机器人已经变得非常擅长抓取物体。在工厂里，它们可以搬运箱子、分拣水果，并以通常超越人类速度的精度移动沉重的部件。然而，仅仅是握住一个物体与真正使用它之间有着明显的区别。当人类拿起锤子、螺丝刀或电钻时，他们不仅仅是向下夹住手柄；他们会用手包裹住它，随着工具的移动调整握力，并利用手掌将工具锁定在原位，以确保在施加力量时工具不会旋转或滑脱。这种在扭转、推动或打击时稳固持握工具的能力，是我们建造和拆解事物的基本方式。对于机器人来说，这仍然是一个棘手的障碍。大多数机器人手被设计为抓取物体，但当它们尝试使用工具时，工具往往会滑动、旋转或掉落，因为机器人缺乏人类手部那种复杂的、具有适应性的抓握能力。
一个研究小组开发了一种全新的机器人手，专门旨在解决这个问题。他们将其称为 ARTiS，这是一个三指抓取器，模仿了人类手在拆解任务中握持和使用工具的方式。该设计的核心理念是将两种不同的持握方式结合起来。第一部分是一个柔软的“阻塞掌”（jamming palm）。想象一个装满微小玻璃珠的袋子；当空气从袋中被抽走时，这些珠子会紧密地挤压在一起，使柔软的袋子变成一个坚硬的形状，从而完美地契合放入其中的任何物体。研究人员构建了一个这样的掌部，但设计了一个深槽，以便像螺丝刀或锤子之类的工具可以深插其中并被锁定。第二部分由三个可以独立运动的手指组成，手指尖端带有特殊的柔性垫。这些指尖设计用于弯曲并适应工具手柄的形状，从而提供额外的抓握力和稳定性。通过利用阻塞掌来固定工具的主体，并利用手指来调整末端，机器人可以稳固地握住工具，足以进行拧螺丝或撞击表面，而不会让工具从抓握中滑脱。
研究人员通过要求该抓取器执行人类在拆解机器（如汽车空调装置）时会做的任务，来测试这种新型抓取器。他们使用了多种常见的工具，包括九种不同类型的螺丝刀、两把锤子和两台电钻。测试不仅涉及拿起工具，还涉及使用它们来拧开螺栓、破坏塑料连接以及钉入钉子。结果显示，这种结合了阻塞掌和自适应手指的设计比以往的机器人手表现得好得多。当研究人员测量在螺丝刀尖端施加多少力会导致其滑动时，这种新型抓取器能承受高达标准机器人手（仅依靠手指）的 7.8 倍的力量。在许多情况下，仅掌部就提供了超过 90% 的持握力，证明了“阻塞”机制是保持工具稳定的关键。
然而，研究也揭示了这项技术仍面临挑战的地方。虽然该抓取器在握持静止工具或转动螺丝方面表现出色，但在处理像电钻这样震动剧烈的工具时却略显吃力。来自电钻的震动导致阻塞掌内的微小珠子发生位移，有时会导致抓握变松并导致工具失去接触。尽管如此，该抓取器在尝试抓取和重新定位工具时的成功率为 85%，但在实际使用工具方面的成功率为 68%。在一次协作实验中，该抓取器稳固地固定了一个工件，使人类能够用双手同时操作工具和螺丝；这种设置使得拆卸三个螺栓的总时间比人类独自工作减少了近 14%。研究人员还将该抓取器测试在广泛的日常物品上，从食物到厨房用具，它成功抓取并提升了 9 5% 的物品，表明其设计并不局限于工具。
该项目还探索了人类与机器人如何能更紧密地合作。在一次实验中，一个人使用“教学模式”，通过物理引导机器人的手进入正确的位置来抓取机器的一个部件。一旦机器人学会了该位置，它就会将部件固定在原处，从而让用户可以用双手对机器进行作业。这种协作使得拆卸三个螺栓的总时间比人类独自工作减少了近 14%。研究结论指出，虽然该抓取器并不完美，特别是在面对震动工具时，但它代表了向前迈出的重要一步。它证明了，如果机器人想要真正掌握拆解事物的艺术，它们需要的不仅仅是强壮的手指，还需要一个智能、可适应的掌部，能够像人类的手一样将工具锁定在原位。
技术摘要：ARTiS —— 一种用于增强拆解应用中工具操控能力的自适应机器人夹爪
问题陈述
机器人拆解与组装应用面临着一项重大挑战：在操作过程中如何稳固地抓取、固定并使用手持工具（如螺丝刀、锤子和电钻）。现有的机器人夹爪虽然通常可以拿起工具，但在施加扭矩或工具与环境发生相互作用时，往往难以保持稳固的固定。目前的解决方案通常依赖于缺乏适应性的刚性机构，或是缺乏执行高强度任务所需结构强度的软体机构。具体而言，现有夹爪难以模拟人类手部结合“动力球形”（用掌心固定工具主体）与“动力环绕”（用手指调整工具末端）抓握的能力。这种局限性阻碍了机器人执行快速、自适应的拆解任务，因为在这些任务中，工具必须针对变化的几何形状和力量进行稳固持有。
方法论与设计
作者提出了 ARTiS（用于拆解系统的自适应机器人工具夹爪），这是一种新型三指夹爪，旨在弥合软体适应性与刚性鲁棒性之间的鸿沟。该设计集成了三个主要的架构组件：
