Human hands have the ability to vig

Human hands have the ability to vigorously adapt to objects with arbitrary shape and size during grasping. One of the challenges of underactuated robotic hand design is how to endow the robotic hand with such adaptability. It is difficult to implement a successful adaptive grasp in unstructured human environments, because information about the properties of target objects such as pose and shape is not known beforehand. The classic method attempts to address this problem through fully-actuated multi-fingered dexterous hands, combined with sophisticated sensing and control algorithms[1–3], which involves considerable systems-level complexity and significant implementation costs. One alternative strategy is to embed mechanical intelligence into the robotic hands through reducing the number of actuators without decreasing the number of degrees of freedom, which is called as underactuation with fewer actuators than degrees of freedom[4]. The underactuation, which reduces greatly the complexity of the control system and is much less expensive than the fully-actuated counterparts, converts the control complication based on sensing into the design complexity based on mechanical adaption. To design the underactuated hand for the human-like grasping and manipulation, researchers took inspiration from neuroscience. Inspired by free movement rules of human fingers[5], a tendon-pulley underactuated finger was used in a prosthetic hand via parameter optimization[6]. According to the synergy of human hand[7,8], Brown and Asada[9] designed a mechanical hand to restructure the first two hand posture synergies via two actuators driving 17 joints of the whole hand. Chen et al. [10] implemented kinematic synergy with mechanical method for continually grasping generation of anthropomorphic hand. Whether restructuring the posture synergy or the kinematic synergy, the mechanical reproductions were only focused on the reach-to-grasp, ignoring the whole grasping process of human hand where the grasping force information is essential. Imbedding a model of compliance in rigid- body system, the soft synergy was introduced into the rigid coupling mechanism[11,12] and the Pisa/IIT

