#905-0024-000
Наша цена: $ 1,416.60

. Компонен.

Нажмите здесь, чтобы перейти к другим ценам!

• Обзор
• Технические характеристики
• Комплект поставки
• Сравнить
• OpenSoftware
• Видео
• Набор рамок

Обзор:

OpenMANIPULATOR-X (RM-X52-TNM) с поддержкой ROS — это полностью открытая роботизированная платформа, состоящая из OpenSoftware, OpenHardware и OpenCR (встроенная плата).

• Компактный робот с открытым исходным кодом на базе ROS
• Имеет большую грузоподъемность, так как применяется модель DYNAMIXEL XM-430.
• Простота использования с ПК или мобильной платформой, такой как TB3 Waffle Pi.
• Предоставляет исходный код и среду разработки, которые помогут вам сразу же использовать его с TB3 Waffle Pi
.
• Вы можете свободно выбирать и использовать либо ПК, либо контроллер, т.е. OpenCR.
• Предоставляет разнообразное программное обеспечение с открытым исходным кодом, а также трехмерные чертежи и данные САПР для исследований и разработок.

OpenMANIPULATOR-X RM-X52-TNM — это открытая аппаратно-ориентированная платформа. Большинство компонентов загружаются в виде файлов STL, чтобы пользователи могли легко распечатать их на 3D-принтере. Это также позволяет пользователям изменять длину ссылок или дизайн робота для своих целей. OpenMANIPULATOR-X RM-X52-TNM изготовлен из серии DYNAMIXEL-X, которая используется в TurtleBot 3.

Различные приложения

Компоненты упаковки

• 5x XM430-W350-T
• Эксклюзивный набор пластиковых рамок
• 2x FR12-h201K
• 1x FR12-h204K
• 1x FR12-S101K
• 2x FR12-S102K
• 3 комплекта HN12-I101
• 5x Набор кабелей робота X3P (по длине)
• Набор болтов и гаек
• 2 типа x 2 Резиновые накладки (на кончики пальцев)
• Крестовая отвертка

*Эти элементы НЕ включены:

• Источник питания: SMPS 12 В, 5 А
• Контроллер: OpenCR или ПК
• Интерфейс: U2D2
• Базовая пластина-02

Приобретайте отдельно.

Технические характеристики:

Технические характеристики OpenMANIPULATOR-X
Название модели	РМ-Х52
Привод	СМ430-В350-Т
Источник питания (продается отдельно)	12 В
Свобода степени	5 (4DOF + 1DOF захват)
Полезная нагрузка	500 г
Об/мин (соединение)	46 об/мин
Масса (в сборе)	0,70 кг (1,54 фунта)
Длина	380 мм (14,9 дюйма)
Ход захвата	20~75 мм (0,79~2,95 дюйма)
Интерфейс	Многоточечная шина уровня TTL
Программное обеспечение	РОС. DYNAMIXEL SDK, Arduino, обработка
Контроллер (продается отдельно)	ПК, OpenCR

Размеры

Зона охвата и занимаемая площадь

Комплектация:

Сравните:

	Опенманипулятор	Промышленный	Конкурент
РОС(беседка, мовелт!)	○	△	х
Arduino IDE	○	х	△
Управление положением	○	○	○
Контроль тока	○	△	х
Сменный рабочий орган	○	○	○
Расширяемый степеней свободы	○	х	х
Совместимость с мобильной платформой	○	△	△
Кинематика	○	х	х
Контроллер двигателя	○	х	х
Траектория	○	△	х
Самовывоз	○	○	○
Телеуправление	○	○	○
Приложение камеры	○	○	○

OpenSoftware:

OpenMANIPULATOR-X RM-X52-TNM основаны на ROS и OpenSource. Официальная аппаратная платформа ROS, серия TurtleBot поддерживает «TurtleBot Arm». OpenMANIPULATOR-X RM-X52-TNM имеет полную аппаратную совместимость с TurtleBot3​. Пользователи также могут более легко управлять им, связав его с MoveIt! упаковка. Даже если у вас нет настоящего робота, вы можете управлять им в симуляторе Gazebo​.

