Low-Impedance Displacement Sensors for Intuitive Physical Human–Robot Interaction: Motion Guidance, Design, and Prototyping
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
This article provides a general framework for the use of low-impedance displacement sensors mounted on the links of a serial robot to provide an intuitive physical human–robot interaction. A general formulation is developed to handle the motion guidance problem, i.e., the mapping of the measured motion of the sensors into the required robot joint motions to provide intuitive responsiveness. The formulation is general and can be applied to any architecture of serial robot with any number of displacement sensors each having an arbitrary number of degrees of freedom. Then, the design of a novel three-degree-of-freedom low-impedance displacement sensor is presented as a particularly effective instantiation of the general concept. Partial force balancing is used to reduce the required elastic return action, thereby ensuring the low impedance of the interaction. A prototype of a three-degree-of-freedom displacement sensor is then introduced. Two such sensors are mounted on the links of a custom-built five-degree-of-freedom robot in order to demonstrate the proposed approach. Experimental results are provided and comparisons with other collaborative robots are given. It is shown that the proposed sensors and motion guidance approach yield very intuitive low-impedance interaction involving very low interaction forces.
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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) | 0,000 | 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