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World File Search System抓握
假肢手控制视角：从大脑到手
摘要：人类的手是一个复杂而多功能的器官，它使人类能够与环境互动、交流、创造和使用工具。大脑对手的控制是人类认知和行为的一个重要方面，但也是神经科学和工程学面临的一个挑战性问题。本研究的目的是从神经科学的角度回顾手和抓握控制的当前最新技术，重点关注手控制感觉整合背后的大脑机制以及开发可以模仿和与人脑交互的假手的工程意义。大脑通过使用不同的神经通路处理和整合来自视觉、本体感觉和触觉的感觉信息来控制手。可以使用不同的接口（例如肌电图、神经电图和脑电图）来获取用户控制假手的意图。这种和其他感官信息可以通过不同的学习机制来利用，这些机制可以帮助用户适应感官输入或输出的变化，例如强化学习、运动适应和内部模型。本研究总结了手部和抓握控制研究各个方面的主要发现和挑战，并强调了当前方法的差距和局限性。在最后一部分，通过强调需要一种能够弥合大脑和手部之间差距的神经科学方法，提出了手部和抓握控制研究的一些未解决的问题和未来方向。
用一只手抓住多个对象
摘要 - 人手的错综复杂的运动学能够同时抓握和操纵多个对象，这对于诸如对象传递和手持操作等任务必不可少。尽管具有重要意义，但机器人多对象抓握的领域是相对尚未探索的，并且在运动学，动力学和对象配置方面面临着显着的挑战。本文介绍了Multigrasp，这是一种新型的两阶段方法，用于在桌面上使用灵巧的多指机器人手抓住多物体。该过程包括（i）生成pre-grasp提案，以及（ii）执行掌握和提起对象。我们的实验重点主要是双对象抓地力，达到了44.13％的成功率，突出了对新对象配置的适应性和不精确的掌握能力。此外，该框架证明了以推理速度为代价的两个以上对象的潜力。
Omey M. Money
•Omey M.基于仿真的抓紧计划器，用于在复合板上播放过程中启用机器人抓握。IEEE在中国西安的国际机器人与自动化国际会议，2021年5月。https：//doi.org/10.1109/icra48506.2021.9560939
在人类环境中建造智能机器人
安德鲁·米勒（Andrew Miller）和彼得·K·艾伦（Peter K. Allen）。“ graspit！：用于机器人抓握的多功能模拟器”。IEEE机器人技术和自动化杂志，第11期，第4号，2004年12月，第4页，第4页，110-122。110-122。
15.06.2024博士学位第二轮入学（（常规...
●视觉宣传●视觉机器人编程●多代理系统●群机器人技术●形成控制●避免碰撞●自主导航●自主导航●人类机器人协作机器人机器人●抓握和操纵●协作操纵自动水下车辆
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手部运动与几个相互连接的皮质区域的神经活动调制有关，包括初级运动皮质 (M1) 以及背侧和腹侧运动前皮质 (PMd 和 PMv)。局部场电位 (LFP) 提供了神经元放电和突触输入之间的联系。我们目前对对侧和同侧运动过程中 M1、PMd 和 PMv 中的 LFP 如何变化的理解并不完整。为了帮助揭示调制模式的独特特征，我们同时记录了两只用右手或左手执行伸手和抓握动作的恒河猴在这些区域的 LFP。在低频 (≤ 13 Hz) 和 γ 频率下，M1 中观察到最大的效应器依赖性差异。在运动前区域，与手部使用相关的差异仅存在于低频中。PMv 在指令提示期间在低频中表现出最大的增幅，而在运动执行期间表现出最小的效应器依赖性调制。在 PMd 中，δ 振荡在对侧伸手和抓握时较大，β 活动在对侧抓握时增加。相反，β 振荡在 M1 和 PMv 中减少。这些结果表明，虽然 M1 主要表现出效应器特定的 LFP 活动，但运动前区计算更多与效应器无关的任务要求方面，特别是在 PMv 的运动准备和 PMd 的产生过程中。精确手部运动的产生可能依赖于每个皮质区域所含独特神经调节模式中包含的互补信息的组合。因此，整合来自运动前区和 M1 的 LFP 可以提高脑机接口的性能和稳定性。
spirobs：对数螺旋形机器人，用于跨音阶的多功能抓握Zhanchi Wang，1 Nikolaos M. Freris，1,3， *和XI Wei 2，** 1 School