- 主动阻塞掌心 (Active Jamming Palm)： 一个填充有硬质玻璃颗粒（FGB-20）并带有过滤系统的杯状掌心。通过施加负压（真空），颗粒发生阻塞以形成刚性结构，从而贴合并固定工具主体。掌心设计有一个垂直圆柱槽，用于容纳平放在桌面上的工具（动力环绕），并允许工具手柄深插。
- 自适应指尖 (Adaptive Fingertips)： 两种基于 Fin-Ray（鱼鳍）概念并经过多平面适应性增强设计的指尖：
- 指尖 1： 采用球形设计，由四个 TPU-9A 元素通过橡胶环连接，实现两个平面的适应（针对动力球形抓握进行了优化）。
- 指尖 2： 采用相反部署的 Fin-Ray 结构，由五个元素通过一个薄椭圆连接，旨在适应半圆柱形物体和不同的方向（针对动力环绕抓握进行了优化）。
- 运动学结构 (Kinematic Structure)： 该夹爪具有七个自由度 (DoF)。其中一个手指是固定的，另外两个手指通过双齿轮传动由电机驱动，绕夹爪轴线对称旋转（0–70°）。此外，每个手指都拥有一个定向电机，允许绕自身轴线旋转（-90° 至 90°），从而实现对工具末端的积极重定向。
系统通过一个集成真空控制气动阀和 DYNAMIXEL 电机（用于手指驱动）的定制控制盒进行控制，从而实现力和位置反馈。
核心贡献
本文提出了以下贡献：
- 协作式架构： 一种新型的掌-指协作设计，通过主动阻塞掌心提供稳固的工具固定，同时利用可主动重构的手指来稳定抓握并调整工具姿态。
- 专用组件： 设计了一个带有垂直持物开口且带有颗粒过滤器的独特阻塞杯掌心，以及新型的、针对特定姿态的 3D 自适应指尖。
- 工具使用的实验验证： 不同于许多仅关注抓取的的研究，本研究验证了夹爪“使用”工具的能力。实验包括在拆解汽车空调装置的过程中，对螺丝刀、锤子和电钻进行抓取、固定、重定向和操作。
- 泛化性与协作性： 在 YCB 基准物体上进行了评估，以评估夹爪在拆解工具之外的抓取泛化能力；并开展了一项“教学模式”研究，展示了在手动操作中通过人机协作来固定工件。
结果
评估使用了 9 把螺丝刀、2 把锤子、2 把电钻以及 4 种 YCB 基准物体。
- 鲁棒性与扭矩： 主动阻塞掌心与自适应指尖的结合显著优于基准 LEAP Hand 夹爪。在工具末端施加的最大垂直力方面，ARTiS 比 LEAP Hand 的两指抓握表现出 5.4 到 7.8 倍的提升。在比较扭矩产生能力时，9 号螺丝刀达到了 4.79 ± 0.13 Nm 的峰值扭矩，明显高于其他测试工具。
- 成功率：
- 阻塞 + 提升： 总体成功率为 97%（大多数工具为 100%，对于光滑表面的 5 号螺丝刀较低）。
- 抓取 + 释放： 大多数工具成功率为 100%，仅受限于光滑手柄在释放阶段的滑动。
- 抓取 + 重定向/使用 + 释放： 总体成功率为 68%。失败主要归因于工具振动（如 1 号电钻）导致颗粒压实并失去接触，或在重定向过程中光滑手柄发生滑动。
- YCB 泛化性： ARTiS 在 43 种多样化物体（食物、厨房及工具类别）中实现了 95.27% 的成功率，其中 33 种物体成功率为 100%。
- 人机协作： 在一项涉及 12 名参与者拧紧三颗螺丝的研究中，采用协作方法 (M2，即 ARTiS 固定工件) 的方法比手动方法 (M1，即人类持有零件) 平均减少了 13.77%（5.89 秒）的总任务时间。统计分析证实这种减少具有显著性 (p<0.01)。
意义与局限性
论文声称 ARTiS 通过实现工具的安全固定与主动使用，解决了机器人拆解中的关键空白，而非仅仅是被动抓取。其“教学模式”进一步强调了该系统在协作任务中的潜力，即机器人可以为人类操作员稳定不规则零件。
然而，作者也坦诚地指出了特定的局限性：
- 振动敏感性： 来自动力工具（如电钻）的高频振动会导致阻塞颗粒压实，从而导致接触丢失和固定失效。
- 几何约束： 表面极其光滑（缺乏凸起）或具有特定几何形状（如 5 号螺丝刀的光滑手柄）的工具难以固定，导致在重定向或释放过程中发生滑动。
- 物理尺寸： 当前原型为 3D 打印件，导致体积较大；未来的工作旨在优化结构与材料。
作者总结道，尽管 ARTiS 展示了高度的通用性，但未来的研究将侧重于建立夹爪的实虚结合模型（real-to-sim transfer）、开发金属工业级原型，以及实现机器人学习，以进一步提高在面对工具振动和复杂几何形状时的性能。
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