Task Oriented Optimal Grasp Planning by Three Fingered Robot Hands

This paper presents a way for research on grasp planning of three fingered robot hands. According to the assortment of human hand grasping, two typical grasping poses for three finger grasps are summarized. The task requirements, the geometrical and physical features of the object and the information from the environment are synthesized. Grasp pose is deduced by task analysis, and the graspable plane is sought and determined. The process of grasp planning is finally carried out by determining three grasp points on the feasible grasp plane.

Coordinated control and autonomous grasp with multifingered robot hands

Presents major achievements in researches on coordinated control with multifingered robot hands by first briefing the present status of researches on multifingered robot hands, then discussing the coordinated control with multifingered robot hands, and finally exploring the way of achieving autonomous grasp, and thoughts on future researches.

机器人多指手抓取的布局规划及其性能指标

当用机器人多指手抓取任意形状的物体时，为了保证抓取的稳定性，合理地规划抓取接触点的布局是必要的。提出了一个评价抓取稳定性的性能指标，并证明了这一指标具有相似不变性。该指标与力椭球的体积成正比，可定量地描述抓取的稳定性程度，也适用于自适应夹具规划。给出的实例表明，提出的性能指标正确可行。

基于人工神经网络的抓取规划

针对机器人多指手自身特点，对其所有可能具备的抓取模式进行分类，利用人工种经网络表示被抓取对象的形状、几何参数及所处姿态与抓取模式之间复杂的非线性映射关系；通过样本对人工神经网络进行训练，用训练好的人工神经网络自动生成抓取模式；讨论更为一般的力分配问题，这里手指和物体之间的接触形式可以是无摩擦的‘或接触、有摩擦的点接触及软指接触中的任何一种，并不论是否为对称抓取；为使实时抓取成为可能，考虑用BP网络和FL网络解决力分配问题，提出一种非线性规划方法，用该方法的解对BP网络和FL网络进行对比训练，发现后者能较快收敛到较小误差，仿真结果表明FL网络能实时有效规划各关节所需要的力矩。

机器人多指手抓取运动学研究综述

对国内外在机器人多指手抓取运动分析研究领域取得的进展及研究现状进行了综述。介绍了常用的抓取模型,分析了接触构形的力封闭与形封闭性及判别条件和抓取质量主要评价指标,归纳了抓取规划和接触力求解的典型方法。指出了多指手抓取运动学方面有待进一步研究的问题。

机器人多指手抓取中的规划问题

在机器人抓取系统中，一般认为需要４种规划器：即策略规划器，触觉规划器，轨迹规划器及抓取规划器．抓取规划器对成功抓取来说是非常重要的．在抓取规划器中，视觉模块用来把图象变换成物体的描述，接着用抓取模式选择模块把物体的描述变换成一系列的控制信号，本文从最优抓取规划和基于专家系统的抓取规划这两个方面，着重从基于专家系统的抓取规划方面对当前机器人多指手抓取规划的研究现状及主要问题进行了深入地剖析．

机器人多指手的多目标优化抓取规划

针对有摩擦点接触条件下的多指抓取模型,借鉴人手抓取经验,提出了接触安全裕度概念.通过修正摩擦锥约束条件,建立了具有一定接触安全裕度的非线性内力优化模型,用于求解合适的接触力.为获取最优的抓取位形,将物体位姿参数作为变量,确定接触力与多指手关节力矩的关系,基于多指手关节空间内的转角位置度和相对承载能力性能指标,建立了多指抓取的多目标优化模型.最后,以三指手抓取系统为例进行了分析求解,并利用多目标粒子群优化算法进行物体位姿规划,获取了规划模型的非劣解前沿.结果表明,该方法能在保证安全抓取条件下,有效改善多指抓取的综合性能.

基于最大力螺旋多指手抓取规划

机器人多指手抓取物体时,为了保证抓取稳定性,必须对手指与被抓物体之间的接触位置进行合理的布局,寻求最佳的抓取位置。基于此,提出基于最大力螺旋的多指手抓取规划方法,将多指手可以平衡的最大外力螺旋作为评价规划的性能指标,建立力封闭约束条件下抓取位置与最大外力螺旋优化模型,并运用神经网络进行仿真,将该方法与基于广义力椭球方法进行比较。前者弥补了广义力椭球方法的局限性,可以清楚地描述多指手抓取位置与可平衡外力螺旋之间的对应关系,定量地描述被抓物体的稳定性程度,使得抓取规划的判断更直观、更具有实用性。

位置不确定下移动机器人自主抓取方法

往返取物递送移动机器人在入位定点抓取物体时,自身重复定位的不确定性将影响抓取准确性。为此提出一种克服位置不确定性的移动机器人物体抓取新方法。通过机器人体外定点位置深度视觉传感器与机器人手臂系统的关系标定,基于机器人本体激光传感器数据采用迭代最近点算法补偿机器人位置偏差,基于顶抓策略简化描述抓取位姿。通过待抓物识别与定位、确定抓取姿态以及机械臂运动规划等过程,实现了对平整支撑面上形状规则物体的自主抓取。在移动机器人往返取物作业场景下,实验验证了该方法可以显著提升物体抓取的成功率。

