CN109634406A - 一种仿生两手指运动控制方法、装置及设备 - Google Patents
一种仿生两手指运动控制方法、装置及设备 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种仿生两手指运动控制方法、装置及设备,方法包括:获取搭建的仿生两手指运动系统;根据动力学原理,生成仿生两手指运动系统的非线性系统;基于模糊模型的表达方法,将所述非线性系统转化为δ算子的T‑S模糊系统;根据所述T‑S模糊系统、预先设计的δ算子的位置误差观测器以及δ算子的观测反馈观测器,获得误差控制系统,并根据所述误差控制系统构建闭环控制系统以及使得闭环控制系统镇定;基于所述闭环控制系统以及预设的可达集控制算法对仿生两手指运动系统进行控制,使得对仿生拇指与仿生食指的位置的追踪误差被控制在给定的精度范围内。
Description
技术领域
本发明涉及机器人技术领域,尤其涉及一种仿生两手指运动控制方法、装置及设备。
背景技术
现在,机器人已经在人们生活中的很多方面得到了非常广泛的应用,并且为人类做出了很多贡献,而且机器人在不久的将来会有更广泛的应用。
许多国家和高校都对人形机器人展开了研究,例如:日本索尼公司的机器人QRIO,波±顿动力公司人形机器人Atlas,国防科技大学的“先行者”机器人,浙江大学的“悟”“空”机器人,北京理工大学的“汇童”系列机器人等。可以说,仿人机器人发展水平代表了目前机器人学界的尖端技术和探索前沿。
机器人抓取物体是仿人机器人的一个重要研究课题。由于环境的不确定性,要求机器人抓取具有一定的抗干扰能力,以保证对物体的稳定抓取,这些均对机器人手指控制系统的性能提出了严格的要求。当前机器人手指抓取抗干扰大多是采用工程实践经验加以抑制或者补偿,并无法给出保证干扰影响的定量结果。
发明内容
本发明的目的在于提供一种仿生两手指运动控制方法、装置及设备,能够给出保证干扰影响的定量结果。
本发明实施例提供了一种仿生两手指运动控制方法,包括以下步骤:
获取搭建的仿生两手指运动系统;其中,所述仿生两手指运动系统包括表贴式永磁同步电机、仿生拇指和仿生食指;所述仿生拇指和所述仿生食指各有一个铰接,且所述表贴式永磁同步电机与所述放生拇指以及所述仿生食指连接,以驱动所述仿生拇指和所述仿生食指进行协调旋转;
根据动力学原理,生成所述仿生两手指运动系统的非线性系统;其中,所述非线性系统包括表贴式永磁同步电机、仿生拇指、仿生食指的数学模型;且所述仿生拇指的数学模型以及仿生食指的数学模型能够根据抓取物体的位置进行改写;
基于模糊模型的表达方法,将所述非线性系统转化为δ算子的T-S模糊系统;
根据所述T-S模糊系统、预先设计的δ算子的位置误差观测器以及δ算子的观测反馈观测器,获得误差控制系统,并根据所述误差控制系统构建闭环控制系统以及使得闭环控制系统镇定;
基于所述闭环控制系统以及预设的可达集控制算法对仿生两手指运动系统进行控制,使得对仿生拇指与仿生食指的位置的追踪误差被控制在给定的精度范围内。
优选地,设所述表贴式永磁同步电机的的旋转位置为A、仿生拇指的末端位置为T,仿生食指的末端位置为I,则所述表贴式永磁同步电机在A点处与所述仿生拇指进行连接以控制仿生拇指的旋转,并通过杆AB、杆BC、杆CD在C点处与所述仿生食指连接,以控制仿生食指的旋转;其中,线段AD位于x轴上;杆AB与x轴的夹角为杆BC与x轴的夹角为δ,杆DC与x轴的夹角为ψ,∠IDC的角度为ε,∠TAB的角度为θ,AD的距离为l4,拇指和食指的长度分别为l5、l6。
优选地,所述表贴式永磁同步电动机的数学模型为:
其中,TL是负载转矩,ω是电磁旋转角速度,iqs是q轴的电流,Vqs是q轴的电压,ids是d轴的电流,Vds是d轴的电压,k1~k6是电动机的参数;
设仿生拇指的尾端位置T(xT,yT),仿生食指的尾端位置I(xI,yI),则有:
和
其中,A点是电机的旋转位置,那么它的角度为
对xT,yT,xI,yI进行求导后得到:
和
定义其中 表示抓取物体的位置,改写得到:
和
