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申请/专利权人：余姚市机器人研究中心;浙江大学
摘要：本发明属于机械夹持手技术领域，公开了一种基于驱动器电流信息的欠驱动夹持器末端力粗略感知方法，该方法包括欠驱动抓取执行器姿态的预测和末端夹持力信息的粗略估计。在欠驱动抓取执行器姿态预测中，构建了欠驱动抓取执行器进行建型，并对电流信息进行分析与处理。在欠驱动抓取执行器末端夹持力信息中，将电流信息与末端夹持力进行了映射，并考虑了机械结构对末端力误差的影响。本发明填补了欠驱动抓取机械结构无传感器力感知的空白，本方法可应用于各种环境的末端抓取执行器，尤其是对抓取执行器夹持力有一定要求的场景，在保证抓取力控制在一定精度的同时，可免去对于力传感器的安装，使得抓取执行器的结构更加简洁，降低了抓取执行器的造价。
主权项：1.一种基于驱动器电流信息的欠驱动抓取执行器末端力粗略感知方法，其特征在于，包括如下步骤：S1:欠驱动抓取执行器运动学动力学建模：针对欠驱动抓取执行器的结构构建理论模型，将欠驱动抓取执行器的驱动器的位信息置与扭矩信息作为输入，欠驱动抓取执行器的末端的位置与耦合的运动状态作为输出；S2:欠驱动抓取执行器驱动器电流信息解析：根据驱动器的编码器直接获取驱动器输出的位置信息，同时利用驱动器的电流常数获取驱动器的输出扭矩，采用滤波器对驱动器的电流信息进行处理；S3:欠驱动抓取执行器姿态预测：利用电流信息的变化结合欠驱动抓取夹持器的运动学和动力学模型，对手指的姿态进行预测；S4:欠驱动抓取执行器末端力精度优化：引入机器学习来补偿不确定误差，进而提高预测的精度；S5:欠驱动抓取夹持器电流信息与末端力建立映射：将欠驱动抓取执行器驱动器的实际输入扭矩代入到预测的抓手姿态中，获得末端抓取力信息。
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权利要求：
百度查询： 余姚市机器人研究中心 浙江大学 一种基于驱动器电流信息的欠驱动夹持器末端力粗略感知方法
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