In this study, the aim was to grasp and lift an unknown object without causing any permanent change on its shape using a robotic hand. When people lift objects, they add extra force for safety above the minimum limit value of the grasp force. This extra force is expressed as the “safety margin” in the literature. In the conducted study, the safety margin is minimized and the grasp force was controlled. For this purpose, the safety margin performance of human beings for object grasping was measured by the developed system. The obtained data were assessed for a fuzzy logic controller (FLC), and the fuzzy safety margin derivation system (SMDS) was designed. In the literature, the safety margin rate was reported to vary between 10% and 40%. To be the basis for this study, in the experimental study conducted to measure the grip performance of humans, safety margin ratios ranging from 9% to 20% for different surface friction properties and different weights were obtained. As a result of performance tests performed in Matlab/Simulink environment of FLC presented in this study, safety margin ratios ranging from 8% to 21% for different surface friction properties and weights were obtained. It was observed that the results of the performance tests of the developed system were very close to the data of human performance. The results obtained demonstrate that the designed fuzzy SMDS can be used safely in the control of the grasp force for the precise grasping task of a robot hand.

ÖzBu çalışmanın amacı, bir robot elin kavrama kuvvetinin kontrolünün bulanık mantık denetleyici ile yapılabilmesi için gerekli parametrelerin ayarlanması amacıyla insanların hassas kavrama yeteneğine ait verilerin toplanmasıdır. Literatürde, insanların nesneleri kavrayıp kaldırırken minimum kavrama kuvvetinin üzerine ekledikleri fazladan kuvvet, güvenlik marjı olarak ifade edilmektedir. Bu çalışmada insanlarla farklı ağırlıkta ve farklı yüzey özelliklerinde nesneler için hassas kavrama ve kaldırma deneyleri yapılmıştır. Yapılan deneylerde, insanların hassas kavrama görevinde farklı ağırlıkta ve yüzey özelliklerindeki nesneleri kavrayıp kaldırırken uyguladıkları güvenlik marjı verileri elde edilmiştir. Elde edilen güvenlik marjı verileri, tasarlanacak olan bulanık mantık denetleyicinin veri tabanı olarak değerlendirilecektir. Böylelikle bir robot elin, özellikleri bilinmeyen bir nesneyi hassas bir şekilde kavrayıp kaldırabilmesi sağlanacaktır. Yapılan deneyler sonucunda değişen nesne ağırlığına ve yüzey sürtünme katsayısına bağlı olarak %9 ile %20 arasında değişen güvenlik marjı oranları elde edilmiştir. Bu çalışma ile robot elin kavrama kuvveti kontrolü için bulanık mantık tabanlı, değişken güvenlik marjı odaklı bir kavrama kuvveti kontrol yaklaşımı ortaya konulmuştur.