根据表贴式永磁同步电动机的数学模型、所述仿生拇指以及仿生食指改写后的数学模型得到所述仿生两手指运动系统的非线性系统:
优选地,所述基于模糊模型的表达方法,将所述非线性系统转化为δ算子的T-S模糊系统具体为:
选择 作为模型系统的前件变量;
则所述非线性系统通过δ算子的T-S模糊系统表示为:
其中,x(t)=[ω iqs ids exT eyT exI exI]T,u(t)=[Vqs Vds]T,为T-S模糊系统的扰动输入,αi(t)为T-S模糊系统的隶属度函数,{Ai,Bi,C}为两关节系统矩阵;
其中,所述δ算子的T-S模糊系统里面的ω,iqs,ids是可测量的状态变量,exT,eyT,exI,eyI是不可测的状态变量,因此参数C被选择为:C=diag{1,1,1,0,0,0,0}。
优选地,δ算子的位置误差观测器构造如下:
优选地,所述δ算子的观测反馈控制器构造如下:
其中,Ki为系统的控制器增益;
定义估计的误差那么根据T-S模糊系统、位置误差观测器以及观测反馈控制器得到如下的误差控制系统:
写成增广的形式如下:
其中
考虑如下的李雅普诺夫函数
其中,矩阵
使用delta算子系统的理论,得到:
基于公式(14),得到:
即使得闭环控制系统镇定。
优选地,可达集控制算法构造如下:
为了保证满足可达集控制算法,以下的矩阵不等式需要满足:
其中*代表矩阵的转置;
满足以上的不等式,得到:
V(t+T)<1.
这里选择较大的数值P4,P5,P6,P7,并忽略其他较小的数值,如此得到:
定义为了获得定位误差的最小界限只要实现
那么得到以下的优化算法:
如此,即使得位置的追踪误差被控制在给定的精度范围内。
本发明实施例还提供了一种仿生两手指运动控制装置,包括:
运动系统获取单元,用于获取搭建的仿生两手指运动系统;其中,所述仿生两手指运动系统包括表贴式永磁同步电机、仿生拇指和仿生食指;所述仿生拇指和所述仿生食指各有一个铰接,且所述表贴式永磁同步电机与所述放生拇指以及所述仿生食指连接,以驱动所述仿生拇指和所述仿生食指进行协调旋转;
非线性系统生成单元,用于根据动力学原理,生成所述仿生两手指运动系统的非线性系统;其中,所述非线性系统包括表贴式永磁同步电机、仿生拇指、仿生食指的数学模型;且所述仿生拇指的数学模型以及仿生食指的数学模型能够根据抓取物体的位置进行改写;
转化单元,用于基于模糊模型的表达方法,将所述非线性系统转化为δ算子的T-S模糊系统;
闭环控制系统生成单元,用于根据所述T-S模糊系统、预先设计的δ算子的位置误差观测器以及δ算子的观测反馈观测器,获得误差控制系统,并根据所述误差控制系统构建闭环控制系统以及使得闭环控制系统镇定;
控制单元,用于基于所述闭环控制系统以及预设的可达集控制算法对仿生两手指运动系统进行控制,使得对仿生拇指与仿生食指的位置的追踪误差被控制在给定的精度范围内。
本发明实施例还提供了一种仿生两手指运动控制设备,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器内的可执行代码,所述可执行代码能够被所述处理器执行以实现如上述的仿生两手指运动控制方法。
上述实施例中,通过构造仿生两手指传动系统,并建立仿生两手指系统的非线性系统。基于该非线性系统以及模糊模型的表达方法,将非线性系统转化为模糊系统。基于图像定位发给系统的参考位置坐标,设计仿生两手指末端的位置追踪模糊观测器,并根据可达集控制算法控制保证两仿生手指末端位置的追踪控制精度在给定的范围,从而给出干扰影响的定量结果。
附图说明
图1为本发明第一实施例提供的仿生两手指运动控制方法的流程示意图;
图2为本发明第一实施例提供的仿生两手指运动系统的结构示意图;
图3为本发明第二实施例提供的仿生两手指运动控制装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时,在本发明的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
请参阅图1,本发明第一实施例提供了一种仿生两手指运动控制方法,包括以下步骤:
