面向通用机器人抓取的随机可压缩确定性折叠伸缩肢
机器人学
2026-04-30 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
折叠式机器人夹爪因其紧凑体积和机械灵活性，显示出在对象操控任务中具有潜力的前景。然而，面对具有随机形状的对象在动态工作环境中的稳健捕获，往往需要额外的驱动通道和控制复杂度。本文引入一种由局部确定性变形编程与全局随机纠缠协同作用而实现的通用对象抓取的tendon驱动折叠伸缩肢夹爪。每根折叠伸缩肢由切割薄型Mylar纸制成，具备用于布置作动筋的精确孔位、用于控制变形的折叠褶皱以及渐变形状。通过调整这些设计特征，可预设收缩、弯曲和扭转变形，最终通过简单作动筋拉紧实现确定性卷曲。当多个卷曲伸缩肢在邻近位置时，随机纠缠会出现，使伸缩肢能够编织、打结并抓取形状不规则的对象。我们通过将折叠力学与Cosserat rod集成，建立了仿真模型，以关联折叠设计、作动筋变形及其整体抓取性能。随后，我们实验测试了这些卷曲和纠缠的折叠伸展肢在重力作用和水中抓取对象的能力。还测试了用于模拟在轨抓取的收放部署机制。总体而言，令人有趣的折叠伸展肢夹爪提出了一种以简单设计和驱动实现稳健对象抓取的新策略。
引用
@article{arxiv.2604.26897,
title = {Stochastic Entanglement of Deterministic Origami Tentacles For Universal Robotic Gripping},
author = {Alec Boron and Bokun Zheng and Ziyang Zhou and Noel Naughton and Suyi Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.26897},
year = {2026}
}