导读:本文包含了抓取力论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:柔性外骨骼,仿生学,摩擦补偿,静态力学模型
抓取力论文文献综述
刘自文,赵亮,于鹏,杨铁,杨洋[1]（2019）在《柔性外骨骼手的抓取力控制方法》一文中研究指出为了辅助丧失手部运动功能的患者完成日常生活用品的抓取,研制了一种基于线张力反馈的柔性外骨骼机器人系统,其可实现手指指尖抓取力的稳定控制.首先介绍了柔性外骨骼手套的结构设计以及控制策略.然后建立了手指静态力学模型,通过套索入口侧线张力计算得到手指指尖与物体之间的接触力.针对套索传动过程中存在的摩擦损耗问题,通过物理方法将套索累计弯曲角度的变化范围限制在0?～90?范围内,并采用中值补偿的方法对摩擦损耗进行补偿.最后通过柔性外骨骼手套抓取力控制实验验证了手指静态力学模型以及摩擦补偿方法的有效性,手指指尖接触力的误差最大范围为±1 N.为了验证柔性外骨骼手套的实际使用效果,在丧失手部运动功能的患者身上进行了柔性外骨骼手套的抓取实验.实验结果表明,柔性外骨骼手套可以辅助患者完成对日常生活用品的可靠抓取.(本文来源于《机器人》期刊2019年04期）
李秋苹,章军,崔军[2]（2018）在《一种欠驱动柔性机械手的抓取力研究》一文中研究指出为满足农产品(食品)行业中尺寸范围大、形状复杂、物性多样的复杂对象抓取需求,提出了一种欠驱动柔性机械手。设计了欠驱动柔性机械手的的结构,介绍了其工作原理;采用2个电机驱动串联双铰链柔性关节;以直径为20,40和60 mm的圆柱铝块为抓持对象,建立了静态力学方程和几何平衡方程;运用MATLAB软件中fsolve函数求出机械手在负载状态下驱动杆行程与抓取力的关系。计算结果表明通过控制驱动杆行程,可以实现调节抓取力的大小,在不损坏物体表面的前提下,有效抓取复杂对象。(本文来源于《轻工机械》期刊2018年03期）
宋俊男,张秋菊,张进[3]（2018）在《基于八角环二维力传感器抓取力控制研究》一文中研究指出设计了一种小型八角环二维力传感器,利用ANSYS仿真软件对传感器进行了有限元和应变节点分析,通过传感器静态标定实验得到了标定解耦矩阵,解决了由于加工误差和应变计粘贴误差带来的力矩耦合问题。设计了二指平行手爪,搭建了基于力外环控制的夹持器系统。运用手爪测量了不同材料之间的最大静摩擦系数。实际的抓取实验验证了基于力比例控制的稳定抓取具有良好效果。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2018年02期）
梁富鑫[4]（2016）在《基于表面肌电信号的人手动作模式识别和抓取力预测技术研究》一文中研究指出表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)是由肌肉兴奋时募集的多个运动单元产生的动作电位在表面电极处的综合迭加。目前,基于sEMG的智能假肢已成为研究热点。遗憾的是,大部分的研究都倾向于识别人手动作模式,却很少对假肢手抓取物体时所应该施加的力进行预测估计,从而难以研制出更加精确抓取任务的智能假肢手。本文的目的在于探索一种基于sEMG的手部抓取动作识别以及抓取力预测的方法,本文研究的主要内容有:(1)在采用6阶巴特沃斯带通滤波与快速独立成分分析(FastICA)相结合的方法对sEMG进行预处理的基础上;采用小波包结合样本熵的特征提取方法得到sEMG的标准样本熵(SSE)特征;然后采用SVM模型分类器进行基于两通道与四通道sEMG的抓取动作模式识别。(2)分别在随意与规定抓取模式下,选取sEMG的标准样本熵为特征,采用AGA--SVR预测模型进行抓取力预测实。预测精度优于传统的采用sEMG幅值或MAV特征进行抓取力预测。(3)设计了基于MATLAB-GUI的实验平台,详细分析了抓取模式识别和抓取力预测的精度,验证了本文方案的可行性:在基于sEMG手部抓取动作识别平台进行验证实验,结果得出基于两通道的4种抓取动作模式的正确识别率大于92%,进一步的交叉验证试验结果的最低识别率为90%,验证了该分类器的良好性能;基于四通道的实验结果得到每种抓取动作模式的正确识别率均大于96%,表明适当增加电极的个数所得正确识别率有所提高。