基于神经网络的水下机器人力控策略研究

作者:赵永虹

摘要:水下机器人抓取物体时,物体与指尖存在力控制问题,但是由于动力学模型、被抓取物体位置和刚度的不确定性,采用传统阻抗控制方法不具有鲁棒性,因此对基于位置的神经网络阻抗控制方法进行了研究,构建了基于位置的神经网络阻抗控制器,采用三层前向反馈神经网络构建补偿器结构,基于BP算法和Delta学习规则,得到了反向传播的更新规则;该神经网络控制系统具有很强的自适应性,可以很好地完成机器手抓取物体的任务;在水下机器人单手指上分别对软性材料(泡沫)和硬性材料(木块)施加5N恒定力进行反复的实验,结果表明,该方法具有较好的补偿和控制效果,为水下机器人的准确抓握和合理操作奠定基础。

分类:
  • 期刊
  • >
  • 自然科学与工程技术
  • >
  • 信息科技
  • >
  • 自动化技术
收录:
  • SA 科学文摘(英)
  • 剑桥科学文摘
  • 国家图书馆馆藏
  • 上海图书馆馆藏
  • 知网收录(中)
  • 维普收录(中)
  • 万方收录(中)
  • 统计源期刊(中国科技论文优秀期刊)
关键词:
  • 水下机器人
  • 神经网络
  • 阻抗控制
  • 力控制

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:计算机测量与控制

期刊级别:统计源期刊

期刊人气:10973

杂志介绍:
主管单位:中国航天科工集团公司
主办单位:中国计算机自动测量与控制技术协会
出版地方:北京
快捷分类:计算机
国际刊号:1671-4598
国内刊号:11-4762/TP
邮发代号:82-16
创刊时间:1993
发行周期:月刊
期刊开本:A4
下单时间:1-3个月
复合影响因子:0.55
综合影响因子:1