采用神经网络算法的多指机械手织物抓取规划.pdfVIP

第３８卷　 第１期 纺　 织　 学　 报 Ｖｏｌ．３８，Ｎｏ．１ ２０１７年１月 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｔｅｘｔｉｌｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｊａｎ． ，２０１６ ＤＯＩ：１０１３４７５／ ｊ．ｆｚｘｂ．２０１６０１０５００８ 采用神经网络算法的多指机械手织物抓取规划 张　 蕾，韦攀东，李鹏飞，王晓华，刘秀平 （西安工程大学 电子信息学院，陕西 西安　 ７１００４８） 摘　 要　 针对纺织服装行业织物自主抓取环节依靠人工操作而导致的生产效率低的问题，利用机械手进行织物抓 取。 设计了多指机械手，通过描述手指各连杆之间的变换关系对其进行运动学分析；采用ＲＢＦ（径向基函数）神经 网络方法对其抓取模式进行规划，通过识别织物的几何特征并根据抓取的任务要求进行自主抓取；在抓取运动过 程中，采用关节空间轨迹规划和笛卡尔空间轨迹规划相结合的方式，保证机械手各手指能够稳定和准确地到达抓 取点；最后利用ＭａｔＬａｂ／ ＲｏｂｏｔｉｃｓＴｏｏｌｂｏｘ对多指机械手和抓取规划进行建模仿真。 结果表明，所设计的机械手各个 关节参数设置合理，机械手织物抓取规划满足要求。 关键词　 多指机械手；抓取模式规划；ＲＢＦ神经网络；轨迹规划；织物抓取 中图分类号：ＴＰ２４１；ＴＳ １０３８　 　 　 文献标志码：Ａ　 　 　 Ｆａｂｒｉｃ ｇｒａｓｐ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｆｏｒ ｍｕｌｔｉ⁃ｆｉｎｇｅｒｅｄ ｄｅｘｔｅｒｏｕｓ ｈａｎｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ＺＨＡＮＧ Ｌｅｉ，ＷＥＩ Ｐａｎｄｏｎｇ，ＬＩ Ｐｅｎｇｆｅｉ，ＷＡＮＧ Ｘｉａｏｈｕａ，ＬＩＵ Ｘｉｕｐｉｎｇ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，Ｘｉ′ａｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ′ａｎ，Ｓｈａａｎｘｉ　 ７１００４８，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ　 Ｆｏｒｆａｂｒｉｃ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｇｒａｓｐ ｏｆ ｔｅｘｔｉｌｅ ａｎｄ ｇａｒｍｅｎｔ ｉｎｄｕｓｔｒｙ，ｌｏｗ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｗｉｌｌ ｂｅ ｃａｕｓｅｄ ｂｙ ｍａｎｕａｌ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ． Ｆａｂｒｉｃ ｉｓ ｇｒａｓｐｅｄ ｂｙ ｄｅｘｔｅｒｏｕｓ ｈａｎｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ． Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｍｕｌｔｉ⁃ｆｉｎｇｅｒｅｄ ｄｅｘｔｅｒｏｕｓ ｈａｎｄ ｗａｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ａｎｄ ａ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｋｉｎｅｍａｔｉｃｓ ａｎａｌｙｓｉｓ ｗａｓ ｕｓｅｄ ｂｙ ｄｅｓｃｒｉｂｉｎｇ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｉｎｇｅｒｓ′ｃｏｎｎｅｃｔｉｎｇ ｒｏｄ． Ｇｒａｓｐ ｍｏｄｅ ｐｌａｎｎｉｎｇｗａｓｐｒｏｇｒａｍｍｅｄ ｂｙ ｕｓｉｎｇ Ｒａｄｉａｌ Ｂａｓｉｓ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ （ＲＢＦ） ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｍｅｔｈｏｄ． Ｂｙ ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ ｔｈｅ ｆａｂｒｉｃ′ｓ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ｆｅａｔｕｒｅ ａｎｄ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｇｒａｓｐ ｔａｓｋｓ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｇｒａｓｐ ｉｓ ｒｅａｌｉｚｅｄ． Ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｇｒａｓｐ ｍｏｖｅｍｅｎｔ，ｔｈｅｊｏｉｎｔ ｓｐａｃｅ ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ ｐｌａｎｎｉｎｇ ａｎｄ Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｓｐａｃｅ ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｗｅｒｅ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｔｏ ｅｎｓｕｒｅ ｔｈｅ ｄｅｘｔｅｒｏｕｓ ｈａｎｄ ｆｉｎｇｅｒｓ ｃａｎ ｓｔａｂｌｙ ａｎｄ ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ ｒｅａｃｈ ｔｏ ｔｈｅ ｇｒａｓｐ ｐｏｉｎｔ． Ｆｉｎａｌｌｙ， ｍｕｌｔｉ⁃ ｆｉｎｇｅｒｅｄ ｄｅｘｔｅｒｏｕｓ ｈａｎｄ ａｎｄ ｇｒａｓｐ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｗｅｒｅ ｓｉｍｕｌ