基于BP神经网络的仿人两指末端执行器抓握模式预测

• 作者: 张高峰 彭培成 王裕清 陈小静
• 来源期刊: 河南理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 抓握模式 L-M算法 BP神经网络 两指末端执行器
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 电气·电子·自动化
• 页码范围: 97-102
• 页数: 6页
• 分类号: TP242
• 字数: 4618字
• 语种: 中文

摘要

为了得到手部特征及物体特征与两指抓握模式之间的非线性映射关系,以便对仿人两指末端执行器的抓握模式进行预测,采用5554次人手拇指-食指成功抓握试验的数据作为训练样本,构建基于L-M算法的BP神经网络两指抓握模式预测模型,进行仿人两指末端执行器的抓握模式预测.结果表明:该神经网络模型的预测准确率达90％,预测值与实测值的相关系数为0.83,能够快速有效地预测仿人两指末端执行器的抓握模式;对于等效直径较小且质量较轻的目标物,多选择精密捏;对于等效直径较大且质量较重的目标物,多选择强力握.研究结果可为仿人两指末端执行器的稳定抓握控制提供重要的决策依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王裕清	河南理工大学机械与动力工程学院	48	207	8.0	12.0
2	张高峰	河南理工大学机械与动力工程学院	12	68	4.0	8.0
3	陈小静	河南理工大学机械与动力工程学院	3	20	2.0	3.0
4	彭培成	河南理工大学机械与动力工程学院	2	0	0.0	0.0