A 3D-printed Robot Hand with Three Linkage-driven Underactuated Fingers

In this study, we improved an underactuated finger mechanism by using Solidworks to simulate the grasp operation of a finger in some different situations. In addition, a robot palm is designed for the three-finger robot hand with the designed underactuated fingers. A Solidworks simulation was used to verify the rationality of the design. Some parts of the hand were modified to fit for 3D printing, and a prototype of the hand was produced by 3D printing, which could reduce the cost of the production process, as well as provide design flexibility and other advantages. Finally, some grasping experiments were made with the prototype. The results showed that the robot could grasp objects with different sizes, and further verified the rationality of the design and feasibility of fabricating the robot hand using 3D printing.

多用途欠驱动手爪的自主抓取研究

对欠驱动手爪自主抓取进行了研究 ,将其分为自主决策和抓取控制两个过程 .首先分析了欠驱动手爪的特点、主要的抓取模式 ,并借鉴人的抓取经验 ,采用模糊输入方法 ,综合考虑抓取任务要求和物体本身的特征属性 ,利用模糊神经网络良好的分类特性选择合适的抓取模式 .在此基础上 ,完成手指姿势调整 ,采用基于传感器反馈的控制策略 ,在被抓物体上形成的合适的力分布以获得稳定抓取 ,并通过抓取实例验证了抓取决策和控制的正确性 ,提高了欠驱动手爪抓取的自动化水平 .

果蔬采摘欠驱动机械手爪设计及其力控制

为了实现果蔬的无损采摘,采用欠驱动原理设计出一种结构更简单、通用性更强的末端执行器。欠驱动机构是指驱动器数目少于机构本身自由度数目的机构,基于欠驱动原理设计的机械手结构简单可靠,抓取物体时具有形状自适应能力,手指可完全包络物体,可以通过最大接触力的闭环力反馈控制来实现无损采摘。基于这一设计思想设计出仅靠一个电动机驱动三个手指的机械手爪,通过理论分析、手爪机构设计与建模、结构参数优化,确定设计尺寸制出机械手爪,设计控制电路结合力反馈控制进行抓取试验。试验结果表明该手爪能实现期望的抓取与最大接触力控制功能,并具有控制简单可靠、抓取稳定、不损伤果实等特点。

基于欠驱动机构的仿人机器人手爪设计

通过研究人手的生理结构特点,模仿人手结构,设计出仿人机器人手爪。整个手爪设计有拇指、食指、中指和小指,每个手指有三个关节。采用欠驱动连杆机构设计出结构紧凑的三关节手指机构以实现包络抓取和精确捏取。设计出高度集成的大功率小体积的驱动和传动机构并通过一个电机调整拇指机构的位置,以形成多种抓取模式。最后介绍了该手爪的控制以及抓取实验。

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。

机器人手可变抓取力机构研究

根据物体轻重程度和表面软硬程度 ,拟人机器人手在抓取时应采用不同的抓取力 ,研制变抓取力手具有重要意义。分析了传统的变抓取力手指机构实现原理 ,得出变抓取力手指实现的关键。为克服传统机构的不足 ,提出了一种新型变抓取力手指机构设计思想 ,具体设计并实现了该变抓取力手指机构 ,该变抓取力手指机构能够应用于各种驱动类型的手指上。此变抓取力手指机构被应用到拟人机器人手———TH 1手食指的 2个关节中。抓取实验证明 ,TH 1手能够稳定抓取不同尺寸的常见物体。

多指欠驱动机械手接触力建模及抓取方式分析

欠驱动机械手具有操作简单,结构紧凑等特点被广泛应用在工业机器人以及航天机器人等领域。建立了欠驱动机械手抓取接触的静力学模型,得到抓取接触力与输入力矩的关系。针对欠驱动机械手包络分析了抓取位置偏差对手指各关节角度的变化影响。通过Matlab编程方式进行了包络抓取方式的数值仿真,验证了抓取模型的正确性。

欠驱动多指节机器人手的抓力分析

对欠驱动多指节机器人手的抓力进行了分析 ,给出了直指和曲指抓取物体时的抓力方程 ,并对手指抓力作了动态仿真。手指抓力分析为多指节手的机构与力控制设计提供了理论基础。

基于语义分割与脑机接口的机械手抓取方法研究

对生产环境中的未知物体进行抓取是仿人机械手执行各种复杂任务的基本能力之一,针对抓取目标进行自动识别定位、如何控制机械手完成平稳和准确的物体抓取等机器人控制领域亟待解决的关键问题,提出将5指型仿人机械手作为机械臂的末端抓取器,改进语义分割神经网络ENet(efficient neural network)应用于抓取目标的识别定位。仿真结果显示:其在测试数据集上Io U(Intersection over Union)达到0.92,单张检测时间达到23 ms,连接四层神经网络能够从候选区域中有效检测出最优抓取区域。此外,训练神经网络和随机森林指令识别模型识别脑-机接口输入的脑电波信号来控制仿人机械手完成抓取,这种方法有效地增加了仿人机械手运动控制的灵活性。

