面向紗管抓取的仿生末端執行器手指設計與分析

王靜國,管聲啟

(西安工程大學 機電工程學院,陜西 西安 710048)

在棉紡織行業中,絡筒(又稱絡紗)是織前準備的第一道工序,其任務是將來自紡部的管紗或絞紗在絡筒機上加工成符合一定要求的筒子。絡筒作為紡紗的最后一道工序和織造的首道工序,起著承上啟下的“橋梁”作用,在紡織領域中占有重要的地位。紗管作為織造的第一原料,紗管的上料效率決定了后續織造工序的整體效率。目前,細紗機出來的紗管在進入絡筒機時需要人工進行抓取紗管和插紗管,該過程不僅耗費大量的人力資源,且生產效率較低。傳統的絡筒插紗機在抓取紗管時,采用兩指平行抓取方式,沒有形成穩定的力閉合抓取形態,導致紗管抓取掉落,影響工作效率,同時部分絡筒插紗機僅考慮對紗管中間部位進行抓取,容易對紗線造成損傷,不利于紡織高質量紗線。洪秀琴等[1]利用平行四邊形原理,模擬人手旋搓的動作對紗管頂部進行夾持。朱保利等[2]通過滾珠絲杠副的相互運動實現夾片之間夾緊動作,但其抓取范圍較小,對紗管尺寸的適應性不佳。因此,設計性能優良的末端執行器,實現對不同尺寸紗管的穩定抓取是提高紡紗效率關鍵。

近年來結合了紡織學科及機器人學的紗管自動化抓取技術逐漸成為國內外研究熱點,隨著仿生學的不斷深入研究,以欠驅動方式為特征的仿生末端執行器因其具有靈巧性等諸多優點,被廣泛應用到工業現場。欠驅動機械手的傳動類型主要分為肌腱式[3-6]、連桿式[7-8]、齒輪式[9-10]等,連桿式與齒輪式的機械手因其抓取力較大,較多用于抓取鋼鐵棒料等工業現場,但受其機械結構限制,擬人化抓取特征難以實現;而肌腱式機械手抓取范圍較廣,腱繩在一定程度模擬人手肌肉的功能,因而比較容易實現擬人化自適應抓取特征,可以較好的應用在紡織輕工業領域。文獻[3-6]中僅利用彈簧或扭簧使手指復原到初始位置,沒有考慮彈簧剛度對抓取姿態的影響。實際上,關節彈簧的配置對關節運動順序及手指抓取力發揮著重要作用[11]。

欠驅動末端執行器的抓取性能很大程度上取決于結構設計而不是控制方法[12]。目前末端執行器對物體抓取策略(指尖抓取和包絡抓取)的選擇需要人為調控,未能實現抓取策略上的被動選擇。Ciocarlie M等[13]優化了屈肌腱和伸肌腱的肌腱路徑,根據抓取對象的大小被動地實現平行或包絡抓握。在實際應用中,為避免包絡抓取影響紗管表面紗線的質量,往往采用指尖抓取紗管頂部的模式。因此指尖結構的優化設計是實現穩定抓取紗管的前提。Chen等[14]依據指尖抓取力利用邏輯回歸模型預測抓取穩定性的概率。Haas等[15]在被動順應抓取背景下求解平衡接觸力,并以此量化抓取穩定性。Funahashi等[16]考慮手指與物體在接觸點的曲率及摩擦接觸的情況,利用抓取系統的勢能建立剛度矩陣分析指尖抓取穩定性。Yamada等[17]利用指尖抓取剛度矩陣的差分矩陣的正定性,分析證明滾動接觸抓取比滑動接觸抓取更穩定。目前針對指尖抓取的穩定性研究較多應用在在二指平面抓取,其適用范圍有限。

本文合理設置彈簧使得手指具備結構上的被動順應性,實現指尖抓取與包絡抓取的自適應切換,將指尖抓取擴展到三指空間抓取領域。針對指尖抓取紗管頂端的模式,設計一款新型的欠驅動仿生末端執行器,基于人手抓取機制規劃手指內部肌腱傳輸路徑,并以手指合理的運動特征為依據,優選各關節的彈簧剛度,實現手指結構的被動柔順性,隨后從系統勢能的角度量化三維空間抓取的穩定性指標,進而設計手指指尖最佳形狀,最后進行抓取實驗,驗證設計和分析的合理性。

