【摘要】：隨著機器人技術的快速發展,機器人末端簡單的夾持器不能滿足復雜抓取任務的要求。為了提高機器人手的靈活性,將多指靈巧手作為機器人的末端執行器,可以極大地提高機器人的抓取能力。因此,腱驅動靈巧手受到了研究人員的重點關注。考慮到腱與關節之間存在摩擦力以及外部環境存在擾動的情況,需要對靈巧手控制算法展開進一步的研究。本課題針對靈巧手與外部環境發生接觸以及外部環境存在擾動的情況,設計相關控制算法,提高控制系統的抗干擾性。具體的研究內容如下:(1)針對手指與物體接觸以及外部擾動的情況,設計了一個基于BP神經網絡的自適應阻抗控制器,將神經網絡與阻抗控制進行結合,提高了系統對靈巧手手指與外部環境接觸時,接觸力的自適應能力,并對該控制器進行仿真。仿真結果表明,當靈巧手處于較為復雜且存在外部擾動的環境下,控制系統具有良好的穩定性。(2)針對控制器參數無法實時調節的問題,設計了基于深度神經網絡的自適應力控制器,將神經網絡與傳統的PID控制器相結合,設計出能夠在線調節參數的力控制器,并對控制器進行仿真。仿真結果表明,當靈巧手與物體發生接觸的情況下,控制系統能夠根據接觸力誤差調節控制器參數,實現了良好的控制效果。(3)設計了基于模糊理論的力位混合控制方案,通過對靈巧手腱張力和接觸力的控制,實現靈巧手與環境之間的交互作用。詳細闡述了控制系統的結構,與常規的PID控制器進行比較。仿真結果表明,模糊神經網絡控制器相較于常規的控制器,響應速度更快。
【圖文】：

Shadow手Robonuat手[12]

圖 1.9 BUAA-4 靈巧手T，Harbin Institute of Technolo10 所示，該靈巧手外型上與立的手掌構成，整個手指尺節和 3 個獨立自由度，MP（（Distal Interphalangeal Point，，近側指節關節點）關節耦合集成在手指主體和手掌中，動。另外，靈巧手內集成豐重量約為 1.5Kg，指尖力可
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP241

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本文編號：2610141