S101,获取搭建的仿生两手指运动系统;其中,所述仿生两手指运动系统包括表贴式永磁同步电机、仿生拇指和仿生食指;所述仿生拇指和所述仿生食指各有一个铰接,且所述表贴式永磁同步电机与所述放生拇指以及所述仿生食指连接,以驱动所述仿生拇指和所述仿生食指进行协调旋转。
如图2所示,在本实施例中,设所述表贴式永磁同步电机的旋转位置为A,所述仿生拇指10的末端位置为T,所述仿生食指20的末端位置为I,则所述表贴式永磁同步电机在A点处与所述仿生拇指10进行连接以控制仿生拇指10的旋转,并通过杆AB、杆BC、杆CD在C点处与所述仿生食指20连接,以控制仿生食指20的旋转。其中,若将线段AD所在的直线定义为x轴,则杆AB与x轴的夹角为杆BC与x轴的夹角为δ,杆DC与x轴的夹角为ψ,∠IDC的角度为ε,∠TAB的角度为θ,AD的距离为l4,所述仿生拇指10和所述仿生食指20的长度分别为l5、l6。
从图2中可以看出,当所述表贴式永磁同步电机在A点驱动所述仿生拇指10时,该驱动力会通过杆AB、杆BC、杆CD传递到仿生食指20,从而所述表贴式永磁同步电机能够驱动所述仿生拇指10和所述仿生食指20进行协调旋转。
S102,根据动力学原理,生成所述仿生两手指运动系统的非线性系统;其中,所述非线性系统包括表贴式永磁同步电机、仿生拇指、仿生食指的数学模型;且所述仿生拇指的数学模型以及仿生食指的数学模型能够根据抓取物体的位置进行改写。
具体地,在本实施例中,所述表贴式永磁同步电动机的数学模型可表示为:
其中,TL是负载转矩,ω是电磁旋转角速度,iqs是q轴的电流,Vqs是q轴的电压,ids是d轴的电流,Vds是d轴的电压,k1~k6是电动机的参数;
设仿生拇指10的尾端位置T(xT,yT),仿生食指20的尾端位置I(xI,yI),则有:
和
其中,根据上面的描述可知A点是电机的旋转位置,那么其角度为
对xT,yT,xI,yI进行求导后得到仿生拇指和仿生食指的数学模型:
和
接着,根据抓取物体的位置对仿生拇指和仿生食指的数学模型进行改写。
其中,定义其中 表示抓取物体的位置(可通过对采集的抓取物体的图像进行图像处理或者识别获得),改写得到的数学模型为:
和
联立公式(1),(7),(8)后即可以得到所述仿生两手指运动系统的非线性系统:
其中,所得到的非线性系统是一个具有强非线性的系统。
S103,基于模糊模型的表达方法,将所述非线性系统转化为δ算子的T-S模糊系统。
具体地,根据公式(9),首先选择 作为非线性系统的前件变量。
然后,所述非线性系统通过δ算子的T-S模糊系统表示为:
其中,x(t)=[ω iqs ids exT eyT exI exI]T,u(t)=[Vqs Vds]T,为T-S模糊系统的扰动输入,αi(t)为T-S模糊系统的隶属度函数,{Ai,Bi,C}为两关节系统矩阵;其中,所述δ算子的T-S模糊系统里面的ω,iqs,ids是可测量的状态变量,exT,eyT,exI,eyI是不可测的状态变量,因此参数C被选择为:C=diag{1,1,1,0,0,0,0}。
S104,根据所述T-S模糊系统、预先设计的δ算子的位置误差观测器以及δ算子的观测反馈观测器,获得误差控制系统,并根据所述误差控制系统构建闭环控制系统以及使得闭环控制系统镇定。
其中,δ算子的位置误差观测器构造如下:
所述δ算子的观测反馈控制器构造如下:
其中,Ki为系统的控制器增益;
定义估计的误差那么根据(10)-(12)公式得到如下的误差控制系统:
写成增广的形式如下:
其中
考虑如下的李雅普诺夫函数
其中,矩阵
使用delta算子系统的理论,得到:
基于公式(14),得到:
即使得闭环控制系统镇定。
S105,基于所述闭环控制系统以及预设的可达集控制算法对仿生两手指运动系统进行控制,使得对仿生拇指与仿生食指的位置的追踪误差被控制在给定的精度范围内。
具体地,可达集控制算法构造如下:
为了保证满足(18),以下的矩阵不等式需要满足:
其中*代表矩阵的转置;
满足以上的不等式,得到:
V(t+T)<1. (20)
这里选择较大的数值P4,P5,P6,P7,并忽略其他较小的数值,如此得到:
