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Morphological Optimization of Prosthesis' Finger for Precision Grasping

机译：用于精密抓取的假体手指的形态学优化

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In this paper, we present the morphological optimization of our tendon driven under-actuated robotic hand prosthesis' finger, to improve precision grasping. The optimization process is performed with a black box optimizer that considers simultaneously kinematic and dynamic constraints. The kinematic is computed with the Denhavit-Hartenberg parameterization modified by Khalil and Kleinfinger and the dynamic is computed from the virtual displacements and the virtual works. All these constraints are considered as a fitness function to evaluate the best morphological configuration of the finger. This approach gives a way to introduce and improve soft and flexible considerations for the grasping robots such as hands and grippers. Theoretical and experimental results show that flexible links combined with morphological optimization, lead in more precise grasping. The results of the optimization, show us an important improvement related to size, torque and consequently energy consumption.
机译：在本文中，我们介绍了我们肌腱驱动的机器人假体'手指的形态优化，提高精密抓取。 使用黑色盒子优化器进行优化过程，该优化器同时考虑运动和动态约束。 使用Khalil和Kleinfinger修改的Denhavit-Hartenberg参数化计算了运动，并且从虚拟位移和虚拟工作中计算动态。 所有这些约束被认为是评估手指的最佳形态配置的健身功能。 这种方法可以为掌握机器人提供和改善手和夹具等掌握机器人的柔软和灵活的考虑方法。 理论和实验结果表明，柔性环节与形态学优化相结合，更精确地抓住。 优化的结果，向我们展示了与尺寸，扭矩和因此能量消耗相关的重要改进。

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