In-Hand Manipulation Planning for Grippers with Active Surfaces

长期以来，机器人手一直难以实现一种人类无需思考即可完成的特定灵巧性：即在握持物体的同时，使其在手指皮肤上滑动的能力。几十年来，试图制造机器人手的工程师们一直致力于模仿人类手部复杂的多关节结构，希望更多的关节能带来更高的技巧。然而，这些复杂的设计往往变得难以控制和规划，限制了它们在现实任务中的应用。一种更简单的替代方案应运而生：配备“主动表面”的夹持器。这些机器人手指配备了如移动传送带或可以改变粘性的表面等机制，使它们能够有目的地让物体沿手指滑动，而不仅仅是将其固定在原地。虽然这种硬件能力已经存在，但指导机器人如何运动的软件却相对滞后。传统的规划软件假设机器人的手指只能像轮子在路上行驶一样在物体上滚动，将任何滑动都视为需要避免的错误。当机器人被设计为有意进行滑动时，这一假设会完全失效，导致工程师拥有强大的硬件却无法充分利用。

伍斯特理工学院（Worcester Polytechnic Institute）和 RAI 研究院的研究人员开发了一种全新的规划框架，通过改变机器人对所持物体的“思考方式”解决了这一脱节问题。该系统不再仅仅基于物体自身的表面来映射物体的运动，而是追踪物体相对于手指自身移动表面的位置。想象一下，在试图导航一座城市时，却忽略了脚下的街道正在移动；传统规划器试图在街道移动时绘制城市地图，从而导致混乱和失败。新方法则承认了街道是在移动的，并基于汽车与道路之间的关系来规划路线。通过创建一个同时考虑物体和手指表面的综合状态空间，该系统可以规划以前无法计算的复杂的滑动和旋转序列。

研究人员在这两种截然不同的主动表面夹持器上测试了这种新思维。第一种是可变摩擦力夹持器，它使用一种机制根据指令使手指的部分变得光滑或粘滞。第二种是带状定向指节夹持器，它在手指上使用小型传送带来推动物体。在针对基于摩擦力的夹持器的物理实验中，该系统成功规划并执行了涉及六种不同物体形状的任务，包括六角形、星形和曲线形部件。机器人可以在其手指上将物体滑动 4 厘米，并高精度地旋转物体以使其面向不同方向。在这些物理试验中，规划器平均在不到一秒的时间内生成了路径，且机器人在 135 次物理尝试中成功完成了 96%。少数失败并非由于规划逻辑，而是由于物体的物理特性，例如一个胶质盒在移动过程中重心发生偏移，导致最终位置略有偏差。

当研究人员要求机器人执行一项更复杂的任务——重新配置魔方时，这一新框架的力量变得更加显著。目标不仅是转动魔方，还要在抓握中滑动魔方，直到特定的层突出出来，以便人类可以进行旋转。这需要一系列动作：将魔方向捏紧抓取方向滑动，向后滑动以创造空间，旋转它，然后再向外滑动。依赖物体表面作为地图的传统规划方法无法为这项任务找到连续路径，因为物体上的接触点以软件无法连接的方式发生了变化。然而，新规划器看到了沿手指表面的连续运动，并成功生成了序列。在另一组使用带驱动夹持器模拟实验中，新规划器在所有任务中实现了 100% 的成功率，而现有的规划方法在大多数任务中均告失败，经常导致机器人掉落物体或与其自身结构发生碰撞。

这项研究表明，限制因素从来不是硬件的运动能力，而是软件无法正确可视化运动。通过放弃“滑动是一种错误”的旧规则，转而将手指表面视为规划地图中的动态部分，研究人员使机器人能够执行以前无法实现的在手操作任务。结果表明，这种方法适用于不同类型的活跃表面，从摩擦力调节到传送带，这为编程各种未来机器人手的灵巧性提供了一种统一的方法。该系统不需要复杂的传感器来实时观察物体；它依靠了解物体的形状和夹持器的能力，在机器人开始移动之前就计算出一条物理上可行的路径。这种从“以物体为中心”向“以手指-物体为中心”规划的转变，为机器人处理复杂现实任务开启了大门，使其能够达到以往仅属于人类双手的流畅程度。