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Scooping grasping with a robotic hand using a diffusion policy.Diffusion Policy를 이용한 로봇 손의 스쿠핑 파지.
Scooping lets a robotic hand lift and grasp objects through contact with the supporting surface. This page presents diffusion policy rollouts and the data collection demonstrations used to study this motion with an AIDIN Robotics hand.스쿠핑은 로봇 손이 바닥면과 접촉하면서 물체를 들어 올려 파지하는 동작입니다. 이 페이지에서는 AIDIN Robotics 핸드로 수행한 Diffusion Policy 롤아웃과 데이터 수집 과정을 소개합니다.
Contact is challenging for robotic hands with rigid fingertips. Fingertip force sensing supports compliant interaction during scooping, as illustrated in the principle and comparison videos below.단단한 손끝을 가진 로봇 손은 환경과의 접촉을 제어하기 어렵습니다. 손끝 힘 센싱을 통해 스쿠핑 중 유연한 접촉을 구현하며, 아래 원리 및 비교 영상에서 그 효과를 확인할 수 있습니다.
As an additional technique, we compensate for the hand's low mechanical stiffness by transforming fingertip sensor forces into the wrist frame and adding them to wrist force feedback for the manipulator's compliance controller.추가 기법으로, 핸드의 낮은 기계적 강성을 보완하기 위해 손끝 센서의 힘을 손목 좌표계로 변환한 뒤 손목 힘 피드백에 더하여 로봇 팔의 순응 제어에 활용합니다.
Scooping grasping with a robotic hand using a diffusion policy.Diffusion Policy를 이용한 로봇 손의 스쿠핑 파지.
Grasping demonstrations collected for policy learning.정책 학습을 위한 파지 시연 데이터 수집.
Fingertip force sensing enables compliant contact with the environment during scooping and grasping.손끝 힘 센싱을 통해 스쿠핑과 파지 중 환경과 유연하게 접촉할 수 있습니다.
Comparison with and without compliance control during scooping.스쿠핑 동작에서 순응 제어 적용 여부에 따른 비교.
To compensate for the robotic hand's low mechanical stiffness, we augment wrist force feedback with forces measured by the fingertip sensors. Each fingertip wrench is transformed into the wrist frame and added to the wrist F/T reading, allowing the manipulator to respond compliantly to fingertip contact during scooping.로봇 손의 낮은 기계적 강성을 보완하기 위해 손끝 센서에서 측정한 힘을 손목 힘 피드백에 더합니다. 각 손끝의 힘과 토크를 손목 좌표계로 변환하여 손목 F/T 센서 측정값과 합산함으로써, 스쿠핑 중 손끝 접촉에 로봇 팔이 유연하게 반응하도록 합니다.
Each fingertip wrench \(\mathbf{w}_i = (\mathbf{f}_i,\, \boldsymbol{\tau}_i)\) measured in the fingertip frame is transformed to the wrist frame \(\{W\}\) via the kinematic transform \({}^W T_i\). The rotation matrix \(\mathbf{R}_i\) and position offset \(\mathbf{r}_i\) are obtained from TF.각 손끝 좌표계에서 측정한 힘·토크 \(\mathbf{w}_i = (\mathbf{f}_i,\, \boldsymbol{\tau}_i)\)를 기구학적 변환 \({}^W T_i\)를 통해 손목 좌표계 \(\{W\}\)로 변환합니다. 회전행렬 \(\mathbf{R}_i\)와 위치 오프셋 \(\mathbf{r}_i\)는 TF에서 얻습니다.
The aggregated wrench at the wrist combines all \(N\) fingertip contributions and is merged with the physical wrist F/T reading \((\mathbf{f}_\text{wrist},\,\boldsymbol{\tau}_\text{wrist})\):총 \(N\)개 손끝의 기여분을 손목 좌표계에서 합산한 뒤, 실제 손목 F/T 센서 측정값 \((\mathbf{f}_\text{wrist},\,\boldsymbol{\tau}_\text{wrist})\)에 더합니다.
This combined wrench \((\mathbf{f}_\text{total},\, \boldsymbol{\tau}_\text{total})\) is fed as the external force input to the impedance controller, enabling the manipulator to react compliantly to both wrist-level and fingertip-level contacts during the scooping grasping motion.합산한 힘·토크 \((\mathbf{f}_\text{total},\, \boldsymbol{\tau}_\text{total})\)를 임피던스 제어기의 외력 입력으로 사용하여, 스쿠핑 중 손목과 손끝에서 발생하는 접촉에 로봇 팔이 유연하게 반응하도록 합니다.
The hand's low mechanical stiffness can limit the response to fingertip contact when using wrist feedback alone. Adding the transformed fingertip forces to the wrist feedback helps the manipulator respond more sensitively to floor contact.핸드의 낮은 기계적 강성 때문에 손목 피드백만으로는 손끝 접촉에 민감하게 반응하기 어려울 수 있습니다. 변환한 손끝 힘을 손목 피드백에 더하면 바닥 접촉에 더 민감하게 반응할 수 있습니다.