基于视觉触觉和手臂运动测量的假肢手的多式控制方法的研究
1Institute of Instrument Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China.
Biomimetics (Basel, Switzerland)
|December 27, 2024
概括
本研究介绍了一种非接触式机器人手系统,用于残疾人,利用多模式感知来精确地抓住物体. 这种创新方法在掌握任务方面取得了91.63%的成功率,证明了其实际应用.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 人与计算机的交互
- 辅助技术 辅助技术 辅助技术
背景情况:
- 机器人手的功能改造对于帮助残疾人至关重要.
- 现有的方法往往缺乏准确性或舒适性.
- 有效的控制需要整合视觉和触觉反.
研究的目的:
- 开发机器人手的多式感知和控制系统,以帮助残疾人.
- 为了能够精确地抓住和释放物体.
- 创建一个非接触式,舒适的辅助设备.
主要方法:
- 使用针孔摄像头和YOLOv8进行对象形状预分类.
- 采用2D Lidar,DBSCAN和DTW算法进行详细的对象识别和抓取控制.
- 开发了一个融合算法,集成上肢运动,手的位置和触觉反来掌握态度控制.
主要成果:
- 在机器人抓取实验中,完成率为91.63%.
- 该系统证明了在协助手部功能方面的可行性和适用性.
- 无接触设计确保了用户的舒适性.
结论:
- 建议的多式联接感知和控制方法对机器人手的辅助有效.
- 该系统为残疾人提供了可行和舒适的解决方案.
- 进一步的研究可以探索感官输入的高级集成,以提高灵巧度.
