Rigid grippers used in existing aerial manipulators require precise positioning to achieve successful grasps and transmit large contact forces that may destabilize the drone. This limits the speed during grasping and prevents "dynamic grasping", where the drone attempts to grasp an object while moving. On the other hand, biological systems (e.g., birds) rely on compliant and soft parts to dampen contact forces and compensate for grasping inaccuracy, enabling impressive feats. This paper presents the first prototype of a soft drone -- a quadrotor where traditional (i.e., rigid) landing gears are replaced with a soft tendon-actuated gripper to enable aggressive grasping. We provide three key contributions. First, we describe our soft drone prototype, including electro-mechanical design, software infrastructure, and fabrication. Second, we review the set of algorithms we use for trajectory optimization and control of the drone and the soft gripper; the algorithms combine state-of-the-art techniques for quadrotor control (i.e., an adaptive geometric controller) with advanced soft robotics models (i.e., a quasi-static finite element model). Finally, we evaluate our soft drone in physics simulations (using SOFA and Unity) and in real tests in a motion-capture room. Our drone is able to dynamically grasp objects of unknown shape where baseline approaches fail. Our physical prototype ensures consistent performance, achieving 91.7% successful grasps across 23 trials. We showcase dynamic grasping results in the video attachment. Video Attachment: https://youtu.be/mqbj8mEyCdk


翻译:用于现有空中操纵机的硬绑住器需要精确定位,才能成功掌握并传递可能破坏无人机稳定的大型接触力。 这限制了捕捉速度, 并阻止了无人机在移动时试图抓住物体的“ 动力抓住” 。 另一方面, 生物系统( 如鸟类) 依靠合规和软部件来抑制接触力, 弥补获取不准确性, 从而获得令人印象深刻的飞跃。 本文展示了软无人机的第一个原型 -- -- 软无人机( 即僵硬的) 着陆装置, 其传统( 即) 的( 硬的) 矩形( 即) 的( 硬的) 着陆装置被一个软式的调节器替换, 以便能够积极掌握视频。 我们提供了三个关键的贡献。 首先, 我们描述我们的软性无人机原型, 包括电动机械设计、 软件基础设施基础设施和制造。 其次, 我们审查用于轨迹优化和控制无人机和软性控制机的一套算法; 算法将州- 的( 例如, 调整的) 快速的( 持续地) 机级) 和动态的( 机级) 机型的( 机级的) 机型) 机级的( 机型的) 机型) 机型的( 机型) 机型) 机型的智能的机型) 机型的机型) 机型的机型的机型的机型测试能性能测试能测试的机能测试能测试能测试, 成功的机能性能测试能测试。最后, 机能性能性能性能性能性能测试能测试, 机能性能性能性能性能性能性能性能性能测试。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
35+阅读 · 2021年7月7日
剑桥大学《数据科学: 原理与实践》课程,附PPT下载
专知会员服务
49+阅读 · 2021年1月20日
最新《自监督表示学习》报告,70页ppt
专知会员服务
85+阅读 · 2020年12月22日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
309+阅读 · 2020年11月26日
数据科学导论,54页ppt,Introduction to Data Science
专知会员服务
41+阅读 · 2020年7月27日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
CCF推荐 | 国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年5月23日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
【泡泡前沿追踪】跟踪SLAM前沿动态系列之IROS2018
泡泡机器人SLAM
29+阅读 · 2018年10月28日
视觉机械臂 visual-pushing-grasping
CreateAMind
3+阅读 · 2018年5月25日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
资源|斯坦福课程:深度学习理论!
全球人工智能
17+阅读 · 2017年11月9日
【推荐】SLAM相关资源大列表
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年8月18日
Arxiv
4+阅读 · 2018年12月3日
Arxiv
10+阅读 · 2018年2月4日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
35+阅读 · 2021年7月7日
剑桥大学《数据科学: 原理与实践》课程,附PPT下载
专知会员服务
49+阅读 · 2021年1月20日
最新《自监督表示学习》报告,70页ppt
专知会员服务
85+阅读 · 2020年12月22日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
309+阅读 · 2020年11月26日
数据科学导论,54页ppt,Introduction to Data Science
专知会员服务
41+阅读 · 2020年7月27日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
CCF推荐 | 国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年5月23日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
【泡泡前沿追踪】跟踪SLAM前沿动态系列之IROS2018
泡泡机器人SLAM
29+阅读 · 2018年10月28日
视觉机械臂 visual-pushing-grasping
CreateAMind
3+阅读 · 2018年5月25日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
资源|斯坦福课程:深度学习理论!
全球人工智能
17+阅读 · 2017年11月9日
【推荐】SLAM相关资源大列表
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年8月18日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员