ВИДЕО:

Robotis Open Manipulator 01: цепь

robotis openmanipulator 18:

Этот продукт представляет собой набор фреймов, который может создать OpenManipulator-X на базе X430.

Вы можете собрать OpenManipulator (4 DOF Arm + 1 DOF Gripper), который аналогичен OpenManipulator-X (RM-X52-TNM).

DYNAMIXEL X430 не входит в комплект, поэтому вы можете выбрать подходящую модель DYNAMIXEL с учетом полезной нагрузки.

Xh530, XM430 и XL430 совместимы с этой рамой и могут быть смешаны.

Вы можете сделать OpenManipulator-X с желаемыми характеристиками и закрепить его на базовой плате-02 или прикрепить к TB3 Waffle Pi.

Компоненты упаковки:

• Эксклюзивный набор пластиковых рамок
• 2x FR12-h201K
• 1x FR12-h204K
• 1x FR12-S101K
• 2x FR12-S102K
• 3 комплекта HN12-I101
• 5x Набор кабелей робота X3P (по длине)
• 1x Набор болтов и гаек
• 2 типа x 2 Резиновые накладки (на кончики пальцев)
• 1 крестообразная отвертка
• 3 шестигранных ключа (по типу)

Осторожно:

• DYNAMIXEL, источник питания и контроллер не включены. Пожалуйста, приобретайте отдельно.
• При выборе модели DYNAMIXEL X430 подходящую модель следует выбирать с учетом метод связи и спецификация цели (полезная нагрузка)
• XL430 Конфигурация с одной моделью не рекомендуется, так как может не хватить мощности.
• При смешивании XL430 с XH/XM430 они (XH/XM430) должны иметь модель связи TTL.
• При использовании серии Xh530-V (модель на 24 В) необходимо настроить OpenManipulator как одну модель на 24 В.
Серия
• AX/MX, серия X540 и серия PRO не могут использоваться.
• Руководство по сборке не входит в комплект поставки, но вы можете бесплатно скачать PDF-файл в Интернете. (См. ссылку ниже)

Комплект поставки:

Примечания к ценам:

• Цены и доступность продукта могут быть изменены без предварительного уведомления.

Robotis Products

Robotis Openmanipulator-X

Robotis OpenMipulator-X RM-X52-TNM

#905-0024-000
Наша цена: $ 1,416.6138 #905-0024-000
. X Frame Set (RM-X52)

#905-0023-000
Наша цена: $273,70

Недорогой экзоскелетный манипулятор, использующий двунаправленные трибоэлектрические датчики, усовершенствованную сенсорную систему с несколькими степенями свободы

. 2021 11 мая; 12 (1): 2692.

doi: 10.1038/s41467-021-23020-3.

Минглу Чжу ^{1 2 3 4} , Чжунда Сунь ^{1 2 3 4} , Тао Чен ⁵ , Чэнкуо Ли ^{6 7 8 9 10}

