使用仪器化数据手套理解伸手抓取过程中的抓取协同
机器人学
2024-05-31 v1
摘要
数据手套在人类抓取研究中起着关键作用，并能提供对抓取协同的洞察。抓取协同有助于识别潜在模式，从而为手部外骨骼开发控制策略。本文介绍了一种数据手套的设计与实现，该手套通过仪器增强并采用3D打印技术制造。手套使用手指柔性传感器和集成在指尖的力传感器，以精确捕捉抓取姿态和力。研究了人类抓取的运动学和动力学，包括伸手抓取过程。进行了一项涉及10名健康受试者的综合研究。进行抓取协同分析以识别机器人抓取的潜在模式。t-SNE可视化展示了抓取姿态和力的聚类，揭示了不同抓取类型之间的相似性和模式。这些发现可作为康复应用中肌腱驱动软手外骨骼设计和控制的综合指南，实现自然手部运动和抓取力的复制。
引用
@article{arxiv.2405.19430,
title = {Understanding Grasp Synergies during Reach-to-grasp using an Instrumented Data Glove},
author = {Subhash Pratap and Yoshiyuki Hatta and Kazuaki Ito and Shyamanta M. Hazarika},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.19430},
year = {2024}
}