Tag: <span>Gripper</span>

META MOBOT – Hardware Implementation

Hardware Implementation META MOBOT ประกอบขึ้นมาจากอุปกรณ์หลายส่วน ไม่ว่าจะเป็นระบบโครงสร้าง ระบบขับเคลื่อน ระบบไฟฟ้า ระบบประมวลผล ๆลๆ เพื่อให้ MOBOT สามารถรับสัญญาณคำสั่งจาก Users เพื่อนำมาประมวลผล และทำงานในสถานที่ต่าง ๆ ได้ตามที่ Users ต้องการ โดยการอธิบายในส่วนของอุปกรณ์ (Hardware) ของ META MOBOT สามารถแบ่งย่อยเป็นส่วนต่าง ๆ ได้ดังนี้ ชุดโครงสร้าง และระบบขับเคลื่อน (Mobility) ชุดโครงสร้างหลักของ META MOBOT ทำจาก …

META MOBOT

Introduction META MOBOT ระบบควบคุมหุ่นยนต์ผ่าน Metaverse ซึ่งผู้ที่มีความสนใจจะได้เพลิดเพลินไปกับโลกที่ถูกเนรมิตขึ้นในมุมมองห้องควบคุมภายในตัวหุ่นยนต์ สามารถควบคุมหุ่นยนต์ในโลกความเป็นจริงผ่าน Metaverse โดยการทำภารกิจ ควบคุมแขนกลหุ่นยนต์หยิบลูกบอลจากจุดเริ่มต้นและควบคุมให้ตัวหุ่นเคลื่อนที่ไปยังเป้าหมาย ซึ่งแต่ละเป้าหมายจะมีอุปสรรคในการทำภารกิจที่แตกต่างกันนอกจากนี้ผู้เข้าร่วมกิจกรรมที่มาเป็นกลุ่มยังสามารถเข้าร่วมกิจกรรมแบบจับคู่ (Multiplayer) เพื่อช่วยกันทำภารกิจ เพิ่มความสนุกและเพลิดเพลินให้กับเหล่าผู้เล่น META MOBOT พัฒนาต่อยอดมาจาก Teleoperated Mobile Manipulator ถูกออกแบบเอาไว้สำหรับใช้ในการเดินชมนิทรรศการใน FIBO ผ่านช่องทางออนไลน์ กล่าวคือ ผู้ชมสามารถเข้ามาชมนิทรรศการของ FIBO ได้ไม่ว่าจะอยู่ที่บ้าน หรือที่ไหนก็ได้ที่มีอินเทอร์เน็ต โดยผู้ชมจะควบคุมหุ่นยนต์ให้เดินไปตามจุดแสดงผลงานต่าง ๆ และสามารถหยิบจับสิ่งของได้ด้วยแขนกลที่อยู่บนตัวหุ่นยนต์ อีกทั้ง ผู้ชมท่านอื่นยังสามารถรับชมการทำงานของหุ่นยนต์ และนิทรรศการ ผ่านมุมมองต่าง …

การพัฒนาแขนกลเพื่อตรวจจับวัตถุโดยวัดจากค่าความโค้งงอของ Flex Sensor (Robot Gripper for Detecting Object Using Flex Sensor)

ในปัจจุบันโลกของเรามีการนำเอา Machine learning หรือการทำให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้สิ่งต่าง ๆ ได้ด้วยตัวเองจากข้อมูลที่มีอยู่ มาใช้กับเทคโนโลยีในชีวิตประจำวันมากขึ้น เพื่อให้เทคโนโลยีตอบสนองกับความต้องการที่หลากหลายของมนุษย์ในปัจจุบันได้ ดังนั้นกลุ่มวิจัยของเราจึงได้ทำการวิจัยในเรื่องของ 3D Printed Robot Gripper เพื่อให้แขนกลนั้นสามารถรับรู้ได้ว่าวัตถุที่แขนกลหยิบจับนั้นคืออะไร โดยการอุปมาจากรูปร่างของวัตถุและเชื่อมโยงกับฐานข้อมูลที่มีอยู่เพื่อแสดงผลว่าวัตถุชิ้นนั้นคืออะไร ในขั้นตอนการทำวิจัยส่วนของแขนกลจะได้มาจากการออกแบบและสร้างโดยใช้การพิมพ์ แบบสามมิติ ซึ่งจะใช้ Servo Motor ในการควบคุมแขนกลผ่าน Micro Controller และบังคับการหมุนของมอเตอร์โดยใช้ตัวท้านทานปรับค่าได้ (Potentiometer) ในส่วนของการเก็บข้อมูลจะเก็บข้อมูลของความโค้งงอของแต่ละนิ้วโดยใช้ Flex Sensor โดยเราจะเก็บค่าความโค้งของแต่ละวัตถุและหาค่าเฉลี่ยของค่าความโค้งของแต่ละวัตถุที่แขนกลหยิบจับ นำมาเก็บไว้เป็นฐานข้อมูล เมื่อแขนกลหยิบจับวัตถุครั้งต่อไปแขนกลก็จะเปรียบเทียบค่าความโค้งของวัตถุที่กำลังหยิบจับกับค่าที่มีอยู่แล้วในฐานข้อมูล ถ้าค่านั้นใกล้เคียงกันแขนกลก็จะรู้ได้ว่าวัตถุนั้นคืออะไรและจะแสดงผลทางจอภาพ ซึ่งงานวิจัยนี้เป็นการศึกษาถึงพื้นฐานของ Machine learning …