로봇 <unk>기 가이드: 2026 년 에 대한 종류, 선택 및 통합
2026년 로봇 지갑의 완전한 안내서: 평행 턱, 진공, 부드럽고 자기적이고 능숙한 지갑을 비교합니다. 선택 기준, ROS2와 통합, 유용함 테이블, 그리고 실용적인 권고
그립퍼는 로봇이 세계를 만나는 곳입니다. 로봇이 어떤 객체를 처리할 수 있고, 어떤 작업을 수행할 수 있고, 얼마나 많은 데이터를 수집해야 하는지, 그리고 제어 파이프라인이 얼마나 복잡해야 하는지 결정합니다. 잘못된 그립퍼를 선택하는 것은 몇 달의 통합과 훈련 작업을 낭비합니다. 이 가이드에는 모든 주요
키 테이크웨이
- 병렬 턱잡이는 대부분의 로봇 학습 연구의 기본 선택입니다. 1 DOF, 간단한 제어, 가장 광범위한 정책 호환성.
- 로보티크 2F-85 (85mm 스트로크, 235N 꽉 잡기) 는 가장 널리 사용되는 연구 꽉 잡기이다. 예산 대안: 다이내믹셀 기반 꽉 잡기 (200-500 달러).
- 비공소 지갑은 평면 물체에 대한 전자 상거래의 성취에 지배적이다. 부드러운 지갑은 섬세한 물체를 처리합니다. 솜씨있는 손은 손에서 조작을 가능하게합니다.
- 항상 손잡기 무게를 팔의 부하에 맞춰 보세요. Robotiq 2F-85는 0.9kg의 무게를 가지고 있습니다. 2-3kg의 팔에 있어서도 중요하죠.
- 모방 학습을 위해, 더 간단한 지갑 (DOF) 는 훈련 데이터의 수치가 줄어들고 더 신뢰할 수 있는 정책을 만들어냅니다.
병렬 자크 : 기본 선택
병렬 턱잡이는 서로 반대되는 두 손가락을 사용하여 선형축을 따라 공감적으로 움직이며 그 사이에 있는 물체를 잡는다. 그들은 기계적으로 간단하고 매우 신뢰할 수 있고 제어하기 쉽습니다 (자유의 한 정도 - 개방/ 폐쇄), 수리 비용이 저렴하며 가장 광범위한 정책 구조와 훈련 접근법과 호환됩니다.
** 두 손가락 평행 턱잡이**는 가장 흔하다. 인기 모델은 Robotiq 2F-85 (85mm 스트로크, 235N grip 힘, 연구에서 널리 사용), Robotiq 2F-140 (더 큰 물체에 140mm 스트로크), OnRobot RG2 및 RG6 (부설된 힘 감지, 쉽게 설정), 그리고 Schunk EGP 시리즈 (고도 정확성, 산업적 수준의). 저렴한 비용 연구용으로, 트로센 로봇의 다이내믹셀 기반
** 3 손가락 적응형 지립퍼**는 실린드릭 물체에 세 번째 손가락을 추가하여 전력 지립을 하고 더 넓은 물체 수용을 제공합니다. Robotiq 3 손가락 적응형 지립퍼는 부동력을 사용합니다. 단일 모터는 컴플라이언스 링크를 통해 여러 관절을 움직입니다. 삼손가락 꽉 잡는 것은 대상의 기하학이 크게 달라지는 쓰레기통을 뽑는 데 탁월한 기능이지만 기계적 복잡성과 제어 복잡성을 더합니다.
평행턱잡이를 선택할 때, 주요 사양은 스트로크 (최대 개통 너비 - 가장 큰 물체를 초과해야 한다), 잡기 힘 (교통 중에 역동적인 부하를 고려하기 위해 50%의 안전 지점으로 가장 무거운 물체를 지원해야 한다) 및 반복성 (미리미터 미만의 정확도가 필요한 정밀 삽입 작업에 중요합니다).
진공 꽉 잡기: 속도 및 평면 물체 우수성
진공잡이는 표면에 붙기 위해 부정적인 압력을 사용합니다. 그들은 두 가지 주요 종류로 제공됩니다: ** 흡수컵잡이는 물체의 표면에 봉착을 만들어 진공펌프에 의존하고 있으며 ** 베르누리잡이는 ** 접촉하지 않은 인력 인력을 생성하기 위해 코안다 효과를 사용합니다.
