握力は、アイインハンドカメラ、タイム・オブ・ライト(ToF)距離センサー、慣性計測ユニット(IMU)、全方位マイクを含む組込みマルチモーダルセンシングと組み合わせられる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.351326520775464
- License:
- Abstract: Modern humanoid robots have shown their promising potential for executing various tasks involving the grasping and manipulation of objects using their end-effectors. Nevertheless, in the most of the cases, the grasping and manipulation actions involve low to moderate payload and interaction forces. This is due to limitations often presented by the end-effectors, which can not match their arm-reachable payload, and hence limit the payload that can be grasped and manipulated. In addition, grippers usually do not embed adequate perception in their hardware, and grasping actions are mainly driven by perception sensors installed in the rest of the robot body, frequently affected by occlusions due to the arm motions during the execution of the grasping and manipulation tasks. To address the above, we developed a modular high grasping force gripper equipped with embedded multi-modal perception functionalities. The proposed gripper can generate a grasping force of 110 N in a compact implementation. The high grasping force capability is combined with embedded multi-modal sensing, which includes an eye-in-hand camera, a Time-of-Flight (ToF) distance sensor, an Inertial Measurement Unit (IMU) and an omnidirectional microphone, permitting the implementation of perception-driven grasping functionalities. We extensively evaluated the grasping force capacity of the gripper by introducing novel payload evaluation metrics that are a function of the robot arm's dynamic motion and gripper thermal states. We also evaluated the embedded multi-modal sensing by performing perception-guided enhanced grasping operations.
- Abstract（参考訳）: 現代のヒューマノイドロボットは、エンドエフェクターを用いた物体の把握と操作を含む様々なタスクを実行するための有望な可能性を示してきた。
それにもかかわらず、ほとんどの場合、把握と操作のアクションは、低から中程度のペイロードと相互作用力を含む。
これは、しばしばエンドエフェクターによって提示される制限のためであり、これは腕に到達可能なペイロードと一致せず、従ってつかみ、操作できるペイロードを制限する。
加えて、握手は通常、ハードウェアに適切な知覚を組み込まないため、握り動作は、ロボット本体の他の部分に設置された知覚センサによって主に駆動され、握り操作タスクの実行時の腕の動きによる閉塞によって頻繁に影響を受ける。
そこで我々は,マルチモーダル認識機能を組み込んだモジュール式高把持力グリップを開発した。
提案したグリップは、コンパクトな実装で110Nの把持力を生成することができる。
高把持力は、アイインハンドカメラ、タイム・オブ・ライト(ToF)距離センサ、慣性測定ユニット(IMU)および全方位マイクを含む組込みマルチモーダルセンシングと組み合わせられ、知覚駆動型把握機能の実装が可能である。
ロボットアームの動的運動とグリップ熱状態の関数である新たなペイロード評価指標を導入することにより、グリップの把持力容量を広範囲に評価した。
また,知覚誘導型強化把握操作により,組込みマルチモーダルセンシングの評価を行った。
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