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Enregistrement W2989904219 · doi:10.1115/1.4045506

Synthesis of 3-[P][S] Parallel Mechanism-Inspired Multimode Dexterous Hands With Parallel Finger Structure

2019· article· en· W2989904219 sur OpenAlexaff
Xiaodong Jin, Yuefa Fang, Dan Zhang, Haiqiang Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Mechanical Design · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Mechanisms and Dynamics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesCentral Universities in ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésWorkspaceKinematicsMechanism (biology)Task (project management)AdaptabilityUnderactuationComputer scienceInverse kinematicsRobotic handArtificial intelligenceEngineeringComputer visionSimulationRobot

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dexterous hands are an important end-effector of robots, but their relatively low carrying capacity, small workspace and poor task adaptability are the key factors that restrict their wide application. To overcome these shortcomings of dexterous hands, a novel Lie-group-based synthesis method that extends the 3-[P][S] parallel mechanisms (PMs) to dexterous hands is presented, and a class of three-finger dexterous hands with parallel finger structure is obtained. The multimode operation is proposed by designing a double-slider palm that provides the hands with a large workspace and high task adaptability. The operation types are presented, and the dexterous in-hand manipulations in all modes are analyzed by means of Lie group theory. In addition, the equivalent structural characteristics of pinching objects are classified to elucidate the motion types and the rotational properties of the pinched objects. The inverse kinematics of fingers is presented and is used to identify the input–output relationships. Finally, the workspaces of the fingers are determined according to the result of the inverse kinematics, and the relationships between the size and displacements of the pinched object are presented. The proposed dexterous hands overcome the problems of low carrying capability, small workspace, and weak in-hand manipulation ability that are encountered with the traditional dexterous hands, which are underactuated and are built with a series finger structure, and can be potentially applied to various application domains, such as services, industry, and rescue.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,516
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,187 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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