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Synergy-Based Human Grasp Representations and Semi-Autonomous Control of Prosthetic Hands
Das sichere und stabile Greifen mit humanoiden RoboterhĂ€nden stellt eine groĂe Herausforderung dar. Diese Dissertation befasst sich daher mit der Ableitung von Greifstrategien fĂŒr RoboterhĂ€nde aus der Beobachtung menschlichen Greifens. Dabei liegt der Fokus auf der Betrachtung des gesamten Greifvorgangs. Dieser umfasst zum einen die Hand- und Fingertrajektorien wĂ€hrend des Greifprozesses und zum anderen die Kontaktpunkte sowie den Kraftverlauf zwischen Hand und Objekt vom ersten Kontakt bis zum statisch stabilen Griff. Es werden nichtlineare posturale Synergien und Kraftsynergien menschlicher Griffe vorgestellt, die die Generierung menschenĂ€hnlicher Griffposen und GriffkrĂ€fte erlauben. Weiterhin werden Synergieprimitive als adaptierbare ReprĂ€sentation menschlicher Greifbewegungen entwickelt. Die beschriebenen, vom Menschen gelernten Greifstrategien werden fĂŒr die Steuerung robotischer ProthesenhĂ€nde angewendet. Im Rahmen einer semi-autonomen Steuerung werden menschenĂ€hnliche Greifbewegungen situationsgerecht vorgeschlagen und vom Nutzenden der Prothese ĂŒberwacht