Underactuated Robotic Hand with Grasp State Estimation Using Tendon-Based Proprioception = 텐던 기반 고유수용감각을 이용한 부족구동 로봇 핸드의 파지 상태 추정

국문 초록 (Abstract)

인간형 부족구동 로봇 핸드는 구조적 단순성과 내재적인 물체 적응성이라는 강점을 가진다. 그러나 부족구동되는 관절 간 발생하는 상호 의존적인 움직임으로 인한 불확실성 때문에, 구조적 복잡도를 증가시키는 다수의 센서를 추가하지 않고서는 손과 물체의 상호작용 중 다양한 파지 상태를 정확히 파악하는 데 한계가 있다. 이러한 한계는 부족구동의 단순성을 유지하면서도 단일 센싱 소스로부터 풍부한 파지 상태 정보를 추출할 수 있는 새로운 접근법의 필요성을 제기한다. 본 연구에서는 직렬 탄성 구동기(Series Elastic Actuator, SEA)가 제공하는 텐던 기반 고유수용감각(Tendon-based Proprioception)만을 이용하여 포괄적인 파지 상태 추정을 수행할 수 있는 인간형 부족구동 로봇 핸드를 제안한다. 제안된 접근법은 센서가 내장되지 않은 손가락에 쉽게 통합 가능한 소형 직렬 탄성 구동기 설계를 기반으로 하며, 이를 통해 높은 정확도와 신뢰성을 갖춘 고유수용감각 센싱을 구현한다. 정확한 고유수용감각 측정 신호와 퍼텐셜 에너지 기반 모델링을 결합함으로써, 핸드 시스템은 접촉 시점, 관절 각도, 물체의 상대 강성, 외란과 같은 다수의 핵심적인 파지 상태 정보를 추정한다. 단일 손가락을 대상으로 한 실험 검증과 손 전체를 대상으로 한 다양한 파지 기능 시연을 통해 제안된 접근법의 유효성을 확인하였다. 이러한 결과는 시각이나 촉각 센서에 의존하지 않고도 실용적인 조작(Manipulation)을 가능하게 하는 강건하고 소형화된 센싱 수단으로서 텐던 기반 고유수용감각의 잠재력을 보여준다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Anthropomorphic underactuated hands are valued for their structural simplicity and inherent object adaptability. However, the uncertainty arising from interdependent joint motions makes it challenging to capture various grasp states during hand-object interaction without increasing structural complexity through multiple embedded sensors. This motivates the need for a novel approach that can extract rich grasp-state information from a single sensing source while preserving the simplicity of underactuation. This study proposes an anthropomorphic underactuated hand that achieves comprehensive grasp state estimation, using only tendon-based proprioception provided by series elastic actuators (SEAs). Our approach is enabled by the design of a compact SEA with high sensing accuracy and reliability that can be seamlessly integrated into sensorless fingers. By coupling accurate proprioceptive measurements with potential energy-based modeling, the hand system estimates multiple key grasp state variables, including contact timing, joint angles, relative object stiffness, and external disturbances. Finger-level experimental validations and extensive hand-level grasp functionality demonstrations confirmed the effectiveness of the proposed approach. These results highlight tendon-based proprioception as a compact and robust sensing modality for practical manipulation without reliance on vision or tactile feedback.

목차 (Table of Contents)

• Abstract i
• Table of Contents ii
• List of Tables iv
• List of Figures v
• Chapter 1. Introduction 1
• 1.1. Research Background 1
• 1.2. Research Purpose 2
• Chapter 2. Hardware Design 5
• 2.1. SEA Design 5
• 2.2. Finger and Thumb Design 7
• 2.3. Electronics Integration 8
• Chapter 3. Modeling and Characterization 10
• 3.1. Finger Modeling 10
• 3.2. Tension Profile Characterization 13
• 3.3. Grasp Strategy and State Estimation Algorithm 16
• Chapter 4. Experimental Validations 18
• 4.1. MPC-SEA Experiment 18
• 4.2. Finger Actuation Experiment 20
• 4.2.1. Free-Flexion Case 20
• 4.2.2. Object Contact Case 21
• Chapter 5. Grasp Functionality Demonstration 26
• 5.1. Grasp Posture Reconstruction 26
• 5.2. Safe Grasp Force Regulation for Deformable Objects 27
• 5.3. Disturbance Detection with Compliance 28
• 5.4. Blind Grasping with Object Recognition 29
• Chapter 6. Discussion and Conclusion 33
• 6.1. Summary and Contributions 33
• 6.2. Limitations and Future Work 36
• Bibliography 37
• 국문 초록 41