實(shí)現(xiàn)人類水平的靈活性需要精確、低延遲的機(jī)器人控制。通過整合MANUS Quantum Metagloves和Meta Quest 3,ByteDexter系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)20自由度連桿驅(qū)動(dòng)的擬人機(jī)器人手的實(shí)時(shí)遙控操作。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了精確的捏夾、穩(wěn)定的力量抓握和實(shí)時(shí)手動(dòng)操作,為靈巧機(jī)器人、遙操作和具體化人工智能研究提供了高質(zhì)量的演示數(shù)據(jù)。
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機(jī)器人靈活性的挑戰(zhàn)
機(jī)器人的靈巧性很難實(shí)現(xiàn),因?yàn)闄C(jī)器人面臨兩個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn):硬件限制和人與機(jī)器人運(yùn)動(dòng)之間的差異性。
1. 硬件限制
制造一只能像人手一樣移動(dòng)的機(jī)器手遠(yuǎn)非易事。不同的設(shè)計(jì)方法各有利弊:
直接電機(jī)驅(qū)動(dòng)
簡單但笨重
難以小型化
肌腱驅(qū)動(dòng)
高度仿生
電纜容易磨損,需要復(fù)雜的維護(hù)
致動(dòng)器通常放置在前臂上,使集成變得復(fù)雜
聯(lián)動(dòng)驅(qū)動(dòng)
緊湊、耐用且易于維護(hù)
驅(qū)動(dòng)器安裝在手掌內(nèi)部
是高自由度靈巧手的理想選擇,但由于耦合運(yùn)動(dòng)和有限的空間,拇指設(shè)計(jì)極具挑戰(zhàn)性
ByteDexter通過混合設(shè)計(jì)解決了這些問題:
四個(gè)手指使用緊湊的并行-串行連接結(jié)構(gòu)。
拇指采用了一種新設(shè)計(jì)的機(jī)制,具有三個(gè)驅(qū)動(dòng)4自由度的致動(dòng)器,能夠在彎曲、伸展和外展之間實(shí)現(xiàn)去耦的類似人類手部運(yùn)動(dòng)。
該系統(tǒng)由用于實(shí)時(shí)控制的微秒級(jí)運(yùn)動(dòng)學(xué)解算器支持。
2. 運(yùn)動(dòng)映射失真
人手和機(jī)器人手在關(guān)節(jié)類型、運(yùn)動(dòng)范圍和幾何比例方面有所不同。這些不匹配會(huì)導(dǎo)致復(fù)雜任務(wù)的失真,如捏、多指協(xié)調(diào)和手動(dòng)操作。傳統(tǒng)的指尖IK和關(guān)鍵點(diǎn)匹配方法難以保持人類運(yùn)動(dòng)的高保真再現(xiàn)。
高保真靈巧控制的集成遙操作體系結(jié)構(gòu)
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ByteDexter將硬件和軟件結(jié)合成一個(gè)緊密結(jié)合的高性能遙操作系統(tǒng)。
l 20自由度擬人機(jī)器人手
l 優(yōu)化的運(yùn)動(dòng)重定向算法
l MANUS手套的高保真?zhèn)鞲衅鬏斎?/p>
l 通過Meta Quest跟蹤進(jìn)行實(shí)時(shí)arm映射
操作員的手指運(yùn)動(dòng)被轉(zhuǎn)化為ByteDexter手的關(guān)節(jié)命令,而Quest控制器則提供連續(xù)的手腕姿勢輸入。然后,F(xiàn)R3手臂和ByteDexter手實(shí)時(shí)再現(xiàn)操作員的動(dòng)作,創(chuàng)建一個(gè)自然的全手控制界面。
基于關(guān)鍵向量的運(yùn)動(dòng)重定向
ByteDexter不是直接映射關(guān)節(jié)角度或指尖位置,而是使用keyvectors,即表示手部關(guān)鍵點(diǎn)之間空間關(guān)系的幾何向量。
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手指捕捉:
手指到指尖的幾何學(xué)
手指間的空間關(guān)系
拇指-手指協(xié)調(diào)信號(hào)
自適應(yīng)加權(quán)策略優(yōu)先考慮用于精確拇指食指或拇指中指控制的捏合相關(guān)向量、用于減少碰撞的分離向量以及用于連續(xù)穩(wěn)定運(yùn)動(dòng)的平滑項(xiàng)。這個(gè)框架有效地協(xié)調(diào)了人手和機(jī)器手掌的差異,并保持了協(xié)調(diào)的靈巧動(dòng)作。
結(jié)果
該系統(tǒng)提供更緊密、更穩(wěn)定的捏握動(dòng)作,準(zhǔn)確再現(xiàn)拇指與手指的協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng),并顯著減少意外碰撞。它支持靈巧的手動(dòng)操作,包括平滑捏合到抓握的轉(zhuǎn)換,雙對(duì)象處理,通過推動(dòng)或控制旋轉(zhuǎn)打開蓋子,以及其他協(xié)調(diào)的多自由度動(dòng)作。
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該圖比較了ByteDexter的重定目標(biāo)方法(紅色)和基線方法DexPilot(藍(lán)色)在捏取任務(wù)期間的指尖距離跟蹤性能。ByteDexter的重定目標(biāo)功能可以產(chǎn)生更真實(shí)跟隨人類手指運(yùn)動(dòng)的指尖軌跡,從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確、更穩(wěn)定的擠壓。
專為遠(yuǎn)程操作、數(shù)據(jù)收集和嵌入人工智能而打造
MANUS數(shù)據(jù)手套和連桿驅(qū)動(dòng)的ByteDexter靈巧手組合使得該系統(tǒng)能夠可靠地復(fù)制人手運(yùn)動(dòng),保持協(xié)調(diào)的手臂控制,執(zhí)行連續(xù)的多步任務(wù),并有效地操縱現(xiàn)實(shí)世界中的各種物體。該平臺(tái)非常適合遠(yuǎn)程操作、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)收集、模仿學(xué)習(xí)和嵌入AI的開發(fā)流程。
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