1 仿生末端執行器的結構設計

絡筒工序是根據工藝要求,將原紗加工成符合后道工序生產或銷售的卷裝(筒子),管紗是原紗的卷裝主要形式之一,廣泛用于棉、毛、麻及各種化纖短纖紗。

細紗機上紡制的管紗,繞紗長度僅為2～3 km(中等線密度紗),如果直接用來整經或經無梭織機供緯,會因頻繁更換紗管嚴重影響后道工序的生產效率。因此,應在絡筒工序將管紗加工成容量較大、適合后道工序高速退繞的筒子。目前常見的紗管型號如表1所示,所抓取的紗管端部外直徑的尺寸范圍為18～37 mm。紗管參數見圖1。

圖1 紗管參數圖Fig.1 Bobbin parameter diagram

表1 紗管尺寸表Tab.1 Bobbin size table

研究人手的動作原理,發現肌腱能夠能傳導肌腹收縮產生力,牽拉指骨使之產生運動。人手結構圖如圖2所示,從生物力學觀點來看,腱鞘為肌腱滑動提供力學支點,進而改變力的方向,有利于發揮肌腱的滑動功效。仿照此傳動原理,設計的末端執行器手指如圖3所示,整根手指由近指節、中指節、遠指節、大小滑輪、彈簧、鋼絲繩肌腱和手掌鏈接組成。虛線段是步進電動機連接的主動肌腱,其中轉折處的點表示小滑輪心軸,各關節處的黑色圓圈表示大滑輪,L1、L2、L3分別是近指節、中指節、遠指節的長度,K1、K2、K3分別是近指關節、中指關節、遠指關節處線性彈簧的剛度系數。F3表示指尖接觸力,其有許多潛在方向(虛線箭頭)。1個單獨驅動的肌腱使各個關節彎曲,滑輪實現力的傳導并改變力的傳遞方向,從而實現手指的彎曲,而手指的伸展力由各個關節處的彈簧來提供。

圖2 人手結構圖Fig.2 Hand structure diagram

圖3 仿生末端執行器手指示意圖Fig.3 Finger diagram of bionic end effector

考慮到抓取對象主要是細紗管,其尺寸在18～37 mm范圍之內,根據人手的各指節之間的比例關系,確定各指節的長度如表2所示。

表2 手指各指節的參數Tab.2 Parameters of finger segments

現實工廠中,為了提高工作效率,避免頻繁的更換末端執行器,則需要機械手具備一定的穩定性和自適應性。在機械手進行抓取任務時,手指的數目越多,抓取越穩定,但同時會增加控制系統的復雜性和驅動系統的壓力,因此,有必要在保證抓取任務的前提下,選擇合適的手指數量[6]。日常生活中,拇指、食指、中指的使用率最高,抓取特性好,而無名指和小指起輔助作用,因此采用3根手指。該末端執行器整體高為210 mm,寬為165 mm,長為165 mm,共由3根手指和手掌組成,如圖4所示,其3根手指采取模塊化思想設計,簡化其復雜度[18]。針對抓取的作業任務,手指分布需要合理設置,采用三角形式對心分布模式,提高抓取穩定性。

圖4 末端執行器裝配體Fig.4 End effector assembly

2 手指抓取力的分析與計算

手指接觸力對指尖抓握的穩定性有重要影響,因此必須建立驅動力與接觸力之間的力傳遞模型。根據虛功原理得:

(1)

映射雅可比矩陣Jk的元素由關節處的滑輪半徑和彈簧力的力矩臂決定,τ是關節向量矩陣,將手指的閉合方向定義為旋轉關節的正方向,對映射雅可比矩陣Jk的描述如下:

(2)

其中肌腱張力與彈簧拉力表示為:

(3)

式中:Fti表示彈簧i的拉力,N;Ri表示i關節處的滑輪半徑,mm;wi表示i彈簧力的力矩臂,mm;Ki為關節i處的彈簧的剛度,N/mm;Fa表示肌腱的張力,N;Δηi是η1、η2和η3的變化角度,(°);i=1,2,3。由式(1)～(3)得到式(4):

(4)

同理,接觸力與關節力矩之間的傳輸模型如式(5)所示:

(5)

式中:Ji為具有手指的接觸力空間到關節力矩空間的映射雅可比矩陣;Fi為關于固定參照系手掌的接觸點i的力。

M3是扭矩τ3的力矩臂,所施加的扭矩τ3的大小表示為:

|τ3|=|F3M3|

(6)

