• Media type: Text; Electronic Thesis; E-Book; Doctoral Thesis
  • Title: Design and Control of Anthropomorphic Hands with Multimodal Sensing and Semi-Autonomous Grasping Abilities
  • Contributor: Weiner, Pascal [Author]
  • imprint: KIT-Bibliothek, Karlsruhe, 2023-09-11
  • Language: English
  • DOI: https://doi.org/10.5445/IR/1000162115
  • Keywords: Prosthesis ; Underactuation ; Robotic Hand ; Semi-Autonomous Control ; Humanoid Robotics ; Reactive Grasping ; Tactile Sensing ; DATA processing & computer science
  • Origination:
  • Footnote: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • Description: Menschen verfügen über außergewöhnliche Greif- und Manipulationsfähigkeiten, welche durch ein komplexes Zusammenspiel von Kinematik, Muskeln, Sensorsignalen, reflexbasierten Reglern und Kognition auf semantischer Ebene ermöglicht werden. Die menschliche Hand verfügt über 21 Freiheitsgrade die über 38 Muskelstränge aktuiert werden und erlaubt durch ca. 18.000 Sensoren die Wahrnehmung diverser Stimuli wie statische und dynamische Deformation der Haut, Vibration, Temperatur, Schmerz Gelenkkonfigurationen und aufgebrachte Muskelkraft. Es ist daher nicht verwunderlich, dass ein überproportional großer Teil des Motor- und somatosensorischen Cortex des Gehirns der Steuerung und Sensorik der Hand zugeordnet ist. Um die Steuerung dieses komplexen Systems zu ermöglichen unterteilen Menschen den Greifvorgang unterbewusst in mehrere Aktions-Phasen welche Sensorstimuli mit kontext-spezifischen Regelzielen verbinden. Der Greifvorgang wird darüber hinaus stark durch erlerntes Vorwissen über die Aufgabe und die involvierten Objekte beeinflusst. Myoelektrischen Handprothesen und humanoiden Robotern fehlen viele dieser Fähigkeiten des Menschen. Das Greifen bei humanoiden Robotern und Prothesen basiert primär auf der visuellen Wahrnehmung der Szene durch den Roboter oder Prothesenträger. Zwar kann ein Prothesenträger basierend auf visueller Wahrnehmung und Vorwissen detailliert planen wie das Objekt zu greifen ist, allerdings ist bei Prothesen die Bandbreite der Schnittstelle zur Steuerung zwischen Mensch und Prothese stark limitiert. Jede einzelne Bewegung der Finger und des Handgelenks muss durch eine Sequenz an Kontrollsignalen manuell gesteuert werden. Auch Aspekte des Greifens wie die richtige Griffkraft, das Rutschen von Objekten aus dem Griff und und Deformation der gegriffenen Objekte muss über visuelle Information gesteuert werden. Die hohe kognitive Last, die durch die manuelle Steuerung aller Aspekte des Greifens erzeugt wird, ist einer der Gründe aus dem fast die Hälfte der Prothesenträger nach ein bis zwei Jahren ihre ...
  • Access State: Open Access