研究进展
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基于大变形柔性薄板和应变传感器的紧凑型数据手套

研究背景:

数据手套能够实现更灵活精细的机器人遥操作,但现有数据手套在制备维护复杂度、感知关节数量和感知实时性上仍有局限。


创新成果:

因此,我们提出了一种基于大变形柔性薄板和应变传感器的紧凑型数据手套。通过建立柔性薄板的形变-载荷感知模型,由局部曲率求解薄板整体变形,进而求解手指各关节角度。利用基于模型的仿真数据实现了数据驱动的用户手势实时感知,并完成了手势的数字孪生和对真实机器人手的遥操作。与现有数据手套相比,我们的设计易于制备,并实现了更高的结构感知集成度、手势感知精细度和感知频率。


研究团队:Tao Yu; Junjie Luo; Yuanqing Gong; Hao Wang; Weichao Guo; Haoyong Yu; Genliang Chen


论文链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/10601509


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