【摘 要】
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提出一种未知环境下基于神经网络视觉伺服的机器人模糊自适应阻抗控制策略。首先使用BP神经网络来学习曲线图像特征变化率与机器人关节角速度的映射关系,其次由机器人力伺服
【机 构】
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兰州理工大学电气与信息工程学院,甘肃省工业过程先进控制重点实验室
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提出一种未知环境下基于神经网络视觉伺服的机器人模糊自适应阻抗控制策略。首先使用BP神经网络来学习曲线图像特征变化率与机器人关节角速度的映射关系,其次由机器人力伺服控制得到离散阻抗控制模型,并根据接触力的变化对阻抗模型参数进行模糊调节,减少了受限运动中力干扰的影响。最后通过末端固定安装单摄像机和力传感器的6自由度机器人跟踪曲线实验,结果表明该策略具有较高的力控制精度和曲线跟踪能力。
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