Grasp Synthesis
Analytic methods and wrench space
Learning-based predictors and datasets
Control and Tactile
Force control, slip detection, and tactile-vision fusion for feedback. Precise force control is essential for grasping objects with varying stiffnesses. Slip detection algorithms monitor the interaction between the end-effector and the environment, allowing the system to adapt to changes in friction or contact forces. Tactile-vision fusion combines visual information with tactile data to provide a more comprehensive understanding of the grasped object's shape and properties.
Grasping Examples
Example 1: Grasping a Cube for Assembly Plan initial grasp and target pose. Execute the regrasp with tactile cues. Validate accuracy and success rates.
Example 2: Picking up a Small Tool This example demonstrates a more complex grasping scenario, requiring precise control of the hand. First, the robot needs to identify the tool's position and orientation. Then, it must plan a grasp that is stable and secure. Finally, the robot executes the grasp using tactile feedback to ensure accurate placement.
Часті запитання
Які захвати?
Паралельні, багатопалі або м'які захвати залежно від завдання.
Планування?
Проведення зразків із тестами на здійсненність.
Узагальнення?
Навчання з різноманітними формами та текстурами.
Сковзність?
Виявлення через тактильні сигнали та корекція сил.
Навчання політики?
Імітація з покращенням за допомогою RL (Reinforcement Learning).
Мета в руці?
Встановлення цілей позиції з обмеженнями.
Датчики?
Тактильні датчики високої роздільної здатності та калібрована візуалізація.
Обчислення?
Потоки в реальному часі та прискорення.
Критерії оцінювання?
Стандартні завдання та показники.
Безпека?
Обмеження сил; виявлення збоїв.
Спробуйте наживо
Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Inverse Kinematics (FABRIK) і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.
▶ Відкрити симуляцію Inverse Kinematics (FABRIK)