The paper focuses on Haptic Glove (HG) based control of a Robotic Hand (RH) executing in-hand manipulation. A control algorithm is presented to allow the RH relocate the object held to a goal pose. The motion signals for both the HG and the RH are high dimensional. The RH kinematics is usually different from the HG kinematics. The variability of kinematics of the two devices, added with the incomplete information about the human hand kinematics result in difficulty in direct mapping of the high dimensional motion signal of the HG to the RH. Hence, a method is proposed to estimate the human intent from the high dimensional HG motion signal and reconstruct the signal at the RH to ensure object relocation. It is also shown that the lag in synthesis of the motion signal of the human hand added with the control latency of the RH leads to a requirement of the prediction of the human intent signal. Then, a recurrent neural network (RNN) is proposed to predict the human intent signal ahead of time.


翻译:本文侧重于基于Haptic Glove(HG)的机器人手(HPIC)操作手动操纵控制。 演示了控制算法, 以使RH能够将持有的物体移到一个目标位置。 HG和RH的动作信号都是高维的。 生殖健康运动动力学通常不同于HG动脉学。 两个装置的动能学变异,加上关于人类手动动能学的不完整信息,导致难以直接绘制HG至RH的高维运动信号。 因此, 提议了一种方法, 来估计高维HG运动信号中的人类意图, 并重建RHF的信号, 以确保物体迁移。 还显示, 人类手动作信号与RHT的控制延迟加在一起, 导致需要预测人类意图信号。 然后, 提议一个经常性的神经网络(RNNN) 来提前预测人类意图信号。

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