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Enregistrement W1523513542 · doi:10.1109/icra.2015.7139544

Wearable soft artificial skin for hand motion detection with embedded microfluidic strain sensing

2015· article· en· W1523513542 sur OpenAlexaff
Jean-Baptiste Chossat, Yiwei Tao, Vincent Duchaine, Yong‐Lae Park

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMicrofluidicsSoft roboticsElectrical conductorMicrocontrollerElastomerHyperelastic materialActuatorComputer scienceAcousticsMechanical engineeringNanotechnologyComputer hardwareComposite materialEngineeringArtificial intelligenceStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the design and manufacturing of soft artificial skin with an array of embedded soft strain sensors for detecting various hand gestures by measuring joint motions of five fingers. The proposed skin was made of a hyperelastic elastomer material with embedded microchannels filled with two different liquid conductors, an ionic liquid and a liquid metal. The ionic liquid microchannels were used to detect the mechanical strain changes of the sensing material, and the liquid metal microchannels were used as flexible and stretchable electrical wires for connecting the sensors to an external control circuit. The two heterogeneous liquid conductors were electrically interfaced through flexible conductive threads to prevent the two liquid from being intermixed. The skin device was connected to a computer through a microcontroller instrumentation circuit for reconstructing the 3-D hand motions graphically. The paper also presents preliminary calibration and experimental results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations123
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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