【摘 要】
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人类一直致力于研究出能够代替其完成各种工作的机器设备,由此机器的智能化程度也是日新月异。而机械臂作为机器人的一个重要组成部分,已经成为机器人学领域一个重要的研究课
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人类一直致力于研究出能够代替其完成各种工作的机器设备,由此机器的智能化程度也是日新月异。而机械臂作为机器人的一个重要组成部分,已经成为机器人学领域一个重要的研究课题。现如今存在很多手臂运动控制模型,但都缺乏一定的认知功能。本文的目的就是依据神经生理学和神经解剖学等认知意义上的手臂移动与抓取,构建一种面向手势跟踪的时空协调神经网络类脑模型。具体工作如下:首先,针对之前研究的认知小脑模型存在的跟踪误差问题,本文在引入模糊集合概念的基础上,将小脑模型与模糊理论相结合,提出了一种用于机械臂运动控制的模糊小脑模型。该模型在小脑模型的输入层引入模糊集合的隶属度概念来更加准确地反映客观世界,它不仅能够像仿生小脑模型一样,对手臂进行轨迹控制,而且具有更高的完整度。接着,针对抓握运动过程中的视觉遮挡会导致更大的抓握孔径这个事实,本文分两种情况进行了讨论。一种是正常情况下的抓取运动;另一种是视觉遮挡下的抓握情况,在此基础上提出了视觉遮挡下的手势协调模型。通过MATLAB仿真证明,视觉遮挡并不会对新模型的手臂运动产生较大的影响,手指预成型部分也将通过增大抓握孔径来避免手与物体之间不必要的碰撞。最后,以前面两种模型为基础,充分考虑抓取意图对抓取运动的各种影响,在视觉遮挡下的手势协调模型中融入模糊小脑控制模型,构建出一种面向手势跟踪的时空协调神经网络类脑模型。小脑模型的加入使得手势跟踪模型具备了一定的认知能力。通过与Vilaplana经典模型实验结果的对比表明,新模型在减少时延、提高抓取速度和精度等方面都有明显的改善。
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