The aim of this work for 5 years from 1994 is to develop a multi-fingered robot hand and its control system for grasp and manipulation of objects dexterously. Since the robot hand is still being developed, a commercialized robot hand from Barrett Company is utilized to implement a hand controller and control algorithm. For this, VME based motion control and interface boards are developed and multi-sensors such as encoder, force/torque sensor, dynamic sensor and artificial skin sensor are partly developed and employed for the grasping control algorithm. In oder to handle uncertainties such as mechanical idleness and backlash, a fuzzy rule based grasping algorithm is also considered and tested with the developed control system.
This paper proposes an IR (infrared) LED (Light Emitting Diode)-based tactile fingertip sensor that can independently measure the normal and tangential force between the hand and an object. The proposed IR LED-based tactile sensor has several advantages over other technologies, including a low price, small size, and good sensitivity. The design of the first prototype is described and some experiments are conducted to show output characteristics of the proposed sensor. Furthemore, the effectiveness of the proposed sensor is demonstrated through anti-slip control in a multifunction myoelectric hand, called the KNU Hand, which includes several novel mechanisms for improved grasping capabilities. The experimental results show that slippage was avoided by simple force control using feedback on the normal and tangential force from the proposed sensor. Thus, grasping force control was achieved without any slippage or damage to the object.
Yussof, Hanafiah;Jaffar, Ahmed;Zahari, Nur Ismarrubie;Ohka, Masahiro
한국산업정보학회논문지
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제17권4호
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pp.9-15
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2012
This paper presents application of a new tactile slippage sensation algorithm in robot hand control system. The optical three-axis tactile sensor is a type of tactile sensor capable of defining normal and shear forces simultaneously. The tactile sensor is mounted on fingertip of robotic hand. Shear force distribution is used to define slippage sensation in the robot hand system. Based on tactile slippage analysis, a new control algorithm was proposed. To improve performance during object handling motions, analysis of slippage direction is conducted. The control algorithm is classified into two phases: grasp-move-release and grasp-twist motions. Detailed explanations of the control algorithm based on the existing robot arm control system are presented. The experiment is conducted using a bottle cap, and the results reveal good performance of the proposed control algorithm to accomplish the proposed object handling motions.
In this paper an anthropomorphic robot hand called SKKU Hand IIl is presented, which has a miniaturized fingertip tactile sensor. The thumb is designed as one part of the palm and multiplies the mobility of the palm. The fingertip tactile sensor, based on polyvinylidene fluoride (PVDF) and pressure variable resistor ink, is physically flexible enough to be deformed into any three-dimensional geometry. In order to detect incipient slip, a PVDF strip is arranged along the direction normal to the surface of the finger of the robot hand. Also, a thin flexible sensor to sense the static force as well as the contact location is fabricated into an arrayed type using pressure variable resistor ink. The driving circuits and the tactile sensing systems for the SKKU Hand II are embedded in the hand. Each driving circuit communicates with others using CAN protocol. SKKU Hand II is manufactured and its feasibility is validated through preliminary experiments.
