ロボットのグリッパーを改善する新しいツール

ワシントン大学のチームは、3Dプリンタで印刷可能なパッシブグリッパーを設計し、オブジェクトを拾うための最適なパスを計算する新しいツールを開発しました。この新しい開発は、組み立てラインのロボットを改善するのに役立つ可能性があります。

このシステムは、ドアストップの形をしたウェッジ、テニスボール、ドリルなど、22個の異なるオブジェクトでテストされ、20個のオブジェクトで成功しました。2個のオブジェクトは、通常複数のグリッパーで難しいウェッジと、曲がった鍵穴を持つピラミッド形状でした。

この研究は、8月11日にSIGGRAPH 2022で発表される予定です。

アドリアナ・シュルツは、シニア著者であり、ワシントン大学のコンピューター科学・エンジニアリング学部の助教授です。

製造ライン用のカスタムツールを作成する

「私たちはまだ、組み立てラインで多くのアイテムを生産しています。これは非常に良いですが、非常に硬いものです。パンデミックは、簡単にこれらの生産ラインを再利用する方法が必要であることを示しました。私たちのアイデアは、これらの製造ライン用にカスタムツールを作成することです。これにより、非常に単純なロボットが特定のグリッパーで1つのタスクを実行できます。すると、タスクを変更するときに、グリッパーを交換するだけです。」

オブジェクトは従来、特定のグリッパーに合わせて設計されてきたため、パッシブグリッパーはオブジェクトに合わせて調整することができません。

ジェフリー・リプトンは、共同著者であり、ワシントン大学の機械工学部の助教授です。

「世界で最も成功したパッシブグリッパーは、フォークリフトのトングです。しかし、トレードオフは、フォークリフトのトングが特定の形状、たとえばパレットのみでうまく機能するということです。つまり、握りたいものはパレットの上に置く必要があります。ここでは、パッシブグリッパーの幾何学を事前に定義したくないと言っています。代わりに、任意のオブジェクトの幾何学を取り込み、グリッパーを設計したいと考えています。」

グリッパーには多くの可能性があり、その形状は通常、ロボットアームがオブジェクトを拾うパスにリンクされています。グリッパーが不正しく設計されていると、オブジェクトを拾う際に衝突するリスクがあります。これを解決するためにチームは取り組みました。

ミリン・コドンボアは、リード著者であり、研究当時はアレン学部の大学生でした。

「グリッパーがオブジェクトに接触するポイントは、把持の安定性を維持する上で非常に重要です。これを『把持構成』と呼びます。また、グリッパーはオブジェクトに指定されたポイントで接触し、グリッパーはロボットアームに接続された単一の固体オブジェクトでなければなりません。したがって、必要な条件を満たす挿入トラジェクトリを検索できます。」

新しいグリッパーとトラジェクトリを設計する

新しいグリッパーとトラジェクトリを設計するには、チームはコンピューターにオブジェクトの3Dモデルと空間内の向きを提供します。

「まず、アルゴリズムは可能な把持構成を生成し、安定性とその他のメトリックに基づいてランク付けします。次に、最も適切なオプションを取り出し、挿入トラジェクトリが可能かどうかを共同最適化して検索します。如果見つからない場合は、リストの次の把持構成に移動して共同最適化を再度試みます。」

コンピューターは、適切な一致を見つけたら、2つのセットの指示を出力します。1つは3Dプリンタでグリッパーを作成するためのもので、もう1つはグリッパーを印刷して取り付けられた後、ロボットアームのトラジェクトリを示すものです。

チームはこの新しい方法をさまざまなオブジェクトでテストしました。

イアン・グッドは、共同著者であり、機械工学部の博士課程の学生です。

「また、従来の把持ロボットで難しいオブジェクト、たとえば非常に浅い角度を持つオブジェクトや内部把持（鍵を挿入して把持する）オブジェクトを設計しました。」

チームは、22個の形状で10回のテストピックアップを実行しました。16個の形状では、すべての10回のピックアップが成功しました。ほとんどの形状では少なくとも1回の成功があり、2個では成功しませんでした。

人間の介入なしで、アルゴリズムは同様の形状を持つオブジェクトに対して同じ把持戦略を開発しました。これにより、研究者は、特定のオブジェクトではなく、オブジェクトのクラスを把持するパッシブグリッパーを作成できる可能性があると考えるようになりました。