为假手手腕开发的基于模型与数据混合的方法
机器人学
2026-01-14 v1
摘要
将先进的控制算法纳入假手，显著增强了其复制人手复杂运动的能力。本文介绍了一种基于模型的控制器，该控制器将人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）方法与滑模控制器（Sliding Mode Controller, SMC）相结合，专为集成到名为“PRISMA HAND II”的假手中的腱驱动软连续手腕设计。我们的研究重点是开发一种在手腕运动期间提供快速动态响应并减少计算量的控制器。所提出的控制器由用于计算弯曲角度的 ANN 和用于调节腱力的 SMC 组成。手腕的运动学和动力学模型使用分段常曲率（Piece-wise Constant Curvature, PCC）假设来建立。所提出控制器的性能与为同一手腕开发的其他控制策略进行了比较。本文还包括了使用该控制器的制造手腕的仿真研究和实验验证。
引用
@article{arxiv.2601.08711,
title = {A Hybrid Model-based and Data-based Approach Developed for a Prosthetic Hand Wrist},
author = {Shifa Sulaiman and Francesco Schetter and Mehul Menon and Fanny Ficuciello},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.08711},
year = {2026}
}