1A1-F09 多様な受容器をもつ柔軟なロボットハンドによる滑らない把持の学習
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概要
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The human can handle objects dexterously by feeding back the signals from tactile receptors. We made a prototype robot hand that has an anthropomorphic elastic skin which contains strain gauges and PVDF films as tactile receptors. This robot hand can detect slip between fingers and the grasped object using PVDF film information. In this paper, we make this robot hand learn outputs of own strain gauges when a slip occured by Neural Network. After learning, robot hand can adapt the grasp force to increasing load force of the grasped object and can prevent slip.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
著者
-
細田 耕
大阪大学大学院工学研究科
-
細田 耕
大阪大学
-
細田 耕
阪大院
-
細田 耕
大阪大
-
岩瀬 智紀
阪大
-
岩瀬 智紀
大阪大
-
白藤 翔平
大阪大
-
細田 耕
大阪大学大学院情報科学研究科マルチメディア工学専攻
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