research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
PNEUMATIC ACTUATION AND FUZZY CONTROL OF ROBOTICS HAND
التشغيل والسيطرة لزراع انسان ألي

Author: Ra'ad Kadim Mohamed رعد كاظم محمد
Journal: Al-Qadisiyah Journal for Engineering Sciences مجلة القادسية للعلوم الهندسية ISSN: 19984456 Year: 2010 Volume: 3 Issue: 4 Pages: 425-437
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

In this research a robotic hand is proposed and controlled by simulation with fuzzy control technology, and that’s in order to mimics the catching way of a human hand. The aim of this idea is to accomplish a dangers works that human person cannot or it is difficult to do it. The actuator that is used to provide the hand motion and grasping force is the proposed Pneumatic actuator associated with the artificial hand. Three case studies are established to indicate the ability of the control technique to achieve the requirements of catching. No phalanxes are observed in this hand

في هذا البحث تم اقتراح يد انسان الي وتم التحكم بها من خلال المحاكات باستخدام تقنية السيطرة الضبابية, وذلك من اجل محاكاة طريقة المسك لليد البشرية. الهدف من هذه الفكرة هو لانجاز الاعمال الخطرة التي لايمكن للانسان ان يقوم بها او من الصعوبة ان ينجزها. المشغل المستخدم لتحريك اليد وتوليد قوة المسك هو مشغل هوائي يكون مرافق لليد الاصطناعية. تم عمل ثلاثة دراسات حالة لإثبات امكانية تقنية السيطرة لتحقيق متطلبات المسك. لا توجد اية سلاميات في هذه اليد.


Article
SLIP DETECTION FOR A SPECIFIC DESIGN OF FINGERTIP IN MULTI-DIRECTION UNDER DIFFERENT LOAD CONDITIONS

Authors: Hayder Ahmed Abdulrazzaq --- Ihsan Abdulhussein Baqer --- Mauwafak Ali Tawfik
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2019 Volume: 23 Issue: 1 Pages: 103-116
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, a novel design of robotic fingertip has been proposed to detect slippage between the robotic fingertip and the grasped object in multi-direction under different types of loads (static and dynamic loads). The detection process is based on the monitoring of variation in the normal to the tangential component of contact force ratios. The fingertip is composed of a compression springs and a conventional force sensors that are mounted to be able to measure the contact force components continuously. A mathematical model has been derived relative to a proposed design with the help of Matlab-Simulink program. Furthermore, the robotic hand mechanism contains the flexible parts to adapt the grasping force during the slippage occurrence period in spite of the hand actuator is in a stopped status. The grasped object is designed in a cube shape with two unbalance DC motors to generate an excitation that is used as an external dynamic load. The experimental results revealed that the proposed design for detecting slippage in multi-direction is feasible and effective for improving the stability of the grasping process.


Article
ANALYSIS AND IMPLEMENTATION OF BRAIN WAVES FEATURE EXTRACTION AND CLASSIFICATION TO CONTROL ROBOTIC HAND
تحليل وتنفيذ و استخراج وتصنيف موجات الدماغ لسيطرة روبوتية اليد

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, feature extraction methods such as time domain, frequency domain and spatial domainwere investigated. Where Mean Absolute Value (MAV), Integrated Absolute Value (IAV), Zero Crossing (ZC), RootMean Square (RMS), Waveform Length (WL) and Slope Sign Change (SSC) are the used time domain features.Autoregressive Feature (AR) is the frequency domain feature and the spatial domain feature is the CommonSpatial Patterns (CSP). Channel selection algorithm was proposed for dimensionality reduction using Matlab code.Results of the above algorithm were compared with Matlab library of Principle Component Analysis (PCA). Theextracted feature vectors were fed into Support Vector Machine with Radial Basis Function kernel (SVM-RBF) totrain the classifier. The pair of algorithms (feature extraction plus dimensionality reduction) that owned the lowestclassification error rate were used to control a Humanoid Robotic Hand (HRH) in offline mode. EEG dataset of twoclasses and three bipolar channels was used. Results showed that CSP features achieved the lowest classificationerror rate for both dimensionality reduction techniques with 2.14%. Results recommends to use (CSP plus channelselection algorithm) over (PCA plus PCA) since the former owned lowest classification processing time of 8.2s over8.5s for the later.

في هذه الورقة، تم استخلاص خاصية كل من مجال الوقت ومجال التردد والمجال المكاني واستقصائها. حيث وجد ان متوسط القيمة المطلقة (MAV)، القيمة المطلقة المتكاملة (IAV)، وقيمة الصفر المتقاطع (ZC)، الجذر متوسط مربع (RMS)، طول الموجي (WL) و علامة المنحدر المتغير (SSC) هي ميزات المجال الزمني المستخدمة. وان ميزة التراجع التلقائي (AR) هي ميزة مجال التردد وميزة المجال المكاني وهي الأنماط المكانية الشائعة (CSP). بالنسبة للقناة الخوارزمية تم اختيارها للحد من الأبعاد باستخدام التعليمات البرمجية Matlab. تمت مقارنة نتائج الخوارزمية المذكورة أعلاه مع مكتبة المعمل الرياضي Matlab لتحليل المكون الرئيسي (PCA). تم تغذية ناقلات المستخرجة في دعم آلة ناقلات مع نواة وظيفة أساس شعاعي (SVM-RBF) من اجل اختبار المصنف. زوج من الخوارزميات (ميزة الاستخراج اضافة إلى الحد من الأبعاد) التي تمتلك أدنى معدل خطأ للتصنيف المستخدمة للتحكم في اليد الروبوتية Humanoid (HRH) في حالة وضع عدم الاتصال. مجموعة بيانات تخطيط كهربية الدماغ تم استخدام اثنين من الطبقات وثلاث قنوات ثنائية القطب. وأظهرت النتائج أن ميزات CSP حققت أدنى تصنيف لمعدل الخطأ لكل من البعدين المختزلين ا على حد سواء مع 2.14٪. توصي النتائج باستخدام (CSP بالإضافة إلى قناة اختيار خوارزمية) على ([بكا] زائد [بكا]) بما أنّ السابقة يملك تصنيف [لوور] معالجة وقت من 8.2s على 8.5s في وقت لاحق.

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

English (3)


Year
From To Submit

2019 (1)

2018 (1)

2010 (1)