行為和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的高速發(fā)展,不僅深化了人類對大腦行為功能機(jī)制的理解,而且推動了其與神經(jīng)計算科學(xué)的結(jié)合,有力地促進(jìn)了機(jī)器智能的發(fā)展。在手勢實時跟蹤方面,手臂運(yùn)動和手勢抓取之間的時空協(xié)調(diào)以及手勢的高維特性是抓取運(yùn)動研究的主要瓶頸。因此,本文從生理學(xué)和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的角度出發(fā),探討與這兩個研究熱點相關(guān)的手臂抓取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建問題。首先,針對手臂延伸和抓取過程中手臂運(yùn)動、抓取角度以及手掌朝向三個組件之間的時空協(xié)調(diào)問題,本文基于VITE（Vector Integration to Endpoint）點對點運(yùn)動軌跡生成模型,提出一種具有生物學(xué)意義的抓取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。模型改變了傳統(tǒng)的門控信號的輸入方法,利用基底神經(jīng)節(jié)丘腦皮層環(huán)路調(diào)節(jié)組件通道運(yùn)動速度,優(yōu)化了最大抓取孔徑的更新方法,設(shè)置可進(jìn)行空間狀態(tài)信息交流的耦合神經(jīng)元動態(tài)調(diào)節(jié)抓握孔徑,還增設(shè)了用于檢測組件目標(biāo)狀態(tài)擾動情況的監(jiān)督細(xì)胞。通過與原方法做對比實驗,新模型較好地復(fù)現(xiàn)了抓取運(yùn)動的動力學(xué)關(guān)鍵特征,增強(qiáng)了運(yùn)動協(xié)調(diào)性和抗干擾性�？紤]到手勢抓取的高維與條件復(fù)雜特性,本文還提出了一種面向任務(wù)的手臂抓取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。運(yùn)用一種描述手部姿勢的協(xié)同控制策略,僅... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

目標(biāo)距離擾動實驗，100ms之后目標(biāo)距離TT由原來15cm變成45cm

實驗基礎(chǔ)上加入方向擾動，目標(biāo)角度TO由0°變成偏離手肘位置15°

抓取的高維與復(fù)雜特性，提出了一種手臂移動分為手臂移動、手指預(yù)成形和手掌朝向三大通系統(tǒng)的協(xié)調(diào)性進(jìn)行了驗證，證明了模型協(xié)同抓取Ficuciello 的 36 種手部抓取任務(wù)圖譜[42]（包括套（Wiseglove18）記錄下抓取操作時各關(guān)節(jié)感器，每個手指分布三個傳感器，相鄰指尖一們關(guān)注并記錄的 15 個關(guān)節(jié)角度位置見圖 4曲角度以及末端關(guān)節(jié)角度。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]An effective method for grasp planning on objects with complex geometry combining human experience and analytical approach[J]. Chunfang LIU,Fuchun SUN,Xiaojuan BAN.  Science China（Information Sciences）. 2016(11)
[3]基于多種群遺傳算法的一般機(jī)器人逆運(yùn)動學(xué)求解[J]. 林陽,趙歡,丁漢.  機(jī)械工程學(xué)報. 2017(03)
[4]機(jī)器人多指抓取最優(yōu)規(guī)劃的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢[J]. 孫瑛,苗衛(wèi),李公法,孔建益,蔣國璋,熊禾根,郭永興,何洋,李貝.  長江大學(xué)學(xué)報(自科版). 2016(01)
[5]基于小腦-基底神經(jīng)節(jié)機(jī)理的行為認(rèn)知計算模型[J]. 陳靜,阮曉鋼,戴麗珍.  模式識別與人工智能. 2012(01)
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[9]面向任務(wù)和基于幾何特征的機(jī)器人多指手抓取模式規(guī)劃[J]. 王從慶,秦宣.  機(jī)械科學(xué)與技術(shù). 2007(07)
[10]運(yùn)動、語言和學(xué)習(xí):小腦的功能磁共振成像研究[J]. 林沖宇,翁旭初.  心理科學(xué)進(jìn)展. 2006(04)

博士論文
[1]基于手勢協(xié)同分析的欠驅(qū)動假肢設(shè)計及其肌電控制方法[D]. 李順沖.上海交通大學(xué) 2015

碩士論文
[1]手臂延伸與抓取運(yùn)動時間協(xié)調(diào)小腦控制模型的研究[D]. 張政.南京郵電大學(xué) 2014
[2]小腦內(nèi)部預(yù)測模型與機(jī)器主體的運(yùn)動平衡控制[D]. 劉亮.北京工業(yè)大學(xué) 2007
[3]機(jī)器人多指手預(yù)抓取模式分類方法研究[D]. 黃媛婕.南京航空航天大學(xué) 2006



本文編號：3004716