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為了對六自由度并聯(lián)機(jī)器人進(jìn)行實(shí)時(shí)控制，必須對其進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)分析與解算。運(yùn)動(dòng)學(xué)問題主要包括位置姿態(tài)、速度、加速度三個(gè)方面的正解和反解問題。本文只涉及位置姿態(tài)的正反解。1.正解：即順向解，已知六自由度并聯(lián)機(jī)器人的6個(gè)伸縮缸的長度，求解六自由度并聯(lián)機(jī)器人的位置和姿態(tài)，到目前為止，還沒有直接給中的正解方程式，只能采用疊代方法，利用計(jì)算機(jī)快速運(yùn)算的特點(diǎn)和上鉸的結(jié)構(gòu)條件約束來逼近求解平臺姿態(tài)。并聯(lián)機(jī)構(gòu)的正解較復(fù)雜，是并聯(lián)機(jī)構(gòu)的研究熱點(diǎn)之一，國內(nèi)外學(xué)者對此進(jìn)行了深入的研究。目前正解求解方法可大致分為解析解法、數(shù)值解法。2.反解：即逆向解，并聯(lián)機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)學(xué)反解問題簡單，給定六自由度并聯(lián)機(jī)器人的位置與姿態(tài)，求解6個(gè)伸縮缸的伸縮量。描述一個(gè)剛體在空間旋轉(zhuǎn)的姿態(tài)，常使用的方法是定義三個(gè)歐拉角來表達(dá)，當(dāng)剛體旋轉(zhuǎn)至某一姿態(tài)下，此三個(gè)歐拉角即組成的旋轉(zhuǎn)矩陣，并借由旋轉(zhuǎn)矩陣作坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，便可求得剛體的位置。宜興專業(yè)多自由度平臺設(shè)備服務(wù)廠家推薦蘇州恩暢自動(dòng)化科技有限公司。河南附近哪里有多自由度平臺按需定制

以滑動(dòng)窗口的形式生成樣本，設(shè)滑動(dòng)步長為1，單個(gè)通道表面肌電信號的采樣點(diǎn)數(shù)為m，則生成樣本數(shù)為m-t+1，圖中描述了每個(gè)肌電信號通道選取兩個(gè)主成分來表征該時(shí)間窗內(nèi)的數(shù)據(jù)。圖7表示圖6中第二隱層從8個(gè)通道的主成分特征中提取2n種肌肉協(xié)同特征的過程，2n表示要識別的2n個(gè)手勢自由度，n為參與手勢運(yùn)動(dòng)的前臂肌肉中，互為拮抗肌肉的個(gè)數(shù)，經(jīng)過***層網(wǎng)絡(luò)的加工后，繼續(xù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元個(gè)數(shù)由c×t降為c×2，進(jìn)一步的，第二層神經(jīng)元用于提取肌肉協(xié)同相關(guān)的特征，本實(shí)施例中從肌電***特征中提取6種肌肉協(xié)同特征，分別對應(yīng)手腕外翻、手腕內(nèi)翻、順時(shí)針腕旋、逆時(shí)針腕旋、手打開和手握拳，且肌肉協(xié)同特征值均為非負(fù)值，第二層神經(jīng)元的權(quán)值矩陣通過訓(xùn)練一個(gè)自編碼器得到。自編碼器的主要特征在于輸入神經(jīng)元與輸出神經(jīng)元完全一致，且隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)小于輸入輸出神經(jīng)元個(gè)數(shù)，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以獲得輸入數(shù)據(jù)中某些潛在的特征。從網(wǎng)絡(luò)的輸入層到隱藏層稱為編碼過程，從隱藏層到輸出層稱為解碼過程，文本使用自編碼器完成訓(xùn)練后的編碼部分作為第二層網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值矩陣。為了使隱層神經(jīng)元均為非負(fù)值，編碼過程的***函數(shù)使用relu函數(shù)，由于輸入層包含數(shù)值為負(fù)的特征。江西技術(shù)多自由度平臺組合常州專業(yè)多自由度平臺設(shè)備服務(wù)廠家推薦蘇州恩暢自動(dòng)化科技有限公司。

輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行處理，處理流程如圖10所示。肌電數(shù)據(jù)收集完成后，訓(xùn)練集被分層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三層網(wǎng)絡(luò)加工，如圖6所示，首先對8個(gè)通道的原始肌電信號進(jìn)行預(yù)處理，采用均方根rms均值來獲得***信號，然后，這8個(gè)***信號被固定長度的時(shí)間窗口分割并作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層，每個(gè)輸入樣本將包含陣列肌電信號的空間和時(shí)間信息，網(wǎng)絡(luò)的***個(gè)隱藏層利用主成分分析方法來降低輸入信號的維度，第二個(gè)隱藏層采用自編碼器學(xué)習(xí)六個(gè)肌肉協(xié)同特征以進(jìn)一步降低特征維度，第三個(gè)隱藏層將肌肉協(xié)同特征與自動(dòng)生成的運(yùn)動(dòng)意圖標(biāo)簽進(jìn)行擬合，**終網(wǎng)絡(luò)的輸出層包含三個(gè)神經(jīng)元，分別輸出三個(gè)自由度的連續(xù)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，各個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層的權(quán)值矩陣是**訓(xùn)練再堆疊在一起，在實(shí)際擬合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過程中進(jìn)行逐層精調(diào)，其中預(yù)測出的手腕運(yùn)動(dòng)信息用于控制機(jī)械手腕2，手開合運(yùn)動(dòng)信息用于控制安裝于機(jī)械手腕2上的機(jī)械手。設(shè)圖6中的時(shí)間窗內(nèi)包含t個(gè)樣本點(diǎn)，陣列肌電傳感器的個(gè)數(shù)為c,則網(wǎng)絡(luò)輸入層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)為c×t。為了從冗余信息中獲取有代表性的時(shí)間和空間信息，本發(fā)明對每個(gè)通道的肌電***信號進(jìn)行時(shí)間尺度上的主成分分析，將時(shí)間窗內(nèi)的t個(gè)肌電***信號采樣點(diǎn)為代入主成分分析的特征。

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