Humanoid Application and Research

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Design of 5 D.O.F Robot Hand with an Artificial Skin for an Android Robot

There  have  been  many  researches of  robot  hands in  robot  fields  and  they  have  been considered one  of the  most  complicated area.  There  are  many  reasons why  researches of robotic  hand are difficult,  and  these are from complicated structures and  functions of hands. There  are many  types  of robotic  hands in robotics  area,  but  they  can be classified  to major two categories. The one is a robotic  hand for an operation in industrial area and  the other  is an experimental hand like human hand. The most  of robotic  hands in industrial area  are 1 D.O.F  or  2 D.O.F  gripers and  they  are  designed for  precise,  repetitive operations. In  the other  area,  human like  robotic  hands, main  concerns are  how  the  shape  of robotic  hands resembles human hands and  how  the  robotic  hands can  operate like human hands. Most…

Prabhu TL
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Autonomous Motion Adaptation Against Structure Changes Without Model Identification

It  is  expected that  humanoid robots provide various services to  help  human daily life such as household works, home security, medical care, welfare and so on(Dominey et al.,2007; Okada et al.,  2003;  2005).    In  order to  provide various services,  humanoids have multi degree-of-freedom(DOF), sophisticated and complicated structure.  These humanoid robots will work under human living environments which are not definable beforehand. So humanoids have to provide their given services under not only the designed environments but also unknown environments.   Under unknown environments, robots cannot perform as planned, and they may fall or collide with obstacles.  These impacts will wreak several unexpected structure changes such as gear cracks, joint locking, frame distortions and so on. Because of the designed motions are optimized to the robot structure, if the robot structure has changed, the services from robots cannot be provided.  Because general users have no expertise knowledge of robots, thus, quick repairs under human living environments cannot be expected. Even in that case, it is expected that the robots should provide services to help human daily life as possible. In the case the humanoid robots cannot get rapid repair service, they have to provide the desired services with their broken body.  In addition, using tools to provide some services can be considered as one of the structure changes.  Therefore, it is necessary for future humanoids to obtain new motions which can provide the required services with changed structure. We propose an autonomous motion adaptation method which can be applied to sophisticated and complicated robots represented by humanoids. As a first step, we deal with the simple services based on  trajectory control;  services can  be  provided by  following the  correct path  designed by experts.    When robot structure has  changed,  achieving the  designed trajectories on changed structure is needed.   As the conventional methods, there are two typical approaches.  One is the method based on model identification (El-Salam et al., 2005; Groom et al., 1999).   Robots locate the occurred changes, identify the changed structure, recalculate inverse kinematics, and then obtain the proper motions. If the changed structure is identified, inverse kinematics leads the proper motions for new properties of changed structure.    However,  it  is  so  difficult to  identify the  complicated structure changes  in sophisticated robots.  In additions, the available solving methods of inverse kinematics for multi DOF robots is non-existent according to the reference (The Robotics Society of Japan, 2005). So model identification method cannot be applied for humanoids. Another approach is the exploration method (Peters & Schaal, 2007); finding the new motions achieving the desired trajectories after structure has changed.   In order to obtain the proper motions achieving the desired trajectories, joint angles are varied by trial and error.  Injured robots will obtain the proper motions without complicated model identification, but this approach needs huge exploration costs.  New motion adaptation method with low exploration costs and without model identification is needed.   In this paper, we show one approach to adapt designed motions to changed structure without model identification. Proposed methods We  propose a  motion adaptation method to  generate new  proper motions on changed structure without model identification. Even if robot has unobservable changes in mechanical structure, robot generates new motions which achieve the trajectories matching to the desired ones as much as possible. Fig.1 shows the outline of proposed method. Left side shows the robot joint coordinate system and right side shows the world coordinate system.   The robot has the designed motions achieving the desired trajectory S.  To follow the desired trajectory accuracy, T number of target positions s(t)(1  ≤  t  ≤  T) are put on the trajectory.  All the designed motions are expressed with time-series joint angle vectors  θ(t) which consit of N number of joint angles like this  θ (t)  = [θ1 (t), θ2 (t), ..., θN (t)].   Here, we assume the speed and timing should be controled by…

Prabhu TL
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Grasp Planning for a Humanoid Hand

