Optimum grasp planner and vision‐guided grasping using a three‐finger hand
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The capability to perform dexterous operations in an autonomous manner would greatly enhance the productivity of robotic operations. In this paper, we present a new methodology for vision‐based grasping of objects or parts using a three‐finger hand as a gripper of a robotic manipulator. Design/methodology/approach The hand employed in our work, called SARAH, was designed for robotic operations on the space station, however, the main steps of our procedure can be applied for tasks in a manufacturing environment. Our methodology involves two principal stages: automatic synthesis of grasps for planar and revolute objects with SARAH and vision‐based pose estimation of the object to be grasped. For both stages, we assume that a model of the object is available off‐line. Findings In the paper, numerical results are presented for grasp synthesis of several objects with SARAH to demonstrate the feasibility and optimality of the synthesized grasps. Experimental results are also obtained with SARAH as the end‐effector of a seven‐degree‐of‐freedom robotic arm, demonstrating the feasibility of the integrated vision‐based grasping. Research limitations/implications The methodology described in the paper, although represents a substantial step towards automated grasping with a robotic manipulator, still requires some decision making from the user. Further work can improve the pose identification aspects of the algorithm to make them more robust and free of human intervention. As well, the grasp synthesis procedure can be expanded to handle more complex and possibly moving objects, as well as to allow for different grasp types than those considered here. Practical implications The work demonstrates feasibility of autonomous grasp execution in industrial setting by using a three‐finger hand as a robotic gripper. Originality/value The results presented in the paper demonstrate the feasibility of synthesising optimised grasps which take into account the kinematics of the gripper. We also demonstrate a real implementation of vision‐based grasping by using a robotic manipulator with a three‐finger hand.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».