spirobs：对数螺旋形机器人，用于遍及尺度的多功能抓握Zhanchi Wang，1 Nikolaos M. Freris，1,3， *和XI Wei 2，** 1计算机科学技术学院，中国科学技术大学，中国，Hefei，Anhui，Anhui，Prc，Prc，230026。2中国科学技术大学化学与材料科学学院，Hefei，Anhui，Prc，230026 3 Lead Contact *通信：nfr@ustc.edu.cn。 **通信：wxi@ustc.edu.cn。 总结实现具有生物学上可比灵活性和多功能性的软操作器通常需要仔细选择材料和驱动以及其结构，感知和控制的细心设计。 在这里，我们报告了一类新的软机器人（螺纹），该机器人在形态上复制了在自然附属物中观察到的对数螺旋模式（例如，章鱼臂，大象躯干等）。 这允许在不同尺度和快速廉价的制造过程中建立共同的设计原理。 我们进一步提出了一个受章鱼启发的抓斗策略，可以自动适应目标对象的大小和形状。 我们说明了螺旋罗的敏捷性，以及抓紧大小的物体的能力，其大小多于两个以上的数量级，并且自重的260倍。 我们通过另外三种变体演示可伸缩性：微型抓手（MM），一个长时间的操纵器和一系列可以纠结各种物体的螺旋体。 这些附件能够具有显着的运动复杂性，并提供各种重要功能，例如猎物捕获，运动，操纵和防御。2中国科学技术大学化学与材料科学学院，Hefei，Anhui，Prc，230026 3 Lead Contact *通信：nfr@ustc.edu.cn。**通信：wxi@ustc.edu.cn。总结实现具有生物学上可比灵活性和多功能性的软操作器通常需要仔细选择材料和驱动以及其结构，感知和控制的细心设计。在这里，我们报告了一类新的软机器人（螺纹），该机器人在形态上复制了在自然附属物中观察到的对数螺旋模式（例如，章鱼臂，大象躯干等）。这允许在不同尺度和快速廉价的制造过程中建立共同的设计原理。我们进一步提出了一个受章鱼启发的抓斗策略，可以自动适应目标对象的大小和形状。我们说明了螺旋罗的敏捷性，以及抓紧大小的物体的能力，其大小多于两个以上的数量级，并且自重的260倍。我们通过另外三种变体演示可伸缩性：微型抓手（MM），一个长时间的操纵器和一系列可以纠结各种物体的螺旋体。这些附件能够具有显着的运动复杂性，并提供各种重要功能，例如猎物捕获，运动，操纵和防御。关键字柔软的机器人，对数螺旋，多尺度设计，软机器人握把介绍某些动物具有细长，灵活的附属物，范围从海马长度的几厘米和Chameleons的前尾尾巴1,2到超过一米的章鱼臂和大量的off臂和大头臂和大头脑trunks trunk trunks trunks 3，4。通过利用软材料或合规机制5-7，这是设计和构建柔软连续操作器的灵感来源。尽管机器人已经成功地重现了此类机器人系统中的柔性变形，并且在处理脆弱或不规则形状的物体8，安全的人类机器人互动任务9-11，医疗应用12,13等方面表现出了巨大潜力，但生物学示例在脱氧和敏捷性方面仍然超过了特大工程。例如，大象树干可以包裹直径为3厘米的胡萝卜，而它也可以抓住和堆叠300千克的树桩，直径超过直径14。章鱼手臂可以伸出手，并在次秒时间尺度上捕获鱼。
Moveit和Moveit Pro之间的功能比较
Moveit Pro是一个开发人员平台和SDK，其中包含许多用于机器人ARM运动计划，控制，抓握和计算机视觉的高级算法。Moveit Pro可以更快，更可靠地运送生产。MoveIt是ROS生态系统中Moveit Pro最初建立的原始开源框架。
基于感觉运动节律的脑机接口在中风后手部上肢康复中的应用：系统综述
摘要：脑机接口（BCI）在神经康复领域越来越受欢迎，而感觉运动节律（SMR）是一种可以被BCI捕捉和分析的脑振荡节律。先前的综述已经证明了BCI的有效性，但很少详细讨论BCI实验中采用的运动任务，以及反馈是否适合它们。我们重点研究了基于SMR的BCI中采用的运动任务以及相应的反馈，并在PubMed、Embase、Cochrane library、Web of Science和Scopus中搜索了文章，找到了442篇文章。经过一系列筛选，15项随机对照研究符合分析条件。我们发现运动想象（MI）或运动尝试（MA）是基于EEG的BCI试验中常见的实验范式。想象/尝试抓握和伸展手指是最常见的，并且有多关节运动，包括腕关节、肘关节和肩关节。在手抓握和伸展的MI或MA任务中存在各种类型的反馈。本体感觉以多种形式更频繁地使用。矫形器、机器人、外骨骼和功能性电刺激可以辅助瘫痪肢体运动，视觉反馈可以作为主要反馈或组合形式。然而，在恢复过程中，手部恢复存在许多瓶颈问题，例如弛缓性瘫痪或张开手指。在实践中，我们应该主要关注患者的困难，在机器人、FES或其他组合反馈的帮助下，为患者设计一个或多个运动任务，帮助他们完成抓握、手指伸展、拇指对握或其他动作。未来的研究应侧重于神经生理变化和功能改善，并进一步阐述运动功能恢复过程中神经生理的变化。
Clarisonic：解答你的疑问
问：你们如何安装头部？答：调整头部位置，使背面的齿与设备头部的槽相匹配。按下并顺时针旋转。我们建议您安装带有盖子的头部，以便更好地抓握。安装头部后，头部与主机之间通常有 5 毫米的距离：这可确保完美的振动。