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創(chuàng)澤機器人
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機器人多指靈巧手的神經(jīng)控制的原理:控制系統(tǒng)硬件,控制系統(tǒng)軟件,復(fù)合控制方法

來源:機器人學(xué)基礎(chǔ)     編輯:創(chuàng)澤   時間:2026/1/9   主題:其他 [加盟]

多指靈巧手又稱多指多關(guān)節(jié)機械手,是一種并聯(lián)加串聯(lián)形式的機器人, 一般由手掌和 3~5個手指組成,每個手指有3~4個關(guān)節(jié)。由于其具有多個關(guān)節(jié)(≥9),故可以對幾乎任 意的物體進行抓持及操作。如果安裝有指端力傳感器和觸覺傳感器,對抓持力進行控制, 可以實現(xiàn)對易碎物體(如雞蛋等)進行抓持及操作。多指靈巧手的機械本體一般較小,自由 度又較多,故多采用伺服電機通過有套管的鋼絲或尼龍繩進行遠(yuǎn)距離驅(qū)動,控制伺服電機 進行有序的轉(zhuǎn)動,可使多指靈巧手完成各種抓持及操作。由于繩子的變形及繩子與套管間 的摩擦,關(guān)節(jié)之間的耦合,使得多指靈巧手比一般的機器人具有更強的非線性。目前,對 多指靈巧手的智能抓持的研究和位置/力協(xié)調(diào)控制的研究是機器人學(xué)研究的熱點之一。

下面介紹用經(jīng)過訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)作為控制器,控制多指靈巧手的關(guān)節(jié)跟蹤給定的軌跡,以及對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)算法、控制系統(tǒng)軟硬件組成以及實驗結(jié)果等。

1. 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)算法

本系統(tǒng)采用一個3×20×1的三層前饋網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)原有的控制器的輸入輸出關(guān)系。神 經(jīng)元采用S 形函數(shù),即y=1/(1+e') 。 學(xué)習(xí)結(jié)束后,用此前饋網(wǎng)絡(luò)當(dāng)作控制器。作為網(wǎng) 絡(luò)學(xué)習(xí)樣板的控制器,是經(jīng)實踐驗證成功的控制器。利用這個控制器產(chǎn)生的輸入輸出數(shù)據(jù) 對,供網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習(xí),訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)可以很好地逼近原控制器的輸入輸出映射關(guān)系。

學(xué)習(xí)采用BP 算法與趨化算法相結(jié)合的混合學(xué)習(xí)算法,即先用 BP 算法對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn) 練,然后再用趨化算法訓(xùn)練。實踐證明這種混合學(xué)習(xí)算法能夠避免局部極小值且比單d用 兩者中任一算法具有較快的收斂速度。 BP 算法是Z常見的學(xué)習(xí)算法,在此不多述。趨化 算法由 Bremermann 和 Anderson 提出,尤其適合于處理動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練問題,這里所用 的趨化算法如下:

1)把權(quán)重W 設(shè)為[- 0 . 1,0 . 1]上的隨機初值,即W。;

2)把樣本輸入網(wǎng)絡(luò)并計算網(wǎng)絡(luò)輸出;

3)求目標(biāo)函數(shù)J 的值,并令 B₁=J;

4)產(chǎn)生與權(quán)重W 維數(shù)相同、零均值的[- 1,+1]上正態(tài)分布的隨機向量W′;

5 ) 令W=W 。+a ×W′,a<1, 是一實系數(shù);

6)求目標(biāo)函數(shù)J 的值,令 B₂=J;

7 ) 如 果E₂由此算法學(xué)習(xí)得到的權(quán)重矩陣是W, 目標(biāo)函數(shù)定義為: 是第i 個樣本的學(xué)習(xí)誤差, N 是樣本的數(shù)量。

2. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制器設(shè)計

(1)控制系統(tǒng)硬件

本系統(tǒng)以北京航空航天大學(xué)機器人研究所的三指靈巧手作為實驗床,其控制器采用分 J結(jié)構(gòu),上層主機是PC—386, 負(fù)責(zé)進行人機信息交換、任務(wù)規(guī)劃和路徑規(guī)劃。下層是伺 服控制器,即對應(yīng)每個電機有一個基于PC 總線的8031單片機的位置伺服控制器。圖5-31 為控制器的硬件簡圖。圖中的手指關(guān)節(jié)部位安裝有電位計,用作角度傳感器,其輸出信號 作為伺服控制器的反饋信號。

