采用神经网络算法的多指机械手织物抓取规划.pdf

【文章摘要】 本文主要探讨了如何利用神经网络算法对多指机械手进行织物抓取规划，旨在解决纺织服装行业中织物自主抓取效率低下的问题。文章首先设计了一款多指机械手，通过描述手指各连杆之间的变换关系进行运动学分析。接着，采用径向基函数（RBF）神经网络方法对机械手的抓取模式进行规划，通过识别织物的几何特征并根据抓取任务要求进行自主抓取。在抓取过程中，结合关节空间轨迹规划和笛卡尔空间轨迹规划，确保机械手的手指能够稳定且准确地到达抓取点。利用MATLAB/Robotics Toolbox对多指机械手和抓取规划进行建模仿真，结果表明设计的机械手关节参数设置合理，满足抓取要求。 【关键知识点】 1. **多指机械手**：多指机械手是一种具有多个独立可动手指的机器人手部，可以模拟人类手部的复杂动作，适应不同形状和大小的物体抓取，尤其在纺织行业用于织物抓取时，能实现更灵活的操作。 2. **神经网络算法**：神经网络是模仿生物神经元网络结构的计算模型，常用于数据建模、预测和模式识别。RBF神经网络是其中的一种，其特点是使用径向基函数作为激活函数，具有快速学习和良好的非线性映射能力，适用于织物抓取模式的规划。 3. **运动学分析**：运动学是研究机械系统运动状态的科学，对于多指机械手，通过对手指各连杆间的坐标变换关系进行分析，可以理解和预测机械手的运动行为。 4. **抓取模式规划**：根据任务需求和织物特性，利用RBF神经网络规划机械手的抓取策略，包括手指的开合、角度调整等，以实现稳定、有效的抓取。 5. **轨迹规划**：为了确保机械手能准确无误地到达目标位置，采用了关节空间和笛卡尔空间相结合的轨迹规划方法。关节空间轨迹规划关注于各个关节的角度变化，而笛卡尔空间轨迹规划则关注于末端执行器在空间中的路径。 6. **织物识别与抓取**：通过识别织物的几何特性，如形状、厚度和弹性等，机械手可以调整抓取模式，实现自主抓取，提高生产效率。 7. **MATLAB/Robotics Toolbox**：这是一种用于机器人系统建模和仿真的工具，可以用来设计、分析和验证多指机械手的控制策略和抓取规划。 8. **仿真验证**：通过MATLAB/Robotics Toolbox进行的建模仿真，验证了设计的机械手和抓取规划的合理性，确保了机械手在实际应用中的性能。 本文提出的神经网络算法在多指机械手织物抓取规划中的应用，展示了机器学习技术在自动化制造领域的潜力，有助于提升纺织行业的生产效率和智能化水平。通过综合运用运动学、神经网络、轨迹规划等技术，可以实现更为精准和高效的织物抓取操作。