Development of a novel robotic hand with soft materials and rigid structures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Rigid robotic hands are generally fast, precise and capable of exerting large forces, whereas soft robotic hands are compliant, safe and adaptive to complex environments. It is valuable and challenging to develop soft-rigid robotic hands that have both types of capabilities. The paper aims to address the challenge through developing a paradigm to achieve the behaviors of soft and rigid robotic hands adaptively. Design/methodology/approach The design principle of a two-joint finger is proposed. A kinematic model and a stiffness enhancement method are proposed and discussed. The manufacturing process for the soft-rigid finger is presented. Experiments are carried out to validate the accuracy of the kinematic model and evaluate the performance of the flexible body of the finger. Finally, a robotic hand composed of two soft-rigid fingers is fabricated to demonstrate its grasping capacities. Findings The kinematic model can capture the desired distal deflection and comprehensive shape accurately. The stiffness enhancement method guarantees stable grasp of the robotic hand, without sacrificing its flexibility and adaptability. The robotic hand is lightweight and practical. It can exhibit different grasping capacities. Practical implications It can be applied in the field of industrial grasping, where the objects are varied in materials and geometry. The hand’s inherent characteristic removes the need to detect and react to slight variations in surface geometry and makes the control strategies simple. Originality/value This work proposes a novel robotic hand. It possesses three distinct characteristics, i.e. high compliance, exhibiting discrete or continuous kinematics adaptively, lightweight and practical structures.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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