卢朝洪
- 作品数：5 被引量：49H指数：4
- 供职机构：中国科学院合肥智能机械研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 多关节欠驱动机器人手爪包络抓取稳定性分析与仿真被引量：13
- 2004年
- 研究了欠驱动手爪包络抓取稳定性。定义了抓取构形,推导了关节数和抓取构形之间的关系,采用抓取构形之间的转移难度作为表征抓取稳定性测度指标,给出了抓取不稳的主要原因以及影响包络抓取稳定性的主要因素。通过仿真对抓取不同形状物体时的稳定性,及影响稳定性的主要因素进行了对比分析和验证。结果表明:理论分析和仿真研究结果是一致的,欠驱动手爪包络抓取时存在多种抓取构形是影响抓取稳定性的直接原因,稳定抓取取决于物体形状和初始的抓取姿态,其中物体凸边的线接触的长度是决定抓取稳定的最重要的因素,物体越是接近圆形稳定性越差,当物体和抓取构形比较吻合时,并且都是以线接触相互作用,抓取稳定性最好。
- 骆敏舟梅涛卢朝洪余永
- 关键词：仿真
- 一种用于机器人手爪的PVDF接触力传感器设计被引量：10
- 2006年
- 利用PVDF压电薄膜的压电敏感特性,设计了一种用于机器人手爪的接触力传感器,包括一个电荷放大装置,并建立了数据采集和处理系统。所设计的传感器具有体积小,柔顺性好,信号处理简单的特点。实验分析表明传感器可很好地满足机器人手爪的要求,为机器人手爪提供接触力信号,以实现稳定可靠地抓取。
- 卢朝洪梅涛骆敏舟汪小华
- 关键词：PVDF机器人手爪数据采集处理系统
- 基于粗糙集和模糊神经网络的抓取模式选择被引量：1
- 2005年
- 机器人抓取模式选择主要是利用人的抓取经验来进行的,具有一定的不确定性和模糊性。本文根据这一特点,以研制的形状自适应手爪抓取模式分类为基础,在综合考虑抓取任务和物体特征的同时。采用模糊的输入方式,同时在保持分类能力不变的前提下,采用粗糙集理论从训练样本中提取和精简规则来构建模糊神经网络。利用神经网络良好的分类特性来选择合适的抓取模式,减少了网络输入,简化了网络拓扑结构,缩短了训练时间,提高了抓取的自动化水平。最后通过抓取实验验证了抓取模式选择的正确性。
- 骆敏舟梅涛卢朝洪
- 关键词：机器人抓取模式粗糙集模糊神经网络
- 多用途欠驱动手爪的自主抓取研究被引量：20
- 2005年
- 对欠驱动手爪自主抓取进行了研究 ,将其分为自主决策和抓取控制两个过程 .首先分析了欠驱动手爪的特点、主要的抓取模式 ,并借鉴人的抓取经验 ,采用模糊输入方法 ,综合考虑抓取任务要求和物体本身的特征属性 ,利用模糊神经网络良好的分类特性选择合适的抓取模式 .在此基础上 ,完成手指姿势调整 ,采用基于传感器反馈的控制策略 ,在被抓物体上形成的合适的力分布以获得稳定抓取 ,并通过抓取实例验证了抓取决策和控制的正确性 ,提高了欠驱动手爪抓取的自动化水平 .
- 骆敏舟梅涛卢朝洪
- 关键词：机器人自主抓取模糊神经网络
- 基于多感知的空间机械手爪控制研究被引量：8
- 2005年
- 对融合了视觉、滑觉、角位移等多种传感器的欠驱动空间机械手爪,研究其对不同形状、质地的物体实现自适应抓取控制。通过传感器反馈控制机械手运动、抓取力,提高机械手的自主能力。在抓取模式选择中,采用基于专家系统的抓取规划,根据物体不同的形状、尺寸选择不同的抓取模式;在抓取力控制中,通过由PVDF制作的滑觉传感器反馈,采用基于滑觉信号的模糊控制方法,对不同质地的物体选择不同的控制参数。通过实验研究验证基于多感知的控制方法对各种物体可以进行可靠的抓取。
- 丁祥峰孙怡宁卢朝洪骆敏舟
- 关键词：机械手传感器智能控制
