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柔軟的靈巧手的設計、制備及驅動(dòng)

來(lái)源:CAAI認知系統與信息處理專(zhuān)委會(huì )      編輯:創(chuàng )澤      時(shí)間:2020/7/10      主題:其他   [加盟]

柔軟的人手,手指關(guān)節彎曲范圍更大,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(kāi)始柔軟起來(lái)。例如柏林工業(yè)大學(xué)研制的軟體、欠驅動(dòng)、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。下面我們就從設計、制備及驅動(dòng)幾個(gè)方面來(lái)一起了解柔軟的靈巧手。

1. 制備的新方法

近年來(lái)隨著(zhù)軟體機器人研究的進(jìn)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(lái)越安全,并為該技術(shù)開(kāi)辟了新的應用空間。

現在已經(jīng)可以直接打印出具有氣密復雜結構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(lèi)型的組件具有G拉伸性和靈敏度,可以讓機器人手指主動(dòng)感知和實(shí)時(shí)感知其變形或反應。在此過(guò)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(guò)程所需的時(shí)間。通過(guò)接觸起電曲率傳感器和可拉伸電J的組合,研究人員開(kāi)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雜性。



  



假肢腕關(guān)節和機器人腕關(guān)節優(yōu)缺點(diǎn)對比分析

假肢需要直接的人類(lèi)互動(dòng)來(lái)發(fā)揮功能,而機器人手腕則完全是主動(dòng)的,假腕還包括外部可調節功能,如可調節摩擦或鎖定;機器人手腕的任何調整通常都是在控制系統內完成的

串行腕關(guān)節與并行腕關(guān)節優(yōu)缺點(diǎn)對比分析

具有相同數量自由度的設備之間進(jìn)行比較時(shí),串行機構往往比并行機構更長(cháng),對于串行機構,運動(dòng)范圍和扭矩規格通常簡(jiǎn)單地由執行機構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(lèi)的手腕,如運動(dòng)范圍或扭矩輸出。盡管一些假肢在設計中加入了3自由度手腕,但串行3自由度手腕設備在機器人應用中更普遍

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(gè)與旋轉器串聯(lián)的屈肌單元組成,形成一個(gè)U型關(guān)節。其中一種設備是OBRoboWrist ,它可以同時(shí)鎖住前旋和屈曲,當解鎖時(shí),還可以通過(guò)轉動(dòng)手腕上的項圈來(lái)調節運動(dòng)產(chǎn)生摩擦阻力

機器人手腕的系列分享之二

旋轉器用于使終端設備沿前臂的縱向放出或滾動(dòng),而屈肌使終端設備彎曲或俯仰, OB棘輪式旋轉手腕,被動(dòng)腕部裝置的鎖定也可以通過(guò)使用不可反向驅動(dòng)的機構來(lái)實(shí)現

機器人手腕的系列分享之一

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

移動(dòng)操作機器人Centauro通過(guò)融合自身攜帶的多傳感器信息可實(shí)現自主移動(dòng)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合的移動(dòng)操作機器人可通過(guò)遠程操作平臺完成各種復雜操作任務(wù)

移動(dòng)機器人Wang利用深度強化學(xué)習算法和視覺(jué)感知相結合的方法完成非結構環(huán)境下的移動(dòng)

中科院沈陽(yáng)自動(dòng)化所的Wang利用深度強化學(xué)習算法和視覺(jué)感知相結合的方法來(lái)完成移動(dòng)機器人在非結構環(huán)境下的移動(dòng)操作

一種基于層次強化學(xué)習的機械手魯棒操作

在底層通過(guò)使用基于模型的操作單元,保證了手指與物體之間持續穩定的抓;在中層使用強化學(xué)習進(jìn)行規劃,從而實(shí)現較長(cháng)和復雜的手內操作流程

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(lèi)可以通過(guò)視覺(jué)和觸覺(jué)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(dòng)或過(guò)度形變,但這對于機器人來(lái)說(shuō)仍然是一個(gè)具有挑戰性的問(wèn)題

如何搭建一個(gè)GPU加速的分布式機器學(xué)習系統,遇到的問(wèn)題和解決方法

能快速將現有算法在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境落地,并能利用GPU加速實(shí)現大規模計算,我們自己搭建了一個(gè)GPU加速的大規模分布式機器學(xué)習系統,取名小諸葛

拯救渣畫(huà)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(wú)法識別的人臉圖像轉換成計算機生成的圖像,其細節比之前任何時(shí)候都更加精細、逼真
 
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