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Les robots acquièrent des ajustements de mouvement humain pour éviter le glissement des objets.
Contrairement aux méthodes traditionnelles qui se concentrent sur le renforcement de la prise, cette approche ajuste les mouvements du robot pour prévenir le glissement des objets en fonction de leur comportement prévisible.
Inspiré par la manière dont les humains manipulent des objets, le système utilise des modèles internes pour anticiper les sensations tactiles et adapter ses actions, permettant ainsi une manipulation plus fine et une réduction des risques de rupture.
Cette innovation représente une avancée significative dans le domaine de la robotique, offrant une alternative efficace lorsque l’augmentation de la force de prise n’est pas praticable.
Les chercheurs prévoient d’améliorer encore ce système pour qu’il soit déployé dans des environnements en temps réel.
À l’avenir, ils envisagent d’intégrer des algorithmes de vision par ordinateur pour enrichir les capacités de manipulation des robots, tout en travaillant sur la transparence et la compréhension des décisions des robots par les humains.