Linearizing the soft finger contact constraint with application to dynamic force distribution in multifingered grasping

Currently, most efficient algorithms for force-closure analysis and dynamic force distribution utilize linear programming, but friction models are nonlinear. Substituting polyhedral cones for circular cones of Coulomb friction realizes the linearization of the frictional point contact constraint. So far, however, there is no approach to soft finger contact. This paper present such an approach. Then the foregoing algorithms can be extended to grasping with soft finger contact. Herein an optimal force distribution algorithm for soft multifingered grasps is developed with an illustrative example.

软指灵巧手关节力矩优化设计研究

通过将软指接触的摩擦约束线性化,推导出满足平衡约束和接触力约束、以关节力矩矢量为变量的线性约束不等式限定条件,构建了各关节力矩平方和最小的二次目标函数,从而将关节力空间中力矩的优化变为线性约束条件下的二次规划问题,以得到最优的关节力矩矢量。采用线性化的软指接触模型,减小了软指接触力约束的计算量。线性约束下的二次优化可直接化为单纯形法可快速解决的线性优化问题,提高了实时性。最后以软指接触情况下的两指灵巧手抓取平面椭圆物体为例进行了关节力矩的优化,证明了算法的有效性和实时性。

面向精细抓取的刚软耦合仿人手作用力优化

针对精细抓取模式下刚软耦合仿人手柔顺接触的特点,为使其具备类人手的抓取作用力施加能力,首先建立仿人手的抓取力平衡方程和约束优化函数,进而提出基于外罚函数的手指最小作用力优化方法.仿人手可通过施加合适的力实现对不同物体的稳定抓取,有效避免手指在抓取过程中使物体产生大变形或抓取失败.实验结果表明:每个手指作用力的测量平均值与理论计算值的绝对误差基本处于0~0.14 N范围,相对误差为0~18.57%范围,所提方法满足了刚软耦合仿人手在精细抓取模式下稳定可靠地抓取不同物体的需求.

空间机器人抓捕目标后的载荷分配

针对多臂空间机器人以软指接触形式抓捕目标后的情形,提出了一种综合考虑摩擦约束及机械臂能力约束的目标期望合外力的载荷分配方法。首先,建立空间机器人系统与目标的动力学方程,作为载荷分配问题的基础。然后,在地面机器人相关研究的基础上,建立机械臂末端与目标表面的软指接触模型,并建立二者之间的运动约束关系。为简化优化计算,将摩擦锥约束线性化,并建立考虑关节扭矩限制的机械臂能力约束,从而将抓捕力优化的非线性规划问题转化为线性规划问题。最后,采用双臂空间机器人模型进行数值仿真,表明所提方法针对目标各种形式运动进行载荷分配的有效性。