Принадлежности

• ¹ Факультет электротехники и вычислительной техники, Национальный университет Сингапура, Сингапур, 117576, Сингапур.
• ² Научно-исследовательский институт Сучжоу Национального университета Сингапура (NUSRI), Индустриальный парк Сучжоу, Сучжоу, 215123, Китай.
• ³ Совместная лаборатория Сингапурского института производственных технологий и Национального университета Сингапура (SIMTech-NUS) по гибкой гибридной электронике большой площади, Национальный университет Сингапура, Сингапур, 117576, Сингапур.
• ⁴ Центр датчиков и МЭМС, Национальный университет Сингапура, Сингапур, 117576, Сингапур.
• ⁵ Ключевая лаборатория передовой робототехники провинции Цзянсу, Школа механики и электротехники, Университет Сучжоу, Сучжоу, 215123, Китай. [email protected].
• ⁶ Факультет электротехники и вычислительной техники, Национальный университет Сингапура, Сингапур, 117576, Сингапур. [email protected].
• ⁷ Научно-исследовательский институт Сучжоу Национального университета Сингапура (NUSRI), Индустриальный парк Сучжоу, Сучжоу, 215123, Китай. [email protected].
• ⁸ Совместная лаборатория Сингапурского института производственных технологий и Национального университета Сингапура (SIMTech-NUS) по гибкой гибридной электронике большой площади, Национальный университет Сингапура, Сингапур, 117576, Сингапур. [email protected].
• ⁹ Центр датчиков и МЭМС, Национальный университет Сингапура, Сингапур, 117576, Сингапур. [email protected].
• ¹⁰ Аспирантура NUS – Программа интегративных наук и инженерии (ISEP), Национальный университет Сингапура, Сингапур, 119077, Сингапур. [email protected].

• PMID: 33976216
• PMCID: PMC8113469
• DOI: 10. 1038/с41467-021-23020-3

Бесплатная статья ЧВК

Минлу Чжу и др. Нац коммун. 2021 .

Бесплатная статья ЧВК

. 2021 11 мая; 12 (1): 2692.

doi: 10.1038/s41467-021-23020-3.

Авторы

Минлу Чжу ^{1 2 3 4} , Чжунда Сун ^{1 2 3 4} , Тао Чен ⁵ , Чэнкуо Ли ^{6 7 8 9 10}

Принадлежности

• ¹ Факультет электротехники и вычислительной техники, Национальный университет Сингапура, Сингапур, 117576, Сингапур.
• ² Научно-исследовательский институт Сучжоу Национального университета Сингапура (NUSRI), Индустриальный парк Сучжоу, Сучжоу, 215123, Китай.
• ³ Совместная лаборатория Сингапурского института производственных технологий и Национального университета Сингапура (SIMTech-NUS) по гибкой гибридной электронике большой площади, Национальный университет Сингапура, Сингапур, 117576, Сингапур.
• ⁴ Центр датчиков и МЭМС, Национальный университет Сингапура, Сингапур, 117576, Сингапур.
• ⁵ Ключевая лаборатория передовой робототехники провинции Цзянсу, Школа механики и электротехники, Университет Сучжоу, Сучжоу, 215123, Китай. [email protected].
• ⁶ Факультет электротехники и вычислительной техники, Национальный университет Сингапура, Сингапур, 117576, Сингапур. [email protected].
• ⁷ Научно-исследовательский институт Сучжоу Национального университета Сингапура (NUSRI), Индустриальный парк Сучжоу, Сучжоу, 215123, Китай. [email protected].
• ⁸ Совместная лаборатория Сингапурского института производственных технологий и Национального университета Сингапура (SIMTech-NUS) по гибкой гибридной электронике большой площади, Национальный университет Сингапура, Сингапур, 117576, Сингапур. [email protected].
• ⁹ Центр датчиков и МЭМС, Национальный университет Сингапура, Сингапур, 117576, Сингапур. [email protected].
• ¹⁰ Аспирантура NUS – Программа интегративных наук и инженерии (ISEP), Национальный университет Сингапура, Сингапур, 119077, Сингапур. [email protected].

