A semi-automated design method for anthropomorphic robot hands

Gossen, Daniel; Gosselin, Clément; Corves, Burkhard; Hüsing, Mathias

doi:HT031419376

A semi-automated design method for anthropomorphic robot hands = Eine teilautomatisierte Designmethode für anthropomorphe Roboterhände

Gossen, Daniel^RWTH*

2025 & 2026

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Daniel Gossen

ImpressumAachen : RWTH Aachen University 2025

Umfang1 Online-Ressource : Illustrationen

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2025

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University 2026

Genehmigende Fakultät
Fak04

Hauptberichter/Gutachter
Hüsing, Mathias (Thesis advisor)^RWTH* ; Corves, Burkhard (Thesis advisor)^RWTH* ; Gosselin, Clément (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2025-12-16

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2026-02184
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1029264/files/1029264.pdf

Einrichtungen

Lehrstuhl und Institut für Getriebetechnik, Maschinendynamik und Robotik (411910)

Projekte

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
anthropomorphic (frei) ; design (frei) ; method (frei) ; methodology (frei) ; robot hand (frei) ; robotic hand (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620

Kurzfassung
Mit dem demografischen Wandel steigt die Nachfrage nach robotischer Assistenz bei komplexen Greifaufgaben, und Roboterhände gewinnen zunehmend an Bedeutung. Das wachsende Interesse an anthropomorphen Roboterhänden ist jedoch schwer zu adressieren: Das komplexe mechanische Design schafft hohe Einstiegshürden für neue Entwickler und verlangsamt damit den Zuwachs erfahrener Fachkräfte und die Identifikation relevanter Informationen. Dies ist besonders im Konzeptentwurf deutlich, wenn die Gelenkkonfiguration, -koordination und -anordnung definiert werden. Eine wissensbasierte Designunterstützung hat das Potenzial, diese Probleme zu adressieren, indem sie Entscheidungsprozesse automatisiert, Literaturreferenzen bereitstellt und Empfehlungen gibt. Diese Dissertation behandelte die Frage, wie eine solche Unterstützung entwickelt werden kann. Dazu wurde eine Hypothese formuliert und drei Ziele verfolgt: (1) Aufbau einer literaturverknüpften Wissensbasis zur Gelenkkonfiguration und -koordination seilgetriebener, rigide-sequenzieller anthropomorpher Roboterhände zur systematischen Generierung von Konzeptentwürfen, (2) Entwicklung einer Methode zur Identifikation optimaler Entwürfe auf Basis von Nutzeranforderungen und (3) Entwicklung einer automatisierten Bewertungsmethode für die im ersten Ziel generierten Optionen. Für das erste Ziel wurde eine Wissensbasis erstellt, welche relevante Informationen aus der Literatur in 23 Interessensfeldern und 30 Prinziplösungen organisiert und verlinkt. Die Wissenbasis wurde in Form von morphologischen Kästen auf eine methodisch abgeleitete Gelenkkonfiguration der menschlichen Hand angewendet und ermöglichte die Generierung von rund 8,5 Milliarden Konzeptentwürfen. Für das zweite Ziel wurde eine Heuristik entwickelt, die Pareto-optimale Entwürfe basierend auf der vom Nutzer gewünschten Leistung (Griffe) und Präferenz (Dexterität oder Einfachheit) identifiziert. Für das dritte Ziel wurde eine Inferenzmaschine entwickelt, die mithilfe einer Nutzwertanalyse und identifizierter Präferenz- und Relevanzgewichte die Entwürfe gemäß der Heuristik bewertet. Die entwickelte Designunterstützung wurde als grafische Benutzeroberfläche implementiert und reproduzierte erfolgreich bekannte Empfehlungen. Eine umgesetzte Beispielanwendung stellt nach Kenntnis des Autors erstmals ein aufgabenspezifisches Design einer anthropomorphen Roboterhand mit direkten Literaturverweisen dar. Die Arbeit trägt damit zum einen dazu bei, Einstiegshürden zu senken, zum anderen legt sie ein methodisches Fundament für die zukünftige Entwicklung aufgabenbasierter Entwürfe mit ersten belastbaren Ergebnissen, auch wenn bestehende Lücken im Stand der Technik derzeit eine vollständige Analyse einschränken. Diese Dissertation verspricht daher Expertise zugänglicher zu machen, Entwicklungen zu beschleunigen und Kosten zu reduzieren.

With demographic change driving the demand for robotic assistance in complex grasping tasks, robot hands are emerging as a promising solution. However, the growing interest in anthropomorphic robot hands is difficult to address: The complex and multifaceted mechanical design creates high entry hurdles for new designers. This slows the growth in the number of experts and complicates finding relevant information, even for experienced designers. This is particularly evident in the conceptual design phase, when determining joint configuration, their coordination, and relative allocation. Guidance in the form of a knowledge-based design assistance system could address these problems by automating the decision-making parts of the design process, presenting solutions with reference to literature and offering recommendations for the conceptual design. This dissertation addresses the question of how such a guidance can be developed. A hypotheses is formulated and three objectives are pursued to test it: (1) develop a literature-linked knowledge base on joint configuration and coordination of tendon-driven rigid-sequential anthropomorphic robot hands to systematically generate conceptual designs, (2) develop a method to identify optimal designs based on user requirements, and (3) develop an automated evaluation method to select the most suitable design from the generated options. For the first objective, a knowledge base is developed, organizing relevant information into a non-redundant list of 23 fields of interest and 30 principal solutions, each linked to its original references. Arranged in morphological boxes, the knowledge base is applied to a methodically derived joint configuration of the human hand to generate approximately 8.5 billion conceptual designs. For the second, a heuristic is developed to identify Pareto-optimal designs based on desired grasp types (performance) and a choice between dexterity and design simplicity (preference). Suitable joint configurations and coordination strategies, drawn from literature, are ranked according to the user’s preference. For the third, the developed control system evaluates designs using a utility analysis of the principal solutions, with scores adjusted by preference and relevance weights to align with the heuristic. The resulting guidance is implemented as a graphical user interface and verified to replicate the intended recommendations. An example application of the guidance presents, to the best of the author’s knowledge, the first task-based design of an anthropomorphic robot hand with references to original sources. By lowering entry barriers in early-stage anthropomorphic robot hand design, this dissertation lays a foundation for accelerating mechanical and control development, with potential to meet growing demand and reduce costs. It also presents the first framework for task-based robot hand design with meaningful results, despite gaps in the state of the art limiting a full analysis.

OpenAccess:
PDF
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