精细卡槽装配的协调双臂框架
机器人学
2025-11-25 v1 机器学习
摘要
精细卡槽装配（如将镜头插入眼镜框或电子产品装配中）需要及时检测卡槽卡入并迅速衰减力量，以防止超出导致组件损坏或装配失败。我们通过两个关键贡献来解决这些挑战。首先，我们引入SnapNet—a 轻量级神经网络，从关节速度瞬变中实时检测卡槽卡入，展示了仅使用本体感知信号即可实现可靠检测而无需外部传感器。其次，我们提出一种基于动力学系统的双臂协调框架，将SnapNet驱动的检测与基于事件触发的阻抗调制相结合，实现对精细卡槽装配的精确对准和顺应插入。在多种几何形状的实验中，该方法在异构双臂平台上实现了超过96%的检测准确率和最高30%的峰值冲击力降低，相对于标准阻抗控制。
引用
@article{arxiv.2511.18153,
title = {A Coordinated Dual-Arm Framework for Delicate Snap-Fit Assemblies},
author = {Shreyas Kumar and Barat S and Debojit Das and Yug Desai and Siddhi Jain and Rajesh Kumar and Harish J. Palanthandalam-Madapusi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.18153},
year = {2025}
}
备注
10 pages, 9 figures