Performance Augmentation of Underactuated Fingers' Grasps Using Multiple Drive Actuation
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the performance augmentation of underactuated fingers through additional actuators is presented and discussed. Underactuated, also known as self-adaptive, fingers typically only rely on a single actuator for a given number of output degrees of freedom (DOF), generally equal to the number of phalanges. Therefore, once the finger is mechanically designed and built, little can be done using control algorithms to change the behavior of this finger, both during the closing motion and the grasp. We propose to use more than one actuator to drive underactuated fingers to improve the typical metrics used to measure their grasp performances (such as stiffness and stability). In order to quantify these improvements, two different scenarios are presented and discussed. The first one analyzes the impact of adding actuators along the transmission linkage of a classical architecture while the second focuses on a finger with a dual-drive actuation system for which both actuators are located inside the palm. A general kinetostatic analysis is first carried out and adapted to cover the case of underactuated fingers using more than one actuator. Typical performance indices are subsequently presented and optimizations are performed to compare the best designs achievable with respect to stiffness and grasp stability, depending on the number of actuators.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».