Towards simulation-based optimization of compliant fingers for high-speed connector assembly

📄 arXiv: 2509.10012v1 📥 PDF

作者: Richard Matthias Hartisch, Alexander Rother, Jörg Krüger, Kevin Haninger

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-12

💡 一句话要点

提出基于仿真的柔性手指优化方法，提升高速连接器装配的鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 柔性手指 仿真优化 机器人操作 连接器装配 机械柔性

📋 核心要点

  1. 现有柔性手指设计依赖硬件迭代或简化模型，无法有效优化复杂操作任务中的性能和鲁棒性。
  2. 提出一种基于动态仿真的柔性机构设计工具，通过优化设计参数，提升任务成功率和鲁棒性。
  3. 实验表明，优化后的柔性手指在连接器插入任务中，可容忍范围提升2.29倍，补偿高达8.6毫米的工件变化。

📝 摘要（中文）

机械柔性是动态接触操作的关键设计参数，影响任务成功率和接触几何变化下的安全鲁棒性。柔性手指等软体机器人的设计需要选择影响几何形状和刚度的设计参数，进而影响操作性能和鲁棒性。目前，这些参数的选择要么通过耗时的硬件迭代，要么通过无法解决复杂操作任务目标的简化模型（如平面模型）。动态仿真，特别是接触和摩擦建模的改进，为机械柔性的设计提供了一种潜在的工具。我们提出了一种基于仿真的柔性机构设计工具，允许根据任务级目标（如成功率）进行设计。该方法被应用于优化结构化柔性手指的设计参数，以减少插入任务中容差窗口内的失败案例。在真实机器人上使用NIST任务板中的任务验证了鲁棒性的提高。手指刚度影响容差窗口：优化的参数可以将可容忍范围提高2.29倍，并补偿高达8.6毫米的工件变化。然而，趋势仍然是特定于任务的。在某些任务中，最高的刚度产生最宽的可容忍范围，而在另一些任务中则观察到相反的情况，这促使需要能够考虑特定应用几何形状和动态特性的设计工具。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决柔性手指在高速连接器装配等动态、接触密集型任务中，如何优化其设计参数以提高任务成功率和鲁棒性的问题。现有方法，如硬件迭代，成本高昂且耗时；而简化模型则无法准确捕捉复杂任务中的几何和动力学特性，导致优化结果不理想。

核心思路：论文的核心思路是利用高精度的动态仿真环境，将柔性手指的设计参数优化问题转化为一个任务级目标优化问题。通过仿真评估不同设计参数下的任务成功率，并采用优化算法搜索最优参数组合，从而避免了耗时的硬件迭代和简化模型带来的误差。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 建立柔性手指的参数化模型，设计参数包括几何形状和材料属性等；2) 构建高精度的动态仿真环境，包括接触、摩擦等物理模型的精确建模；3) 定义任务级目标函数，如连接器插入任务的成功率；4) 采用优化算法（如梯度下降或进化算法）搜索最优设计参数，以最大化目标函数；5) 在真实机器人平台上验证优化后的设计参数的性能。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将柔性手指的设计问题与具体的任务目标相结合，通过仿真优化直接提升任务性能。与传统方法相比，该方法能够更有效地利用仿真技术，避免了硬件迭代的成本和简化模型的误差，从而获得更优的设计方案。

关键设计：论文中，柔性手指的参数化模型是关键设计之一，需要选择合适的参数来描述手指的几何形状和材料属性。此外，动态仿真环境的精度也至关重要，需要采用合适的接触和摩擦模型来保证仿真的准确性。优化算法的选择和参数设置也会影响优化结果，需要根据具体任务进行调整。目标函数的定义需要能够准确反映任务的成功率和鲁棒性。

📊 实验亮点

实验结果表明，通过仿真优化后的柔性手指在连接器插入任务中，可容忍范围提升了2.29倍，能够补偿高达8.6毫米的工件变化。这表明该方法能够有效地提高柔性手指的鲁棒性，使其能够适应更大的工件误差和环境变化。此外，实验还发现，最优的刚度参数与具体任务相关，这进一步验证了该方法在特定应用场景下的价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高精度、高鲁棒性的柔性操作任务中，例如电子元件装配、医疗器械操作、以及复杂环境下的物体抓取等。通过仿真优化柔性机构的设计，可以显著提高自动化系统的性能和可靠性，降低生产成本，并拓展机器人的应用范围。

📄 摘要（原文）

Mechanical compliance is a key design parameter for dynamic contact-rich manipulation, affecting task success and safety robustness over contact geometry variation. Design of soft robotic structures, such as compliant fingers, requires choosing design parameters which affect geometry and stiffness, and therefore manipulation performance and robustness. Today, these parameters are chosen through either hardware iteration, which takes significant development time, or simplified models (e.g. planar), which can't address complex manipulation task objectives. Improvements in dynamic simulation, especially with contact and friction modeling, present a potential design tool for mechanical compliance. We propose a simulation-based design tool for compliant mechanisms which allows design with respect to task-level objectives, such as success rate. This is applied to optimize design parameters of a structured compliant finger to reduce failure cases inside a tolerance window in insertion tasks. The improvement in robustness is then validated on a real robot using tasks from the benchmark NIST task board. The finger stiffness affects the tolerance window: optimized parameters can increase tolerable ranges by a factor of 2.29, with workpiece variation up to 8.6 mm being compensated. However, the trends remain task-specific. In some tasks, the highest stiffness yields the widest tolerable range, whereas in others the opposite is observed, motivating need for design tools which can consider application-specific geometry and dynamics.