Precision Grasp Using an Arm-Hand System as a Hybrid Parallel-Serial System: A Novel Inverse Kinematics Solution
Notice bibliographique
Résumé
In this letter, we present a novel inverse kinematics (IK) solution for a robotic arm-hand system to achieve precision grasp. This problem is kinematically over-constrained and to address the issue and to solve the problem, we propose a new approach with three key insights. First, we propose a human-inspired thumb-first strategy and consider one finger of the robotic hand as the “thumb” to narrow down the search space and increase the success rate of our algorithm. Second, we formulate the arm-thumb serial chain as a closed chain such that the entire arm-hand system is controlled as a hybrid parallel-serial system. The closed-chain formulation simplifies the task hierarchy of the entire arm-hand system. Third, we attach a virtual revolute joint to the thumb's tip with its rotation axis aligning with the thumb's contact normal The virtual joint will embody the thumb's functional redundancy. By selecting the thumb's joints including the added virtual revolute joint as active joints of the arm-thumb closed chain, the arm-thumb system's self-motion (i.e., the palm pose) and the thumb's functional redundancy can be directly controlled without using the null space projection. This provides a new possibility to control the self-motion of arm-hand systems. Simulation results will demonstrate the advantages and superior performance of the proposed approach for achieving precision grasp compared to other classical approaches.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».