(2)控制系統(tǒng)軟件設(shè)計

控制軟件分為兩部分,上位機軟件用C 語言編寫,伺服控制器的軟件用MCS-51 單片機匯編語言編寫。圖5-32是控制器的結(jié)構(gòu)圖。上位機軟件負(fù)責(zé)根據(jù)誤差信號,計算網(wǎng) 絡(luò)輸出并產(chǎn)生相應(yīng)的控制信號。伺服控制器從主機得到控制指令,進行適當(dāng)?shù)奶幚砗螅a(chǎn)生相應(yīng)的PWM 電機控制信號控制電機轉(zhuǎn)動。對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算全由上位機完成,這是因 為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算包括大量的非線性函數(shù).用匯編語言實現(xiàn)十分困難且速度很慢。圖5-33 是主機軟件流程圖,其中定時器的作用是保證40ms 進行一次插值,利用上位機的 CMOS 定時來實現(xiàn),可以準(zhǔn)確到微秒J。

(3)復(fù)合控制方法

通過實驗發(fā)現(xiàn),單純用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器進行控制,系統(tǒng) 的響應(yīng)在跟蹤階段可以很好地跟蹤給定的軌跡,但穩(wěn)態(tài)效果 不好,存在較大的穩(wěn)態(tài)誤差。這是因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)原 來的控制器的輸入輸出映射關(guān)系,但并不能完全復(fù)現(xiàn)這種關(guān) 系,總有一定的誤差,而且誤差小到一定的范圍后,再想進 一步減小就變得十分困難。由于時間限制,網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)只能得 到一個近似的Z優(yōu)解,而不可能得到真正的Z優(yōu)解。為了使 系統(tǒng)具有良好的穩(wěn)態(tài)響應(yīng),采用一個PID 控制器在穩(wěn)態(tài)時對 系統(tǒng)進行控制,利用其積分作用來消除穩(wěn)態(tài)誤差,實驗結(jié)果 表明這種復(fù)合控制器能保證系統(tǒng)具有良好的穩(wěn)態(tài)響應(yīng)。







機器人自適應(yīng)模糊控制: PID 模糊控制、自組 織模糊控制、自校正模糊控制

一種附加力外環(huán)的機器人力/位置自適應(yīng)模糊控制方法,是把力控制器的輸 出作為位置控制給定的修正值,通過提高位置控制的精度達(dá)到控制力的目的,并利用自 適應(yīng)模糊控制的魯棒性,使控制系統(tǒng)對不同的剛性環(huán)境具有自適應(yīng)能力

機器人的進化控制系統(tǒng):解決其學(xué)習(xí)與適應(yīng)能力問題

機器人的進化控制系統(tǒng)用于復(fù)雜系統(tǒng)的控制器設(shè)計,可以很好地解決其學(xué)習(xí)與適應(yīng)能力問題,根據(jù)環(huán)境的特點和自身的目標(biāo)自主地產(chǎn)生各種行為能力,展現(xiàn)適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的自主性

機器人的神經(jīng)控制系統(tǒng)特性和能力:并行處理能力和快速性,自適應(yīng)能力和信息綜合能力

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對信息的并行處理能力和快速性,適于實時控制和動力學(xué)控制;能夠解決那些用數(shù)學(xué)模型或規(guī)則描述難以處理或無法處理的控制過程;具有很強的自適應(yīng)能力和信息綜合能力

機器人的學(xué)習(xí)控制系統(tǒng):搜索、識別、記憶和推理

1)基于模式識別的學(xué)習(xí)控制;2)反復(fù)學(xué)習(xí)控制;3)重復(fù)學(xué)習(xí)控制;4)連接主義學(xué)習(xí)控制,包括再勵(強化)學(xué)習(xí)控制;5)基于規(guī)則的學(xué)習(xí)控制,包括模糊學(xué)習(xí)控制;6)擬人自學(xué)習(xí)控制;7)狀態(tài)學(xué)習(xí)控制

機器人的模糊控制系統(tǒng):模糊化接口、知識庫、 推理機和模糊判決接口

模糊控制提供一種實現(xiàn)基于知識(基于規(guī)則)的甚至語言描述的控制規(guī)律的新機理,由模糊化接口、知識庫、 推理機和模糊判決接口4個基本單元組成

