Abstract-För att utföra robust grepp, en multifingerad robot hand bör kunna anpassa sin greppande konfiguration, dvs. hur objektet greppas, för att upprätthålla stabiliteten i greppet. En sådan förändring av grepp konfiguration kallas grepp anpassning och det beror på regulatorn, den använda sensoriska återkopplingen och typen av osäkerheter ärver problemet. I detta dokument föreslås en gripbar anpassningsstrategi för att hantera osäkerheter kring objektens fysiska egenskaper, såsom objektets vikt och friktionen vid kontaktpunkterna. Baserat på en impedansregulator på objektnivå, lär man sig först i objektramen. När ett grepp förutspås vara instabilt av stabilitetsbedömaren, utlöses en greppanpassningsstrategi enligt likheten mellan det nya greppet och övningsexempelen. Experimentella resultat visar att vår metod förbättrar greppförmågan på nya objekt med andra fysiska egenskaper än de som används för träning.
I vårt tidigare arbete REF föreslås en objektnivå anpassning för att hantera fysiska osäkerheter i objekt massa och friktion, med fokus främst på greppet skede när objektet redan är i handen.
Learning of grasp adaptation through experience and tactile sensing
{'venue': '2014 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2014 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}