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Type Bachelor's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Robot Thumb Kinematic Model Optimisation
Organization Unit
Authors
  • Daniel Häusler
Supervisors
  • Konstantinos Dermitzakis
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Economics, Business Administration and Information Technology
Number of Pages 43
Date 2014
Abstract Text This bachelor-thesis discusses the optimization of a kinematic model of the human thumb. Myoelectric hand prostheses have high rejection rates, which increase with the time a prosthesis is worn and can even reach 50% after five years. Often stated reasons for rejection are the prosthesis’ weight, the actuation speed, how durable the device is and how anthropomorphicit looks. The optimization of thumb models with the help of genetic algorithms is presented. It is hypothesized that these optimized models will allow to reduce rejection rate of myoelectric prostheses by providing upper limb amputees with lighter and more functional devices. Based on the results of the here presented research, it can be concluded that genetic algorithms are an effective way to generate thumb models which can perform activities of daily living very well, while at the same time reduce the weight and the material usage of these thumb models.
Zusammenfassung Die vorliegende Arbeit diskutiert die Optimierung kinematischer Modelle des menschlichen Daumens. Myoelektrische Handprothesen haben eine hohe Zurückweisungsrate, die sich mit der Zeit, die eine Prothese getragen wird noch erhöht und nach fünf Jahren gar 50% betragen kann. Oft genannte Gründe für die Zurückweisung sind das Gewicht der Prothese, die Ausführungsgeschwindigkeit, wie beständig das Gerät ist und wie anthropomorph es aussieht. Es wird die Optimierung von Daumen Modellen mittels genetischen Algorithmen präsentiert. Es wird angenommen, dass die optimierten Modelle es erlauben die Zurückweisungsrate myoelektrischer Prothesen durch leichtere und funktionsorientierte Geräte zu verringern. Basierend auf den hier präsentierten Resultaten, kann gefolgert werden, dass genetische Algorithmen einen effektiven Weg darstellen um Daumen Modelle, welche Aktivitäten des täglichen Lebens sehr gut ausführen können, zu erzeugen und dass gleichzeitig das Gewicht und notwendige Material der Geräte reduziert werden kann.
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