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柔軟的靈巧手的設(shè)計、制備及驅(qū)動

來源:CAAI認(rèn)知系統(tǒng)與信息處理專委會      編輯:創(chuàng)澤      時間:2020/7/10      主題:其他   [加盟]

柔軟的人手,手指關(guān)節(jié)彎曲范圍更大,柔韌性更好也更加靈活。眾所周知鋼琴家的手就較為柔軟。近幾年由于軟體材料的發(fā)展,靈巧手也開始柔軟起來。例如柏林工業(yè)大學(xué)研制的軟體、欠驅(qū)動、柔性多指靈巧手、康奈爾大學(xué)研制的軟體多指靈巧手、北京航空航天大學(xué)研制的軟體多指靈巧手,以及清華大學(xué)孫富春教授團隊新研制的變剛度柔性靈巧手等等。下面我們就從設(shè)計、制備及驅(qū)動幾個方面來一起了解柔軟的靈巧手。

1. 制備的新方法

近年來隨著軟體機器人研究的進步和新的制造方法的發(fā)展,人與機器人的交互方式也越來越安全,并為該技術(shù)開辟了新的應(yīng)用空間。

現(xiàn)在已經(jīng)可以直接打印出具有氣密復(fù)雜結(jié)構(gòu)和硬部件的軟體機器人。[1] 選擇了使用接觸起電傳感器,這種類型的組件具有G拉伸性和靈敏度,可以讓機器人手指主動感知和實時感知其變形或反應(yīng)。在此過程中使用3D打印也使團隊能夠使用多種材料,這樣大大縮短了打印過程所需的時間。通過接觸起電曲率傳感器和可拉伸電J的組合,研究人員開發(fā)的S-TECS傳感器成功地避免了與以往項目相同的集成復(fù)雜性。



  



假肢腕關(guān)節(jié)和機器人腕關(guān)節(jié)優(yōu)缺點對比分析

假肢需要直接的人類互動來發(fā)揮功能,而機器人手腕則完全是主動的,假腕還包括外部可調(diào)節(jié)功能,如可調(diào)節(jié)摩擦或鎖定;機器人手腕的任何調(diào)整通常都是在控制系統(tǒng)內(nèi)完成的

串行腕關(guān)節(jié)與并行腕關(guān)節(jié)優(yōu)缺點對比分析

具有相同數(shù)量自由度的設(shè)備之間進行比較時,串行機構(gòu)往往比并行機構(gòu)更長,對于串行機構(gòu),運動范圍和扭矩規(guī)格通常簡單地由執(zhí)行機構(gòu)的選擇和基本形狀幾何決定

機器人手腕的系列分享之三自由度手腕

3自由度人工手腕在某些方面優(yōu)于人類的手腕,如運動范圍或扭矩輸出。盡管一些假肢在設(shè)計中加入了3自由度手腕,但串行3自由度手腕設(shè)備在機器人應(yīng)用中更普遍

機器人手腕的系列分享之二自由度手腕

2自由度腕部由一個與旋轉(zhuǎn)器串聯(lián)的屈肌單元組成,形成一個U型關(guān)節(jié)。其中一種設(shè)備是OBRoboWrist ,它可以同時鎖住前旋和屈曲,當(dāng)解鎖時,還可以通過轉(zhuǎn)動手腕上的項圈來調(diào)節(jié)運動產(chǎn)生摩擦阻力

機器人手腕的系列分享之二

旋轉(zhuǎn)器用于使終端設(shè)備沿前臂的縱向放出或滾動,而屈肌使終端設(shè)備彎曲或俯仰, OB棘輪式旋轉(zhuǎn)手腕,被動腕部裝置的鎖定也可以通過使用不可反向驅(qū)動的機構(gòu)來實現(xiàn)

機器人手腕的系列分享之一

假肢腕設(shè)計的有效基準(zhǔn)能夠做3自由度運動,即旋前/旋后、屈伸和橈側(cè)/尺側(cè)偏移,未受影響的腕關(guān)節(jié),其最大活動范圍通常在76度/85度

移動操作機器人Centauro通過融合自身攜帶的多傳感器信息可實現(xiàn)自主移動和抓取操作

德國伯恩大學(xué)計算機學(xué)院研制的遙操作輪腿復(fù)合的移動操作機器人可通過遠程操作平臺完成各種復(fù)雜操作任務(wù)

移動機器人Wang利用深度強化學(xué)習(xí)算法和視覺感知相結(jié)合的方法完成非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的移動

中科院沈陽自動化所的Wang利用深度強化學(xué)習(xí)算法和視覺感知相結(jié)合的方法來完成移動機器人在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的移動操作

一種基于層次強化學(xué)習(xí)的機械手魯棒操作

在底層通過使用基于模型的操作單元,保證了手指與物體之間持續(xù)穩(wěn)定的抓取;在中層使用強化學(xué)習(xí)進行規(guī)劃,從而實現(xiàn)較長和復(fù)雜的手內(nèi)操作流程

ICRA2020論文分享:基于視觸融合感知的可形變物體抓取狀態(tài)評估

人類可以通過視覺和觸覺融合感知快速確定抓取可變形物體所需力的大小,以防止其發(fā)生滑動或過度形變,但這對于機器人來說仍然是一個具有挑戰(zhàn)性的問題

如何搭建一個GPU加速的分布式機器學(xué)習(xí)系統(tǒng),遇到的問題和解決方法

能快速將現(xiàn)有算法在實際生產(chǎn)環(huán)境落地,并能利用GPU加速實現(xiàn)大規(guī)模計算,我們自己搭建了一個GPU加速的大規(guī)模分布式機器學(xué)習(xí)系統(tǒng),取名小諸葛

拯救渣畫質(zhì),馬賽克圖秒變高清,杜克大學(xué)提出AI新算法

杜克大學(xué)的一種 AI 算法PULSE可以將模糊、無法識別的人臉圖像轉(zhuǎn)換成計算機生成的圖像,其細(xì)節(jié)比之前任何時候都更加精細(xì)、逼真
 
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