Manipulación diestra en ambientes desconocidos : un modelo bio-inspirado
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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| Format: | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis biblioteca |
| Language: | eng |
| Published: |
Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
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| Subjects: | 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, |
| Online Access: | 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 |
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