基于BP神经网络的腱驱动灵巧手的自适应阻抗控制

考虑到机器人手指与物体接触以及外部扰动的情况,提出一个基于BP神经网络的自适应阻抗控制器。这种修正策略通过BP神经网络和阻抗控制结合完成,保证了系统的稳定性,并且提高系统对灵巧手指与外界工作环境接触时,接触力的自适应能力。实验结果表明,在存在外部扰动的情况下,所设计的基于BP神经网络的自适应阻抗控制器具有较好的控制效果。

Self-adaptive impedance control of tendon-driven dexterous hands based on BP neural network