• PMID: 33976216
• PMCID: PMC8113469
• DOI: 10.1038/с41467-021-23020-3

Абстрактный

Быстрое развитие робототехники и технологий виртуальной реальности повышает требования к более совершенным человеко-машинным интерфейсам для достижения эффективного параллельного управления. Экзоскелет как вспомогательное носимое устройство обычно требует огромных затрат и сложной обработки данных для отслеживания многомерных движений человека. В качестве альтернативы мы предлагаем трибоэлектрический двунаправленный датчик в качестве универсального и экономичного решения индивидуального экзоскелета для мониторинга всех подвижных суставов верхних конечностей человека с низким энергопотреблением. Соответствующие движения, в том числе два поворота плеча, скручивание запястья и сгибательные движения, обнаруживаются и используются для управления виртуальным персонажем и роботизированной рукой в ​​режиме реального времени. Благодаря структурной согласованности между экзоскелетом и человеческим телом дальнейший кинетический анализ предлагает дополнительные физические параметры без введения других типов датчиков. Эта сенсорная система экзоскелета демонстрирует большой потенциал в качестве экономичного и продвинутого человеко-машинного интерфейса для поддержки манипуляций как в реальном, так и в виртуальном мире, включая приложения для роботизированной автоматизации, здравоохранения и обучения.

Заявление о конфликте интересов

М.З., З.С. и К.Л. являются изобретателями по заявке на патент (ожидающая рассмотрения, Ref: 2021-019), поданной Национальным университетом Сингапура, которая касается экзоскелетного манипулятора с сенсорной системой с двунаправленными трибоэлектрическими датчиками. Оставшийся автор заявляет об отсутствии конкурирующих интересов.

Цифры

Рис. 1. Трибоэлектрический двунаправленный экзоскелет со встроенным датчиком…

Рис. 1. Трибоэлектрическая двунаправленная (TBD) экзоскелетная система со встроенным датчиком.

a Схема сенсорной системы экзоскелета для…

a Схема сенсорной системы экзоскелета для реализации манипуляций в виртуальном пространстве и робототехники. b Принцип работы датчика TBD. c Ключевые функции для достижения многомерного определения движения верхней конечности, (i) базовое измерение двунаправленного вращения, (ii) определение двунаправленного вращения с двумя степенями свободы (DOF), (iii) двунаправленное обнаружение скручивающего движения запястья и (iv) двунаправленное определение линейного движения для сгибания пальцев. Фото: Минглу Чжу, Национальный университет Сингапура.

Рис. 2. Характеристика и оптимизация трибоэлектрических…

Рис. 2. Характеристика и оптимизация трибоэлектрических двунаправленных (TBD) датчиков.

a Конфигурация сборки…

a Конфигурация узла экзоскелетной сенсорной системы, с ротационным трибоэлектрическим двунаправленным датчиком спины (RTBD-B), ротационным трибоэлектрическим двунаправленным датчиком плеча (RTBD-S), вращательным трибоэлектрическим двунаправленным коленчатым датчиком (RTBD-E) , ротационный трибоэлектрический двунаправленный датчик запястья (RTBD-W) и линейный трибоэлектрический двунаправленный пальцевой датчик (LTBD-F). b (i) Конфигурация решетки различной ширины (1, 3, 5 и 7 мм) с постоянным шагом 3 мм для датчика вращения TBD (RTBD), (ii) измерение трибоэлектрических выходных сигналов от вращения скорость от 10 оборотов в минуту (об/мин) до 300 об/мин и (iii) увеличенные формы сигналов 10 об/мин и 300 об/мин. c (i) Конфигурация переменного расстояния (1, 2 и 3 мм) с постоянной шириной 3 мм для датчика RTBD, (ii) измерение трибоэлектрических выходных сигналов от скорости вращения от 10 до 300 об/мин, и (iii) увеличенные формы сигналов 10 об/мин и 200 об/мин. d Конфигурация и измеренные трибоэлектрические выходные сигналы для линейного датчика TBD (LTBD) с варьируемым шагом при изгибе пальца на 90°. e Задержка срабатывания переключателя (зазор 1,5 мм) при смене направления вращения. Вставленный график представляет собой увеличенную форму волны 10  об/мин, и указано время пиковых напряжений сигналов разъединения (1) и контакта (2). f Измеренные сигналы для двунаправленного вращения с решеткой четырех различных размеров (1, 3, 5 и 7  мм).

