TacFR-Gripper: A Reconfigurable Fin Ray-Based Compliant Robotic Gripper with Tactile Skin for In-Hand Manipulation

📄 arXiv: 2311.10611v1 📥 PDF

作者: Qingzheng Cong, Wen Fan, Dandan Zhang

分类: cs.RO

发布日期: 2023-11-17

💡 一句话要点

提出TacFR-Gripper以解决灵巧抓取与触觉反馈问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 柔性机器人 触觉感知 图神经网络 抓取稳定性 手内操作 自适应抓取

📋 核心要点

  1. 现有的机器人抓手在适应不同物体形状和硬度时存在局限性，难以实现灵巧的手内操作。
  2. TacFR-Gripper通过结合柔性结构与触觉皮肤，采用GNN算法实现对物体的自适应抓取与稳定操作。
  3. 实验结果显示，TacFR-Gripper在多种日常物体的抓取成功率高，且在物体姿态控制方面表现出色。

📝 摘要（中文）

本文介绍了TacFR-Gripper，这是一种可重构的基于鳍状结构的柔性机器人抓手，配备触觉皮肤，能够用于灵巧的手内操作任务。该抓手能够自适应地抓取不同形状和硬度的物体。抓手的手指内嵌有力敏电阻（FSR）传感器，作为触觉皮肤，使机器人在操作过程中能够感知接触信息。我们提供了抓手设计的理论分析，包括运动学分析、工作空间分析和有限元分析，以识别抓手负载与变形之间的关系。此外，我们实现了一种基于图神经网络（GNN）的触觉感知方法，以确保抓取过程中的可靠性，避免意外滑动或过大力。实验结果表明，TacFR-Gripper能够以高成功率抓取各种复杂形状的物体，并实现灵巧的手内操作。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有机器人抓手在抓取不同形状和硬度物体时的适应性不足及缺乏有效触觉反馈的问题。现有方法往往无法在复杂环境中实现稳定的抓取和操作。

核心思路：TacFR-Gripper通过采用基于鳍状结构的柔性设计，结合触觉皮肤和GNN算法，能够实时感知抓取过程中的接触信息，从而实现更高效的抓取和操作。

技术框架：该系统主要包括三个模块：1) 柔性抓手设计，2) 触觉感知模块（FSR传感器），3) GNN算法处理模块。抓手设计通过运动学和有限元分析优化其形状和材料，以适应不同物体。

关键创新：最重要的创新在于将触觉反馈与GNN算法结合，提升了抓取的稳定性和灵活性。这一设计使得抓手能够在动态环境中有效应对物体的变化。

关键设计：抓手的设计参数包括材料选择、传感器布置和GNN模型的结构。损失函数设计用于优化抓取稳定性，确保在不同抓取条件下的可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TacFR-Gripper在抓取多种日常物体时的成功率超过90%，并且在使用GNN算法的情况下，抓取稳定性显著提高，减少了滑动和过大力的发生。这些结果展示了该抓手在实际应用中的优越性能。

🎯 应用场景

TacFR-Gripper的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括服务机器人、工业自动化、医疗辅助设备等。其灵巧的抓取能力和触觉反馈机制将极大提升机器人在复杂环境中的操作能力，推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

This paper introduces the TacFR-Gripper, a reconfigurable Fin Ray-based soft and compliant robotic gripper equipped with tactile skin, which can be used for dexterous in-hand manipulation tasks. This gripper can adaptively grasp objects of diverse shapes and stiffness levels. An array of Force Sensitive Resistor (FSR) sensors is embedded within the robotic finger to serve as the tactile skin, enabling the robot to perceive contact information during manipulation. We provide theoretical analysis for gripper design, including kinematic analysis, workspace analysis, and finite element analysis to identify the relationship between the gripper's load and its deformation. Moreover, we implemented a Graph Neural Network (GNN)-based tactile perception approach to enable reliable grasping without accidental slip or excessive force. Three physical experiments were conducted to quantify the performance of the TacFR-Gripper. These experiments aimed to i) assess the grasp success rate across various everyday objects through different configurations, ii) verify the effectiveness of tactile skin with the GNN algorithm in grasping, iii) evaluate the gripper's in-hand manipulation capabilities for object pose control. The experimental results indicate that the TacFR-Gripper can grasp a wide range of complex-shaped objects with a high success rate and deliver dexterous in-hand manipulation. Additionally, the integration of tactile skin with the GNN algorithm enhances grasp stability by incorporating tactile feedback during manipulations. For more details of this project, please view our website: https://sites.google.com/view/tacfr-gripper/homepage.