Development of High-Performance Humanoid Prosthetic Hand System
Vložit
- čas přidán 12. 09. 2024
- In this special Merric webinar presentation, we will introduce research achievements from both the hardware and software perspectives for the development of a high-performance humanoid prosthetic hand system. The human hand remains the most challenging organ for robotic systems to mimic in terms of physical performance and grasp control. A robotic prosthetic hand for upper limb amputees must overcome spatial constraints and be able to estimate the user's grasp intention in real-time, unlike conventional robotic hands. Moreover, when the robot provides force or position feedback to the user in the form of sensory information, it ultimately enables a complete replacement of hand functionality. In this seminar, we will discuss 1) a miniature variable transmission module based on cable twisting for robotic prosthetic hands, 2) an EMG-based real-time multi-DOF grasp intention estimation algorithm, and 3) strategies for sensory feedback in robotic prosthetic hands to address these engineering challenges.
54:00 딥러닝 CAEN로 의수로봇 손가락 동작을 추정하셨는데 network 중간에서 data를 획득하면 이후의 feature가 상승하는 부분의 network은 왜 있는 것인지 궁굼합니다.
55:16 줄꼬임의 재료? / 기술이전이나 제품화 고려? / 로봇의 손이이나 그리퍼로도 이용 가능성
58:55 아까 말씀하신 절단환자가 로봇의수를 사용함에 있어서 "Visual 적인 피로도가 크다?" 라는 것이 어떤 의미일지요?
1:00:20 줄꼬임의 경우 줄의 추가적인 꼬임에 대한 변속비 모델링을 진행하신 적이 있는지 궁금합니다
1:01:30 절단사고후 근육 등이 퇴화되어 EMT신호가 희미해진다고 했는데 사고후 특정기간 환자별 실험하신 예나 계획이 있는지요? 현재 기술에서 바람직한 기간이 있는지요?
1:03:02 딥러닝에서 구조가 인코더와 디코더 양쪽을 쓴 이유가 emg와 force와의 관계를 지도학습할 수 있을 만큼 labeling된 데이터가 없기 때문인지 궁금합니다! 사용하신 딥러닝 구조를 데이터의 labeling이 명확하지 않은 경우들에 적용할 수 있을지도 여쭤보고 싶습니다.
1:04:14 의수를 사용하는 동안 무거운 물건을 들 때, 의수 자체의 힘은 만족한다고 하더라도 의수가 신체에 접촉되어 있는 면 (소켓) 의 모양과 형태, 방식에 따라 무거운 물건을 드는 것이 어려울 것 같습니다. 실험 하시면서 소켓에 대한 부분은 따로 고려한 것은 없는지 궁금합니다.
1:06:53 두분 께 공통적으로 질문드리는 내용인데, 뇌파 기반으로 구현하신 동작을 수행하는 방안도 있을까요?
1:09:22 혹시 다른 분야에 응용이 가능한 것은 어떤것이 있나요? 가상현실등.... 입력 수단으로도 가능할까요?
여러가지 노하우가 담긴 두분의 연구성과를 메릭 웨비나를 통해 자세히 발표 해 주셔서 감사합니다.
재밌게 잘 봤습니다. 유익한 강의 감사드립니다.