In this paper, we designed HW / SW interfaces for processing the signals of capacitive sensors like Electric Potential Sensor (EPS) to detect the surrounding electric field disturbance as feature signals in motion recognition systems. We implemented a smart light control system with those interfaces. In the system, the on/off switch and brightness adjustment are controlled by hand gestures using the designed and fabricated interface circuits. PWM (Pulse Width Modulation) signals of the controller with a driver IC are used to drive the LED and to control the brightness and on/off operation. Using the hand-gesture signals obtained through EPS sensors and the interface HW/SW, we can not only construct a gesture instructing system but also accomplish the faster recognition speed by developing dedicated interface hardware including control circuitry. Finally, using the proposed hand-gesture recognition and signal processing methods, the light control module was also designed and implemented. The experimental result shows that the smart light control system can control the LED module properly by accurate motion detection and gesture classification.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.3136-3150
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2015
A vision-based 3D tracking of articulated human hand is one of the major issues in the applications of human computer interactions and understanding the control of robot hand. This paper presents an improved approach for tracking and recovering the 3D position and orientation of a human hand using the Kinect sensor. The basic idea of the proposed method is to solve an optimization problem that minimizes the discrepancy in 3D shape between an actual hand observed by Kinect and a hypothesized 3D hand model. Since each of the 3D hand pose has 23 degrees of freedom, the hand articulation tracking needs computational excessive burden in minimizing the 3D shape discrepancy between an observed hand and a 3D hand model. For this, we first created a 3D hand model which represents the hand with 17 different parts. Secondly, Random Forest classifier was trained on the synthetic depth images generated by animating the developed 3D hand model, which was then used for Haar-like feature-based classification rather than performing per-pixel classification. Classification results were used for estimating the joint positions for the hand skeleton. Through the experiment, we were able to prove that the proposed method showed improvement rates in hand part recognition and a performance of 20-30 fps. The results confirmed its practical use in classifying hand area and successfully tracked and recovered the 3D hand pose in a real time fashion.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권2호
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pp.787-806
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2016
Traditional radio-based gesture recognition approaches usually require the target to carry a device (e.g., an EMG sensor or an accelerometer sensor). However, such requirement cannot be satisfied in many applications. For example, in smart home, users want to control the light on/off by some specific hand gesture, without finding and pressing the button especially in dark area. They will not carry any device in this scenario. To overcome this drawback, in this paper, we propose three algorithms able to recognize the target gesture (mainly the human hand gesture) without carrying any device, based on just Radio Signal Strength Indicator (RSSI). Our platform utilizes only 6 telosB sensor nodes with a very easy deployment. Experiment results show that the successful recognition radio can reach around 80% in our system.
This paper describes the development of an automated, hand-held sensor for the fast assessment of seafood freshness. The sensor developed here combined: an array-based chemical sensor, composed of incrementally different conducting polymer elements deposited on a small chip; a highly sensitive, custom-made electronics for the detection of very small signal changes; precise temperature control of the sensor chamber; and an on-board microcontroller for data collection, storage, automation, and analysis. The instrument was used to successfully test seafood samples with different degree of freshness and spoilage. A linear relationship between microbiological count and e-Nose signal for three different fish fillet was developed. Once the linear relationship is included into the hand-held unit software, the e-Nose signal can be used for assessment of seafood freshness without performing the microbiological count technique.
A control method for a robot hand grasping a object in a partially unknown environment will be proposed, where a proximate sensor detecting the distance between the fingertip and object was used. Particularly, the finger joints were driven servo-pneumatically in this study. Based on the proximate sensor signal the finger motion controller could plan the grasping process divided in three phases ; fast aproach, slow transitional contact and contact force control. That is, the fingertip approached to the object with full speed, until the output signal of the proximate sensor began to change. Within the perating range of the proximate sensor, the finger joint was moved by a state-variable feedback position controller in order to obtain a smooth contact with the object. The contact force of fingertip was then controlled using the blocked-line pressure sensitivity of the flow control servovalve for finger joint control. In this way, the grasping impact could be reduced without reducing the object approaching speed. The performance of the proposed grasping method was experimentally compared with that of a open loop-controlled one.
본 논문은 적외선센서를 이용한 사용자의 손동작 패턴 검출에 관한 연구이다. 사람의 움직임 패턴을 파악하기 위해, 카메라를 이용하여 실시간 영상을 획득하는 방법과, 가속도센서 및 자이로스코프를 이용한 사용자의 모션검출에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이러한 기존의 연구들은 사용자의 모션을 검출하기 위해 고가의 장비와 이를 운용하기 위한 고성능의 모션처리기가 필요하다. 또한 조명이나 피부색, 센서의 정밀도에 따른 모션검출의 한계가 있다. 본 논문은 적외선센서를 이용하여 사용자의 손동작을 간편하게 검출할 수 있는 방법에 대한 연구로써, 적외선센서를 가로.세로 형태로 배치한 기구부와 이를 제어하기 위한 센서보드를 이용하여 사용자의 손동작을 검출한다. 또한 보다 정확한 손동작 검출을 위해 사용자 손동작을 패턴단위로 구분하고, 센서의 감지순서와 감지시간 차이를 이용하여 분류한 손동작 패턴을 매칭시키는 방법을 제안한다. 본 연구의 결과는 이동로봇이나 컴퓨터 어플리케이션을 직접 제어하는 것으로 그 효용성을 검증한다. 컴퓨터 어플리케이션은 웹 기반의 지도 검색 프로그램인 구글어스를 사용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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