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Enregistrement W2306688771 · doi:10.3390/s16040430

A Novel Tactile Sensor with Electromagnetic Induction and Its Application on Stick-Slip Interaction Detection

2016· article· en· W2306688771 sur OpenAlexaff
Yanjie Liu, Haijun Han, Tao Liu, Jingang Yi, Qingguo Li, Yoshio INOUE

Notice bibliographique

RevueSensors · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesState Key Laboratory of Robotics and SystemNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceState Key Laboratory of RoboticsNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTactile sensorSlip (aerodynamics)RobotGRASPWaferCantileverProximity sensorRobot end effectorContact forceEngineeringInductive sensorAcousticsComputer scienceMechanical engineeringArtificial intelligenceElectrical engineeringStructural engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Real-time detection of contact states, such as stick-slip interaction between a robot and an object on its end effector, is crucial for the robot to grasp and manipulate the object steadily. This paper presents a novel tactile sensor based on electromagnetic induction and its application on stick-slip interaction. An equivalent cantilever-beam model of the tactile sensor was built and capable of constructing the relationship between the sensor output and the friction applied on the sensor. With the tactile sensor, a new method to detect stick-slip interaction on the contact surface between the object and the sensor is proposed based on the characteristics of friction change. Furthermore, a prototype was developed for a typical application, stable wafer transferring on a wafer transfer robot, by considering the spatial magnetic field distribution and the sensor size according to the requirements of wafer transfer. The experimental results validate the sensing mechanism of the tactile sensor and verify its feasibility of detecting stick-slip on the contact surface between the wafer and the sensor. The sensing mechanism also provides a new approach to detect the contact state on the soft-rigid surface in other robot-environment interaction systems.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,468

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations32
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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