通过交互设计拟人软手框架与数据手套融合实现遥操作

卡内基梅隆大学机器人研究所正在研究一项全新的机器人遥操作项目——通过交互设计拟人软手框架与数据手套融合实现遥操作。该项目中机器人研究所使用了Manus Metagloves数据手套作为其数据采集装置通过数据流传输的形式最终实现了拟人软手框架实时遥操作任务。在本文中我们将从卡内基梅隆大学机器人研究所发布论文《通过交互设计拟人软手的框架》的角度入手，带领大家了解Manus数据手套在灵巧手设计和遥操作中的关键作用。

建模和模拟柔性机器人手有助于复杂和高自由度 (DoF)形态的设计迭代。这可以通过基于其在真实世界操作任务中的性能对设计进行迭代来进一步补充。然而，这需要一个以低成本快速迭代的框架。卡内基梅隆大学机器人研究所提出了一个框架，该框架利用 3D 打印实现灵巧手的快速原型制作，并利用遥操作来评估现实世界中的手操作任务。使用该框架，其设计了一个3D打印的16自由度灵巧拟人软手(DASH ),并在三次迭代中不断改进其设计。3D打印等快速原型技术允许团队直接评估制造出来的灵巧手，而无需在模拟中建模。通过灵巧手在30个真实世界遥控操作任务中的表现，团队发现该设计在每次迭代中都有所改进。测试超过 600 个演示表明，DASH 最终版本可以解决30个任务中的16个，而市场上流行的Allegro刚性灵巧手只能解决其中的7个任务。

团队使用Manus Metagloves手套作为VR 追踪和动作捕捉设备 。Manus 手套使用霍尔效应传感器跟踪指尖位置，精度在 0.1 度以内。每个手指实时返回θMCPside、θMCPfwd、θPIP、θDIP，4个角度 。这些角度直接一对一地映射到机械手DASH上实现遥操作应用。

为了在工作空间中控制机械臂，团队还必须跟踪人的手腕。因此他们使用了可穿戴的 SteamVR追踪器。激光从位于操作员周围和上方的SteamVR基站发射。一个追踪器固定在手套上，而另一个则固定在腰间。腰部追踪器作为主坐标系，手腕相对于它运动。这两个跟踪器之间的变换被映射到机器人框架。通过旋转腰部跟踪器，使其与机器人的基本框架保持相同的旋转姿态，并旋转末端执行器姿态，以确保其与人类手腕保持相同的旋转。例如，如果操作员的手直直地伸向地面，机器人的手也应该直直地伸向地面。对于平移，团队略微放大人类手腕的姿态， 以覆盖机器人的更大工作空间，并调整其平移偏移，以使大多数用户感到舒适。然后使用实时反向运动学将末端执行器位置映射到机器人关节角度。在进行安全检查时，包括了在手臂上使用动态力反馈的检查，以确保不会对机器人或其周围的环境造成意外损坏。

卡内基梅隆大学机器人研究所提出的“交互设计拟人软手框架”可以补充现有的机器手设计迭代技术，。通过设计一个16自由度3D打印灵巧拟人软手DASH的案例研究展示了利用三维打印和遥操作等新技术设计灵巧手的潜力。通过在每次迭代中3D 打印重新设计，并使用遥控操作在真实世界操纵任务中对其进行评估，以重塑未来灵巧手设计方法。