Manipulación diestra en ambientes desconocidos : un modelo bio-inspirado

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En la actualidad, la manipulación robótica diestra y autónoma en ambientes desconocidos aún nos eluye. Niños de pocos años pueden levantar y manipular objetos no familiares con mayor destreza que los robots actuales. En consecuencia, los investigadores en robótica coinciden cada vez más que ideas de...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal:	Matuk Herrera, Rosana Isabel
Otros Autores:	Segura, Enrique Carlos
Formato:	Tesis doctoral publishedVersion
Lenguaje:	Inglés
Publicado:	Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2008
Materias:	MANIPULACION DIESTRA REDES NEURONALES ROBOTICA EN AMBIENTES DESCONOCIDOS MODELOS BIO-INSPIRADOS ESTIMACION DE LA FRICCION DETECCION DEL DESLIZAMIENTO INCIPIENTE DEXTEROUS MANIPULATION NEURAL NETWORKS ROBOTICS IN UNKNOWN ENVIRONMENTS BIO-INSPIRED MODELS FRICTION ESTIMATION INCIPIENT SLIPPING DETECTION
Acceso en línea:	https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n4294_MatukHerrera http://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=aextesis&d=tesis_n4294_MatukHerrera_oai
Aporte de:	Repositorio Digital de la Universidad de Buenos Aires (UBA) de Universidad de Buenos Aires

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spelling	I28-R145-tesis_n4294_MatukHerrera_oai2023-04-26 Segura, Enrique Carlos Matuk Herrera, Rosana Isabel 2008 En la actualidad, la manipulación robótica diestra y autónoma en ambientes desconocidos aún nos eluye. Niños de pocos años pueden levantar y manipular objetos no familiares con mayor destreza que los robots actuales. En consecuencia, los investigadores en robótica coinciden cada vez más que ideas de la biología pueden resultar beneficiosas en el diseño de mejores modelos para los robots. En este trabajo de tesis se presentan un modelo de control y algoritmos para cada una de las fases de manipulación, que están fuertemente inspirados en estudios neurofisiológicos sobre manipulación diestra humana. El control de las fuerzas de presa y carga en cada fase es dirigido por señales que simulan las respuestas aferentes humanas durante un proceso de manipulación. El objetivo del modelo es manipular objetos desconocidos con estabilidad de la presa y comportamiento similar al humano. Se utilizaron elementos finitos para simular computacionalmente dos dedos opuestos que toman objetos desconocidos, y un dedo presionando objetos. Los dos componentes esenciales del modelo de control propuesto fueron simulados y testeados exitosamente: la estimación del coeficiente de fricción entre el objeto y los dedos, y la detección del deslizamiento incipiente. At present, autonomous, robotic dexterous manipulation in unknown environments still eludes us. Few years old children lift and manipulate unfamiliar objects more dexterously than today’s robots. Thus, robotics researchers increasingly agree that ideas from biology can strongly benefit the design of autonomous robots. Inspired by neurophysiological studies about human dexterous manipulation, a control model and algorithms for each one of the manipulation phases are presented. The control of the grip and load forces at each phase is driven by signals that simulate the human afferent responses during a manipulation. The control model goal is to manipulate unfamiliar objects with grasp stability and human-like behavior. Finite element analysis was used to simulate computationally two opposed fingers taking unknown objects, and a finger pressing objects. The two crucial components of the control model were simulated and tested successfully: the estimation of the coefficient of friction between the object and the fingers, and the detection of the incipient slipping. Fil: Matuk Herrera, Rosana Isabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. application/pdf https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n4294_MatukHerrera eng Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar MANIPULACION DIESTRA REDES NEURONALES ROBOTICA EN AMBIENTES DESCONOCIDOS MODELOS BIO-INSPIRADOS ESTIMACION DE LA FRICCION DETECCION DEL DESLIZAMIENTO INCIPIENTE DEXTEROUS MANIPULATION NEURAL NETWORKS ROBOTICS IN UNKNOWN ENVIRONMENTS BIO-INSPIRED MODELS FRICTION ESTIMATION INCIPIENT SLIPPING DETECTION Manipulación diestra en ambientes desconocidos : un modelo bio-inspirado Dexterous manipulation in unknown environments : a bio-inspired model info:eu-repo/semantics/doctoralThesis info:ar-repo/semantics/tesis doctoral info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=aextesis&d=tesis_n4294_MatukHerrera_oai
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description	En la actualidad, la manipulación robótica diestra y autónoma en ambientes desconocidos aún nos eluye. Niños de pocos años pueden levantar y manipular objetos no familiares con mayor destreza que los robots actuales. En consecuencia, los investigadores en robótica coinciden cada vez más que ideas de la biología pueden resultar beneficiosas en el diseño de mejores modelos para los robots. En este trabajo de tesis se presentan un modelo de control y algoritmos para cada una de las fases de manipulación, que están fuertemente inspirados en estudios neurofisiológicos sobre manipulación diestra humana. El control de las fuerzas de presa y carga en cada fase es dirigido por señales que simulan las respuestas aferentes humanas durante un proceso de manipulación. El objetivo del modelo es manipular objetos desconocidos con estabilidad de la presa y comportamiento similar al humano. Se utilizaron elementos finitos para simular computacionalmente dos dedos opuestos que toman objetos desconocidos, y un dedo presionando objetos. Los dos componentes esenciales del modelo de control propuesto fueron simulados y testeados exitosamente: la estimación del coeficiente de fricción entre el objeto y los dedos, y la detección del deslizamiento incipiente.
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