Variable Stiffness Soft Robotic Fingers Using Snap-Fit Kinematic Reconfiguration
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
Versatile and secure grasping in robotic systems remains a difficult challenge to address when objects possess a wide range of different properties (size, weight, friction coefficient, etc.). The human hand is often the primary source of inspiration for many technologies addressing this challenge, and a notable feature of our hands is that they can vary their stiffness to match the requirements of the task, e.g., become stiffer or more compliant depending on specific requirements. Many robotic devices have been proposed in the literature mirroring this capability, either using an adjustable internal tension mechanism similar to what happens with human tendons or another physical phenomenon yielding the same effect. This article proposes a new type of soft robotic fingers using a novel method to produce a variable stiffness achieved by modifying the kinematic structure of the fingers using snap-fit joints, a very simple alternative to most variable stiffness mechanisms. The resulting modification of the geometry and kinematics of the fingers, including their number of degrees of freedom, allows to greatly alter the intrinsic stiffness of the grasp produced by these fingers. A notable feature of the proposed new design is that one pair of fingers can be used to switch the stiffness of another pair if a dual arm robot is used.
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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 | 0,001 |
| 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