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저자정보
Jeesoo Ha (Korea Advanced Institute of Science and Technology) Dooyoung Kim (Korea Advanced Institute of Science and Technology) Sungho Jo (Korea Advanced Institute of Science and Technology)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2018
발행연도
2018.10
수록면
570 - 574 (5page)

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Soft wearable robots comprised of deformable materials have recently attracted much attention in the field of applications for its lightness and elasticity. However, there exist some limitation to the control of wearable robots due to the complexity of the model and the conditions of the wearer. In this paper, we propose a learning-based position control method of soft wearable glove using a deep neural network (DNN). To analyze our proposed method, we fabricated a soft pneumatic glove and a control board for the glove based on open hardware platform data. With our developed system, we collected the pressure and position data of the soft glove using a Leap Motion sensor to train our soft glove position network (SGPN). Along with our proposed DNN model, we could enable open-loop control on the joint positions of the soft glove by supplying pressure to the actuator without prior knowledge of the wearer or the wearable robot such as hand size of the wearer or the stiffness of pneumatic actuator.
#soft wearable robot #robotic glove #deep learning #learning-based control

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. MATERIALS
3. METHOD
4. RESULT
5. DISCUSSION AND FUTUREWORK
6. CONCLUSION
REFERENCES

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