Soft robots have seen widespread adoption in interactive tasks due to their inherent compliance and adaptability. However, these advantages often come at the cost of stability, posing challenges in a dynamic environment. This limitation is especially critical in soft grippers, where instability under acceleration or external disturbances can result in grasp failure. In this study, we present a continuously stable structure through plastic deformation (CSSPD), integrated into a soft gripper. By leveraging the mechanism of plastic deformation, the gripper maintains continuous configurations without energy input, while the added stiffness ensures both static and dynamic stability. We introduce a bioinspired paw pad that significantly enhances stability and enables sensing-based rapid object grasping. Then we develop the mathematical model and optimize the kirigami structure of the metal layer. Experimental results show that the gripper can sustain a passive holding force of up to 16 N without energy input, achieving performance comparable to pneumatic actuation at 0.3 MPa. When combined with pneumatic actuation, it remains stable under pulsed accelerations of up to 400 m/s^2. It can also passively perch on tree branches for extended periods without power, demonstrating promise for mobile robotic applications.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

让 iOS 8 和 OS X Yosemite 无缝切换的一个新特性。 > Apple products have always been designed to work together beautifully. But now they may really surprise you. With iOS 8 and OS X Yosemite, you’ll be able to do more wonderful things than ever before.

Source: Apple - iOS 8
人工智能与材料塑性研究:深度综述
专知会员服务
18+阅读 · 2月4日
结构保持图transformer综述
专知会员服务
42+阅读 · 2024年2月19日
可分离尺度Transformer
专知会员服务
23+阅读 · 2022年7月16日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
从头开始了解Transformer
AI科技评论
25+阅读 · 2019年8月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
常用的模型集成方法介绍:bagging、boosting 、stacking
多图带你读懂 Transformers 的工作原理
AI研习社
10+阅读 · 2019年3月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking论文笔记
统计学习与视觉计算组
10+阅读 · 2018年10月12日
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
11+阅读 · 2021年10月26日
VIP会员
最新内容
《最强大的军事网状网络》
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:29
《预测陆军征兵任务分配》110页
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:21
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
9+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
10+阅读 · 9月1日
相关资讯
从头开始了解Transformer
AI科技评论
25+阅读 · 2019年8月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
常用的模型集成方法介绍:bagging、boosting 、stacking
多图带你读懂 Transformers 的工作原理
AI研习社
10+阅读 · 2019年3月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking论文笔记
统计学习与视觉计算组
10+阅读 · 2018年10月12日
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员