多指手抓取操作的仿真

本文分析了多指手仿真的基本任务，提出适合多指手的仿真系统结构，构造了一个基于微机的多指手仿真系统；该系统提供了能够在微机上运行的、交互式、具备动画显示功能的图形仿真工具；设计了友好的人机交互界面；同时本文对多指手的力规划、运动规划和姿态选择等问题作了详细的讨论；

多指机器人手协调控制研究进展

本文综述了关于多指机器人手协调控制方面的研究进展情况 .文章分为三个部分 .第一部分介绍了多指机器人手各方面的研究现状 ;第二部分讨论协调控制 ,主要是力分配算法方面的研究成果 ;第三部分探讨了自主抓取的实现方法 。

机器人多指手协调操作中的约束运动及规划

以点接触滚动约束为模型对手指尖与物体之间的运动关系进行研究，目的是在被操作物体、手指轮廓及物体运动已知的前提下，为确定手指及手指上接触点的运动和位置提供一种有效的求解方法，对约束运动规划作了讨论，提出了一个用于运动规划的性能指标，即任务空间的力椭球。

面向任务和基于几何特征的机器人多指手抓取模式规划

针对机器人多指手自身的特点,通过分析人手的抓取特性,对其可能具有的抓取模式进行分类。考虑被抓取物体的几何特征和任务要求,采用基函数为高斯核函数的RBF神经网络来表示被抓物体的样本特征和抓取模式之间的复杂非线性映射。将抓取模式分为10类,对于新的被抓物体,利用训练好的神经网络自动生成抓取模式,并利用VC++/OpenGL建立了可视化仿真平台,进行了抓取模式分类仿真实验,结果表明对于新的物体,机器人可以选择适当的抓取模式进行抓取。

机器人多指操作的递阶控制

为机器人多指协调操作建立一递阶控制系统．给定一操作任务，任务规划器首先生成一系列物体的运动速度；然后，协调运动规划器根据期望的物体运动速度生成期望的手指运动速度和期望的抓取姿态变化；同时，抓取力规划器为平衡作用在物体上的外力，根据当前的抓取姿态，生成各手指所需的抓取力；最后，系统将手指的期望运动速度与为实现期望抓取力而生成的顺应速度合并，并通过手指的逆雅可比转化为手指关节运动速度后，由手指的关节级运动控制器实现手指的运动和抓取力的控制．该控制方法已成功应用于香港科技大学（ＨＫＵＳＴ）灵巧手控制系统的开发．实验证明该方法不仅能完成物体轨迹的跟踪控制任务，而且能完成物体对环境的力控制和力与速度的混合控制．

多指手协调操作中内力的计算

机器人多指手协调操作物体时,合理地确定手指对被操作物体的作用力是必要的.本文将手指尖与被操作物体之间接触模拟为具有摩擦的点接触,对由多指手与被操作物体组成的这样一个速度较低的系统作了静力分析,并对多指手操作物体时的操作力作了合理的分配,提出基于力矩最小的内力的最优计算方法,在计算中,充分考虑到手指只能推而不能拉物体这一实事.最后,以4个手指操作一个圆柱形物体为例.对操作过程作了图形仿真.

动态载荷下多指手抓取爆炸物的研究

将多指灵巧手运用于排爆机器人替代简单的夹持器,用于处理爆炸物等各种危险品,使机器人具有更灵活的操作能力。针对排爆机器人在野外作业时由于跨越障碍、上下楼梯等原因导致机器人产生振动,从而使爆炸物产生动载荷而影响其抓取稳定性。对排爆机器人建立振动数学模型,获得爆炸物在冲击载荷作用下的动力学响应。运用旋量理论研究多指手在动态载荷下的抓取能力,寻求多指手在稳定抓取爆炸物的前提下最小的接触力,防止由于过小接触力而导致爆炸物的脱落,甚至发生爆炸。该研究对于夹持有危险性的物品及其夹持力的确定具有指导意义。

多指灵巧手抓取规划方法综述

对多指灵巧手的抓取规划方法的研究现状进行了综述。介绍了形封闭的相关概念 ,对抓取规划方法进行了分类 ,介绍了具有代表性的方法并阐述其特点。

基于柔性腕手的最优抓取规划研究

在食品自动化加工行业中,由于抓取对象具有软、脆、易损,尺寸、形状差异较大等特性,机器人多指手的抓取规划和稳定性问题尚未得到完善解决。为此,设计了一款柔性腕手,并提出了相应的最优抓取规划算法,以降低其抓取规划和控制的难度。首先,利用软体手指和仿人手掌的变掌机构研发了柔性腕手:基于变掌机构的构型变换,柔性腕手手指的工作空间以及抓取点位置发生变化,从而可抓取尺寸、形状差异较大的物体;基于软体手指的柔顺性,柔性腕手可抓取软、脆、易损的物体。然后,通过实际抓取分析,分别确定了柔性腕手利用四指、三指、二指抓取物体时的稳定性评价指标,提出了基于柔性腕手的最优抓取规划算法,并通过抓取算例验证了该算法的可行性。最后,制作了柔性腕手样机并搭建了相应的实验平台,选取8种不同的物体,演示了柔性腕手的构型变换,通过实验分析再次验证了基于柔性腕手的最优抓取规划算法的可行性。结果表明基于柔性腕手的最优抓取规划算法不仅能提高机器人多指手的适应性和抓取稳定性,而且能降低其抓取规划和控制的难度。研究结果为机器人多指手的应用提供了参考。