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Stability analysis of human hand grasping for the design of pneumatic muscle-driven end effector targeting citrus picking

机器人末端执行器 工程类 计算机科学 控制工程 汽车工程 人工智能 机器人
作者
Lina Wang,Pengfa Xu,Jinbo Li,Surkova Ekaterina,Binrui Wang
出处
期刊:Computers and Electronics in Agriculture [Elsevier BV]
卷期号:239: 110942-110942 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.compag.2025.110942
摘要

The integration of fruit-picking robots with anthropomorphic hand technology represents a significant advancement in agricultural automation and intelligence. The end effector is a key component for citrus harvesting robots. This paper proposes a new method to analyze and evaluate the stability of human hand grasping of citrus to guide the design of end effectors. A comprehensive assessment of 33 common human hand grasping postures was conducted, summarizing the 4 most commonly used human hand grasping types in citrus picking. Pressure data acquisition gloves were employed to obtain grasping force data from 16 regions, Principal Component Analysis algorithm was utilized to evaluate the functionality of each finger region, and wavelet transform algorithm was applied to assess the stability of the 4 grasping types. A pneumatic muscle-driven end effector for citrus picking was designed. The experimental results indicate that the grasping stability varies among different types. The stability ranking from high to low is as follows: Power palm-Thumb abduction type, Pinch type, Power pad-Thumb abduction type, and Power palm-Thumb adduction type. The stability of grasping direction from bottom to top is higher than that of side. The grasping performance test results show that the pneumatic muscle-driven end effector can stably grasp citrus fruits, with an average grasping time of 1.31 s and a grasping success rate of 100%. This study provides strong support for the design of end effectors for citrus picking robots.
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