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저자정보
Shubhada Santoshi Garnaik (Stony Brook Univ.) Hangil Kang (Stony Brook Univ.) Eugene Y. Pak (Stony Brook Univ.)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2019년 학술대회
발행연도
2019.11
수록면
1,346 - 1,350 (5page)

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The grasp capability of multi fingered robot hands is one of the main parameters required while designing the system. Grasp capability analysis finds the maximum external force and the local contact forces in the three directions for a given multifinger hand system. The grasp of a multi fingered hand on an object must satisfy conditions of static equilibrium, no slippage, and resist disturbance in all directions. A study of the variation the optimized force external and contact forces is presented in the first part of the paper. This study provides a basis for the task planning of force control of robot hands. In the second part of this paper training a system with the data structure obtained by the same robotic system is explored. Machine Learning is used to train the system. The reason for training was to evaluate if we can predict the same outputs with Machine Learning and mechanical equations.
#로봇공학(Robotics) #최적화(Optimization) #기계학습(Machine Learning)

목차

Abstract
1. Introduction
2. Theory and Simulations
3. Results
4. Conclusion
References

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