基础姿态作为工具操作多指机器人手设计的筛选机制

操作一个物体意味着以利用其功能的方式握持并移动物体。当人类操作工具时——例如用笔写字或用剪刀剪切——我们的手会达到非常特定的姿态，这通常与我们仅仅为了搬运相同物体而拿起它们时的姿态截然不同。在这项工作中，我们通过一个假设研究了工具操作多指机器人手的设计：如果一只手在运动学上能够利用工具达到基础姿态（FP），那么它就能从该 FP 出发操作该工具。我们将 FP 解释为捕捉由工具和手构成的底层平行机构工作原理的快照，并且一只手可以与同一工具构成多种机构。我们在手设计实验中测试了我们的假设，其中我们开发了一个基于采样的多目标设计优化框架，该框架使用三个 FP 来计算生成许多不同的手设计并对其进行评估。结果表明，在我们采样的 100,480 种手部设计中，有 10,785 种达到了 FP；在达到 FP 的 10,785 只手中，超过 99\% 成功操作了工具，这支持了我们的假设。同时，我们的方法为非凸、多目标手设计优化问题提供了洞察——例如聚类和 Pareto front——这些问题很难用返回单一“最优”设计的方法来揭示。最后，我们通过配备刚性内骨骼和软皮肤的硬件原型，展示了我们方法的现实世界可行性与潜力。