Hardware Agnostic Robotic Hand Algorithms with Recreational, Educational and Healthcare Applications
Notice bibliographique
Résumé
With a mockup prototype of a robotic hand, various algorithms were implemented. This exposed a broad range of applications of the prototype. In this body of work, algorithms of a dexterous mechanical robotic hand will be presented which span areas including recreation, healthcare and education. Imagine a child learning to count. If this hypothetical child had a robotic assistant who could infinitely demonstrate the way to count without getting tired, consequently the child would learn how to count at a much-accelerated rate. Perhaps in an arcade there is a robotic hand that plays games like rock paper scissors or thumb wars, subsequently the youth will be further inspired to pursue an understanding of robotic systems. At the Tech Crunch Robotic conference on July 21st, Dean Kamen the inventor of the segway said something very profound, it was along the lines of how when it comes to interest in Robotics, we are competing with activities like after school sports or video games because these are the things that consume the time of children. However, robotics is mostly seen as an academic activity when it must not be so. With the changing job market, equipping arcade games with intelligent robots is not a farfetched idea. Another algorithm implemented was a sign language algorithm where the robotic hand executes a sequence of hand-signs in a desired order. The programming was done with Adafruit's PCA9685 controller which can control 16 servo motors through an I2C interface. When all I2C buses are used then the controller can control up to 992 servo motors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».