基于协同控制的手臂抓取时空协调模型构建方法研究

发布时间：2021-01-28 08:59

　　行为和认知神经科学的高速发展,不仅深化了人类对大脑行为功能机制的理解,而且推动了其与神经计算科学的结合,有力地促进了机器智能的发展。在手势实时跟踪方面,手臂运动和手势抓取之间的时空协调以及手势的高维特性是抓取运动研究的主要瓶颈。因此,本文从生理学和认知神经科学的角度出发,探讨与这两个研究热点相关的手臂抓取神经网络模型的构建问题。首先,针对手臂延伸和抓取过程中手臂运动、抓取角度以及手掌朝向三个组件之间的时空协调问题,本文基于VITE（Vector Integration to Endpoint）点对点运动轨迹生成模型,提出一种具有生物学意义的抓取神经网络模型。模型改变了传统的门控信号的输入方法,利用基底神经节丘脑皮层环路调节组件通道运动速度,优化了最大抓取孔径的更新方法,设置可进行空间状态信息交流的耦合神经元动态调节抓握孔径,还增设了用于检测组件目标状态扰动情况的监督细胞。通过与原方法做对比实验,新模型较好地复现了抓取运动的动力学关键特征,增强了运动协调性和抗干扰性。考虑到手势抓取的高维与条件复杂特性,本文还提出了一种面向任务的手臂抓取神经网络模型。运用一种描述手部姿势的协同控制策略,仅... 

【文章来源】：南京邮电大学江苏省

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

目标距离扰动实验，100ms之后目标距离TT由原来15cm变成45cm

实验基础上加入方向扰动，目标角度TO由0°变成偏离手肘位置15°

抓取的高维与复杂特性，提出了一种手臂移动分为手臂移动、手指预成形和手掌朝向三大通系统的协调性进行了验证，证明了模型协同抓取Ficuciello 的 36 种手部抓取任务图谱[42]（包括套（Wiseglove18）记录下抓取操作时各关节感器，每个手指分布三个传感器，相邻指尖一们关注并记录的 15 个关节角度位置见图 4曲角度以及末端关节角度。

【参考文献】：
期刊论文
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[3]基于多种群遗传算法的一般机器人逆运动学求解[J]. 林阳,赵欢,丁汉.  机械工程学报. 2017(03)
[4]机器人多指抓取最优规划的研究现状和发展趋势[J]. 孙瑛,苗卫,李公法,孔建益,蒋国璋,熊禾根,郭永兴,何洋,李贝.  长江大学学报(自科版). 2016(01)
[5]基于小脑-基底神经节机理的行为认知计算模型[J]. 陈静,阮晓钢,戴丽珍.  模式识别与人工智能. 2012(01)
[6]基底神经节的尖峰神经元网络模型及其在机器人中的应用[J]. 王义萍,陈庆伟,胡维礼.  南京理工大学学报(自然科学版). 2010(06)
[7]小脑的认知功能研究进展[J]. 纪蒙,胡文立.  医学研究杂志. 2008(07)
[8]群体智能优化算法[J]. 王辉,钱锋.  化工自动化及仪表. 2007(05)
[9]面向任务和基于几何特征的机器人多指手抓取模式规划[J]. 王从庆,秦宣.  机械科学与技术. 2007(07)
[10]运动、语言和学习:小脑的功能磁共振成像研究[J]. 林冲宇,翁旭初.  心理科学进展. 2006(04)

博士论文
[1]基于手势协同分析的欠驱动假肢设计及其肌电控制方法[D]. 李顺冲.上海交通大学 2015

硕士论文
[1]手臂延伸与抓取运动时间协调小脑控制模型的研究[D]. 张政.南京邮电大学 2014
[2]小脑内部预测模型与机器主体的运动平衡控制[D]. 刘亮.北京工业大学 2007
[3]机器人多指手预抓取模式分类方法研究[D]. 黄媛婕.南京航空航天大学 2006



本文编号：3004716