Reliable Grasping of Three-Dimensional Untethered Mobile Magnetic Microgripper for Autonomous Pick-and-Place
Notice bibliographique
Résumé
Manipulation of micrometer to millimeter-scale objects is central to biotechnological and medical applications involving small-scale robotic devices. Mobile untethered microgrippers have been developed, which use magnetic fields for motion and activation of grasping. This letter extends the capabilities of such microgrippers by presenting the first example of reliable and autonomous three-dimensional (3-D) micrograsping and cargo delivery of a microgripper using simple control strategies. This endeavor will allow microgrippers to reliably grasp and transfer microobjects, such as cells, with minimal user input, which is ideal for cooperative tasks performed by multiple microgrippers in future work. The proposed controller autonomously manipulates a 3-D magnetic microgripper for pick-and-place tasks in the 3-D space. By regulating the remotely applied force on the microgripper, the 3-D position and velocity of the microgripper are controlled, and the microgripper grasping, i.e., opening and closing, is determined by the magnetic field strength. In experiments, the microgripper successfully grasps cargoes with cubic, irregular, triangular, and beam shapes using at most 5, 8 , 20, and 24 attempts, respectively. The microgripper shown here demonstrates fast grasping due to their complete magnetic actuation method. Moreover, a preliminary cell viability test suggests that the microgripper has no adverse effects on living cells. This study proves the proposed microgripper and controller to be agile and reliable tools for biomedical tasks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».