수시 컵 지갑은 평면 또는 가볍게 곡선된 물체를 고속으로 뽑아내는 데 탁월하다: 카드보드, 회로판, 유리판, 금속판, 플라스틱 포장 및 대부분의 포장 소비품. 그들은 전자 상거래 성취 자동화에서 지배적인 지갑이기 때문에 그들은 빠르고 (선형화가 필요하지 않습니다. 접촉과 지갑만), 취약한 표면에 부드럽고, 병렬 턱 지갑에 너무 큰 물체를 처리 할 수 있습니다.
백제 잡기 기량: 필요한 흡수컵 지름은 물체의 무게, 표면 품질 및 운송 중 가속에 달려 있습니다. 엄지손가락 규칙으로, 이론적 인 인 인 인부력 (컵 면적 × 진공 압력) 은 고속 이동 중 신뢰할 수있는 잡기를 보장하기 위해 물체의 무게의 최소 4 배가어야 합니다.
진공잡기 사용의 핵심 한계는 표면 의존성입니다. 거친,
부드러운 잡기: 섬세한 물체 와 알려지지 않은 모양
부드러운 지갑은 섬세한 물체에 대한 자연적인 선택입니다. 딱딱한 지갑은 손상시킬 것이고, 정렬 턱으로 잡기 어려운 불규칙한 모양의 물체에 대한 자연적인 선택입니다.
** 케이블 가동 부드러운 지갑**는
부드러운 지갑은 부드러움과 적응력으로 잡기력과 정확성을 교환한다. 그들은 정확한 물체 배치 (통비량 5mm 미만), 무거운 유용무용 (일반적으로 1-3kg) 또는 고속 작동 (일반 재료는 반응 시간이 느린) 를 필요로 하는 작업에 적합하지 않습니다. 그들은 제품 분류, 빵 재료를 처리, 비정규물들을 통에서 뽑아내는 데 이상적이며, 피해를 피하는 것이 주된 관심사가 되는 모든 응용에 적합합니다.
자기 기: 철성 재료 만
자기잡기는 영구 자석이나 전자기들을 이용하여 철 (철, 철, 니켈) 물체를 잡는다. 그것들은 매우 빠르다 (전자자기와 함께 즉시 가동/가동), 잡기 계획이 필요하지 않으며, 물체의 표면 상태와 상관없이 작동한다. 기름, 먼지 또는 불규칙한 표면은 문제가 없다.
전자기들은 제어할 수 있다. 잡기 위해 켜고, 풀기 위해 꺼진다. 영구 자석은 항상 켜져 있고 물체를 풀어주는 기계적 메커니즘이 필요합니다. 전기- 영구 자석은 둘 다 결합한다. 그들은 짧은 전기 충동을 사용하여 자석화 또는 비대 magnetization, 그리고 연속 전력 없이 상태를 유지, 유지 동안 전력 소비 0으로 제어 가능한 잡기를 제공합니다.
제한은 절대적입니다. 자기잡기는 철성 물질에만 작동합니다. 알루미늄, 플라스틱, 나무, 유리 또는 대부분의 일상 물체를 잡을 수 없습니다. 그들의 사용은 특정 산업 용도로 제한됩니다. 철강 유무장 처리, 가공 작업, 자동차 조립 - 목표 물체는 항상 철자자기입니다. 다양한 가전용품을 포함하는 연구에서는 자기잡이가 거의 적용되지 않습니다.