在随意抓取模式下基于二通道的力预测实验结果表明sEMG的幅值能够反映抓取力大小的变化;AGA--SVR预测模型的回归精度优于BP算法预测模型;基于四通道的力预测实验结果表明其预测精度优于基于两通道的力预测。在规定抓取模式下基于四通道的力预测实验结果表明其力预测的精度优于随意抓取模式下的力预测;采用基于四通道sEMG的MAV特征进行力预测的精度要优于直接用sEMG的幅值进行力预测,而采用sEMG的SSE特征进行力预测的精度则又优于用sEMG的MAV特征进行力预测。实验结果表明,采用手臂的sEMG信号不仅能够识别出手部动作模式种类,还能预测出抓取力的大小,该研究有助于研发能够完成精确抓取任务的肌电假肢手。(本文来源于《上海师范大学》期刊2016-05-01）
田志伟,章军[5]（2016）在《近指节角度可调欠驱动机械手的抓取力调节性研究》一文中研究指出基于仿生学原理,以均力抓取为目标,设计了一种抓取力可调的欠驱动机械手。针对不同尺寸的刚性球体,依据参与抓取的指节数目,进行了3种抓取模式的分类研究,并分别建立了静力学模型。对抓取力的MATLAB软件数值计算结果表明:当输入转矩一定时,通过调节机械手近指节的初始角度,可以达到接触力大小相等的良好效果;当近指节初始角度不变时,通过调节输入力矩的大小,可实现在均力抓取状态下接触力大小可调的功能。(本文来源于《机械制造》期刊2016年04期）
李群明,李耀文,吕亚平,潘祺[6]（2015）在《绳驱动假肢手指参数优化及抓取力分析》一文中研究指出鉴于实现假肢手指类人手指运动规律在假肢手设计中的重要性,通过对假肢手指运动学进行分析,得到假肢手指关节转角与弹簧刚度的关系,并采用数据手套对人手食指自然弯曲过程中各关节转角进行采集,在此基础上,以假肢手指弯曲过程中关节转角与人手食指相近为设计目标,对假肢手指的参数进行优化,得到满足目标的弹簧刚度。最后根据虚功率原理建立假肢手指静力学模型,并将得到的数学模型与ADAMS虚拟样机的静力学仿真结果进行对比,验证了所建立的静力学模型的合理性。(本文来源于《现代制造工程》期刊2015年08期）
姬伟,罗大伟,李俊乐,杨俊,赵德安[7]（2014）在《果蔬采摘机器人末端执行器的柔顺抓取力控制》一文中研究指出为了尽可能减小采摘机器人末端执行器在采摘过程中对果蔬的损伤,提出了一种基于广义比例积分(GPI,generalized proportional integral)的抓取力矩控制方法。首先,对由电机驱动的末端执行器建立模型,推导出电机输入电压与负载力矩之间的数学关系;然后,利用积分重构器设计GPI力矩反馈控制器,将力偏差转化为电机的输入电压控制。该方法不需要对力矩跟踪误差进行求导计算,避免了求导所带来的系统延时和噪声问题。仿真和实物抓取试验结果表明,采用GPI的末端执行器力矩控制对跟定信号的跟踪误差达到10-3量级,具有良好的力矩跟踪能力,与传统PI(proportional integral)控制方法相比,其控制力矩和电机控制电压输出平稳,降低了末端执行器抓取时对果蔬的损伤,无损采摘效率达到90%,比PI控制的采摘完好率高出8个百分点,适合于对果蔬的柔顺抓取控制。该研究可为果蔬采摘机器人无损采摘提供参考。(本文来源于《农业工程学报》期刊2014年09期）
周俊,杨肖蓉,朱树平[8]（2014）在《基于自适应神经模糊网络的果蔬抓取力控制》一文中研究指出运用自适应神经模糊推理系统设计了农业机器人果蔬抓取力智能控制器。以当前抓取力和滑觉传感器信号的小波变换细节系数作为控制器的输入,末端执行器两指闭合距离作为控制器的输出。基于减法聚类建立模糊推理模型,通过调整聚类半径来优选模糊规则数。给出了训练样本数据集采集方法,并应用梯度下降与最小二乘混合训练算法辨识了控制器的前件参数和结论参数。对所设计的控制器进行了实验验证,结果表明该控制器能够适应果蔬质量、表面摩擦特性等方面的差异。抓取力超调量得到了限制,最大值小于0.8 N,可以避免给抓取对象造成机械损伤。(本文来源于《农业机械学报》期刊2014年07期）
