Deformation Modeling of Compliant Robotic Fingers Grasping Soft Objects
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, a model is shown to predict the simultaneous deformations occurring when compliant robotic fingers are grasping soft objects. This model aims at providing an accurate estimation of the penetration, internal forces, and deformed shapes of both these fingers and the objects. A particular emphasis is placed on the case when the finger is underactuated but the methodology discussed in this paper is general. Usually in the literature, underactuated fingers are modeled and designed considering their grasps of rigid object because of the complexity associated with deforming objects. This limitation severely hinders the usability of underactuated grippers and either restricts them to a narrow range of applications or requires extensive experimental testing. Furthermore, classical models of underactuated fingers in contact with objects are typically applicable with a maximum of one contact per phalanx only. The model proposed in this paper demonstrates a simple algorithm to compute a virtual subdivision of the phalanges which can be used to estimate the contact pressure arising when there are contacts at many locations simultaneously. This model also proposes a computationally efficient approximation of isotropic soft objects. Numerical simulations of the proposed model are compared here with dynamic simulations, finite element analyses, and experimental measurements which all shows its effectiveness and accuracy. Finally, the extension of the model to other types of underactuated fingers, standard grippers, and fully actuated robotic fingers as well as potential applications is discussed and illustrated.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».