Tele-Operable Controlling System for Hand Gesture Controlled Soft Robot Actuator
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on investigating the delays of a tele-operable bilateral system design with a soft actuator. The setup we have used is governed by realizing control signals obtained from hand gestures through the Internet, over a long distance. The control signals are necessary to be received promptly to the controller and lags are important to minimize in establishing real time control of the system. Slave side is a soft actuator made out of an elastomer material which is controlled by pneumatic actuation. Solenoid valves are used to control the actuator. Through out the experimentation, we have assumed the actuator to follow the Neo Hookean (hyper-elastic model) behavior. A data glove is used to realize the bending angle and forces generated during soft grasping by the operator's finger. Then these control signals are transmitted to the slave side using Internet. These signals are used to control the air pressure of the cavities in soft actuator. A closed loop system is established by attaching a flex sensor in the soft actuator. Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) server is used to deliver the data packets which has control data. Several experimentations are carried out in different geographical locations to study the behavior and delays associated with the setup. We have mainly encountered delays due to communication (mainly Round Trip Delay Time (RTT)), elastic saturation and minor delays due to various other factors. This paper studies and discusses delays and their possible causes. We have compared the elastic saturation delays obtained by the finite element model and delays measured by experiments. Final results of the study revealed the importance of considering these delay factors in design level to establish real-time control in soft actuator systems.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».