定义为了获得定位误差的最小界限只要实现
那么得到以下的优化算法:
如此,即可以使得位置的追踪误差被控制在给定的精度范围内。
综上所述,本发明实施例提供的仿生两手指运动控制方法,通过构造仿生两手指传动系统,并建立仿生两手指系统的非线性系统。基于该非线性系统以及模糊模型的表达方法,将非线性系统转化为模糊系统。基于图像定位发给系统的参考位置坐标,设计仿生两手指末端的位置追踪模糊观测器,并根据可达集控制算法控制保证两仿生手指末端位置的追踪控制精度在给定的范围,从而给出干扰影响的定量结果。
请参阅图3,本发明实施例还提供了一种仿生两手指运动控制装置,包括:
运动系统获取单元10,用于获取搭建的仿生两手指运动系统;其中,所述仿生两手指运动系统包括表贴式永磁同步电机、仿生拇指和仿生食指;所述仿生拇指和所述仿生食指各有一个铰接,且所述表贴式永磁同步电机与所述放生拇指以及所述仿生食指连接,以驱动所述仿生拇指和所述仿生食指进行协调旋转;
非线性系统生成单元20,用于根据动力学原理,生成所述仿生两手指运动系统的非线性系统;其中,所述非线性系统包括表贴式永磁同步电机、仿生拇指、仿生食指的数学模型;且所述仿生拇指的数学模型以及仿生食指的数学模型能够根据抓取物体的位置进行改写;
转化单元30,用于基于模糊模型的表达方法,将所述非线性系统转化为δ算子的T-S模糊系统;
闭环控制系统生成单元40,用于根据所述T-S模糊系统、预先设计的δ算子的位置误差观测器以及δ算子的观测反馈观测器,获得误差控制系统,并根据所述误差控制系统构建闭环控制系统以及使得闭环控制系统镇定;
控制单元50,用于基于所述闭环控制系统以及预设的可达集控制算法对仿生两手指运动系统进行控制,使得对仿生拇指与仿生食指的位置的追踪误差被控制在给定的精度范围内。
本发明实施例还提供了一种仿生两手指运动控制设备,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器内的可执行代码,所述可执行代码能够被所述处理器执行以实现如上述的仿生两手指运动控制方法。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (9)
1.一种仿生两手指运动控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取搭建的仿生两手指运动系统;其中,所述仿生两手指运动系统包括表贴式永磁同步电机、仿生拇指和仿生食指;所述仿生拇指和所述仿生食指各有一个铰接,且所述表贴式永磁同步电机与所述放生拇指以及所述仿生食指连接,以驱动所述仿生拇指和所述仿生食指进行协调旋转;
根据动力学原理,生成所述仿生两手指运动系统的非线性系统;其中,所述非线性系统包括表贴式永磁同步电机、仿生拇指、仿生食指的数学模型;且所述仿生拇指的数学模型以及仿生食指的数学模型能够根据抓取物体的位置进行改写;
基于模糊模型的表达方法,将所述非线性系统转化为δ算子的T-S模糊系统;
根据所述T-S模糊系统、预先设计的δ算子的位置误差观测器以及δ算子的观测反馈观测器,获得误差控制系统,并根据所述误差控制系统构建闭环控制系统以及使得闭环控制系统镇定;
基于所述闭环控制系统以及预设的可达集控制算法对仿生两手指运动系统进行控制,使得对仿生拇指与仿生食指的位置的追踪误差被控制在给定的精度范围内。
2.根据权利要求1所述的仿生两手指运动控制方法,其特征在于,设所述表贴式永磁同步电机的的旋转位置为A、仿生拇指的末端位置为T,仿生食指的末端位置为I,则所述表贴式永磁同步电机在A点处与所述仿生拇指进行连接以控制仿生拇指的旋转,并通过杆AB、杆BC、杆CD在C点处与所述仿生食指连接,以控制仿生食指的旋转;其中,线段AD位于x轴上;杆AB与x轴的夹角为杆BC与x轴的夹角为δ,杆DC与x轴的夹角为ψ,∠IDC的角度为ε,∠TAB的角度为θ,AD的距离为l4,拇指和食指的长度分别为l5、l6。
3.根据权利要求2所述的仿生两手指运动控制方法,其特征在于,所述表贴式永磁同步电动机的数学模型为:
