仿鱼鳍软体手指

无传感器抓取力感知

该手指无需安装力传感器，通过自身形变即可同时获取轮廓与抓取力，实现对任意连续曲面物体的精确抓取与感知。

Yao, Jiaqiang · 方跃法 · Xinhua, Yang · Wang, Peiyi · Li, Luquan

Mechanism and Machine Theory 2024

参数信息

轮廓估计最大误差

1.28 %

接触力估计最大误差

2.44 %

平均绝对力误差

0.083 N

平均相对力误差

9.84 %

平均轮廓误差

1.335 mm

平均轮廓相对误差

10.06 %

技术优势

不要力传感器

通过最小应变能原理和几何接触约束，从手指变形直接解算抓取力，无需安装任何力传感器。

轮廓误差不到1.3%

与有限元仿真对比，抓取任意连续曲面物体时，变形轮廓估计最大误差不超过1.28%。

抓取力误差不到2.5%

与有限元仿真对比，接触力估计的最大误差不超过2.44%，实现了高精度无传感器力感知。

优化后抓取更牢

采用多目标遗传算法优化手指设计，在特定场景下同时提升适应性和抓取力。

应用场景

• 机器人抓取：让机器人抓取时实时知晓力的大小，避免夹坏或滑落。
• 医疗抓取器械：医生手术时能精确控制夹持力，避免组织损伤。
• 自适应夹持器：无需传感器即自适应物体形状并感知力，简化系统。
• 假肢手指：假肢手指能感知抓握力，提升用户操控感。
• 人形机器人灵巧手：灵巧手无需内置力传感器即可感知接触力，轻便且易集成。