We focus on grasp planning for a humanoid multi-fingered hand attached at the tip of a humanoid robot’s arm.  The hand has potential possibility to grasp various objects under several situations. Since the multi-fingered hand can use several grasp types such as fingertip grasp, and envelope grasp with taking the advantage of degrees of freedom.  We develop grasp planner which selects a feasible grasp type based on the task, and determines contact positions for the fingers and the grasped object surface so that the fingers do not drop the object while staying with limited actuator capacity. To grasp an object, the robot first measures object position/orientation using vision sensor. Then, the planner plans the body motion to complete the grasping task based on vision sensor information.  Even when the object’s location is not known beforehand, the robot should complete the grasping task as fast as possible.  However, grasp planning with a humanoid robot is complex and often requires long calculation time.  Hence, for the grasp planning, a heuristic but fast algorithm is preferred rather than precise but slow algorithms (Shimoga (1989)).  Our planner calculates grasp motions within reasonable time by using predefined grasp types which are assigned with contacting finger links, desired sizes of the grasped object.  Our planner selects a grasp type according to position/orientation  of the grasped object similar to a human. As shown in Fig. 1 , a human grasps the side of the can with all fingers, grasps the top with fewer fingers. Failing to find feasible grasping posture using arm/hand  kinematics alone, our planner attempts to do so using the full body kinematics. Using the degrees of freedom of full body, the planner has adaptable for reaching the object with the several motions such as twisting waist, bending waist, and squatting down. We demonstrate effectiveness of grasp planning through simulation and experimental results by using humanoid robot HRP-3P (Akachi et al. (2005)) shown in Fig.    2,  which  has a four-fingered hand HDH (Kaneko et al. (2007)) on its right-arm and a stereo camera system in its head. We has proposed the grasp planning which was executed within the reasonable time taking into account several constraints imposed on the system such as the feasible grasping style, the friction cone constraint at each contact point, the maximum contact force applied by the fingers, the inverse kinematics of the arm and the fingers (Harada et al. (2008); Tsuji et al. (2008; 2009)). The originality of our method is the…

Prabhu TL
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Latest Humanoid Application and Research News

🤖 How to make a Robot That Can Write and Draw Like a Human

Humans learn handwriting by imitating letters and practicing strokes. Similarly, a robot…

Prabhu TL
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Performing Periodic Tasks: On-Line Learning, Adaptation and Synchronization with External Signals

One  of the  central  issues  in robotics  and  animal  motor  control  is the  problem of trajectory generation and  modulation.  Since in many  cases  trajectories have  to be modified on-line when  goals  are  changed, obstacles  are  encountered, or when  external perturbations occur, the notions of trajectory generation and trajectory modulation are tightly  coupled. This chapter addresses some  of the  issues  related to trajectory generation and  modulation, including the  supervised learning of  periodic trajectories, and  with  an  emphasis on  the learning of the frequency and achieving and maintaining synchronization to external signals. Other  addressed issues  include robust movement execution despite external perturbations, modulation of the  trajectory to  reuse  it under modified conditions and  adaptation of the…

Prabhu TL
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Development of Multi-Fingered Universal Robot Hand with Torque Limiter Mechanism

Today,  various industrial robots  are developed and  used  all over the world. However, these industrial robots  are specialized in particular operations. In fact, one industrial robot  is not able  to be designed for operating various tasks.  One  of the  causes  is that  general-purpose and  multifunctional robot  hands substituted human manual-handling task  are not  brought to realization. If these  robot  hands like human hands are consummated, the applicable field of industrial robots  is extended, and  the utilization efficiency is improved very much. A human hand has  mechanical handling function such  as grab,  grip,  pinch,  push and  pull. In addition, it can  sense  the  feeling  such  as configuration, hard, flexible,  smoothness and asperity. In other  words, a human hand is a multifunctional and  a universal end  effector.…

Prabhu TL
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Rob’s Robot: Current and Future Challenges for Humanoid Robots

The purpose of this  chapter is both  to review  the  current state  of the  art  in robotics  and  to identify some  of the challenges that  the field  has yet to face.  This is done  and  illustrated by following an imaginary roboticist, Rob, who  is currently designing a new  humanoid robot from  scratch.   Rob’s ultimate vision  is that  this  robot  will be humanoid in the  sense  that  it possesses the abilities of a human being.  Therefore, his initial aim is to identify relevant work as well as areas in which  innovations are still needed.…

Prabhu TL
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