1. 1.ผลประโยชน์รวม 2.ความสามารถในการปรับตัว 3.ปรับปรุงเสถียรภาพ
2. Testing and Validation
2.1. DOE
2.1.1. DOE คือ
2.1.1.1. ในเเต่ละเเขนมันควบคุมได้เเม่นยำตามทีเราต้องการมั้ย
2.1.1.1.1. จะรู้ได้ไง
2.2. อาจารบอกว่า ไม่จำเป็นต้องมีก็ได้
2.2.1. ไม่เข้าใจ
3. force feedback control
3.1. การรวมของเซนเซอร
3.2. ความระเอียดความเเม่นยำของเซนเซอร
3.2.1. ต้องใช้ความเม่นยำเท่าไหร่ถึงเหมาะ
3.3. ความเร็วในการประมวลผมข้อมูล
3.3.1. ต้องใช้ความเร็วเท่าไหร่ในการประมวลผลทีเหมาะสำหรับ gripper
4. Mechanical Design
4.1. กลไกการทำงาน
4.1.1. มีกลไกเเบบไหนเหมาะบ้าง
4.1.1.1. Tendon-Driven Grippers
4.1.1.1.1. ข้อดี
4.1.1.1.2. ข้อเสีย
4.1.1.2. Soft Robotic Grippers
4.1.1.2.1. ข้อดี
4.1.1.2.2. ข้อเสีย
4.1.1.3. Direct-Drive gripper
4.1.1.3.1. ข้อดี
4.1.1.3.2. ข้อเสีย
4.1.1.4. Modular and Reconfigurable Grippers
4.1.1.4.1. ข้อดี
4.1.1.4.2. ข้อเสีย
4.1.1.5. Adaptive gripper
4.1.1.5.1. ข้อดี
4.1.1.5.2. ข้อเสีย
4.1.1.5.3. Three-Fingered Adaptive Grippers
5. controler
5.1. microcontroller
5.1.1. ควรจะใช้เเบบไหน
5.1.1.1. myrio
5.1.1.1.1. Pro
5.1.1.1.2. con
5.1.1.2. raspberry
5.1.1.2.1. Pro
5.1.1.2.2. con
5.1.1.3. arduino
5.1.1.3.1. Pro
5.1.1.3.2. con
5.1.1.4. jedson nano
5.1.1.4.1. Pro
5.1.1.4.2. con
5.2. actuator
5.2.1. busservo
5.2.1.1. pro
5.2.1.1.1. เล็ก เเรง
5.2.1.1.2. ละเอียด
5.2.1.2. con
5.2.2. dc motor
5.2.3. steppermotor
5.2.4. brushless motor
6. จะไปหาความรู้มาจากไหน เเละต้องการใช้อะไรบ้าง
6.1. สมการการเคลื่อนที่ที่อธิบายว่าระบบตอบสนองต่อเเรงยังไง
7. ทำไมต้องทำงานนี้ วัตถุประสงค์คืออะไร
7.1. ประเมินประสิทธิภาพของอุปกรณ์จับ 3 นิ้วพร้อม force feedback control
7.1.1. ประเมินยังไง
7.1.1.1. ศึกษาวิจัยอย่างครอบคลุมเกี่ยวกับประสิทธิภาพและข้อดีของการรวมการควบคุมแรงตอบสนองเข้ากับอุปกรณ์จับหุ่นยนต์ 3 นิ้ว
7.1.1.1.1. literature gripper 3 finger with force feedback control
7.1.1.2. วัดการปรับปรุงความแม่นยำ ความเสถียร และความสามารถในการปรับตัวระหว่างงานการจัดการต่างๆ
7.1.1.2.1. จะวัดยังไง
7.2. เพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการจัดการหุ่นยนต์
7.2.1. จะเพิ่มยังไง
7.2.1.1. จัดการกับความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับความล้มเหลวในการจับวัตถุโดยพัฒนากลยุทธ์การควบคุมที่แข็งแกร่งเพื่อให้แน่ใจว่าการจัดการจะปลอดภัยและแม่นยำ
