人類一直致力于研究出能夠代替其完成各種工作的機器設備,由此機器的智能化程度也是日新月異。而機械臂作為機器人的一個重要組成部分,已經成為機器人學領域一個重要的研究課題�，F(xiàn)如今存在很多手臂運動控制模型,但都缺乏一定的認知功能。本文的目的就是依據(jù)神經生理學和神經解剖學等認知意義上的手臂移動與抓取,構建一種面向手勢跟蹤的時空協(xié)調神經網絡類腦模型。具體工作如下:首先,針對之前研究的認知小腦模型存在的跟蹤誤差問題,本文在引入模糊集合概念的基礎上,將小腦模型與模糊理論相結合,提出了一種用于機械臂運動控制的模糊小腦模型。該模型在小腦模型的輸入層引入模糊集合的隸屬度概念來更加準確地反映客觀世界,它不僅能夠像仿生小腦模型一樣,對手臂進行軌跡控制,而且具有更高的完整度。接著,針對抓握運動過程中的視覺遮擋會導致更大的抓握孔徑這個事實,本文分兩種情況進行了討論。一種是正常情況下的抓取運動;另一種是視覺遮擋下的抓握情況,在此基礎上提出了視覺遮擋下的手勢協(xié)調模型。通過MATLAB仿真證明,視覺遮擋并不會對新模型的手臂運動產生較大的影響,手指預成型部分也將通過增大抓握孔徑來避免手與物體之間不必要的碰撞。最后,以前面兩... 

【文章來源】：南京郵電大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
專用術語注釋表
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究內容
    1.4 論文架構
第二章 小腦模型及手勢協(xié)調模型
    2.1 小腦模型簡介
        2.1.1 用于手臂運動控制的小腦模型
        2.1.2 小腦的神經系統(tǒng)
        2.1.3 小腦的學習規(guī)則
    2.2 用于手指預成型的VITE模型
        2.2.1 VITE模型的整體結構
        2.2.2 抓取過程中的協(xié)調性問題
        2.2.3 抓取過程中涉及到的腦區(qū)
    2.3 控制手臂移動的DIRECT模型
        2.3.1 DIRECT模型的內部空間表示
        2.3.2 DIRECT模型各組件的工作流程
    2.4 本章小結
第三章 基于模糊系統(tǒng)的手臂運動控制小腦模型
    3.1 模糊小腦模型
        3.1.1 模糊系統(tǒng)
        3.1.2 模糊神經網絡
        3.1.3 模糊小腦模型
    3.2 模糊化算法
        3.2.1 映射算法
        3.2.2 學習算法
    3.3 仿真實驗
        3.3.1 手臂模型
        3.3.2 手臂控制實驗
    3.4 本章小結
第四章 視覺遮擋下的手勢協(xié)調神經網絡模型
    4.1 手臂移動時空協(xié)調神經網絡模型
        4.1.1 手臂移動時空協(xié)調模型的工作流程
        4.1.2 模型處理階段的劃分
    4.2 視覺遮擋下手勢抓握模型的構建
        4.2.1 最大孔徑計算模型
        4.2.2 抓握模型的構建
    4.3 抓握孔徑的計算
        4.3.1 抓握孔徑模型
        4.3.2 孔徑尺寸計算
    4.4 實驗仿真
        4.4.1 仿真訓練
        4.4.2 仿真實驗
    4.5 本章小結
第五章 基于模糊小腦的手臂移動時空協(xié)調神經網絡模型
    5.1 手臂移動視覺通道新模型
        5.1.1 新模型的構建
        5.1.2 模型控制系統(tǒng)
    5.2 模型學習階段的動態(tài)逆
    5.3 模型仿真
        5.3.1 實驗方案
        5.3.2 仿真過程
    5.4 本章小結
第六章 總結與展望
參考文獻
附錄1 攻讀碩士學位期間撰寫的論文
附錄2 攻讀碩士學位期間參加的科研項目
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于認知理論的手勢跟蹤交互模型研究[J]. 張少白,張騰.  系統(tǒng)仿真學報. 2018(10)
[2]手臂延伸與抓取運動時間協(xié)調小腦控制模型設計[J]. 張少白,張政.  電子與信息學報. 2014(11)
[3]基于自然手勢跟蹤的直接操作型三維人機交互范式[J]. 馮志全,楊波,徐濤,唐好魁,呂娜.  計算機學報. 2014(06)
[4]手勢識別研究綜述[J]. 馮志全,蔣彥.  濟南大學學報(自然科學版). 2013(04)
[5]用于機器人運動控制的通用小腦認知模塊的構建[J]. 張少白,周寧寧.  南京郵電大學學報(自然科學版). 2012(02)
[6]模糊神經網絡控制的混合小波神經網絡盲均衡算法[J]. 郭業(yè)才,王麗華.  電子學報. 2011(04)
[7]用模糊神經網絡模型評估電能質量[J]. 周林,栗秋華,劉華勇,張鳳,屈涌杰.  高電壓技術. 2007(09)
[8]仿生機械臂的小腦控制模型和仿真[J]. 阮曉鋼,張少白,李欣源.  電子學報. 2007(05)
[9]基于模糊神經網絡的電力負荷短期預測[J]. 于海燕,張鳳玲.  電網技術. 2007(03)
[10]初級運動皮層軀體分布圖功能磁共振成像研究[J]. 高歌軍,馮曉源,李克,耿道影,湯偉軍,徐文東,顧玉東.  中國醫(yī)學影像技術. 2006(01)

碩士論文
[1]基于認知理論的手勢跟蹤交互模型研究和探討[D]. 張騰.南京郵電大學 2017
[2]DF患者行為類型、情緒，社會支持及睡眠的調查[D]. 郝兆虎.天津醫(yī)科大學 2010



本文編號：3159820