Рис. 3. Обработка сигналов и демонстрация в…

Рис. 3. Обработка сигналов и демонстрация в виртуальном пространстве.

a Блок-схема трибоэлектрического сигнала…

a Блок-схема трибоэлектрической обработки сигналов для манипулирования в виртуальном пространстве. б Примеры исходных трибоэлектрических сигналов после схемы предобработки. c Демонстрация управляющего виртуального характера: (i) управляемые движения и активированные датчики с ограничениями диапазонов движения для вращательного трибоэлектрического двунаправленного датчика спины (RTBD-B), вращательного трибоэлектрического двунаправленного датчика плеча (RTBD-S), вращательный трибоэлектрический двунаправленный локтевой датчик (RTBD-E), ротационный трибоэлектрический двунаправленный датчик запястья (RTBD-W) и линейный трибоэлектрический двунаправленный пальцевой датчик (LTBD-F) и (ii) сигналы в реальном времени во время манипуляции, выходные каналы BF, BB, SF, SB, EF, EB, WF, WB, FF, FB – повороты вперед (по часовой стрелке) и назад (против часовой стрелки) датчика RTBD-B, датчика RTBD-S, датчик RTBD-E, датчик RTBD-W и датчик LTBD-F, т. е. BF для прямого вращения RTBD-B. Фото: Минглу Чжу, Национальный университет Сингапура.

Рис. 4. Обработка сигналов и демонстрация в…

Рис. 4. Обработка сигналов и демонстрация в роботизированном управлении.

a Блок-схема трибоэлектрического сигнала…

a Блок-схема обработки трибоэлектрических сигналов для манипулирования роботизированными руками и фотография сенсорной системы экзоскелета (правая рука) с ротационным трибоэлектрическим двунаправленным датчиком спины (РТБД-Б), ротационным трибоэлектрическим двунаправленным датчиком плеча (РТБД-С) ), вращательный трибоэлектрический двунаправленный локтевой датчик (RTBD-E), вращательный трибоэлектрический двунаправленный датчик запястья (RTBD-W) и линейный трибоэлектрический двунаправленный пальцевой датчик (LTBD-F). b Демонстрация совместной работы двух роботов-манипуляторов для захвата куба и помещения его в коробку, (i) блок-схема движений и активированной руки и датчиков. (ii) сигналы в реальном времени во время манипуляции, каналы BF, BB, SF, SB, EF, EB, WF, WB, FF и FB представляют собой вращение вперед (по часовой стрелке) и назад (против часовой стрелки) Датчик RTBD-B, датчик RTBD-S, датчик RTBD-E, датчик RTBD-W и датчик LTBD-F. Фото: Минглу Чжу, Национальный университет Сингапура.

Рис. 5. Демонстрация программы обучения настольному теннису…

Рис. 5. Демонстрация программы обучения настольному теннису для одновременного мониторинга нескольких сигналов датчиков.

и…

Рис. 5. Демонстрация программы обучения игре в пинг-понг для одновременного мониторинга нескольких сигналов датчиков.

a Иллюстрации четырех ударных движений в игре в пинг-понг: (i) удар справа, (ii) левое боковое вращение, (iii) правое боковое вращение и (iv) удар. b Основные активируемые датчики на экзоскелете для соответствующих ударов, направление вращения каждого датчика отмечено красной стрелкой. c Сигналы в реальном времени, генерируемые четырьмя ударами, каналы BF, BB, SF, SB, EF, EB, WF, WB, FF и FB представляют собой прямое (по часовой стрелке) и обратное (против часовой стрелки) вращение ротационный трибоэлектрический двунаправленный задний датчик (RTBD-B), вращательный трибоэлектрический двунаправленный плечевой датчик (RTBD-S), ротационный трибоэлектрический двунаправленный коленчатый датчик (RTBD-E), вращательный трибоэлектрический двунаправленный датчик запястья (RTBD-W) и линейный трибоэлектрический двунаправленный пальцевый датчик (LTBD-F).