7.2.1.1.1. จะจัดการยังไง
7.2.1.2. นำอัลกอริธึมมาใช้เพื่อปรับแรงจับแบบไดนามิกโดยอิงตามข้อมูลตอบรับจากเซ็นเซอร์แบบเรียลไทม์ ช่วยลดการลื่นไถลและความเสียหาย
7.2.1.2.1. จะใช้อัลกอริธึมอะไรมาใช้
7.3. วิเคราะห์แรงจับสำหรับวัตถุที่มีรูปร่างและขนาดต่างๆ
7.3.1. จะวิเคราะห์ยังไง
7.3.1.1. ระบุท่าทางการจับที่เหมาะสมที่สุดและการกระจายแรงสำหรับวัตถุประเภทต่างๆ เพื่อเพิ่มความหลากหลายของอุปกรณ์จับ
7.3.1.1.1. จะรู้ได้ไงว่าท่าทางไหนเหมาะสม
7.3.1.2. ทดลอง เพื่อเปรียบเทียบแรงที่gripper จับวัตถุที่มีรูปทรงเรขาคณิต ขนาด และน้ำหนักที่แตกต่างกัน
7.4. พัฒนาเเละหาแนวทางการวางท่าทางการจับที่เหมาะสมที่สุด
7.4.1. จะหาแนวทางยังไง
7.4.1.1. สร้างแบบจำลองหรือแนวทางที่ทำนายท่าทางการจับที่เหมาะสมสำหรับวัตถุต่างๆ เพื่อปรับปรุงความสามารถในการปรับตัวและประสิทธิภาพของตัวจับ
7.4.1.2. ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างลักษณะของวัตถุและท่าทางของตัวจับเพื่อกำหนดแนวทางการจับที่ดีที่สุด
8. ปัญหา
8.1. ปัจจุบันขาดความยืดหยุ่นในการปรับตัวให้เข้ากับรูปร่างวัตถุที่แตกต่างกัน และใช้แรงที่เหมาะสม
9. ประโยชน์ของงานนี่้
9.1. ทำงานร่วมกับมนุษได้
10. เป้าหมายยย
10.1. ควบคุมเเรง
11. Control algarithum
11.1. What method will be used to control it?
11.1.1. An overview of robot force control
11.1.1.1. Impedance control
11.1.1.1.1. โดยการปรับความสัมพันธ์ ระหว่างความเร็วและแรงที่ใช้
11.1.1.2. Admittance control
11.1.1.2.1. หุ่นยนต์สามารถตอบสนองต่อแรงภายนอก
11.1.1.3. Hybrid Position/Force Control
11.1.1.3.1. สิ่งนี้ทำให้ที่จับสามารถปรับได้ ตำแหน่งและแรงพร้อมกัน มีประโยชน์อย่างยิ่งในการปรับตัว รูปร่างผิดปกติของแอปเปิ้ลและ ขนาดในขณะที่ยังคงรักษาความปลอดภัย ด้ามจับ
11.1.1.4. Explicit Force Control
11.1.1.4.1. การป้อนกลับด้วยแรงโดยตรงช่วยให้มั่นใจได้ว่า กริปเปอร์ใช้ทางด้านขวา ปริมาณแรงในการจับแอปเปิ้ล โดยไม่ก่อให้เกิดความเสียหาย นี่คือ ที่สำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับความเปราะบางหรือ วัตถุที่ไม่เหมือนกัน เช่น ผลไม้
11.1.1.5. Advanved control methods (Robust, Adaptive, Learning)
11.1.1.5.1. อาจไม่จำเป็นสำหรับก การตอบสนองแบบบังคับที่ค่อนข้างตรงไปตรงมา ภารกิจคว้าแอปเปิ้ล
11.1.1.6. Stiffness Control
11.1.1.6.1. วัตถุที่ละเอียดอ่อนเนื่องจากการเน้น เน้นความแข็งแรงของด้ามจับมากกว่าความแม่นยำ การใช้กำลัง