On the base of the developed master-slave prosthetic hand-arm robot system, which is controlled mainly based on signals obtained from bending sensors fixed on the data glove, the first idea deduced was to develop and add a multi-dimensional filter into the original control system to make the control signals cleaner and more stable at real time. By going further, a second new idea was also proposed to predict new control information based on the combination of a new algorithm and prediction control theory. In order to fulfill the first idea properly, the possible methods to process data in real time, the different ways to produce Gaussian distributed random data, the way to combine the new algorithm with the previous complex program project, and the way to simplify and reduce the running time of the algorithm to maintain the high efficiency, the real time processing with multiple channels of the sensory system and the real-time performance of the control system were researched. Eventually, the experiment on the same provided robot system gives the results of the first idea and shows the improved performance of the filter comparing with the original control method.


翻译:在发达的万能假肢手臂机器人系统的基础上,主要根据固定在数据手套上的弯曲传感器获得的信号加以控制。 第一个设想是开发和在原始控制系统中增加一个多维过滤器,使控制信号更清洁,实时更稳定。进一步,还提出了第二个新想法,根据新的算法和预测控制理论的结合,预测新的控制信息。为了正确实现第一个设想,实时处理数据的可能方法、制作高森散射随机数据的不同方法、将新算法与前一个复杂程序项目相结合的方法,以及简化和缩短算法运行时间的方法,以保持高效率,实时处理传感器系统的多渠道和控制系统的实时性能。最后,对同一提供的机器人系统进行的试验提供了第一个设想的结果,并显示了与原始控制方法相比过滤器的改进性能。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
【斯坦福】凸优化圣经- Convex Optimization (附730pdf下载)
专知会员服务
221+阅读 · 2020年6月5日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
深度卷积神经网络中的降采样
极市平台
12+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
【推荐】(TensorFlow)SSD实时手部检测与追踪(附代码)
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年12月5日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
已删除
Arxiv
1+阅读 · 2021年4月25日
Arxiv
8+阅读 · 2018年5月15日
VIP会员
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
【斯坦福】凸优化圣经- Convex Optimization (附730pdf下载)
专知会员服务
221+阅读 · 2020年6月5日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
深度卷积神经网络中的降采样
极市平台
12+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
【推荐】(TensorFlow)SSD实时手部检测与追踪(附代码)
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年12月5日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员