립퍼 비교 테이블
| Type | 적재 하중 | Best For | Limitations | Price Range |
|---|---|---|---|---|
| Parallel jaw (2-finger) | 0.1-10 kg | Rigid objects, general manipulation | Fixed stroke limits object size range | $200-$5,000 |
| 3-finger adaptive | 0.5-10 kg | Cylindrical objects, bin picking | Complex control, higher cost | $3,000-$15,000 |
| Vacuum (suction) | 0.01-50 kg | Flat/smooth objects, high speed | Surface dependent, no orientation info | $100-$3,000 |
| Soft (pneumatic) | 0.01-3 kg | Delicate objects, food, irregular shapes | Low force, slow, needs air supply | $1,000-$8,000 |
| Magnetic | 0.1-100+ kg | Ferrous metals, industrial handling | Ferrous materials only | $200-$5,000 |
| Dexterous hand | 0.01-2 kg | In-hand manipulation, tool use, assembly | Complex control, expensive, fragile | $5,000-$50,000+ |
한 손: 연구 한계
뛰어난 로봇 손들 - 자유의 10-20도 이상으로 다발자 끝 효과자 -는 조작 능력의 상위 끝을 나타냅니다. 손에서 재주류, 도구 사용, 적응적 포착 및 조작 작업을 수행할 수 있습니다. 어떤 간단한 포착형도 불가능합니다. 이 문제는 극심합니다. 현명한 손은 비싸고, 부서지기 쉽고, 기계적으로 복잡하며, 간단한 지갑보다 근본적으로 다른 제어 접근 방식을 필요로 합니다.
** 알레그로 손 (Wonik Robotics):** 16 DOF, 4 손가락 4 관절 각각. 가장 많이 사용되는 연구 기술 손, 성숙한 ROS2 지원. 위치와 전동 피드백을 가진 동동력 제어 손가락. 손가락 끝 힘 감지 선택적이지만 권장. 가격은: 15,000-18,000 달러. 기술 조작 연구의 표준 기준 손.
LEAP Hand (카네기 멜론, 오픈소스): 16 DOF, 다이내믹셀 서버 기반. 완전히 오픈소스 디자인 (CAD 파일, 펌웨어, 제어 코드 모두 공개). 현저하게 저렴 (부품으로 2,000~4,000 달러) 하지만 조립 및 캘리브레이션이 필요합니다. ALOHA 및 WidowX 팔과 동일한 다이내믹셀 생태계를 사용합니다. 통합을 단순화합니다. LEAP Hand 커뮤니티는 여러 벤치마크 작업에 대한 작업 구성과 학습된 정책을 발표했습니다.
Orca Hand: 수중 및 고 내구성 응용 프로그램에 초점을 맞춘 최신 항목.
Paxini 터클
제품 비교: 2026 년 10 가지 연구용 글리퍼
| 그리퍼 | Type | Stroke | Force | Weight | IP | Price |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Robotiq 2F-85 | Parallel jaw | 85 mm | 235 N | 0.9 kg | IP67 | $4,500 |
| Robotiq 2F-140 | Parallel jaw | 140 mm | 125 N | 1.0 kg | IP67 | $5,000 |
| OnRobot RG2 | Parallel jaw | 110 mm | 40 N | 0.7 kg | IP20 | $3,200 |
| Schunk EGP 40 | Parallel jaw | 40 mm | 135 N | 0.4 kg | IP40 | $2,800 |
| Dynamixel XL330 (ALOHA) | Parallel jaw | 55 mm | 15 N | 0.06 kg | -- | $200 |
| Robotiq 3-Finger | Adaptive 3F | 155 mm | 60 N/finger | 2.3 kg | IP65 | $12,000 |
| Soft Robotics mGrip | Soft pneumatic | Variable | 25 N | 0.3 kg | IP65 | $5,000 |
| Piab piGRIP vacuum | Vacuum | N/A | 50 N | 0.2 kg | IP54 | $800 |
| Allegro Hand | Dexterous | 16 DOF | 2.5 N/tip | 1.1 kg | IP20 | $16,000 |
| LEAP Hand | Dexterous | 16 DOF | 1.5 N/tip | 0.5 kg | -- | $3,000 |
작업-잡기 선택 매트릭스
| Task | Best 그리퍼 Type | Why |
|---|---|---|
| Pick-and-place (rigid objects) | Parallel jaw | Simplest, most reliable, lowest data requirements |
| E-commerce fulfillment | Vacuum + parallel jaw hybrid | Vacuum for boxes/bags, jaw for irregular items |
| Food handling | Soft gripper | Damage avoidance; food-safe materials |
| 정밀도 insertion | Parallel jaw + F/T sensor | Force feedback for controlled contact |
| Tool use | Dexterous hand | In-hand reorientation required |
| Cloth/fabric handling | Dexterous hand or pinch gripper | Finger dexterity for thin material manipulation |
| Steel sheet handling | Magnetic | Instant grip, no alignment needed |
| Mixed bin picking | 3-finger adaptive | Shape accommodation for diverse objects |
준수된 포착에 대한 힘 제어
힘 제어 잡기 - 그립터가 센서 피드백을 기반으로 잡기력을 조절하는 경우 - 가 ?? 은 물체, 변형 가능한 재료 또는 정밀 조립을 포함하는 작업에 필수적입니다. 기본 원칙은: 특정 위치 (힘든 닫기) 에 잡기를 명령하는 대신 특정 힘을 적용하여 밀폐된 루프 제어를 통해 그 힘을 유지하도록 명령합니다.
