面向电缆驱动机器人手的抓握力控制与适应
机器人学
2024-07-30 v1
摘要
本文提出了一种独特的力控制与适应算法，用于一种轻量化、低复杂度的五指机器人手，称为集成指机器人手 (IFRH)。力控制与适应算法设计直观易实现，通过馈前驱适应自动提高抓握功能。具体而言，我们将传统用于反馈控制器设计的 Youla 参数化方法扩展为一种馈前迭代学习控制算法 (ILC)。这种扩展的唯一性在于，反馈控制器和馈前控制器都基于一个可以根据所需闭环性能进行轻松定制的统一设计参数进行参数化。虽然 Youla 参数化和 ILC 在过去被用于各种应用，但我们的独特参数化和计算方法使设计直观且易于实现。这提供了稳健和自适应学习能力，而我们的应用与许多机器人手控制系统的复杂度相当。进行了大量实验测试，以验证我们方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2407.19279,
title = {Grasping Force Control and Adaptation for a Cable-Driven Robotic Hand},
author = {Eric Mountain and Ean Weise and Sibo Tian and Beiwen Li and Xiao Liang and Minghui Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.19279},
year = {2024}
}