Vib2Move: In-Hand Object Reconfiguration via Fingertip Micro-Vibrations

📄 arXiv: 2506.10923v1 📥 PDF

作者: Xili Yi, Nima Fazeli

分类: cs.RO

发布日期: 2025-06-12

备注: 11 pages, 12 figures

💡 一句话要点

提出Vib2Move以解决手中物体重构问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 物体重构 微振动 机器人操作 运动规划 高精度控制

📋 核心要点

  1. 现有的物体重构方法在精度和灵活性上存在不足，难以实现高效的手中物体操作。
  2. Vib2Move通过设计振动执行器和运动规划器，利用微振动调节摩擦系数，实现物体的精确重构。
  3. 实验结果表明，Vib2Move在多种平面物体上的最终定位误差低于6毫米，显著提升了操作精度。

📝 摘要（中文）

我们介绍了Vib2Move，这是一种新颖的手中物体重构方法，利用指尖微振动和重力精确重新定位平面物体。我们的框架包含三个关键创新。首先，我们设计了一种基于振动的执行器，动态调节有效的指-物体摩擦系数，从而有效模拟握持力的变化。其次，我们推导了在具有两个对称可变摩擦接触面平行夹具中夹持物体的滑动运动模型。最后，我们提出了一种运动规划器，协调末端执行器的手指轨迹和指尖振动，以实现所需的物体姿态。在实际试验中，Vib2Move的一致性最终定位误差低于6毫米，展示了在多种平面物体上的可靠、高精度操作。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决手中物体重构的精度和灵活性问题。现有方法在动态调整握持力和物体定位方面存在局限，导致操作不够精确。

核心思路：Vib2Move的核心思路是通过指尖微振动调节物体与手指之间的摩擦系数，从而实现对物体的精确控制和重构。该方法利用重力和振动的结合，模拟不同的握持力。

技术框架：Vib2Move的整体架构包括三个主要模块：振动执行器、滑动运动模型和运动规划器。振动执行器负责调节摩擦系数，滑动运动模型描述物体的运动特性，而运动规划器则协调手指轨迹和振动模式。

关键创新：论文的关键创新在于设计了一种新型的振动执行器和滑动运动模型，使得在夹具中夹持的物体能够通过微振动实现高精度的重构。这与传统方法的静态摩擦模型形成了鲜明对比。

关键设计：在设计中，振动执行器的参数设置经过精细调整，以确保在不同物体和环境下均能有效工作。运动规划器采用了基于模型的控制策略，以优化手指轨迹和振动频率的协调。实验中使用的损失函数考虑了定位误差和操作稳定性。

📊 实验亮点

在实际试验中，Vib2Move实现了低于6毫米的最终定位误差，展现出优越的操作精度。与传统方法相比，该方法在多种平面物体上的表现显著提升，证明了其在高精度操作中的有效性。

🎯 应用场景

Vib2Move的研究成果在机器人抓取、自动化装配和人机交互等领域具有广泛的应用潜力。通过提高物体重构的精度和灵活性，该技术能够显著提升机器人在复杂环境中的操作能力，推动智能制造和服务机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

We introduce Vib2Move, a novel approach for in-hand object reconfiguration that uses fingertip micro-vibrations and gravity to precisely reposition planar objects. Our framework comprises three key innovations. First, we design a vibration-based actuator that dynamically modulates the effective finger-object friction coefficient, effectively emulating changes in gripping force. Second, we derive a sliding motion model for objects clamped in a parallel gripper with two symmetric, variable-friction contact patches. Third, we propose a motion planner that coordinates end-effector finger trajectories and fingertip vibrations to achieve the desired object pose. In real-world trials, Vib2Move consistently yields final positioning errors below 6 mm, demonstrating reliable, high-precision manipulation across a variety of planar objects. For more results and information, please visit https://vib2move.github.io.