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J-GLOBAL ID：201802211209598769   整理番号：18A0077687

適応ロボットハンドのための器用な,ハンド内操作プリミティブの導出【Powered by NICT】

Deriving dexterous, in-hand manipulation primitives for adaptive robot hands

著者 (2件)： Liarokapis Minas (New Dexterity research group, Department of Mechanical Engineering, University of Auckland, 20 Symonds St, Auckland 1010, New Zealand) ,  Dollar Aaron M. (School of Engineering and Applied Science, Yale University, 9 Hillhouse Ave., New Haven, CT 06511, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IROS  ページ： 1951-1958  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 適応ロボットハンドは,アプローチ方法を変化させ,ロボットの把持動作やマニピュレーションと考える。伝統的に,ピンチ,指先把持及び器用な,手内動作タスクは完全に作動,剛体ロボットハンドで実行された,最適かつ最小把持を導出するための解析的方法,手物体ヤコビアンの計算と大規模な数値シミュレーションに依存した。しかし,モデル空間においてもわずかな不確実性は実行不可能候補把持や操作経路の抽出を与えることができた。適応手は劣駆動機構と構造コンプライアンスを使用し,安定な把持の成功した抽出とマニピュレーションタスクのロバスト実施設計により,顕著なオブジェクト姿勢または他の環境不確実性の下でさえも容易にした。本論文では,器用な,手内動作戦略の自動抽出/適応ハンドのためのプリミティブのための方法論を提案した。そうするために,著者らは把持と操作プロセス中の適応手の運動学,データ収集のための自動化実験装置,類似した操作戦略をグループ化するクラスタリング技術とロボット運動学をプロジェクト低次元多様体に次元縮小法を記述する制約付最適化スキームを用いた。これらの多様体では,制御が簡単で,操作は直感的である。本研究では,物体姿勢摂動に対する抽出操作プリミティブの効果も評価した。提案した方法の効率は,種々の適応ロボットハンドのための実験的に検証した。抽出されたプリミティブは器用なマニピュレーションタスクにおけるYaleオープン手プロジェクトのオープンソースロボットハンド設計の操作と制御を単純化することができる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 次元縮小 ,  自動化 ,  不確実性 ,  *ロボット ,  剛体 ,  多様体 ,  簡素化 ,  コンプライアンス ,  ロバスト性 ,  クラスタ化 ,  シミュレーション ,  データ収集
準シソーラス用語： ロボット運動学 ,  劣駆動 ,  数値シミュレーション ,  マニピュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 適応 ,  ロボットハンド ,  導出