其中,TL是负载转矩,ω是电磁旋转角速度,iqs是q轴的电流,Vqs是q轴的电压,ids是d轴的电流,Vds是d轴的电压,k1~k6是电动机的参数;
设仿生拇指的尾端位置T(xT,yT),仿生食指的尾端位置I(xI,yI),则有:
和
其中,A点是电机的旋转位置,那么它的角度为:
对xT,yT,xI,yI进行求导后得到:
和
定义其中 表示抓取物体的位置,改写得到:
和
根据表贴式永磁同步电动机的数学模型、所述仿生拇指以及仿生食指改写后的数学模型得到所述仿生两手指运动系统的非线性系统:
4.根据权利要求3所述的仿生两手指运动控制方法,其特征在于,所述基于模糊模型的表达方法,将所述非线性系统转化为δ算子的T-S模糊系统具体为:
选择 作为模型系统的前件变量;
则所述非线性系统通过δ算子的T-S模糊系统表示为:
其中,x(t)=[ω iqs ids exT eyT exI exI]T,u(t)=[Vqs Vds]T,
为T-S模糊系统的扰动输入,αi(t)为T-S模糊系统的隶属度函数,{Ai,Bi,C}为两关节系统矩阵;
其中,所述δ算子的T-S模糊系统里面的ω,iqs,ids是可测量的状态变量,exT,eyT,exI,eyI是不可测的状态变量,因此参数C被选择为:
C=diag{1,1,1,0,0,0,0}。
5.根据权利要求4所述的仿生两手指运动控制方法,其特征在于,δ算子的位置误差观测器构造如下:
6.根据权利要求5所述的仿生两手指运动控制方法,其特征在于,所述δ算子的观测反馈控制器构造如下:
其中,Ki为系统的控制器增益;
定义估计的误差那么根据T-S模糊系统、位置误差观测器以及观测反馈控制器得到如下的误差控制系统:
写成增广的形式如下:
其中
考虑如下的李雅普诺夫函数:
其中,矩阵
使用delta算子系统的理论,得到:
基于公式(14),得到:
即使得闭环控制系统镇定。
7.根据权利要求6所述的仿生两手指运动控制方法,其特征在于,可达集控制算法构造如下:
为了保证满足可达集控制算法,以下的矩阵不等式需要满足:
其中*代表矩阵的转置;
满足以上的不等式,得到:
V(t+T)<1
这里选择较大的数值P4,P5,P6,P7,并忽略其他较小的数值,如此得到:
定义为了获得定位误差的最小界限只要实现
那么得到以下的优化算法:
如此,即使得位置的追踪误差被控制在给定的精度范围内。
8.一种仿生两手指运动控制装置,其特征在于,包括:
运动系统获取单元,用于获取搭建的仿生两手指运动系统;其中,所述仿生两手指运动系统包括表贴式永磁同步电机、仿生拇指和仿生食指;所述仿生拇指和所述仿生食指各有一个铰接,且所述表贴式永磁同步电机与所述放生拇指以及所述仿生食指连接,以驱动所述仿生拇指和所述仿生食指进行协调旋转;
非线性系统生成单元,用于根据动力学原理,生成所述仿生两手指运动系统的非线性系统;其中,所述非线性系统包括表贴式永磁同步电机、仿生拇指、仿生食指的数学模型;且所述仿生拇指的数学模型以及仿生食指的数学模型能够根据抓取物体的位置进行改写;
转化单元,用于基于模糊模型的表达方法,将所述非线性系统转化为δ算子的T-S模糊系统;
闭环控制系统生成单元,用于根据所述T-S模糊系统、预先设计的δ算子的位置误差观测器以及δ算子的观测反馈观测器,获得误差控制系统,并根据所述误差控制系统构建闭环控制系统以及使得闭环控制系统镇定;
控制单元,用于基于所述闭环控制系统以及预设的可达集控制算法对仿生两手指运动系统进行控制,使得对仿生拇指与仿生食指的位置的追踪误差被控制在给定的精度范围内。
9.一种仿生两手指运动控制设备,其特征在于,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器内的可执行代码,所述可执行代码能够被所述处理器执行以实现如权利要求1至8任意一项所述的仿生两手指运动控制方法。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013003845A (ja) * | 2011-06-16 | 2013-01-07 | Institute Of National Colleges Of Technology Japan | 組み込み知能コントローラ、制御システム、制御プログラム、記録媒体、及び制御方法 |
