Khảo sát, thiết kế và chế tạo mô hình bàn tay robot mô phỏng bàn tay người ứng dụng cảm biến Leap Motion

Bài viết Khảo sát, thiết kế và chế tạo mô hình bàn tay robot mô phỏng bàn tay người ứng dụng cảm biến Leap Motion trình bày quá trình khảo sát, phân tích, chế tạo một bàn tay robot và ứng dụng cảm biến Leap Motion để mô phỏng lại các cử chỉ của bàn tay con người.

Trần Quang Khải 14 KHẢO SÁT, THIẾT KẾ VÀ CHẾ TẠO MƠ HÌNH BÀN TAY ROBOT MƠ PHỎNG BÀN TAY NGƯỜI ỨNG DỤNG CẢM BIẾN LEAP MOTION SURVEY, DESIGN AND FABRICATION OF HUMANOID ROBOT HAND MODEL USING LEAP MOTION SENSOR Trần Quang Khải1 Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng; tqkhai@dut.udn.vn (Nhận bài: 05/01/2021; Chấp nhận đăng: 20/01/2021) Tóm tắt - Robot dạng hình người lĩnh vực nghiên cứu khoa học robot Các nghiên cứu lĩnh vực tập trung vào việc mô chế tạo lại phận (cánh tay, bàn tay, chân…), hoạt động (cầm, nắm ) thể người Các ứng dụng lĩnh vực bao gồm chi giả y tế, robot tiếp tân, robot giải trí Để sử dụng robot dạng người lĩnh vực này, việc mô cấu trúc giải phẫu phận cần thiết Tiếp đến, để thu thập thông tin điều khiển phận tương tự cách người sử dụng “cảm biến” xúc giác (như da) cảm biến hình ảnh (như mắt), có nhiều cách như: Sử dụng cảm biến xúc giác, camera nhận diện hình ảnh cảm biến nhận dạng chuyển động Bài báo trình bày trình khảo sát, phân tích, chế tạo bàn tay robot ứng dụng cảm biến Leap Motion để mô lại cử bàn tay người Abstract - Humanoid robot is a research division of robotics This field focuses on simulating and fabricating parts of the human body (such as limbs, muscles) and their corresponding actions/movements Some popular applications of humanoid robot are prostheses in medical field, receptionist robots and entertaining robots in service field To operate in these fields, high fidelity models of robot based on human anatomy are required Furthermore, to capture precise movements of those parts, various types of sensor such as tactile sensors, cameras, or motion sensors should be used This paper presents an approach to model, design and fabricate a robot hand that mimics simple movements of human hand Analyzing the human hand anatomy is carefully conducted in this study A Leap Motion controller is also used to capture real-time movements of a human hand for the simulation purposes Từ khóa - Robotics; robot hình người; hệ thống điện tử; leap motion; thực tế ảo Key words - Robotics; humanoid robot; mechatronics system; leap motion; virtual reality Đặt vấn đề Theo [1], khoa học robot đại thực phát triển vào kỷ XX nhờ vào phát triển điều khiển số (numerical control) khí xác (precise manufacturing) Ngay từ thời kỳ đầu này, ngồi việc chế tạo cánh tay robot cơng nghiệp chuyên thực công việc lặp lặp lại có u cầu chíssnh xác cao, robot dạng hình người (humanoid robot) lĩnh vực nhà khoa học quan tâm Robot dạng hình người nhánh nghiên cứu khoa học robot quan tâm đến việc mô chế tạo lại chi hoạt động thể người Theo kiến thức tác giả, robot dạng hình người khoa học robot đại kết hợp tác bệnh viện Rancho Los Amigos (Mỹ) hợp tác với Đại học Stanford vào năm 1963 [2] Đó cánh tay giả cho người khuyết tật với sáu khớp điều khiển máy vi tính Khơng lâu sau đó, vào năm 1968, giáo sư Marvin Minsky Viện Công nghệ Massachusetts chế tạo thành công cánh tay robot mô lại cánh tay người [3] Đây thành công bước đầu ngành chế tạo robot dạng hình người Trong nghiên cứu robot dạng người, nghiên cứu bàn tay robot mô lại bàn tay người nhận nhiều quan tâm bàn tay phần thực đa số công việc sống ngày Theo [5], bàn tay người bao gồm 14 xương đốt ngón tay (phalange), xương đốt bàn tay (metacarpal) xương cổ tay (carpal) (Hình 2) Hình mơ tả bàn tay người khớp học Ivan Virgala đồng tác giả [7] Cũng theo tác giả này, mơ hình hóa bàn tay người không gian ba chiều cần tối thiểu 24+6 bậc tự Để so sánh, cánh tay robot công nghiệp phổ biến thường có đến sáu bậc tự [8] Có thể thấy, cấu trúc khớp, cơ, xương thể người phức tạp Hình Bàn tay robot mô bàn tay người “UNIPI hand” [4] Hình Cấu trúc xương bàn tay người [6] The University of Danang - University of Science and Technology (Tran Quang Khai) ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, VOL 19, NO 1, 2021 Hình Mơ tả bàn tay người khớp học [7] Trên giới, có nghiên cứu việc chế tạo bàn tay robot mô lại chi người [9-13] Tại Việt Nam, có nhóm sinh viên Trường Đại học Bách khoa Hà Nội nghiên cứu chế tạo cánh tay robot mô cánh tay người dành cho người khuyết tật [14] Các nghiên cứu robot dạng hình người chủ yếu xoay quanh chủ đề: Thiết kế chi tiết khí mơ xác mơ, khớp [9, 10]; Phát triển tích hợp cảm biến xúc giác nhận biết tác động môi trường [11]; Ứng dụng phương pháp điều khiển xác nhằm giảm độ trễ tăng tính linh hoạt [12, 13] Từ phân tích trên, thấy, việc chế tạo robot hình người mơ lại chi người khó khăn Ngồi ra, việc lựa chọn phương án điều khiển chi theo hướng khí hố linh hoạt [17] hay theo hướng giải phẫu học xác [18] vấn đề quan tâm Trong khuôn khổ báo này, tác giả trình bày q trình phân tích, chế tạo phần khí mơ hình bàn tay robot mơ lại cấu trúc bàn tay người theo hướng giải phẫu học xác ứng dụng cảm biến Leap Motion [15] để tiến hành mô điều khiển từ xa chuyển động bàn tay robot Bài báo tập trung giải vấn đề sau: - Khảo sát đề xuất mơ hình dễ chế tạo theo giải phẫu học thực cử động đơn giản bàn tay thật - Mơ hình có khối lượng nhỏ đảm bảo tính cho hoạt động cử đơn giản - Ứng dụng Leap Motion để thực việc mô điều khiển từ xa khơng chạm: Bàn tay mơ hình bắt chước cử đơn giản từ bàn tay thật Giải vấn đề 2.1 Giải phẫu học bàn tay người Để nghiên cứu chế tạo xác bàn tay robot, việc phân tích giải phẫu học bàn tay người cần thiết Bàn tay người gồm 27 xương phân làm ba nhóm giới thiệu Mục Nhóm 14 xương đốt ngón tay lại phân thành ba nhóm nhỏ xương đốt xa (distal phalanges - DP, xương), xương đốt (intermediate phalanges - IP, xương), xương đốt gần (proximal phalanges - PP, xương) Theo [7], ngón tay, xương nối với khớp có tên gọi theo giải phẫu học tương ứng sau: Xương DP nối với xương IP khớp quay DIP (một bậc tự do); Xương IP nối với xương PP khớp quay PIP (một bậc tự do); Xương PP nối với xương đốt bàn tay (metacarpal) khớp cầu MCP (ba bậc tự do); Và xương đốt bàn tay nối với xương cổ tay (carpal) khớp CMC (sáu 15 bậc tự do) Phạm vi báo dừng lại việc mô chuyển động ngón tay bàn tay người, khơng bao gồm mơ chuyển động bàn tay Vì vậy, khớp nối xương PP xương đốt bàn tay, để thuận tiện việc chế tạo, khớp tác giả giới hạn lại thành khớp quay bậc tự Lúc này, bàn tay