本論文所發展出的遠端力覺系統能以搖桿操作機械夾爪夾取多種物件而且 不產生破壞，除了夾取動作外，尚可做提起、鬆開物體的動作，實現系統的力覺 回饋。本章先以沒有力回饋方式控制夾爪，再試著將物體模擬成一個虛擬彈簧，
將彈簧力感回饋到搖桿上，實驗中我們利用力回饋搖桿操控機械夾爪實地夾取各 種物件。由於此力覺回饋系統發展的目標為家庭內客廳或廚房的機器人幫手，因 此實驗的夾取對象均為家庭內常見的物品，力量設定值為 30nt 以內，某些物品 需要有較精確的力量控制，某些則不需要擔心夾爪會破壞其外表，我們以表4-1 和表4-2 為依據，以表內建議的力量值來夾取金屬塊、橡樛球、番茄及雞蛋等不 同性質的物體。我們預期實驗的結果是夾爪出力會收斂至設定值，且不會夾壊物 體。
第一組實驗中，我們是進行沒有回饋力的夾取實驗，首先進行夾取橡樛材質 的玩具球如圖5-1，因為橡樛質地柔軟且彈性佳又輕盈，不必擔心夾取力過大而 破壞外觀。以下的實驗我們讓抓取力從 10nt 到 12nt，驅動電壓上、下限為 0.2~1.0v，圖 5-2 中藍色線為感測器量得的夾取力，圖 5-3 中綠色曲線代表夾爪 移動的距離，圖5-4 中紅色線為驅動電壓，實驗中發現力愈大 ki 值愈大方可修正 穩態誤差，且在圖5-2 和圖 5-3 中發現夾爪驅動電壓有變化但力和位置都不跟著 改變証明死區的存在。圖5-2~圖 5-4 所設定的力量值及 kp、ki、與kd之值 (力量 值 10nt 控制器參數 Kp=0.01 Ki=0.001 Kd=0.01)，圖 5-5~圖 5-7 所設定的力量 值及kp、ki、與kd之值(設定力量值 12 nt Kp=0.01 Ki=0.006 Kd=0.01)
圖 5-1 夾取橡樛材質的玩具球
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500
圖 5-3 (a)夾取橡樛球力量變化圖，(b)位置變化圖和(c)力量變化圖 (a) 力量變化圖
(b) 位置變化圖
(c) 驅動電壓變化圖
接下來進行的實驗對象為金屬塊，如圖5-8 所示，由於金屬塊為堅硬材質，
故夾取時不需考慮到夾取力是否太大而造成物體損毀，以下實驗夾取力設在 14nt~16nt，驅動電壓為上、下限 0.4~1.2v，實驗中發現 ki值隨力愈大而愈大方可 修正穩態誤差。圖5-9~圖 5-11 所設定的力量值及 kp、ki、與kd之值(設定力量值 14nt 控制器參數 Kp=0.01 Ki=0.012 Kd=0.01)，圖 5-12~圖 5-14 所設定的力量 值及kp、ki、與kd之值(設定力量值 16nt Kp=0.01 Ki=0.1 Kd=0.01)
圖 5-4 夾取金屬塊
圖 5-5 (a)夾取金屬塊力量化圖，(b)位置變化圖和(c)驅動電壓變化圖 (a) 力量變化圖
(b) 位置變化圖
(c) 驅動電壓變化圖
圖 5-6(a)夾取金屬塊力量圖，(b)位置變化圖和(c)驅動電壓變化圖 (a) 力量變化圖
(b) 位置變化圖
(c) 驅動電壓變化圖
在第二組實驗中，我們加入回饋力以輔助夾取，圖 5.16 為夾取番茄場景，
太大的夾取力會使番茄外表受到破壞，太小的夾取力容易使番茄從夾爪滑落，因 此必須先經過實驗方式找出番茄適當的夾取力量範圍，經嘗試後以5 牛頓的力驅 動夾爪。淺藍色代表力回饋搖捍，與夾爪力連動傳回搖捍之值，如圖 5-17 中所 示。
圖 5-7 夾取蕃茄場景
圖 5-8 (a)夾蕃茄力量變化圖，(b)回饋力變化圖，(c)位置變化圖和(d)驅動電壓變化圖 (a) 力量變化圖
(b) 回饋力變化圖
(c) 位置變化圖
(d) 驅動電壓變化圖
圖 5.20 為夾取雞蛋場景，雞蛋外殼非常脆弱，因此施力不可過大，同時雞 蛋也擁有一定程度的重量，因此施力不可過小，但實驗僅以最恰當的力量值去夾 取雞蛋，嘗試後以5 牛頓的來驅動夾爪，由圖可知普通雞蛋只需約 5 牛頓的力量 便可將之提起，同樣淺藍色代表力回饋搖捍，與夾爪力連動傳回搖捍之值，如圖 5-21 所示。
圖 5-9 夾取雞蛋場景
圖 5-10 (a)夾雞蛋力量變化圖，(b)回饋力變化圖，(c)位置變化圖和(d)驅動電壓變化圖 (a) 力量變化圖
(b) 回饋力變化圖
(c) 位置變化圖
(d) 驅動電壓變化圖
經由以上實驗可歸納出幾點，論文所提出的力覺回饋夾取系統在實驗前並不 需要知道物體的重量、形狀、大小、軟硬等，因為我們所用來驅動夾爪的方式為 力量控制，我們將欲夾取的物體大致分為四類，此四類分別有不同的物理性質，
針對這些性質可給予適當的夾取力，由於我們已對各種物體的適當夾取力事先指 定，當欲夾取某物體時，則只需指定到該物體的最適當夾取力量值便可，而力迴 饋搖桿的作用除了對夾爪下達關閉及開啟的作用外，尚可透過可程式化的力回饋 方式將遠端力量呈現出來。
機械夾爪要能精確地夾住物體且不造成物體破壞，所需考量因素很多，通常 包括物體本身材質、形狀、大小、重量、表面粗糙度等，而我們所提之方法是針 對物體的材質而討論，因此實驗物體的形狀為方體或球體等相對稱之形狀，其大 小在夾爪可夾取範圍內，重量通常不超過一兩公斤為主，對於不同材質的物體指 定不同的夾取力量，以搖桿對夾爪下達命令再經由可程式化的操控機制將力量呈 現給使用者，我們可將如此的力覺回饋系統應用在遠端虛擬實境操控系統中，透 過虛擬實境模擬機器人及環境間的互動關係，同時讓使用者有視覺及力覺回饋的 感受，使整個遠端呈現技術更加完善。