罗海东[9]（2013）在《假肢手指的拟人优化设计与抓取力研究》一文中研究指出从仿生学的角度设计功能、外观和运动形态与人手逼真的拟人型多指假肢手,既能满足日常生活的操作需求,又能提高使用者的自信,是假手研究领域的重要方向。本文设计了一种具有耦合运动特征和欠驱动自适应抓取功能的假肢手指机构,并对机构的结构参数进行了优化设计,使假肢手指具有拟人化的外形与运动特征。本文首先综述了假肢手指机构的国内外研究现状,在总结各种手指机构优缺点的基础上,结合人手指的结构与运动特点,基于弹性元件和耦合连杆机构设计了一种兼具人手指耦合运动特征与自适应抓取功能的欠驱动假肢手指,并对手指机构在自然弯曲运动和自适应抓取过程中的运动学进行了分析与仿真验证。手指运动生理特征的研究表明,人手指在自然屈伸过程中,由于肌腱的连接拉伸作用,叁个指节的运动角度呈一定的耦合关系,指尖跟随固定的运动轨迹。基于这个特点,本文采用数据手套对手指自然运动过程中叁个指节的角度数据进行了采集分析与数学关系拟合。以此作为优化目标,选取复合形优化算法完成了手指机构参数的优化设计,使欠驱动假肢手指具备拟人的运动特征以及更大的运动空间。针对手指机构的结构特点,运用虚功原理建立了假肢手指在各种抓取情形下的静力学模型,并采用Adams验证了它的正确性。在此基础上,分析了驱动力矩、弹性元件刚度与各指节抓取力之间的关系,研究了假肢手指在变位姿抓握时的抓握区域以及不同抓取区域内的抓取力特征,为实现假肢手的稳定抓取功能作了初步的探讨。最后,根据加工的假肢手指搭建了物理试验平台,并进行了假肢手指的自然弯曲运动与抓握实验。实验结果表明,假肢手指能实现预期的自然耦合运动特征、自适应抓取不同形状和尺寸的物体,具有与仿真分析基本一致的抓取力特征。(本文来源于《中南大学》期刊2013-05-01）
陈栋金,姜力,王新庆[10]（2013）在《多指抓取力的线性组合计算》一文中研究指出为提高力优化算法的实时性,提出一种新的计算抓取力初值的方法.首先离线计算一组单位外力对应的抓取力作为线性组合的基础向量,然后将任意外力分解为单位力的线性组合,对基础抓取力按同样规律组合,得到满足约束的抓取力初值.算例仿真分析结果表明,该方法的计算速度比拉格朗日对偶法、单值优化法更快,且减少了力优化算法的收敛步数目.在带摩擦点接触抓取模型中,应用该方法为多指抓取的力优化算法求取初值,有利于提高力优化算法的实时性.(本文来源于《哈尔滨工业大学学报》期刊2013年01期）
抓取力论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为满足农产品(食品)行业中尺寸范围大、形状复杂、物性多样的复杂对象抓取需求,提出了一种欠驱动柔性机械手。设计了欠驱动柔性机械手的的结构,介绍了其工作原理;采用2个电机驱动串联双铰链柔性关节;以直径为20,40和60 mm的圆柱铝块为抓持对象,建立了静态力学方程和几何平衡方程;运用MATLAB软件中fsolve函数求出机械手在负载状态下驱动杆行程与抓取力的关系。计算结果表明通过控制驱动杆行程,可以实现调节抓取力的大小,在不损坏物体表面的前提下,有效抓取复杂对象。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
抓取力论文参考文献
[1].刘自文,赵亮,于鹏,杨铁,杨洋.柔性外骨骼手的抓取力控制方法[J].机器人.2019
[2].李秋苹,章军,崔军.一种欠驱动柔性机械手的抓取力研究[J].轻工机械.2018
[3].宋俊男,张秋菊,张进.基于八角环二维力传感器抓取力控制研究[J].传感器与微系统.2018
[4].梁富鑫.基于表面肌电信号的人手动作模式识别和抓取力预测技术研究[D].上海师范大学.2016
[5].田志伟,章军.近指节角度可调欠驱动机械手的抓取力调节性研究[J].机械制造.2016
[6].李群明,李耀文,吕亚平,潘祺.绳驱动假肢手指参数优化及抓取力分析[J].现代制造工程.2015
[7].姬伟,罗大伟,李俊乐,杨俊,赵德安.果蔬采摘机器人末端执行器的柔顺抓取力控制[J].农业工程学报.2014
[8].周俊,杨肖蓉,朱树平.基于自适应神经模糊网络的果蔬抓取力控制[J].农业机械学报.2014
[9].罗海东.假肢手指的拟人优化设计与抓取力研究[D].中南大学.2013
[10].陈栋金,姜力,王新庆.多指抓取力的线性组合计算[J].哈尔滨工业大学学报.2013