Рис. 6. Оценка силы с помощью кинетического анализа…

Рис. 6. Оценка силы с кинетическим анализом сенсорной информации от вращательного трибоэлектрического двунаправленного сигнала (RTBD)…

a (i) Схемы и (ii) генерируемые сигналы от вращательного трибоэлектрического датчика двунаправленного плеча (RTBD-S) и вращательного трибоэлектрического двунаправленного коленчатого датчика (RTBD-E) во время штамповки каналов BF, BB, SF, SB, EF, EB, WF, WB, FF и FB представляют собой вращение вперед (по часовой стрелке) и назад (против часовой стрелки) ротационного трибоэлектрического двунаправленного заднего датчика (RTBD-B), ротационного трибоэлектрического двунаправленного плеча (RTBD-B). S), вращательный трибоэлектрический двунаправленный локтевой датчик (RTBD-E), ротационный трибоэлектрический двунаправленный датчик запястья (RTBD-W) и линейный трибоэлектрический двунаправленный пальцевой датчик (LTBD-F). L1 и L2 представляют собой длину плеча и предплечья, α, β и γ представляют собой углы между плечом и средней линией, предплечьем и средней линией, а также между предплечьем и плечом. b (i) схемы и (ii) данные измерений соотношения между тремя углами и положением кулака. c Сравнение между измеренным положением и положением, рассчитанным по сенсорной информации. d Расчетная мгновенная линейная скорость кулака в зависимости от изменяющегося угла α для заданных скоростей вращения 10, 50, 100 и 200 оборотов в минуту (об/мин). e Расчетная сила удара, действующая на цель в зависимости от изменения скорости кулака и времени остановки, масса руки участника составляет ~5,5 кг. f Расчетная сила удара кулаком, действующая на цель при изменении угла α для определенной скорости вращения, фактический эффективный диапазон движения кулака заштрихован. г Демонстрация оценки силы пробивки по данным измерения вращения от датчиков RTBD в виртуальном пространстве, (i) процесс определения уровня виртуального удара на основе информации о измерении вращения, (ii) легкий удар и тяжелый удар демонстрации. Фото: Минглу Чжу, Национальный университет Сингапура.

См. это изображение и информацию об авторских правах в PMC

Похожие статьи

• Изменение межсуставной координации верхних конечностей у здоровых людей путем тренировки с роботизированным экзоскелетом.

  Пройетти Т., Гигон Э., Роби-Брами А., Жаррассе Н. Проетти Т. и др. J Neuroeng Rehabil. 2017 12 июня; 14 (1): 55. doi: 10.1186/s12984-017-0254-x. J Neuroeng Rehabil. 2017. PMID: 28606179Бесплатная статья ЧВК.

• Дизайн реабилитационного экзоскелета верхней конечности с 6 степенями свободы с параллельными активируемыми суставами.

  Чен Ю, Ли Г, Чжу Ю, Чжао Дж, Цай Х. Чен Ю и др. Биомед Матер Инж. 2014;24(6):2527-35. DOI: 10.3233/BME-141067. Биомед Матер Инж. 2014. PMID: 25226954

• Гравитационная компенсация экзоскелета верхней конечности.

  Мубарак С., Фам М.Т., Моро Р., Редарс Т. Мубарак С. и соавт. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2010;2010:4489-93. doi: 10.1109/IEMBS.2010.5626036. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2010. PMID: 21095778

• Применение сигналов ЭМГ для управления роботами-экзоскелетами.

  Флейшер К., Веге А., Кондак К., Хоммель Г. Флейшер С. и соавт. Биомед Тех (Берл). 2006 декабрь; 51 (5-6): 314-9. doi: 10.1515/BMT.2006.063. Биомед Тех (Берл). 2006. PMID: 17155866 Обзор.

• Обзор методов достижения движения верхней конечности после травмы спинного мозга с помощью гибридной мышечной стимуляции и роботизированной помощи.