robot thực hai dạng chuyển động ngón tay nắm ngón tay lại Mơ hình khớp ngón tay thu gọn Hình Riêng với ngón tay khơng có khớp DIP PIP mà có khớp IP (nối xương đốt xa xương đốt gần) Hình Mơ tả bàn tay người theo mơ hình đề xuất Với giả thiết trên, ta khảo sát động học ngón tay vector có ba tham số: [𝜃𝐷𝐼 𝜃𝐼𝑃 𝜃𝑀𝐶 ]⊤ Với, 𝜃𝐷𝐼 góc quay khớp đỉnh DIP, 𝜃𝐼𝑃 góc quay khớp PIP 𝜃𝑀𝐶 góc quay khớp bàn MCP Khác với khớp quay robot cơng nghiệp có giá trị lớn, góc quay bàn tay robot bị giới hạn dây chằng Theo [15], với bàn tay người bình thường, giá trị góc quay cho Bảng Bảng Vùng giá trị tham số vector động học ngón tay Ngón Góc quay max 𝜽𝑫𝑰 𝜽𝑰𝑷 𝜽𝑷𝑴 Út −30∘ ÷ 90∘ 0∘ ÷ 90∘ −10∘ ÷ 40∘ Áp út −30∘ ÷ 90∘ 0∘ ÷ 90∘ −10∘ ÷ 20∘ Giữa −30∘ ÷ 90∘ 0∘ ÷ 90∘ −15∘ ÷ 15∘ Trỏ −30∘ ÷ 90∘ 0∘ ÷ 90∘ −20∘ ÷ 10∘ Cái −10∘ ÷ 30∘ 0∘ ÷ 90∘ −10∘ ÷ 100∘ 2.2 Khảo sát, thiết kế, chế tạo thành phần mơ hình Dựa phân tích giải phẫu mơ hình động học bàn tay người, phần khí bàn tay robot có hai hướng chế tạo chính: Chế tạo khớp cho khớp điều khiển động servo riêng biệt nghiên cứu Kawasaki đồng nghiệp [17]; Hoặc chế tạo cho khớp điều khiển hệ thống dây chằng nhân tạo [18] Mỗi phương pháp có ưu - nhược điểm đặc thù: Nếu khớp hoạt Trần Quang Khải 16 động độc lập với đề xuất Kawasaki số lượng động cần sử dụng phải tương ứng với số khớp (14 động cơ, Hình 5), nhiên, ngón tay thực cử động phức tạp cách xác; Nếu mơ lại hoạt động ngón tay dây chằng nhân tạo số lượng động servo cần sử dụng năm việc mô gần với thực tế giải phẫu học bàn tay Tuy nhiên, việc điều chỉnh lực căng dây chằng nhân tạo để tạo cử động phù hợp tương đối khó tính phức tạp bó dây chằng hữu thực tế báo này, tác giả đề xuất sử dụng năm động servo với ưu điểm: Tốc độ đáp ứng nhanh, điều khiển góc quay xác phương pháp điều chế độ rộng xung PWM, kích thước nhỏ gọn cho phép lắp kín mơ hình bàn tay Tiếp theo cần tính tốn momen cho động để đảm bảo động điều khiển dây chằng nhân tạo co dãn Các tài liệu trước thường chọn động theo kinh nghiệm Q trình tính tốn sau: Khi dây chằng bị uốn (flexion) dãn (extension) tạo momen khớp Trong cấu hình bàn tay đề xuất, momen khớp MCP lớn (cánh tay đòn dài chịu tải tồn ngón tay, Hình 6) Lưu ý, khớp CMC bị cố định nên ta khơng xét momen khớp (ngồi bàn tay hướng thẳng đứng) Lực căng dây chằng lớn xấp xỉ 𝐹2 = 9,09𝑁 tồn ngón tay duỗi thẳng [22] Với 𝑑2 ≈ 6𝑚𝑚 ta tính momen khớp MCP 𝜏𝑀𝐶𝑃 = 𝐹2 𝑑2 ≈ 0,5562𝑘𝑔 𝑐𝑚 Vì 𝐹2 𝑑2 = 𝐹1 𝑑1 ⇒ 0,5562 𝐹1 = ≈ 0,5194𝑁 Khối lượng ngón (ngón nặng 1,05 Hình Bàn tay robot với khớp hoạt động độc lập [17] Với tiêu chí mơ lại bàn tay người cách xác theo giải phẫu học, việc chọn sử dụng dây chằng nhân tạo phương án tối ưu Hiện nay, mơ hình bàn tay robot sử dụng dây chằng nhân tạo phổ biến sử dụng mơ hình có trả phí MechTE [19] hãng Custom Entertainment Solutions mơ hình InMoov [20] tác giả Gael Langevin Mơ hình InMoov nhận quan tâm từ phía cộng đồng miễn phí tính mở (open-source) Hiện có nhiều mơ hình sửa đổi dựa mã nguồn InMoov công bố [20] Tác giả lựa chọn mơ hình InMoov cho đề tài ngồi hai lý trên, cịn ưu điểm sau InMoov: thư viện bàn tay InMoov in 3D cách dễ dàng; dây chằng nhân tạo sử dụng vật liệu giá rẻ sẵn có dây cước fluorocarbon dây cước thép Điểm khác biệt mô hình đề xuất so với mơ hình gốc thơng số in 3D Theo đề xuất [20] độ điền đầy (infill) nên lớn 30% độ dày lớp in 3D nên lớn 0.3mm Tuy nhiên, với cấu hình in có độ điền đầy 25%, độ dày lớp in 0.2mm cấu trúc hình học tam giác, mơ hình đảm bảo độ cứng vững với khối lượng mơ hình giảm khoảng 13% (Bảng 2) Hình Hình thể phần thiết kế 3D bàn tay máy vi tính mơ hình bàn tay in 3D thành cơng Bàn tay in 3D có độ xác cao nhựa PLA nhất) 15g nên cần động tạo lực kéo dây chằng lớn 9,09N dãn ngón tay Ngồi ra, dây chằng nhân tạo gắn vào đĩa quay (có bán kính 𝑑 = 15𝑚𝑚) động servo (xem Hình 8) nên momen tối thiểu mà động phải tạo 𝜏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑜 = 𝐹2 𝑑 = 9,09.1,5 ≈ 13,635𝑁𝑐𝑚 ≈ 1,3903𝑘𝑔 𝑐𝑚 Dựa vào thơng số chọn động servo phù hợp Để dễ dàng điều khiển tránh tải, tác giả lựa chọn năm động servo MG996 với momen tối đa 3,5𝑘𝑔 𝑐𝑚 điện áp hoạt động 4,8V Hình Sơ đồ tính tốn momen cho động Bảng Thơng số in 3D Cấu hình Gốc Độ điền đầy (Infill) 30% Số lớp tường in (Shell) Độ dày lớp (layer thickness) 0,3mm Cấu hình hình học điền đầy (infill Loại hình geometry) vng  Khối lượng tổng thể 550g Thay đổi 25% 0,2mm Loại tam giác  479g Về phần điện, dây chằng nhân tạo mô hình InMoov điều khiển động cho phép điều khiển góc quay xác Với mơ hình Hình Mơ hình 3D bàn tay robot sử dụng báo Hình Bàn tay robot in 3D hoàn thiện ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, VOL 19, NO 1, 2021 Để phát chuyển động bàn tay cho tín hiệu điều khiển tương ứng, có nhiều phương pháp kể như: Sử dụng cảm biến xúc giác [11], sử dụng camera ứng dụng công nghệ xử lí ảnh [12, 16, 17], sử dụng cảm biến phát chuyển động [15] Trong báo này, tác giả sử dụng cảm biến Leap Motion (Hình 9) cảm biến phát chuyển động bàn tay người phát triển Công ty Ultraleap Không gian làm việc cảm biến vào khoảng 0,23𝑚3 Hoạt động cảm biến Leap Motion dựa vào hai camera góc rộng (có trường nhìn 140∘ × 120∘ ) với độ phân giải 640 × 240 pixel ba LED hồng ngoại Bộ camera đèn LED có nhiệm vụ thu thập xạ hồng ngoại có bước sóng 850nm (là bước sóng xạ hồng ngoại phát từ thể người bình thường, Hình 12) [21] Dựa vào tín hiệu xạ thu được, ta lập đồ mơ hình 3D cánh tay người điều khiển Bộ điều khiển Leap Motion sử dụng rộng rãi ứng dụng thực tế ảo (VR) tương tác không chạm vào Arduino để điều khiển động servo điều khiển dây chằng nhân tạo cho cử tương ứng mơ hình bàn tay Kết thí nghiệm Như đề cập, cảm biến Leap Motion thu xạ hồng ngoại có bước sóng 850nm dựng lại đồ mơ hình bàn tay người Nếu mơi trường có nhiều người có nhiều nguồn xạ có bước sóng tương đương cảm biến bị nhiễu Để hạn chế tối đa nhiễu gây hại, thí nghiệm thực phịng kín với nguồn sáng đèn huỳnh quang Thí nghiệm mơ tả sau: Trạng thái ban đầu bàn tay ngón tay khép hờ góc 5∘ tương ứng với thơng số động học [5 5]⊤ Khi Leap Motion Controller bắt chuyển động định trước từ bàn tay thật, vi điều khiển điều khiển động servo uốn giãn dây chằng nhân tạo để bàn tay mơ hình cử động theo bàn tay thật Sau kết thúc thí nghiệm bàn tay cài đặt lại trạng thái ban đầu Mỗi thí nghiệm thực 50 lần Kết cho Bảng Trong kết thí nghiệm, có số lần API cảm biến Leap Motion không nhận diện khung hình bàn tay Tuy nhiên, tỷ lệ phần trăm nhận diện với cử đề lớn 90% Các động servo hoạt động ổn định, dây chằng nhân tạo chạy 200 thí nghiệm liên tục chưa có dấu hiệu bị dãn