Belt-Finger: An Affordable Soft Belt-Driven Gripper for Dexterous In-Hand Manipulation
作者: Boya Zhang, Andreas Zell, Georg Martius
分类: cs.RO
发布日期: 2026-06-18
💡 一句话要点
提出Belt-Finger以解决传统夹具灵活性不足问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 软机器人 夹具设计 灵活操作 模型预测控制 遥操作 机器人技术 制造成本
📋 核心要点
- 现有的平行夹具在狭小空间内的灵活性不足，限制了其在复杂操作中的应用。
- 本文提出了一种双软带驱动的夹具模块，增加了三个手内自由度，提升了操作灵活性。
- 实验结果表明，所提夹具在多种操作任务中表现出更高的灵活性和可行性，相较于传统夹具有显著提升。
📝 摘要（中文）
平行夹具是机器人领域的默认操作器，因其简单、可靠和低成本而广泛使用。然而，其有限的手内移动性常常迫使机器人进行大幅度的臂部运动，限制了在狭小工作空间内的灵活操作。本文提出了一种基于双软带的指模块，保留了标准的开合功能，同时增加了三个手内自由度：平移、俯仰和滚转。该机制设计简单，易于制造和集成，保持了传统平行夹具的可靠性和精确控制，同时大大扩展了操作能力。通过将夹具集成到两种控制管道中，展示了新增自由度的实用性。实验表明，与传统平行夹具相比，所提夹具在多个挑战性操作任务中一致提高了灵活性和任务可行性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决传统平行夹具在狭小工作空间内灵活性不足的问题。现有夹具的设计限制了手内操作的自由度，导致需要进行大幅度的臂部运动，影响操作效率。
核心思路：论文提出了一种基于双软带的夹具设计，保留了传统夹具的开合功能，同时增加了平移、俯仰和滚转三个自由度，以提升夹具的灵活性和适应性。
技术框架：整体架构包括夹具的机械设计、控制算法的适配和用户界面的开发。夹具通过双软带驱动实现手内自由度，控制算法包括模型预测控制（MPC）和轻量级遥操作接口。
关键创新：最重要的创新在于通过简单的软带机制实现了传统夹具所缺乏的手内自由度，显著提升了操作的灵活性和精确度。与现有方法相比，该设计在制造成本和集成复杂度上具有优势。
关键设计：夹具的设计考虑了材料的选择和结构的简化，以降低制造成本。控制算法中，MPC被调整以适应手内操作，遥操作接口则设计为轻量化，便于用户操作。具体参数和损失函数的设置在实验中进行了优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提Belt-Finger夹具在多个复杂操作任务中，相较于传统平行夹具提高了操作灵活性和任务可行性。具体而言，在遥操作和MPC控制下，夹具在任务成功率和操作精度上均有显著提升，展示了其优越的性能。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业自动化、服务机器人和医疗机器人等。通过提升夹具的灵活性，能够在更复杂的环境中进行精细操作，满足多样化的任务需求。未来，该技术可能推动机器人在狭小空间内的应用，提升工作效率和安全性。
📄 摘要（原文）
Parallel-jaw grippers are the default manipulator choice in robotics because they are simple, robust, and inexpensive. Their limited in-hand mobility, however, often forces large arm motions and restricts dexterous manipulation in confined workspaces. We present a parallel-gripper upgrade: a double-soft-belt-based finger module that preserves standard opening/closing while adding three in-hand degrees of freedom (DoF): translation, pitch, and roll. The mechanism is deliberately kept simple and engineered for inexpensive manufacturing and straightforward integration, preserving the reliability and precise control of traditional parallel grippers while greatly broadening the range of manipulation capabilities. To demonstrate the utility of the added DoFs, we integrate the gripper in two control pipelines. First, we adapt a model predictive controller for in-hand manipulation of known objects. Second, we introduce a lightweight teleoperation interface that enables simultaneous control of the robot arm and gripper (10 DoFs total) with minimal hardware. Across a suite of challenging manipulation tasks executed via teleoperation, MPC, and trained policies, the proposed gripper consistently improves dexterity and task feasibility compared to a conventional parallel gripper