所以指尖接觸力為:

(7)

從式(7)可以看出,接觸力受關節彈簧的影響,隨著彈簧剛度的增大,指尖的接觸力逐漸減小。

3 手指關節彈簧的優選

考慮到末端執行器中的彈簧處于變載荷、常溫下工作,其最大載荷為fmax=8 N,一般工作載荷為f=5 N,工作行程在h=6 mm,考慮旋轉關節與彈簧的物理干涉,彈簧外徑(D2)不大于10 mm。選用65 Mn彈簧鋼絲直徑(d)為0.8 mm,則中徑D=D2-d=9.2 mm,則根據《機械設計》手冊[19],選擇D=9 mm,則旋繞比C=D/d=11.25,曲度系數:

(8)

根據預選擇的彈簧絲直徑0.8 mm,查《機械設計》手冊[19]可知[τp]=285 MPa,

(9)

與估值接近,選d=0.8 mm,則D2=D+d=9.8 mm,滿足要求。彈簧剛度為:

(10)

取G=79 000 MPa,則彈簧圈數為:

(11)

則取有效圈數為n=11。

彈簧剛度校核,即:

(12)

與所需剛度基本符合。

為實現人手各指節之間的耦合特性,彈簧剛度的選取將直接影響指節的運動特性。仿生末端執行器具備3根手指,呈正三角形分布,其運動特征完全相同,為了便于直觀的展現手指各關節的運動姿態,下文中的圖形以左右二等角軸測圖的形式展現。

當各關節配置不合適的彈簧時,如圖5所示,其抓取形態與人手的抓取形態相悖,會造成不合理的抓取形態;而配置合理的關節彈簧,如圖6所示,其抓取形態高度模仿人手抓取動作,因此會有較好的抓取效果。二者的區別在于各指節運動的順序不同,前者遠指節的運動優先于中指節與近指節,造成手指在未觸碰物體前已經呈蜷縮狀;后者近指節的運動優先于中指節與遠指節,使得機械手能在抓取最大區間內完成抓取任務。因此,各關節彈簧的配置影響指節的運動順序,進而影響手指的抓取特性。

圖5 各關節彈簧相同下的抓取姿態圖Fig.5 Grasping pose with the same spring in each joint

圖6 各關節彈簧合理配置下的抓取姿態圖Fig.6 Gripping posture with the right configuration of springs for each joint.(a)Fingertip grip posture diagram;(b) Envelope grip pose map

傳統的欠驅動機械手不能主動地在指尖抓取與包絡抓取間做出選擇。相反,本文研究末端執行器能夠通過物體接觸被動的進行抓取類型(指尖抓取或包絡抓取)的選擇,因為能夠通過關節彈簧機械地適應物體的形狀。當末端執行器通暢的閉合時,如圖6(a)所示,遠指節、中指節與近指節近似看成一個整體圍繞近指關節旋轉,直至接觸物體完成指尖抓取。如果近指節因與物體接觸而停止,如圖6(b)所示,中指節與遠指節將依次彎曲,從而完成包絡抓取任務。

因而各關節線性彈簧的選取必須以手指具有合理的運動特征為依據[20]。忽略手指的質量,為實現如圖6所示的運動特征,則需要上述各關節力矩之間滿足:

|τ1|≥|τ2|≥|τ3|

(13)

根據式(4)可知關節力矩為:

(14)

當手指結構尺寸參數確定后,各關節的力矩與彈簧剛度成反比,則各彈簧剛度應滿足:

K1≤K2≤K3

(15)

根據式(7)可知,關節彈簧剛度越大,手指的負載能力越小,所以式(12)所計算得到彈簧剛度已經是最優剛度區間的最大極限值。為了保證足夠的抓取力,需要在上述區間范圍內優選彈簧剛度配置。

各關節彈簧的配置將影響末端執行器的抓取空間,盡管以上通過工作載荷已經計算出彈簧的參數區間,但理論上合理的彈簧配置區間有無窮多個[20]。由于線性彈簧是標準件,受其可用性影響,本文以離散配置的方式針對抓取空間進行優化選擇。優選4種彈簧剛度,配置如表3所示,通過對單根手指的工作空間進行仿真(見圖7),分析發現D配置的抓取空間相較于A、B和C配置最大,因此選擇D配置作為各關節的彈簧剛度。

