Anthropomorphic hand optimization based on a latent space analysis

Abstract

Die Arbeit entwickelt eine vollständige Griffklassifizierung, die alle vorhergegangenen Arbeiten beinhaltet. Diese Taxonomie erlaubt es einhändige, statische Griffbewegungen genau zu beschreiben. Diese Bewegungen werden dann gemessen und erzeugen einen Datensatz der diese Greifbewegungen beherbergt. Diese Daten werden mit einem nichtlinearen Algorithmus zur Dimensionalitätsreduktion weiterverarbeitet und dadurch können sie in einem niederdimensionalen Raum dargestellt werden. Um ein Werkzeug zur Bestimmung der Menschenähnlichkeit von künstlichen Händen zu kreieren, werden diese Daten herangezogen. Die Bewegungen einer künstlichen Hand werden in den Raum der menschlichen Bewegungen projiziert um einen direkten Vergleich zwischen Mensch und Maschine zu schaffen. Ein Indiz für ein anthropomorphes Design ist, dass die Bewegungen einen großen Teil des menschlichen Raumes abdecken. Die Methode wird verwendet um bestehende Hände zu bewerten und um zu zeigen wie verschiedene Designelemente die Menschenähnlichkeit beeinflussen können. Schlussendlich werden, ausgehend von existierenden Designs, neue, verbesserte Hände entwickelt. Diese benötigen nur wenige Steuersignale, aber können große Teile der menschlichen Fähigkeiten nachahmen.<br />

Within the thesis a comprehensive grasp taxonomy is developed, which incorporates all major grasp types found in literature. This allows for a detailed description of one handed static human grasping movements. Those movements are recorded, resulting in a dataset that consists of different grasp trajectories. That data is then projected onto a low dimensional space using a nonlinear dimensionality reduction algorithm. That allows to represent the human grasping movements in a more compact fashion. In order to provide a design tool which evaluates the level of anthropomorphism of artificial hands, the data is processed further. The trajectories of artificial hands are projected to the human spanned low dimensional space. That allows for a straightforward and intuitive comparison between human and machine. An indication for a human-like hand is that its movements have a large overlap of the human space. That method is applied to grade existing hands and to show how different design choices influence the level of anthropomorphism of artificial hands. Finally, new hand designs are developed. Starting from existing hands, the kinematic structure is altered and new actuators are added in order to increase the overlap with the human. Those improved hands need only a few control signals, but are able to mimic large proportions of the human hand capabilities.<br />