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Enregistrement W4388624080 · doi:10.1109/ro-man57019.2023.10309552

Naturally Compliant Dexterous Anthropomorphic Hand via Novel Modular Soft-Rigid Hybrid Robotics Approach: Design Rationale, Assembly Methods, and Evaluation

2023· article· en· W4388624080 sur OpenAlexaff
Peter S. Lee, Cameron Sjaarda, Rhys Cornelious, Run Ze Gao, Kaichao Lu, Carolyn L. Ren

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research Council
Mots-clésModular designFlexibility (engineering)Rigidity (electromagnetism)Computer scienceActuatorRobotSoft roboticsRoboticsArtificial intelligenceInterface (matter)Constraint (computer-aided design)Human–computer interactionControl engineeringSimulationEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we propose a modular soft-rigid hybrid (MSRH) approach for designing a highly anthropomorphous and dexterous robotic hand. This MSRH approach allows the robotic hand to possess an inherently soft and compliant interface suitable for pHRI while maintaining the structural rigidity of the robot with the usage of rigid skeletons. We share the details of the design rationale, fabrication and assembly methods, and evaluation of the first prototype. Even though the presented prototype is scaled to be 125% of the average human hand, the mechanical components only weigh less than 450 g. The modular design approach allows the MSRH hand to have low manufacturing costs and a short lead time. Creation of the presented prototype costs less than ${\$}$100 CAD and can be built in three days from scratch with two-person labour. The usage of pneumatic soft robotic actuators also provides flexibility over choosing the number of controlled DOF and joint coupling. This hence provides a new angle to tackle spatial constraint that normally arises in robotic hand design with increased anthropomorphism. Lastly, the dexterity of the proposed hand is demonstrated by evaluating the hand using taxonomies highly relevant to replicating tasks humans perform daily.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,479
Score d'incertitude au seuil0,859

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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