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มือของมนุษย์มีความสามารถในการปรับให้เข้ากับวัตถุที่มีขนาดและรูปร่างโดยพลการอย่างจริงจังระหว่างโลภ หนึ่งในความท้าทายของการออกแบบ underactuated หุ่นยนต์มือเป็นวิธีไขมือหุ่นยนต์ มีการปรับตัวดังกล่าว มันเป็นเรื่องยากที่จะใช้ความเข้าใจการปรับตัวประสบความสำเร็จในสภาพแวดล้อมมนุษย์โครง เนื่องจากข้อมูลเกี่ยวกับคุณสมบัติของวัตถุเช่นก่อให้เกิดและรูปร่างไม่ทราบล่วงหน้า วิธีคลาสสิกพยายามแก้ปัญหานี้ผ่านอย่างแรงหลายบ้านชำนาญมือ รวมกับซับซ้อนจับและควบคุมอัลกอริทึม [1-3], ซึ่งเกี่ยวข้องกับความซับซ้อนของระบบระดับมากและต้นทุนการดำเนินงานที่สำคัญ กลยุทธ์ทางเลือกที่หนึ่งคือการ ฝังกลข่าวกรองในมือหุ่นยนต์ผ่านการลดจำนวนของ actuators โดยไม่ลดจำนวนขององศาอิสระ ซึ่งจะเรียกว่าเป็น underactuation ด้วย actuators น้อยกว่าองศาอิสระ [4] Underactuation ซึ่งช่วยลดความซับซ้อนของระบบการควบคุมอย่างมาก และมีราคาแพงมากน้อยกว่าที่แรงเต็ม แปลงควบคุมภาวะแทรกซ้อนตามจับในความซับซ้อนการออกแบบที่อิง adaption กล การออกแบบมือ underactuated เหมือนมนุษย์โลภและการจัดการ นักวิจัยเอาแรงบันดาลใจจากประสาท แรงบันดาลใจจากกฎการเคลื่อนไหวของนิ้วมือมนุษย์ [5], ลูกรอกเอ็น underactuated นิ้วถูกใช้ในมือเทียมที่ผ่านการปรับแต่งพารามิเตอร์ [6] ตามการประสานงานของมือมนุษย์ [7.8], น้ำตาลและ Asada [9] ออกแบบมือกลเพื่อปรับโครงสร้างใน synergies ท่าสองมือแรกผ่าน actuators ที่ขับ 17 ข้อต่อของมือทั้งสอง Chen et al. [10] ดำเนินการ synergy จลน์ ด้วยวิธีกลรุ่น anthropomorphic เมื่อมือของความคิดอย่างต่อเนื่อง ว่าปรับโครงสร้างการประสานงานท่าหรือพลังจลน์ ธนบัตรกลถูกเน้นในการเข้าถึงการเข้าใจ ละเว้นทั้งกระบวนการสำคัญข้อมูลแรงมม.มือจับเท่านั้น Imbedding แบบจำลองการปฏิบัติในระบบร่างกายที่แข็ง synergy นุ่มถูกนำมาใช้เป็นกลไกแข็งต่อ [11, 12] และการที่ปิซา IIT

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มือมนุษย์มีความสามารถในการปรับตัวเข้ากับแรงวัตถุที่มีรูปร่างและขนาดโดยพลการในช่วงโลภ หนึ่งในความท้าทายของการออกแบบมือ underactuated หุ่นยนต์คือวิธีการประสิทธิ์ประสาทมือหุ่นยนต์ที่มีการปรับตัวดังกล่าว มันเป็นเรื่องยากที่จะใช้ความเข้าใจการปรับตัวที่ประสบความสำเร็จในสภาพแวดล้อมของมนุษย์ที่ไม่มีโครงสร้างเพราะข้อมูลเกี่ยวกับคุณสมบัติของเป้าหมายวัตถุเช่นก่อให้เกิดและรูปร่างไม่เป็นที่รู้จักก่อน วิธีคลาสสิกความพยายามที่จะแก้ไขปัญหานี้อย่างเต็มที่ผ่านมือกระตุ้นกระฉับกระเฉงหลายมือไวรวมกับความซับซ้อนการตรวจจับและการควบคุมขั้นตอนวิธีการ [1-3] ซึ่งเกี่ยวข้องกับความซับซ้อนของระบบในระดับมากและค่าใช้จ่ายการดำเนินงานอย่างมีนัยสำคัญ กลยุทธ์หนึ่งทางเลือกคือการฝังปัญญากลเป็นมือหุ่นยนต์ที่ผ่านการลดจำนวนของตัวกระตุ้นโดยไม่ต้องลดจำนวนองศาของเสรีภาพซึ่งเรียกว่าเป็น underactuation กับตัวกระตุ้นน้อยกว่าองศาอิสระ [4] underactuation ซึ่งจะช่วยลดความซับซ้อนอย่างมากของระบบการควบคุมและเป็นมากน้อยราคาแพงกว่า counterparts อย่างเต็มที่กระตุ้นแปลงแทรกซ้อนควบคุมอยู่บนพื้นฐานของการตรวจจับเข้าไปในความซับซ้อนของการออกแบบบนพื้นฐานของการปรับกล