華盛頓大學(xué)的一個(gè)研究小組開發(fā)了一種工具——3D打印的被動(dòng)夾具,并計(jì)算出提升物體的最佳路徑,以便它們可以在裝配線上使用。
主動(dòng)夾具用途廣泛,但控制難度比較高。相比之下,不涉及驅(qū)動(dòng)的被動(dòng)夾具更簡(jiǎn)單,但可固定的物體形狀比較有限。
從理論上講,如果可以為每項(xiàng)任務(wù)設(shè)計(jì)主動(dòng)夾具,那么機(jī)器人可以舉起任何物體。但是這樣成本會(huì)非常高,如果改換成被動(dòng)夾具,則可以降低成本。
為此,研究小組開發(fā)了一種生成被動(dòng)夾具的方案。具體來說,他們開發(fā)了一種算法,可以根據(jù)需要固定的物體形狀,設(shè)計(jì)被動(dòng)夾具,再3D打印出來。
當(dāng)需要設(shè)計(jì)被動(dòng)夾具時(shí),首先通過三維掃描獲得固定物體的三維模型,隨后算法生成幾種形狀的被動(dòng)夾具,隨后再計(jì)算穩(wěn)定性等多項(xiàng)指標(biāo),選擇合適的形狀。然后對(duì)這種夾具進(jìn)行優(yōu)化,尋找合適的插入軌跡。如果這種夾具方案不行,那么算法會(huì)開始新一輪的設(shè)計(jì)過程,直到找到合適的被動(dòng)夾具。
該團(tuán)隊(duì)在22個(gè)不同的物體上評(píng)估了實(shí)際設(shè)計(jì)的被動(dòng)夾具和路徑,包括3D打印的兔子、門板、網(wǎng)球和鉆頭,并在20個(gè)物體上取得了成功。在兩個(gè)失敗的對(duì)象中,給計(jì)算機(jī)的對(duì)象的三維模型有問題。
該算法對(duì)具有類似幾何形狀的物體制定了相同的抓取策略,甚至不需要人類干預(yù)。 這意味著不需要為每個(gè)物體配備專門的抓手,創(chuàng)建一個(gè)能夠舉起一組物體的被動(dòng)抓手是可以預(yù)期的。
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