圖7 不同彈簧配置下抓取空間圖Fig.7 Grab space diagram under different spring configurations

表3 彈簧各配置參數表Tab.3 Table of parameters for each spring configuration N/mm

如果近指關節與中指關節的力矩遠大于遠指關節力矩,就會出現Birglen所述的“彈出”現象[21],即物體從手指間彈出。而本文研究中各彈簧對關節力矩的影響相較于肌腱力產生的力矩而言,影響甚小;同時遠指節的長度在一定程度對被抓物體形成幾何約束,因而能夠避免“彈出”現象。

4 指尖抓取穩定性分析

現有的抓取穩定性分析較多針對2根手指在二維平面內抓取物體,適用范圍有限,而本文研究考慮指尖摩擦,在三維空間分析三指末端執行器的抓取穩定性因素。滾動接觸抓取比滑動接觸抓取更穩定[17],指尖和被抓物體的滾動運動包括無窮小的平移和旋轉,他們都是由于微小的外部干擾造成的。靜態平衡是指所有接觸力的和等于零。同時,抓握穩定性相當于施加在被抓握物體上的適當剛度,該剛度來自于肌腱的剛度或手指的主動剛度控制[22]。肌腱與彈簧的配合使得機器人手指在一定范圍內具有順應性,其特性類似于彈性機制,通過在觸點處構造虛擬彈簧建立指尖等效接觸模型,如圖8所示,從系統的勢能角度分析抓取穩定性的影響因素。

圖8 指尖接觸等效模型Fig.8 Fingertip contact equivalent model

考慮到3根手指對紗管頂部進行抓取,假設3個指尖進行有摩擦的點接觸,利用虛擬彈簧建立指尖接觸等效模型如圖8所示。Fi是第i個指尖(i=1,2,3)對紗管施加的力,在平衡狀態下,F1、F2、F3為內力,3個手指內力相交于點O(內力中心點),以O點建立x、y、z坐標系;ri表示內力中心點到第i個手指到物體接觸點的位置向量;θi表示ri與x軸之間的夾角。設定分別正交與各指尖剛性為kxi、kyi、kzi的3組虛擬彈簧,物體在各坐標軸方向x、y、z、ξ、η、ζ上發生微小位移時,各虛擬彈簧kxi、kyi、kzi的壓縮量分別為εxi、εyi、εzi。若有外部擾動,在O原點會發生無窮小的位移εi=[εxiεyiεzi]T,規定離開內力中心點的方向為正。

(16)

εyi=-xsi+yci-‖ri‖sici(1-cosξ)+

‖ri‖sici(1-cosη)+‖r‖sinζ

(17)

εzi=z+‖ri‖sisinξ-‖r‖cisinη

(18)

且si=sinθi,ci=cosθi,此時,通過壓縮各彈簧而儲存在系統中的勢能U為:

(19)

式中:ε=[εxiεyiεzi]T;ki=diag[kxi,kyi,kzi];勢能U是連續可微的。

當且僅當勢能U在平衡狀態下局部達到最小值時,抓握是穩定的[23],式(19)中勢能U在矩陣形式下的泰勒展開式為:

(20)

勢能U局部最小的充分條件是:

①▽U|(0)=0

②H(0)是正定矩陣

根據力平衡原則,條件①總是成立。對于條件②H|(0)是正定矩陣,所以H|(0)的所有特征值都必須是正的。矩陣H|(0)可以表示為

(21)

對H|(0)進行行列變換得到Kx

(22)

而后式(22)可以表示為式(23):

(23)

系統穩定的充分必要條件是2個子矩陣Kx1、Kx2分別正定。因每個指尖設定的虛擬彈簧存在一定的下限,因此給出各參數指尖的配比。

kcx=kx1+kx2+kx3

(24)

knxi=kxi/kcx(i=1,2,3)

(25)

kcy=ky1+ky2+ky3

(26)

knyi=kyi/kcy(i=1,2,3)

(27)

Fc=‖F1‖+‖F2‖+‖F3‖

(28)

Fni=‖Fi‖/Fc(i=1,2,3)

(29)

rc=‖r1‖+‖r2‖+‖r3‖

(30)

rni=‖ri‖/rc(i=1,2,3)

(31)

為使Kx1>0,則必須

(32)

同理可求得當Kx2>0,則必須

(33)