CN104483835A (zh) * | 2014-11-06 | 2015-04-01 | 中国运载火箭技术研究院 | 一种基于t-s模糊模型的柔性航天器多目标综合控制方法 |
CN107168105A (zh) * | 2017-06-29 | 2017-09-15 | 徐州医科大学 | 一种虚拟手术混合控制系统及其验证方法 |
CN107182443A (zh) * | 2017-07-05 | 2017-09-22 | 青岛大学 | 全驱动仿人手三指果蔬采摘末端执行器 |
CN108594655A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-09-28 | 厦门理工学院 | 一种两关节机器人跟踪模糊控制设计方法 |
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2018
- 2018-11-08 CN CN201811326345.0A patent/CN109634406B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013003845A (ja) * | 2011-06-16 | 2013-01-07 | Institute Of National Colleges Of Technology Japan | 組み込み知能コントローラ、制御システム、制御プログラム、記録媒体、及び制御方法 |
CN104483835A (zh) * | 2014-11-06 | 2015-04-01 | 中国运载火箭技术研究院 | 一种基于t-s模糊模型的柔性航天器多目标综合控制方法 |
CN107168105A (zh) * | 2017-06-29 | 2017-09-15 | 徐州医科大学 | 一种虚拟手术混合控制系统及其验证方法 |
CN107182443A (zh) * | 2017-07-05 | 2017-09-22 | 青岛大学 | 全驱动仿人手三指果蔬采摘末端执行器 |
CN108594655A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-09-28 | 厦门理工学院 | 一种两关节机器人跟踪模糊控制设计方法 |
Non-Patent Citations (6)
Title |
---|
SUN F: "Neuro-fuzzy adaptive control based on dynamic inversion for robotic manipulators", 《FUZZY SETS AND SYSTEMS》 * |
刘桂林: "基于T-S模糊模型的机器人轨迹跟踪控制", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
徐敏: "一种蛇形机器人闭环控制系统设计", 《厦门理工学院学报》 * |
游辉胜: "基于模糊神经网络的单目视觉伺服机器人智能抓取", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
赵琰: "基于Delta算子离散化方法的连续T-S模型混沌化", 《东北大学学报(自然科学版)》 * |
郑显华: "仿人机械手结构及其控制系统研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109634406B (zh) | 2021-10-22 |
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GR01 | Patent grant | ||
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