hay đứt Các khớp ngón tay gập dãn theo cử bàn tay thật Hình Cảm biến Leap Motion giao diện điều khiển Để giao tiếp cảm biến Leap Motion máy vi tính, hãng Ultraleap có cung cấp giao diện lập trình ứng dụng (Application Programming Interface – API) có tên LeapC API Đây API dành riêng cho Leap Motion viết ngôn ngữ C nên chạy nhiều tảng hệ điều hành khác API LeapC hoạt động dựa nguyên tắc xây dựng lại cấu trúc xương (skeletal model) từ ảnh hồng ngoại thu từ Leap Motion Cách sử dụng API LeapC tóm tắt theo sơ đồ Hình 10 Hình 12 Các cử thí nghiệm Hình 10 Quy trình xử lí ảnh dựa API LeapC Hình 11 Lưu đồ điều khiển ngón tay bàn tay robot mơ Các thơng số tọa độ bàn tay với góc quay roll, pitch, yaw Leap Motion thu thập Thông qua LeapC API IDE bất kỳ, ta đưa thơng số 17 Hình 13 Nhận dạng bàn tay Leap Motion LeapC API tương ứng Trần Quang Khải 18 Bảng Kết thí nghiệm Cử Số lần đáp ứng Đáp ứng Đáp ứng sai Khơng đáp ứng Mở hồn tồn ngón tay 45 Nắm hồn tồn ngón tay 47 Giơ ngón trỏ, ngón cịn lại nắm 49 Giơ ngón trỏ ngón út thành hình chữ V 46 Về độ trễ điều khiển, Leap Motion Controller liên tục gửi liệu tọa độ góc quay vi điều khiển nên xảy tượng tràn đệm Hiện tượng xảy động servo chưa hoàn thành việc điều khiển dây chằng bước trước vi điều khiển nhận liệu vị trí điều khiển động servo với liệu Vì vậy, sau cử thành công, tác giả đề xuất khoảng delay xấp xỉ 1s để đảm bảo cử không bị chồng chéo Do chế nên cử mơ hình bị chậm so với cử bàn tay thật Kết luận Mô hình đáp ứng tốt yêu cầu đề dễ chế tạo, nhận diện cử xác cử động theo tín hiệu điều khiển Tuy nhiên, mơ hình in nhựa PLA tượng bong tróc bề mặt khơng tránh khỏi Hướng giải tốt chế tạo lại chi tiết chuyển động vật liệu có độ cứng vững cao Ngồi ra, giới hạn khớp MCP cịn bậc tự nên chuyển động bàn tay chưa tự nhiên Vấn đề giải phiên sau Tiếp đến, giới hạn cảm biến Leap Motion, tượng nhiễu tránh khỏi Để giải vấn đề này, tác giả đề xuất sử dụng thêm công nghệ xử lí ảnh camera thường để nhận diện số ngón tay kết hợp với nhận diện khung xương bàn tay từ LeapC API kết xác TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] SICILIANO, Bruno; KHATIB, Oussama (ed.), Springer handbook of robotics, Springer, 2016 [2] Shen, He, et al., "Development and Analysis of Robotic Arms for Humanoid Melo”, ASME International Mechanical Engineering Congress and Exposition, Vol 52033 American Society of Mechanical Engineers, 2018, V04AT06A030 [3] Minsky, Marvin., "Toward a remotely-manned energy and production economy”, Human Systems Management 5.2, 1985, 111-121 [4] Catalano, Manuel G., et al., "Adaptive synergies for a humanoid robot hand”, 2012 12th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids 2012), IEEE, 2012, 7-14 [5] C L Taylor, R J Schwarz, “The Anatomy and Mechanics of the Human Hand”, Artificial Limbs (1955), Vol 2, No 2, 22 – 35 [6] Feix, Thomas Anthropomorphic hand optimization based on a latent space analysis na, 2011 [7] Virgala, Ivan, et al., "Analyzing, Modeling and simulation of humanoid robot hand motion”, Procedia Engineering 96, 2014, 489-499 [8] Kuhlemann, I., et al., "Robots with seven degrees of freedom: Is the additional DoF worth it?”, 2016 2nd International Conference on Control, Automation and Robotics (ICCAR), IEEE, 2016, 80-84 [9] Tian, Li, et