Habilidades senso-motoras aplicadas ao desenvolvimento de mãos artificiais robotizadas

• Processo: 00/11321-2
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2002
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2005
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Mecânica - Projetos de Máquinas
• Pesquisador responsável: Glauco Augusto de Paula Caurin
• Beneficiário: Glauco Augusto de Paula Caurin
• Instituição Sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 04/09998-5 - Desenvolvimento de sistemas de sensoriamento tactil para maos roboticas., BP.IC; 03/00508-2 - Aplicacao de hardware in the loop no desenvolvimento de maos artificiais., BP.DR
• Assunto(s): Robótica Membros artificiais Próteses ortopédicas Mão
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Garras | Modelagem Simulacao E Controle | Proteses De Mao | Robotica | Sistemas Multicorpos
• Publicação FAPESP: https://media.fapesp.br/bv/uploads/pdfs/Investindo...pesquisadores_466_316_317.pdf

Resumo

Este trabalho propõe o desenvolvimento de um ambiente de simulação e testes para próteses mecatrônicas da mão humana e também para garras antropomórficas de robôs. Propõe-se o desenvolvimento de um ambiente de arquitetura aberta e flexível permitindo a implementação de novos e diferentes conceitos de integração e cooperação entre o ser humano e máquinas inteligentes. O sistema será concebido para atender especialmente a pesquisa de habilidades senso-motoras. Assim, os esforços estarão concentrados na modelagem dinâmica da mão humana utilizando simulações por computador e na reprodução, verificação e validação simultânea das características funcionais deste modelo em diferentes arquiteturas dedos artificiais com habilidades senso-motoras similares as de uma mão humana. É importante frisar, que o ambiente computacional e o ambiente experimental propostos não funcionam apenas separados, mas também em conjunto e ao mesmo tempo (hardware-in-the-Ioop). Com esta estratégia, viabiliza-se um número maior de experimentos reduzindo o investimento em hardware. Em longo prazo, projetos como este viabilizarão uma mão artificial a manipular objetos comandados pelo ser humano. Esta proposta propõe a implementação de parte das tecnologias necessárias para alcançar esta meta. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

PEDRO, LEONARDO M.; BELINI, VALDINEI L.; CAURIN, GLAUCO A. P.. Learning how to grasp based on neural network retraining. ADVANCED ROBOTICS, v. 27, n. 10, p. 785-797, JUL 1 2013. (00/11321-2, 06/06597-5)