弹性霍肯连杆直线平夹自适应机器人手研制

平行夹持是机器人手重要的抓取模式,但由于其末端指段沿圆弧轨迹运动,因此,机器人手在桌面上夹持物体时需要机械臂配合升降,从而增加了其对不同尺寸物体的抓取难度。针对此问题,介绍了一种末端指段呈直线轨迹平动的直线平行夹持模式;基于该模式,提出了一种基于霍肯连杆机构实现的直线平夹自适应手指(SHKL手指)。SHKL手指利用霍肯连杆机构实现末端关节直线运动,利用同向等速的双平行四连杆机构实现末端指段相对手掌姿态固定,利用弹性关节、弹簧和限位等实现自适应抓取。理论分析与实验结果表明,SHKL手指具有直线平夹与自适应抓取功能,抓取稳定,控制容易。

差动瓦特连杆直线平夹自适应抓持器

现有的平夹自适应抓持器不能实现末端直线轨迹运动,导致其存在抓取盲区。针对此问题,本文提出一种新型平夹自适应手指——Watt手指。该手指采用瓦特连杆机构实现末端指段的直线轨迹运动,结合平行四连杆机构保持末端指段在初始阶段的固定姿态,并利用三角形差动连杆机构实现自适应抓取。Watt手指在初始阶段具有直线平行夹持功能,适合捏持桌面上不同尺寸的物体;当第1或第2指段接触物体被阻挡时,该装置自动进入自适应抓取模式,可以适应不同形状、尺寸的物体。对该Watt手指进行了运动学分析,获得了该手指的稳定抓取空间和相对优化的参数集合。研制了二指Watt手,理论分析与实验结果表明,Watt手可实现良好的直线平夹与自适应抓取效果,直线轨迹使得该手具有更大的抓取空间,适应范围更广。

变抓取力的欠驱动拟人机器人手

由于传统的灵巧手自由度过多,控制复杂,驱动和控制系统体积过大,因而无法用于拟人机器人上。该文设计了变抓取力的欠驱动拟人机器人手TH-1。其食指采用了新颖的变抓取力手指机构,可实现稳定抓取。其拇指采用了新型的欠驱动手指机构,可以用较少驱动器获得较多的自由度。TH-1手的电机、驱动与控制系统等完全嵌入手掌,在外观与尺寸上均与人手相似,具有质量小、自由度少、控制简单、结构紧凑、适应性强等特点。实验结果表明:TH-1手可成功安装于TH-1拟人机器人手臂,可完成常见伸展、握拳和以适当的力稳定抓取不同尺寸物体等拟人动作。该文研究的变抓取力机构和欠驱动机构也可应用于其他传动类型的手上。

末端强力抓取的欠驱动拟人机器人手

为了实现自适应抓取效果、拟人化外观和具有末端强力抓取功能的机器人手,采用带轮传动、弹簧约束和活动套接的中部指段,设计了一种新型欠驱动手指机构。分析了该手指的强力抓取原理。由此设计了拟人机器人手——TH-3B手。TH-3B手外观、尺寸和动作模仿人手,有5个独立驱动手指、15个关节自由度、6个驱动电机,模块化程度高,结构紧凑,控制容易,质量小,成本低,对所抓物体的形状、大小自动适应,可以实现末端强力抓取,适用于拟人机器人上。

线性空程传动耦合自适应机器人手研制

传统耦合自适应手指采用并联的两套传动机构实现先耦合后自适应的复合抓取模式,存在机构复杂、内耗大和弹簧选型困难等不足。针对此问题,设计了一种新的耦合自适应欠驱动手指机构——COSA-LET手指。COSA-LET手指包括多个齿条、双拨杆、双限位凸块和双弹簧等,由一个电机和串联传动机构驱动两个关节。COSA-LET手指利用反向双齿条和带弹簧及凸块限位的齿轮实现耦合联动功能,利用关节轴弹簧将电机动力分解到两个关节轴,通过双拨杆线性空程传动的延时拨动效应解决了自适应阶段的解耦问题。手指抓取受力分析和实验结果表明,所研制的带有3个COSA-LET手指的COSA-LET机器人手实现了耦合与自适应复合抓取功能,能够根据被抓取物体的大小、形状和位置,在耦合与自适应之间自主切换抓取模式。