  Дункельбергер Н., Ширер Э.М., О’Мэлли М.К. Дункельбергер Н. и соавт. Опыт Нейрол. 2020 июнь;328:113274. doi: 10.1016/j.expneurol.2020.113274. Epub 2020 5 марта. Опыт Нейрол. 2020. PMID: 32145251 Обзор.

Посмотреть все похожие статьи

Цитируется

• Прогресс передовых устройств и систем Интернета вещей как вспомогательных технологий для умных домов и здравоохранения.

  Ши Кью, Ян Ю, Сунь Зи, Ли К. Ши Кью и др. ACS Mater Au. 7 апреля 2022 г .; 2 (4): 394–435. doi: 10.1021/acsmaterialsau.2c00001. Электронная коллекция 2022 13 июля. ACS Mater Au. 2022. PMID: 36855708 Бесплатная статья ЧВК. Обзор.

• На пути к цифровому двойнику следующего поколения в робототехнике: тенденции, масштабы, проблемы и будущее.

  Мазумдер А., Сахед М.Ф., Тасним З., Дас П., Бадал Ф.Р., Али М.Ф., Ахамед М.Х., Абхи С.Х., Саркер С.К., Дас С.К., Хасан М.М., Ислам М.М., Ислам М.Р. Мазумдер А. и соавт. Гелион. 2023 9 февраля; 9 (2): e13359. doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e13359. Электронная коллекция 2023 февраль. Гелион. 2023. PMID: 36825188 Бесплатная статья ЧВК. Обзор.

• Спектроскопия с улучшенной поверхностью, дополненная машинным обучением, на пути к молекулярной диагностике следующего поколения.

  Чжоу Х., Сюй Л., Рен З., Чжу Дж., Ли К. Чжоу Х и др. Наномасштаб Adv. 2022 7 ноября; 5 (3): 538-570. дои: 10.1039/d2na00608a. Электронная коллекция 2023 31 января. Наномасштаб Adv. 2022. PMID: 36756499 Бесплатная статья ЧВК. Обзор.

• Анатомически сконструированные трибоэлектрические браслеты с адаптивным ускоренным обучением для человеко-машинных интерфейсов.

  Фанг Х., Ван Л., Фу З., Сюй Л., Го В., Хуан Дж., Ван З.Л., Ву Х. Фанг Х и др. Adv Sci (Вейн). 2023 Февраль;10(6):e2205960. doi: 10.1002/advs.202205960. Epub 2023 22 января. Adv Sci (Вейн). 2023. PMID: 36683215 Бесплатная статья ЧВК.

• Гибкие и растягиваемые датчики и приводы на основе углерода для мягких роботов.

  Чжоу С, Цао В. Чжоу С и др. Наноматериалы (Базель). 2023 12 января; 13 (2): 316. doi: 10.3390/nano13020316. Наноматериалы (Базель). 2023. PMID: 36678069 Бесплатная статья ЧВК. Обзор.

Просмотреть все статьи “Цитируется по”

Рекомендации

1. 1. Белпэме Т., Кеннеди Дж., Рамачандран А., Скасселлати Б., Танака Ф. Социальные роботы для образования: обзор. науч. Робот. 2018;3:eaat5954. doi: 10.1126/scirobotics.aat5954. – DOI – пабмед
2. 1. Ниеткалиев А.С., Хуссейн С., Гаеш М.Х., Алиси Г. Обзор аспектов проектирования и управления роботизированными ортезами для реабилитации плеча. IEEE транс. Гум.-мах. Сист. 2017;47:1134–1145. дои: 10.1109/ТГМС.2017.2700634. – DOI
3. 1. Ласки С., Маццолай Б., Чианкетти М. Мягкая робототехника: технологии и системы, расширяющие границы возможностей роботов. науч. Робот. 2016;1:eaah4690. doi: 10.1126/scirobotics.aah4690. – DOI – пабмед
4. 1. Полигеринос П. и соавт.