式中:A=a1a2-c2,B=a1b2+a2b1

(34)

(35)

(36)

(37)

kcz>kcz2

(38)

因此滿足以下3個公式:

kcx>0

(39)

(40)

kcz>kcz2

(41)

對于3點對心抓取,無論末端執行器是否是欠驅動,力閉合對實現穩定抓取起著至關重要的作用[24]。前一節分析手指剛度對抓取系統穩定性的影響,同時各手指合力中心位置與系統抓取穩定性也存在某種函數關系,但在式(39)～(41)中的關系很難理解。每一個指尖只能產生一個接觸點,為此利用3個接觸點構建抓取三角形如圖9所示。F1、F2、F3為3個指尖的抓取力,點c為抓取內力的合力點,r為紗管的端部半徑,因此,根據以上的相關推導,給定r=1 cm,Fc=1 N,定量分析手指內力中心位置對抓取系統穩定性的影響。

圖9 抓取紗管截面圖Fig.9 Cross section of gripping bobbin

從圖10抓取剛度下限分布可以看出,方向從抓握三角形外接圓的圓心到手指接觸點,內力中心位置與ky、kz的下限值之間的關系,隨著內力中心點的位置接近手指接觸點,其ky、kz的下限值劇增,在各手指接觸點附近達到無窮大。在內力中心點位于抓取三角形外接圓的圓心時,其抓取系統受到的擾動最小,抓取最穩定。采用模塊化思想設計的手指,當其呈正三角形分布,較容易實現抓取合力位置的中心化,因而抓取較為穩定。

圖10 抓取剛度下限值分布Fig.10 Distribution of lower limit of grasping stiffness

從式(39)～(41)可看出,當手指抓取內力Fc越大且物體的半徑rc越小,則剛度矩陣的特征值越大,抓取系統的穩定性越高。但相對于末端執行器而言,手指的指尖半徑曲率越大,則剛度矩陣的特征值越大,抓取系統越穩定,抗干擾性能越強。

5 指尖設計

由于在指尖抓取期間發生摩擦接觸的滾動約束,不同形狀組合的過渡點必須是切點[25]。從仿生學的角度研究,人類手指的輪廓由橢圓形和矩形圖案組成?？紤]到手指尖端到手指表面的圓滑過渡,則有必要使得矩形與橢圓形相切,但二者相切的程度將影響抓取的穩定性。分析式(40)可知,為了達到較高的穩定性抓取狀態,則需要手指指尖圓弧的曲率在允許范圍內盡可能大。為此,將手指關節軸中心位置作為橢圓的一個焦點,手指的高度作為橢圓的短軸,遠指節的長度即為橢圓長軸左端點到右焦點的距離,如圖11(a)所示。

圖11 指尖形狀圖Fig.11 Fingertip shape map.(a)Front view of fingertip;(b)Left and right isometric axonometric drawing

橢圓標準方程為:

(42)

已知b=13,a+c=30,根據橢圓的固有性質:c2=a2-b2即可求得,a=17.82,c=12.18,可得橢圓方程為:

(43)

結合人手指尖生物特征,使用橢圓曲線作為指尖輪廓曲線,通過放樣建立指尖三維結構模型,如圖11(b)所示。

6 試 驗

結合穩定性分析與指尖設計,采用3D打印技術制作仿生末端執行器,對多尺寸紗管進行一系列抓取試驗,驗證抓取性能。本文控制系統包括驅動器、單片機和步進電動機等主要部件,驅動器對脈沖信號進行分配與放大,進而將使得步進電動機接受指令進行相應運動。試驗中選取聚乳酸纖維PLA作為打印材料,其具有較好的熱熔性能,能夠滿足結構設計中的機械強度要求。軟手指接觸的指尖抓取不僅力閉合而且穩定,所以用軟橡膠覆蓋指尖是獲得穩定抓取最簡單的方法[26]。指尖(橡膠)與物體之間接觸點處的摩擦因數范圍為0.2～1.6,摩擦因數選定為0.6。選擇42HS4148作為步進電動機進行仿生末端執行器的驅動,TM32F103系列單片機,TB6600步進電動機驅動器。

為了實現靜態平衡狀態,手指各接觸點處的摩擦力必須抵消被抓物體的重力,力平衡方程可以提供為:

G=3F1μcosσ

(44)