การออกแบบมือ underactuated สำหรับโลภเหมือนมนุษย์และการจัดการนักวิจัยเอาแรงบันดาลใจจากประสาท แรงบันดาลใจจากกฎการเคลื่อนไหวของนิ้วมือมนุษย์ [5], เอ็น-ลูกรอกนิ้ว underactuated ถูกใช้ในมือเทียมผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์ [6] ตามที่การทำงานร่วมกันของมือมนุษย์ [7,8] บราวน์และ Asada [9] ออกแบบมือกลที่จะปรับโครงสร้างครั้งแรกที่สองทำงานร่วมกันมือท่าทางผ่านสองตัวกระตุ้นการขับรถ 17 ข้อต่อของมือทั้ง เฉิน, et al [10] การดำเนินการการทำงานร่วมกันจลนศาสตร์ด้วยวิธีกลสำหรับรุ่นโลภอย่างต่อเนื่องของมือมนุษย์ ไม่ว่าการปรับโครงสร้างการทำงานร่วมกันท่าหรือการทำงานร่วมกันจลนศาสตร์ที่ถอดแบบเชิงกลมุ่งเน้นเฉพาะในการเข้าถึงเข้าใจต่อการละเลยกระบวนการโลภทั้งจากมือของมนุษย์ที่มีผลบังคับใช้ข้อมูลโลภเป็นสิ่งจำเป็น Imbedding รูปแบบของการปฏิบัติในระบบของร่างกาย rigid- ให้พลังนุ่มถูกนำเข้าสู่กลไกการมีเพศสัมพันธ์ที่เข้มงวด [11,12] และปิซา / ไอไอที

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มือของมนุษย์มีความสามารถในการปรับให้เข้ากับวัตถุที่มีรูปร่างอย่างเผด็จการและขนาดระหว่างดื่มด่ำ หนึ่งในความท้าทายของการออกแบบมือหุ่นยนต์ underactuated เป็นวิธีการบริจาคมือหุ่นยนต์ด้วยเช่นการปรับตัว มันเป็นเรื่องยากที่จะใช้ความเข้าใจในสภาพแวดล้อมแบบมนุษย์ใหม่ เพราะข้อมูลเกี่ยวกับคุณสมบัติของวัตถุเป้าหมาย เช่น โพสรูปไม่เป็นที่รู้จักมาก่อน วิธีคลาสสิกพยายามที่จะแก้ไขปัญหานี้ผ่านหลายมือคล่องแคล่วมือไวกระตุ้นอย่างเต็มที่ บวกกับความซับซ้อน ตรวจจับและควบคุมขั้นตอนวิธี [ 1 – 3 ] ซึ่งเกี่ยวข้องกับความซับซ้อนระดับระบบจํานวนมาก และต้นทุนการดำเนินงานที่สำคัญ หนึ่งทางเลือกกลยุทธ์คือการฝังทางปัญญาในมือหุ่นยนต์โดยการลดจำนวนของหัวฉีดโดยไม่ต้องลดจำนวนองศาอิสระ ซึ่งถูกเรียกว่าเป็น underactuation กับตัวกระตุ้นน้อยกว่าองศาอิสระ [ 4 ] การ underactuation อย่างมากซึ่งช่วยลดความซับซ้อนของระบบการควบคุมและมีมากน้อยราคาแพงกว่าพร้อมกระตุ้นคู่ , แปลงควบคุมภาวะแทรกซ้อนตามข้อมูลในการออกแบบเครื่องจักรกลซับซ้อนตามเหมาะสม . ออกแบบ underactuated มือสำหรับมนุษย์เช่นการจับและการจัดการ ซึ่งได้แรงบันดาลใจจากสมอง . แรงบันดาลใจจากการเคลื่อนไหวฟรีกฎของมนุษย์นิ้ว [ 5 ] , เส้นเอ็นรอก underactuated นิ้วใช้ในมือเทียมผ่านพารามิเตอร์การเพิ่มประสิทธิภาพ [ 3 ] ตามความสอดคล้องของมือมนุษย์ [ 7 , 8 ] , น้ำตาล และ อาซาดะ [ 9 ] ออกแบบมือกลเพื่อปรับโครงสร้างก่อนสองวันขับรถผ่านท่าทางมือสองตัวกระตุ้น 17 ข้อของมือทั้ง Chen et al . [ 10 ] ใช้ Kinematic ) ด้วยวิธีทางกลยังคงโลภรุ่นของมนุษย์มือ ไม่ว่าการท่าฯ หรือเชิง Synergy , ภาพเชิงกลได้เน้นถึงเข้าใจ ไม่สนใจกับกระบวนการทั้งโลภของมนุษย์มือที่จับบังคับให้ข้อมูลที่สำคัญ imbedding รูปแบบความร่วมมือในแข็ง - ระบบร่างกาย ผลอ่อนใช้เป็นกลไกแบบแข็ง [ 11,12 ] และปิซา / ไม่