Soft Sensitive Skin for Safety Control of a Nursing Robot Using Proximity and Tactile Sensors
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This article presents a novel robot skin that integrates both proximity and tactile sensors in a nursing robot to maximize the safety of patient transfer tasks. Two types of sensors are mounted on a honeycomb substrate made of flexible photosensitive resin. The proximity sensor consists of several distance sensor arrays, each with 16 laser sensors connected to a microprocessor via an inter-integrated circuit bus. The sensor array is made of a flexible printed circuit, and the distance between the robotic arm and object is measured based on the time-of-flight principle. The tactile sensor consists of multiple 125 mm <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\times125$ </tex-math></inline-formula> mm pressure sensor patches, each integrating 64 piezoresistive pressure sensors. This article presents the design and manufacture of the sensitive skin and proposes the safety control strategies of a nursing robotic arm using sensor information. In particular, by employing proximity sensors to detect approaching objects, the robotic arm can avoid high-speed collisions. The posture of the arm can be adjusted by using the tactile sensors to prevent the patient from slipping off and failure of the robotic arm. Preliminary experiments were conducted using the proposed sensitive skin and our nursing robot. The results are presented to demonstrate the accuracy of the sensor data and feasibility of the safety control strategies.
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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) | 0,001 | 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 découle