活用例
器用な手を指すことが多い
浙江工業大学機械学院
3m×2m×3m
器用な手、特徴抽出、段取りをつかむことが多い
両手を
8のMars 2Hモーションキャプチャーカメラ

従来の産業では、ロボットの自由度が少なく、末端グリッパーの構造が単純で、塗装、アーク溶接、ハンドリング、プリント配線基板など、単純で大量生産が必要な作業しかできなかった。近年、工業生産の柔軟化、集積化、知能化の需要がロボット技術の発展を加速させており、多関節多自由度のロボット器用手がロボット研究分野の注目の的となっている。多指器用手は、ロボットと環境との相互作用の実行部品として、人間の手の機能特性を模倣し、適応性が高く、つかみ方が多様であるなどの利点があり、マルチタスクで研究開発された知能型汎用ロボットハンドです。

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多指器用手の設計開発には、第一段階では、人の手を満足させる形態学的特徴と機能的特徴を獲得する。第二段階では、多指器用手の構造を分析し、人の指の動きの特徴に基づいて器用手の机能を設計するためのニーズを抽象化し、指の机械構造を設計するよう指導する。第三段階では、人間の指をd—h運動学的に分析することによって、空間における人間の指の運動方程式を求め、その構造を抽象化し、単純化することによって、機械的な指の空間運動を近似的にシミュレーションすることができる方程式を導き出した。最終段階で器用手のプロトタイプを作り、器用手の性能をテストします。

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浙江工業大学機械学院の研究者は多指器用手の設計について研究した。研究の第一段階では、人間の自然な特徴を抽出する必要があった。を探求の異なる飞ポーズや飞された物体のサイズは各指の関節運動間の角度の変化、角速度変化、指先の軌跡や関連の影響で、被験者は手の関節25の反射の表記処を貼った時、使用nokovモーションキャプチャー光学3次元(度量)システムの复数の被験者の採取を飞運動のデータによると、相手の関節の位置情報を分析し,各関節間の角度変化,角速度変化,指先の動きの軌跡,相関係数を計算して比較分析する。

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マーカー点の位置情報から抽出した手の動きの特徴情報があれば、多指器用手の機械構造の設計が可能になり、次の段階の作業が進められ、現在、器用手の原型が完成している。


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