機器人的專家控制系統(tǒng):知識庫、推理機、控制規(guī)則集和/或控制算法

一個典型的和廣泛應(yīng)用的基于知識的控制系統(tǒng)包含知識庫、推理機、控制規(guī)則集和/或控制算法等;推理機用于記憶所采用的規(guī)則和控制策略,根據(jù)知識進行推理,搜索并導(dǎo)出結(jié)論

智能機器人的遞階控制系統(tǒng):精度隨智能降低而提高

遞階智能控制是按照精度隨智能降低而提高的原理(IPDI) 分級分布的,由三個基本控制級構(gòu)成的,系統(tǒng)的輸出是通過一組施于驅(qū)動器的具體指令來實現(xiàn)的

機器人的力和位置混合控制方案:主動剛性控制,雷伯特-克雷格位置/力混合控制器, 操作空間力和位置混合控制系統(tǒng)

雷伯特-克雷格位置/力混合控制器為R-C 控制器,P(q) 為機械手運動學(xué)方程;T 為力變換矩陣; 操作空間力和位置混合控制系統(tǒng),末端工具的動態(tài)性能將直接影響操作質(zhì)量

機器人的多關(guān)節(jié)位置控制器:各關(guān)節(jié)間的耦合與補償

每個關(guān)節(jié)所需要的力或力矩 T, 是由五個部分組成的,第一項表示所有關(guān)節(jié)慣量的作用,各個 關(guān)節(jié)的慣量被集中在一起,存在有關(guān)節(jié)間耦合慣量的作用,第三項和第四項分別表示向心力和哥氏力的作用

機器人的單關(guān)節(jié)位置控制器:光學(xué)編碼器與測速發(fā)電機一起組成位置和速度反饋

有個光學(xué)編碼器,以便與測速發(fā)電機一起組成位置和速度反饋,是一種定位裝置,它的每個關(guān)節(jié)都有一個位置控制系統(tǒng);對機器人的關(guān)節(jié)坐標(biāo)點逐點進行定位控制

機器人位置控制基本控制結(jié)構(gòu):關(guān)節(jié)空間控制結(jié)構(gòu)和直角坐標(biāo)空間控制結(jié)構(gòu),伺服控制結(jié)構(gòu)

機器人位置控制有時也稱位姿控制或軌跡控制,主要有兩種機器人的位置控制結(jié)構(gòu)形式,即關(guān)節(jié)空間控制結(jié)構(gòu)和直角坐標(biāo)空間控制結(jié)構(gòu);機器人的伺服控制結(jié)構(gòu)有集中控制、分散控制和遞階控制等

機器人的液壓伺服控制系統(tǒng)的優(yōu)勢:結(jié)構(gòu)簡單、機械強度高和速度快

液壓傳動機器人具有結(jié)構(gòu)簡單、機械強度高和速度快等優(yōu)點;一般采用液壓伺服控制閥和模擬分解器實現(xiàn)控制和反饋,省去中間動力減速器,從而消除了齒隙和磨損問題
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機器人開發(fā)
== 資訊 ==
機器人多指靈巧手的神經(jīng)控制的原理:控制系
機器人自適應(yīng)模糊控制: PID 模糊控制
機器人的進化控制系統(tǒng):解決其學(xué)習(xí)與適應(yīng)能
機器人的神經(jīng)控制系統(tǒng)特性和能力:并行處理
機器人的學(xué)習(xí)控制系統(tǒng):搜索、識別、記憶和
機器人的模糊控制系統(tǒng):模糊化接口、知識庫
“人工智能+制造”專項行動實施意見:10
機器人的專家控制系統(tǒng):知識庫、推理機、控
智能機器人的遞階控制系統(tǒng):精度隨智能降低
機器人的力和位置混合控制方案:主動剛性控
機器人的多關(guān)節(jié)位置控制器:各關(guān)節(jié)間的耦合
機器人的單關(guān)節(jié)位置控制器:光學(xué)編碼器與測
機器人位置控制基本控制結(jié)構(gòu):關(guān)節(jié)空間控制
機器人的液壓伺服控制系統(tǒng)的優(yōu)勢:結(jié)構(gòu)簡單
機器人的基本控制原則:簡化為若干個低階子
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