지압력 추정: 현전 피드백 (디나믹셀 기반, 로보티크) 을 가진 지압력에 대해서는 모터 전류를 기준으로 지압력을 추정할 수 있다: F = k * I, k는 강력 가수와 가등화하여 결정되는 지압기적 일정이다. 로보티크 2F-85의 경우, 관계는 대략 F = 2.7 * I (Amper당 뉴턴) 이다. ALOHA 지압기에서의 디나믹셀 XL330의 경우, F = 0.15 * I이다. 대략적인 경우입니다. 특정 지갑 및 손가락 패드 재료에 맞게 캘리버링하세요.
** 슬립 감지:** 고급 지갑은 물체가 슬라이드하기 시작하면 초기 슬립을 감지하고 자동으로 지착력을 증가시킵니다. 이것은 슬립을 앞둔 힘 진동을 감지하기 위해 고 주파수 힘 측정 (>100 Hz) 또는 손가락-물질 인터페이스에서 직접적으로 절단력을 감지하는 촉각 센서 (Paxini 배열과 같은) 를 필요로 합니다. 슬라이드 탐지로 최소의 힘으로 잡을 수 있습니다. 물체를 떨어지지 않도록 충분한 힘으로 붙잡아, 취약한 물체에 손상을 입는 위험을 최소화합니다.
**OpenArm 1과 통합 **OpenArm 1은 Dynamixel XL330 기반의 지갑 (단순한 병렬 턱 잡기 위해) 와 힘 제어 조작을 위한 선택적 손목 F/T 센서를 모두 지원합니다. RCSV 플랫폼은 파이썬 SDK에서 힘 제어 잡기 원시기를 제공합니다:
지립퍼 선택 결정 나무
이 결정 트리를 따라 빨리 지갑 선택을 좁히십시오.
- ** 목표물들은 모두 철자기적인가?** 만약 그래면: 자기잡기. 여기 멈춰라.
- ** 모든 대상 물체는 평평하고 부드러운 표면이 있습니까?** 만약 그렇습니다: 진공잡기. 일부 물체는 불규칙하다면 하이브리드 ( 진공 + 턱) 를 고려하십시오.
- ** 당신의 물건들은 손으로 재주정이나 도구 사용이 필요합니까?** 만약 그래면: 능숙한 손. 훈련에 대한 3~5배 더 많은 시범을 예산을 마련하십시오.
- ** 당신의 물건은 깨지기 쉽고 변형되거나 불규칙한 모양이 있습니까?** 만약 그렇습니다: 부드러운 지갑 또는 3 손가락 적응력.
- ** 다른 모든 것 에 대해:** 평행 턱잡기. 가장 무거운 물체는 턱잡기 힘의 80% 를 초과 하는 경우, 크기를 높여라. 가장 큰 물체는 턱잡기 부딪히는 것을 초과 하는 경우, 넓은 부딪히는 모델 또는 3 손가락 적응력을 고려하십시오.
의심의 여지없이, 평행 턱잡이를 시작하십시오. 그것은 기존 연구 코드와 가장 광범위한 호환성을 제공하고, 정책 훈련에 대한 가장 낮은 데이터 요구 사항과 작업 시스템에 가장 쉬운 경로를 제공합니다. 당신의 작업이 평행 턱이 제공할 수 없는 능력을 입증할 때만 더 복잡한 최종 효과에 업그레이드하십시오.
