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Active entanglement enables stochastic, topological grasping

共形矩阵 量子纠缠 计算机科学 拓扑(电路) 对象(语法) 人工智能 分布式计算 理论计算机科学 物理 工程类 量子 量子力学 电气工程
作者
Kaitlyn P. Becker,Clark B. Teeple,Nicholas Charles,Yeonsu Jung,Daniel Baum,James C. Weaver,L. Mahadevan,Robert J. Wood
出处
期刊:Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America [Proceedings of the National Academy of Sciences]
卷期号:119 (42) 被引量:81
标识
DOI:10.1073/pnas.2209819119
摘要

Grasping, in both biological and engineered mechanisms, can be highly sensitive to the gripper and object morphology, as well as perception, and motion planning. Here we circumvent the need for feedback or precise planning by using an array of fluidically-actuated slender hollow elastomeric filaments to actively entangle with objects that vary in geometric and topological complexity. The resulting stochastic interactions enable a unique soft and conformable grasping strategy across a range of target objects that vary in size, weight, and shape. We experimentally evaluate the grasping performance of our strategy, and use a computational framework for the collective mechanics of flexible filaments in contact with complex objects to explain our findings. Overall, our study highlights how active collective entanglement of a filament array via an uncontrolled, spatially distributed scheme provides new options for soft, adaptable grasping.
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