式中:G表示被抓物體的重力,N;F1為指尖接觸力,N;μ是摩擦因數,μ=0.6;σ是接觸力與水平面的夾角,(°),在抓取過程中其夾角接近于零。考慮到步進電動機的轉矩與繩輪摩擦的消耗,F1?8 N。理論上可以抓取物體的最大質量為1.44 kg,而本文試驗中被抓物體的質量僅在23～110 g之間,因此可以滿足抓取力的條件。

為了驗證該末端執行器的抓取穩定性,依次對不同尺寸紗管進行抓取試驗,為進一步驗證該末端執行器的自適應性,還對網球進行抓取試驗。試驗過程可以分為4個階段:

階段一:末端執行器按照規劃路線移動到被抓物體上方,抓取物體后上升到至離地5 cm。

階段二:隨后末端執行器在其水平方向上以10 mm/s2的加速度加速運行3 s 。

階段三:隨后保持30 mm/s的速度運行1 s。

階段四:然后以15 mm/s2的加速度減速運行2 s,到達預定位置。

在每一個階段完成后,如果被抓物體不脫落,記一次成功,每組試驗重復30次,圖12為部分抓取試驗圖,試驗結果統計如表4所示。

圖12 指尖抓取試驗圖Fig.12 Grab object test diagram

表4 指尖抓取成功率Tab.4 Capture success rate

抓取試驗過程分為4個階段,而階段四的成功率代表該末端執行器對特定尺寸紗管抓取30次且紗管不脫落的概率。由表4可知,該末端執行器的抓取成功率基本在83%以上,5種細紗管的平均抓取成功率為87.33%,2種粗紗管的平均抓取成功率為91.67%,網球的抓取成功率為90%。

縱向對比分析,隨著紗管端部直徑(18～47 mm)的增加,其抓取成功率呈增大趨勢,抓取直徑為47 mm粗紗管的成功率高達93.33%。對網球進行抓取試驗成功率也能達到90.00%,表明該末端執行器具備較好的自適應性。

橫向對比分析可知,抓取過程依次經過4個階段,前一階段的抓取成功率將會影響后一階段的抓取成功率,因此其抓取成功率逐漸減小是合理的。相對于階段二、三和四而言,階段一被抓物體脫落的次數較多,其抓取失敗的原因在于紗管的放置位置偏離了預定位置,造成末端執行器指尖抓取中心不能與紗管端部中心在同一豎直軸線上。因試驗平臺上沒有設置定位紗管的卡槽,而實際作業環境中會有底槽用于固定和定位紗管,以上情況即可避免,抓取成功率也會相應提高。與紗管相比,網球的外部曲率變化較大,三指對心抓取高度將影響抓取成功率,但網球的表面較為粗糙,一定程度上彌補前者精度要求。在階段二、三和四中,在加減速過程中紗管與網球出現脫落的情況甚少,表明該末端執行器具有較好的抗干擾能力和穩定性。

為了進一步驗證該末端執行器的抓取性能,對直徑110 mm、質量750 g的大紗筒進行包絡抓取,如圖13所示,末端執行器能夠按照期望的運動特性完成抓取任務。

圖13 包絡抓取紗筒各階段圖Fig.13 Diagram of the various stages of envelope gripping yarn cylinders

7 結 論

采用肌腱式欠驅動原理設計一款面向紗管抓取的仿生末端執行器,3根手指呈正三角形分布,能夠實現對不同尺寸紗管的自適應抓取?；谌耸肿トC制,規劃手指內部肌腱傳輸路徑。3根手指采用模塊化設計思想,結構簡單便于加工與安裝。關節彈簧不僅能夠使手指進行復原,而且影響手指運動特征。通過合理的彈簧配置使得機構具備被動順應性,實現抓取策略(指尖抓取與包絡抓取)的被動切換。以剛度矩陣的特征值為指標評價抓取穩定性,進而優選指尖的結構參數?；诹Φ暮铣衫碚?定量分析抓取穩定性,同時進一步驗證手指布局的合理性。

利用3D打印技術制作仿生末端執行器樣機,在不同試驗環境下,對直徑18～47 mm的紗管、直徑66 mm的網球進行自適應抓取測試,結果表明,指尖抓取細紗管、粗紗管、網球的平均成功率分別達到87.33%、91.67%、90.00%,也能包絡抓取直徑110 mm紗筒,驗證了該仿生末端執行器能夠穩定抓取多尺寸紗管。