임페던스 모드 포착: 파이썬 코드 예제
인피던스 모드에서 힘으로 제어된 포착은 다양한 취약성을 가진 물체를 취급하는 산업 표준이다. 다음 파이썬 조각은 손목 F/T 센서 피드백을 가진 ROS2 제어된 병렬 턱 포착기 위해 인피던스 모드 포착을 보여줍니다.
# impedance_grasp.py -- Force-limited grasping with impedance control
import numpy as np
import rclpy
from rclpy.node import Node
class ImpedanceGrasp(Node):
"""Close gripper with force limit using impedance-mode control."""
def __init__(self):
super().__init__('impedance_grasp')
# Impedance parameters
self.K_grip = 500.0 # Grip stiffness (N/m)
self.D_grip = 20.0 # Grip damping (Ns/m)
self.F_target = 8.0 # Target grip force (N) -- safe for most objects
self.F_max = 25.0 # Emergency force limit (N)
self.dt = 0.01 # Control loop at 100 Hz
def compute_grip_command(self, current_pos, current_force):
"""Compute gripper position command using impedance law.
When |current_force| < F_target: close gripper (reduce position).
When |current_force| >= F_target: hold position (impedance equilibrium).
Force overshoot triggers reverse (open slightly).
"""
force_error = self.F_target - abs(current_force)
# Impedance law: dx = (1/K) * force_error
position_delta = (force_error / self.K_grip) * self.dt
# Damping term prevents oscillation
velocity = position_delta / self.dt
damping_correction = -self.D_grip * velocity / self.K_grip
new_pos = current_pos + position_delta + damping_correction
# Safety: hard force limit triggers immediate open
if abs(current_force) > self.F_max:
new_pos = current_pos + 0.002 # Open 2mm immediately
self.get_logger().warn(f'Force limit exceeded: {current_force:.1f}N')
return np.clip(new_pos, 0.0, 0.085) # 0-85mm for 2F-85
# Usage:
# 1. Approach object with position control
# 2. Switch to impedance mode when gripper detects first contact
# 3. Ramp F_target from 2N to 8N over 0.5 seconds
# 4. Hold at F_target during transport
# 5. Release by setting F_target = 0
딱딱함 매개 변수 K_grip는
병렬 vs 빨아: 결정 프레임워크
가장 흔한 지잡기 선택 딜레마는 평행 턱과 진공 흡수 사이의 것입니다. 이 결정 나무는 산업 및 연구 사용 사례의 80%를 차지합니다.
:: 진공 (흡입) 을 선택하면
- 물체는 평면으로 덮여 있고, 부드러운 표면 (카드보드 상자, 유리판, 금속판, 봉인된 패키지) - 흡수는 이 부분에서 우수하다. 왜냐하면 봉기는 형성하기 쉽기 때문입니다.
- 물체는 병렬 턱의 부딪히는 데 너무 크다. 진공은 봉쇄 영역이 존재하는 한 모든 너비의 물체를 잡을 수 있습니다.
- 사이클 시간은 결정적입니다. 진공 잡기/방해는 기계적인 턱 닫기 위해 50-100ms와 200-500ms입니다.
- 포착 후 물체의 방향은 중요하지 않습니다. 흡수가 회전 제한을 제공하지 않습니다.
- 표면은 비포러스하고 비무지합니다. 이 조건은 진공 봉기를 깨고
이 경우 평행 턱을 선택하십시오:
- 물체는 작고, 원형 또는 불규칙한 모양입니다.
- 정확한 배치가 필요합니다. 평행 턱은 위치와 방향 조절을 제공합니다.
- 물체는
거나 비거나 불규칙한 표면이 있습니다. 봉쇄가 필요하지 않습니다. - 조작 중에 힘 제어 (집합, 삽입) 가 필요합니다. 기계적 접촉은 힘 피드백을 제공합니다.
- 물체는 투명하거나 반사성이 높습니다. 진공 컵은 깊이 센서가 어려움을 겪는 표면에서 실패할 수 있습니다.
