考虑多种表面材料与任务定义的低刚度机器人基于学习的擦拭行为

擦拭行为是一项在用手掌感受力的同时描摹物体表面的任务。需要根据手部感受到的各种接触条件适当地调整力与姿态。已有若干关于擦拭运动的研究，然而这些研究仅处理单一表面材料，且仅考虑施加适当大小的力，缺乏确保将力均匀施加于整个表面或特定区域的智能运动。根据表面材料的不同，手部姿态和按压力应适当变化，这高度依赖于任务定义。此外，大多数运动由易于建模的高刚度机器人执行，而由低刚度但因此具有较小过度接触损坏风险机器人执行的运动很少。因此，在本研究中，我们开发了一种基于低刚度机器人擦拭运动过程中接触力学习预测的运动生成方法。我们表明，由低刚度树脂制成的 MyCobot 能够根据各种任务定义，在具有多种表面材料的平面上适当地执行擦拭行为。