Identificación de texturas y reconocimiento de objetos utilizando una mano robótica blanda innervada con propriocepción bioinspirada
Autores: Yan, Yadong; Cheng, Chang; Guan, Mingjun; Zhang, Jianan; Wang, Yu
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Tecnología de Equipos y Accesorios
Subcategoría
Diseño de equipos y herramientas
Palabras clave
Estudio
Mano suave
Texturas
Formas de objetos
Impulsado por tendones
Sensores
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 17
Citaciones: Sin citaciones
En este estudio, innervamos la propriocepción bioinspirada en una mano blanda, facilitando una percepción robusta de texturas y formas de objetos. Se detalló el dedo blando impulsado por tendones con tres articulaciones, inspirado en el dedo humano. Con sensores de tensión integrados en el tendón que simulan el órgano tendinoso de Golgi del cuerpo humano, se pueden identificar 17 tipos de texturas bajo ángulos de rotación inciertos y desplazamientos del actuador. Se utilizaron cuatro clasificadores y la mayor precisión de identificación fue del 98.3%. Se desarrolló una mano blanda de tres dedos basada en el dedo biónico. Su capacidad básica de agarre fue probada experimentalmente. La mano blanda puede distinguir 10 tipos de objetos que varían en forma con agarre superior y agarre lateral, con las mayores precisiones del 96.33% y 96.00%, respectivamente. Además, para seis objetos con formas similares, la mano blanda obtuvo una precisión de identificación del 97.69% con un método de escaneo-agarre. Este estudio ofrece una solución biónica novedosa para la identificación de texturas y el reconocimiento de objetos de manipuladores blandos.
Descripción
En este estudio, innervamos la propriocepción bioinspirada en una mano blanda, facilitando una percepción robusta de texturas y formas de objetos. Se detalló el dedo blando impulsado por tendones con tres articulaciones, inspirado en el dedo humano. Con sensores de tensión integrados en el tendón que simulan el órgano tendinoso de Golgi del cuerpo humano, se pueden identificar 17 tipos de texturas bajo ángulos de rotación inciertos y desplazamientos del actuador. Se utilizaron cuatro clasificadores y la mayor precisión de identificación fue del 98.3%. Se desarrolló una mano blanda de tres dedos basada en el dedo biónico. Su capacidad básica de agarre fue probada experimentalmente. La mano blanda puede distinguir 10 tipos de objetos que varían en forma con agarre superior y agarre lateral, con las mayores precisiones del 96.33% y 96.00%, respectivamente. Además, para seis objetos con formas similares, la mano blanda obtuvo una precisión de identificación del 97.69% con un método de escaneo-agarre. Este estudio ofrece una solución biónica novedosa para la identificación de texturas y el reconocimiento de objetos de manipuladores blandos.