하이브리드 (백자 + 동쪽 턱 같은 도구 변신) 를 선택하십시오. 작업은 단일 지갑이 잘 처리하지 않는 다양한 객체 유형을 포함합니다. ATI, Schunk, Staubli의 도구 변신기는 2-5 초 안에 자동 지갑 교환을 가능하게합니다. 트레이드 중이 추가됩니다 (기구 변신자는 0.3-1.0 kg를 추가합니다), 기계적 복잡성 및 가급 요구 사항이 증가합니다. 데이터 수집을 위해 하이브리드 설정은 지갑 유형별로 별도의 시범 데이터 세트를 필요로 한다.
지립터 유지 및 신뢰성
지리퍼의 신뢰성은 데이터 수집 처리량에 직접적인 영향을 미칩니다. 지리퍼의 실패는 세션 중간에 현행 에피소드를 손상시키고 진단 및 수리에는 10-30 분이 필요합니다. 다운타임을 최소화하기 위해 이러한 유지 관리 일정을 따르십시오.
- ** 병렬 턱잡기 (주간):** 마찰을 줄이는 기름과 잔해를 제거하기 위해 이소프리알코올로 손가락 패드를 깨끗하게하십시오. 턱잡기 가시로 턱잡기 평행성을 확인하십시오. 턱잡이는 완전한 닫기에 0.1mm 이내에 평행되어야 합니다. 알려진 무게의 물체를 잡고 예상된 힘 수준에 미끄러지지 않는 것을 확인함으로써 잡기 힘 기계를 확인합니다. 실리콘/바무지 손가락 패드를 500~1000개의 포착 주기로 교체하거나 눈에 보이는 변형이 0.5mm를 초과할 때 교체한다.
- ** 진공잡기 (주간):** 눈물, 균열, 변형에 대한 흡수컵을 검사하십시오. 가시적인 가해성을 가진 컵을 교체하십시오. 물질에 따라 일반적인 수명이 50,000~200,000주회입니다. 흡수 압력을 유지하기 위해 진공 생성기 필터를 청소하십시오. 진공 수준이 200ms 이내에 명산 압력을 달성하는지 확인하십시오.
- **
이 있는 손 (일일 사용 전):** 모든 관절을 전체 운동 범위 내에서 운동시키는 자기 테스트 시퀀스를 실행하십시오. 특이한 세로 전류 추력을 확인하세요 (오염이나 가해로 인한 마찰 증가를 나타냅니다). 촉각 센서 가리는 예상 기준 범위 내에서 있는지 확인합니다. 한 손은 단순한 손잡이에 비해 유지보수가 훨씬 더 많이 필요하죠. 검사와 유지보수에 하루에 15~30분 정도 소요됩니다.
올바른 찌감치 를 선택하는 방법
선택은 다음과 같은 순서로 평가되는 네 가지 요인에 의해 이루어져야 합니다.
1. 객체 특성. 로봇이 어떤 것을 잡을 것인가? 목표물들의 물리적 특성들: 무게, 크기의 범위, 표면 물질, 취약성, 기하학적 변동성 등에 대해 시작해보세요. 객체들이
2. 요구되는 기술력. 작업에 필요한 조작 능력은 무엇입니까? 간단한 선택과 배치는 단지 개방/거린 제어 (동쪽 턱 또는 진공) 을 필요로 한다. 재주정 또는 정확한 배치에는 적어도 3 손가락 지갑이 필요합니다. 손에서 조작, 작은 부품에 찌르는 지갑 또는 도구 사용은 능숙한 손이 필요합니다.
3. 팔의 유용용 부하 예산. 그립버 무게는 팔의 유용용 부하 용량을 기준으로 계산한다. 3 kg의 유용용 부하 팔에 1.2 kg의 로보티크 2F-85은 물체에 대해 1.8 kg만 남깁니다. 그리고 모멘트 팔 효과로 인해 전체 범위에서 덜합니다. 항상 실제 사용 할 수 있는 접근 거리에서 효과적인 유용용 부하를 계산하십시오. 플랜지에서 명칭적 유용용 부하가 아닙니다.
4. 통합 복잡성. 보다 복잡한 지갑은 보다 복잡한 제어 소프트웨어, 더 많은 훈련 데이터 및 더 정교한 정책이 필요합니다. 병렬 턱 지갑은 단일 바이너리 신호로 제어 할 수 있습니다. 능숙한 손은 16+ 이상의 자유도를 조정해야합니다. 추가 기능은 작업이 진정으로 필요로 할 경우만 추가적인 복잡성을 정당화합니다.
