GelLink: A Compact Multi-phalanx Finger with Vision-based Tactile Sensing and Proprioception

相比于完全驱动的机器人末端执行器，欠驱动的执行器通常更具适应性、鲁棒性和经济性。但是，欠驱动手的状态估计通常更具挑战性。像Gelsight这样的基于视觉的触觉传感器可以通过提供高分辨率触觉感知和准确的本体感知来缓解这个问题。因此，我们提出了GelLink，一种紧凑的欠驱动、连杆驱动的机器人手指，具有低成本、高分辨率的基于视觉的触觉感知和本体感知能力。为了减少嵌入式硬件的数量，即相机和电机，我们使用平面连杆机构模拟器优化连杆传动，并开发了平面反射模拟器来简化触觉传感硬件。因此，GelLink只需要一个电机来驱动三个指节，并且只需要一个相机来捕捉整个手指的触觉信号。总的来说，GelLink是一个紧凑的机器人手指，在执行抓取任务时表现出适应性和鲁棒性。基于视觉的触觉传感器的集成可以显著增强欠驱动手的能力，并潜在地扩展它们未来的用途。

论文旨在解决如何在低成本、高分辨率、高精度的情况下实现状态估计，以提高低驱动手指的适应性和鲁棒性。

通过使用高分辨率的基于视觉的触觉传感器，如Gelsight，结合计划反射模拟器来简化触觉传感器硬件，以优化联动传输，从而实现低成本、高分辨率、高精度的状态估计。

论文提出了一种名为GelLink的紧凑型低驱动联动驱动机械手指，只需要一个电机和一个相机即可实现三个指骨的驱动和高分辨率的触觉信号捕捉。实验结果表明，GelLink在抓取任务中表现出适应性和鲁棒性。值得关注的是，GelLink的设计和实现是开源的。

最近的相关研究集中在基于视觉的触觉传感器的研究上，如Gelsight和TacTip。此外，也有研究关注于低成本、紧凑型机械手指的设计和实现，如SoftHand和Pisa/IIT SoftHand。