クラゲのような柔らかいグリッパーは、巻き毛のメカニズムを模倣している Jellyfish-like soft gripper mimics the mechanics of curly hair
2022-10-20 ハーバード大学
A close-up of the gripper’s filaments wrapping around an object. (Credit: Harvard Microrobotics Lab/Harvard SEAS)
自然界からヒントを得て、クラゲが気絶した獲物を捕らえるのと同じように、細い触手の集合体を使って対象物を絡め取る、新しいタイプの柔らかいロボットグリッパーを設計したのだ。個々の触手（フィラメント）は単独では弱い。しかし、触手の集合体は、重いものや奇妙な形のものをしっかりとつかむことができる。このグリッパーは、単純な膨らみを利用して物体を包み込むため、センシングやプランニング、フィードバック制御を必要としない。
ソフトロボットの自然なコンプライアンスを利用し、コンプライアンス構造で強化することで、その部品の合計よりも大きいグリッパーと、最小限の計画と知覚で複雑なオブジェクトの範囲に適応できる把持戦略を設計した。
このグリッパーの強度と適応性は、把持しようとする物体に自分自身を絡ませる能力から生まれる。足ほどの長さのフィラメントは、中が空洞のゴムチューブになっている。片側のゴムがもう片方より太いので、加圧されると、おさげ髪や雨の日の縮毛矯正のようにカールする。このカールは、互いに、また対象物に結びついたり絡まったりして、絡まるたびにホールドの強さが増していく。集合的な保持力は強いのですが、一つ一つの接触は弱く、どんなに壊れやすいものでも傷つけません。対象物を解放するには、フィラメントを減圧するだけである。
研究者らは、シミュレーションと実験により、さまざまな観葉植物やおもちゃなど、さまざまな物体をつまんで、グリッパーの有効性を検証した。
＜関連情報＞
- https://www.seas.harvard.edu/news/2022/10/tentacle-robot-can-gently-grasp-fragile-objects
- https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2209819119
アクティブなエンタングルメントが確率的・位相的な把持を可能にする Active entanglement enables stochastic, topological grasping
Kaitlyn Becker, Clark Teeple, Nicholas Charles, Yeonsu Jung, Daniel Baum , James C. Weaver, L. Mahadevan and Robert Wood
Proceedings of the National Academy of Sciences Published:October 10, 2022
DOI:https://doi.org/10.1073/pnas.2209819119
Significance
How might one design a grasping system that can handle the topological complexities of branched soft objects? Here, we introduce the notion of entanglement grasping, a nondeterministic approach that circumvents challenges of object recognition, grasp planning, and feedback, via a randomly distributed array of contacts via filament-like soft actuators. Each highly compliant filament has the capacity to conform locally with a target object; the combination of filament–object and filament–filament interactions contribute to a grasp that can be greater than the sum of its parts and provides schemes for soft, adaptable grasping.
Abstract
Grasping, in both biological and engineered mechanisms, can be highly sensitive to the gripper and object morphology, as well as perception and motion planning. Here, we circumvent the need for feedback or precise planning by using an array of fluidically actuated slender hollow elastomeric filaments to actively entangle with objects that vary in geometric and topological complexity. The resulting stochastic interactions enable a unique soft and conformable grasping strategy across a range of target objects that vary in size, weight, and shape. We experimentally evaluate the grasping performance of our strategy and use a computational framework for the collective mechanics of flexible filaments in contact with complex objects to explain our findings. Overall, our study highlights how active collective entanglement of a filament array via an uncontrolled, spatially distributed scheme provides options for soft, adaptable grasping.