통합: ROS2 드라이버 및 공통 인터페이스
대부분의 연구 지리퍼는 세 가지 인터페이스 중 하나를 통해 통신합니다.
Modbus RTU/TCP는 Robotiq 지갑과 많은 산업 지갑에서 사용된다. ROS2 드라이버는
EtherCAT는 고성능 산업 지갑 (Schunk, Beckhoff) 에서 사용되며 마이크로초 수준의 지연으로 결정적인 실시간 통신을 제공합니다. EtherCAT 통합은 EtherCAT 마스터 (SOEM 또는 IgH) 를 필요로 하며 설정이 더 복잡하지만 높은 주파수 제어 루프에 가장 좋은 성능을 제공합니다. 그립어 반응 시간이 중요하게 작용하는 응용에 필수적입니다 (힘 제어 잡기, 역동적 조작).
USB/Serial는 많은 연구 수준의 및 저렴한 가격의 지갑 (디나믹셀 기반, 트로센, LEAP 핸드) 에서 사용된다. 통신은 간단하지만 지연은 모드버스 또는 에더캐트보다 높고 결정적이지 않습니다. 지갑 명령이 10-50 Hz로 전송되는 대부분의 모방 학습 데이터 수집에 적합합니다.
유능한 손용으로, 알레그로 손 (16 DOF, 원닉 로봇) 은
지립터 파워 캘리브레이션 프로토콜
신뢰할 수 있는 힘 제어 잡는 것은 지갑의 명령 신호와 실제 잡기 힘 사이의 관계를 기동하는 것을 필요로 한다. 대부분의 지갑은 정확한 힘 기동으로 운송되지 않습니다. 명령된 힘과 실제 힘은 20%에서 50% 정도 차이가 있을 수 있습니다.
- ** 설정:**
막 턱 사이에 얇은 필름 힘 센서 (FlexiForce A201 또는 비슷한, ~ $30) 를 설치하십시오. 100Hz에서 힘 읽기 위해 Arduino 또는 유사한 ADC에 연결하십시오. - Sweep: 지갑을 10%의 증가로 10%에서 100%까지의 나이노 힘의 값으로 닫도록 명령하십시오. 각 힘 수준에서 명령된 힘과 센서에서 측정된 힘을 기록하십시오. 각 레벨을 3 초 동안 유지하고 평균 읽기.
- ** 기량:** 명령에서 측정된 힘까지 선형 또는 조각상 선형 함수를 적용하십시오. 이 기계를 지갑 운전기사에서 검색 테이블로 적용하십시오. 결과는 10N를 명령하면 10N +/- 1N가 10N +/- 5N가 아닌 10N +/- 5N가 됩니다.
- ** 매달 확인:** 가급수 유동을 감지하기 위해 세 가지 힘 레벨 (20%, 50%, 80%) 로 검사를 반복한다. 측정된 힘이 예상보다 15% 이상 차이가 있는 경우 재가급수한다.
이 가동은 특히 힘에 민감한 작업 (알을 잡는 것, 전자 기계를 취급하는 것) 에서 중요하며, 의도된 10N 대신 20N를 적용하면 객체에 손상을 입힐 수 있습니다. RCSV의 지갑 설정에는 모든 지원된 지갑 모델에 대한 가동 테이블이 포함되어 있습니다.
부드러운 잡기: 정확성 을 능가 하는 경우
부드러운 포착 장치 (시리콘, 엘라스토머 또는 직물 으로 만든) 는 포착 대상 에 따라 모양 을 조정 하여 정확한 위치 를 요구 하지 않고 안전하게 붙잡을 수 있게 한다. 주요 장점 과 한계:
** 이점:** 자연적으로 부드러운 힘은 큰 접촉 영역에 분포되어 피크 압력을 감소시킵니다. 딱딱한 지갑이 손상되는 불규칙하고 취약한 물체를 (결과, 빵품, 생물학적 조직) 잡을 수 있습니다. 대부분의 응용 프로그램에 힘의 캘리브레이션이 필요하지 않습니다. 준수는 본질적으로 적용된 힘을 제한하기 때문입니다. 정확성 병렬 지갑보다 저렴한 비용 ($ 200-800 대 $ 1,000-3,000).