al "The making of a 3D-printed, cable-driven, singlemodel, lightweight humanoid robotic hand”, Frontiers in Robotics and AI 4, 2017, 65 [10] Gaiser, Immanuel, et al., "A new anthropomorphic robotic hand”, Humanoids 2008-8th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots, IEEE, 2008, 418-422 [11] Almassri, Ahmed M., et al "Pressure sensor: state of the art, design, and application for robotic hand”, Journal of Sensors, 2015 [12] Wang, Ying, Landon Autry, and Chan Ham., "To Create a Robotic Humanoid Hand Imitating the Real Time Motions of a Human User's Hand”, SoutheastCon 2018, IEEE, 2018, 1-2 [13] Al Faiz, Mohammed Zeki, and Ammar A Al-Hamadani., "Online Brain Computer Interface Based Five Classes EEG To Control Humanoid Robotic Hand”, 2019 42nd International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP), IEEE, 2019, 406-410 [14] “Ý Tưởng Sáng Tạo Của Nhóm Sinh Viên Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội: Tạo Cánh Tay Robot Cho Người Khuyết Tật”, Cục Quản Lý Khám Chữa Bệnh, CỤC QUẢN LÝ KHÁM CHỮA BỆNH - BỘ Y TẾ, Sept 2020, kcb.vn/y-tuong-sang-tao-cua-nhom-sinhvien-truong-dai-hoc-bach-khoa-ha-noi-tao-canh-tay-robot-chonguoi-khuyet-tat.html [15] Potter, Leigh Ellen, Jake Araullo, and Lewis Carter., "The leap motion controller: a view on sign language”, Proceedings of the 25th Australian computer-human interaction conference: augmentation, application, innovation, collaboration, 2013, 175-178 [16] Walha, Chiraz, and Adel M Alimi., "Human-like Modeling and Generation of Grasping Motion Using Multi-Objective Particle Swarm Optimization Approach”, International Journal of Computer Science and Information Security 14.8, 2016, 694 [17] Kawasaki, Haruhisa, and Tetsuya Mouri., "Humanoid robot hand and its applied research”, Journal of Robotics and Mechatronics 31.1, 2019, 16-26 [18] Abid, Muhammad R., et al., "Dynamic hand gesture recognition for human-robot and inter-robot communication”, 2014 IEEE International Conference on Computational Intelligence and Virtual Environments for Measurement Systems and Applications (CIVEMSA), IEEE, 2014, 12-17 [19] Dascalu, Monica, et al., "Tele-operated robotic arm and hand with intuitive control and haptic feedback”, American Journal of Aerospace Engineering 1.4, 2014, 21-27 [20] “InMoov – Open-Source 3D Printed Life-Size Robot”, InMoov, inmoov.fr/ [21] “How Does the Leap Motion Controller Work?” Leap Motion Blog, 18 Jan 2017, blog.leapmotion.com/hardware-to-software-howdoes-the-leap-motion-controller-work/ [22] Tanaka, Tatsuro, et al "Flexor digitorum profundus tendon tension during finger manipulation: A study in human cadaver hands”, Journal of Hand Therapy 18.3, 2005, 330-338  ... tích, chế tạo phần khí mơ hình bàn tay robot mơ lại cấu trúc bàn tay người theo hướng giải phẫu học xác ứng dụng cảm biến Leap Motion [15] để tiến hành mô điều khiển từ xa chuyển động bàn tay robot. .. −10∘ ÷ 100∘ 2.2 Khảo sát, thiết kế, chế tạo thành phần mô hình Dựa phân tích giải phẫu mơ hình động học bàn tay người, phần khí bàn tay robot có hai hướng chế tạo chính: Chế tạo khớp cho khớp... dụng cảm biến Leap Motion (Hình 9) cảm biến phát chuyển động bàn tay người phát triển Công ty Ultraleap Không gian làm việc cảm biến vào khoảng 0,23