** 제한:** 낮은 위치 정확성 - 지갑은 물체에 적합하지만 미리미터 미만의 정확도로 배치할 수 없습니다. 제한된 유용무용 부하 (일반적으로 설계에 따라 0.1-2kg). 시간이 지남에 따라 피로감 - 실리콘 지갑은 10,000-50,000 주기를 지나서 쇠퇴하고 교체해야합니다. 제어된 접촉력 또는 정확한 방향 제어가 필요한 작업에 적합하지 않습니다.
최고의 응용: 식품 취급 (빵사, 제품 분류, 식사 준비), 농업 수확, 취약한 물건의 캔 채용 및 물체의 모양이 크게 다르며 부드러운 잡기가 정확한 배치보다 더 중요하다는 시나리오. 데이터 수집을 위해 부드러운 지갑은 포착 정책을 단순화합니다. 왜냐하면, 적합한 표면은 작은 위치 오류를 "보유"하고, 동일한 작업에 필요한 견고한 병렬 턱과 비교하여 30-50%의 시범을 줄이는 것입니다.
자기 잡기: 틈새지만 강력
전자기 인접기는 페로 마그네틱 물체를 픽업 하기 위해 스위치 가능한 자석을 사용 합니다. 금속적인 작업품에만 제한되지만 특정 산업적 응용 분야에서는 우수합니다.
** 장점:** 거의 즉각적인 잡기/방해 (10-50ms 스위치 시간 대 200-500ms 공기 잡기). 접촉력 변동이 없습니다. 자기장은 객체를 지탱하거나 지탱하지 않습니다. 소모재 (변속 수입컵이 없습니다, 압축 공기가 없습니다). 매우 신뢰할 수 있습니다. MTBF는 품질 전자기 1 백만 회를 초과합니다.
** 제한:** ferromagnetic 재료 (강, 철, 니켈) 에만 작동한다. 비철금속 (알루미늄, 구리, 황), 플라스틱 또는 나무를 처리할 수 없다. 방출 후 잔류 자석성은 작은 부품이 붙어질 수 있다. 정밀 응용에 데마그네티화 주기가 필요합니다. 지속된 활성화를 통해 열이 쌓이는 것은 전자기 설계에 따라 작업주기를 관리하는 것이 필요합니다.
최고의 응용 프로그램: 시트 금속 처리, 기계 부품 분류, 자동차 조립 및 모든 대상 물체가 철자 자석이 있는 모든 응용 프로그램. 데이터 수집에 있어서, 자기 지갑은 가장 간단합니다. 동작 공간은 바이너리 (전/전) 이며, 학습 할 수 있는 힘 매개 변수가 없으며, 동등한 작업에 있어서 평행 턱 지갑에 비해 시범 요구 사항을 40-60% 감소시킵니다.
비용 범위: 연구 수준의 전자 자석 (Schmalz, SMC) 에 대해 2001,500달러. 산업용 픽 앤 प्लेस 자석 (Schunk) 은 포착력 (10-500N) 에 따라 5003,000달러 정도입니다.
지립터 선택 및 데이터 수집
당신의 지갑 선택은 당신이 필요로 하는 양의 [훈련 데이터]에 직접적인 영향을 미칩니다. 간단한 지갑 (평행 턱, 진공) 은 행동 공간이 작기 때문에 적은 데이터를 필요로 합니다. 정책은 지갑을 언제 어디서 닫아야 하는지 알아야 합니다.
RCSV의 하드웨어 카탈로그 는 지원되는 모든 연구 플랫폼에 대한 유용 부하 및 반복성 특성에 대한 지갑 옵션 목록을 제공합니다. 우리의 솔루션 엔지니어는 귀하의 특정 작업에 적합한 지갑을 추천 할 수 있습니다. 우리와 연락하십시오 요구 사항을 논의하고 통합 지원을 받으십시오.
관련: 포스 토크 감지 가이드 · 엔드 이펙터 업그레이드 가이드 · OpenArm vs Franka · 하드웨어 카탈로그 · 로봇 카메라 설정