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艙外移動機器人在空間站工作時,其手爪與工件及空間站的安全連接至關(guān)重要。分別用BP
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對機器人手爪上的力傳感器、接近覺傳感器和位移傳感器的信息進行了融合,得到一個關(guān)于機器人手爪連接狀態(tài)的正確判別。
關(guān)鍵詞: 機器人手爪; 多傳感器數(shù)據(jù)融合; 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
Abstract : When an extravehicular mobile robot (EMR) is working in the space station , it is very important for grippers to connect to objects or the space station firmly. The output data of force sensors , proximity sensors and a displacement sensor are fused using back2propagation artificial neural network and radial basis function artificial neural network to obtain the accurate information of the gripper connection states.
Key words : Robotic gripper ; Multi2sensor data fusion ; Artificial neural network
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對機器人手爪上的力傳感器、接近覺傳感器和位移傳感器的信息進行了融合,得到一個關(guān)于機器人手爪連接狀態(tài)的正確判別。
關(guān)鍵詞: 機器人手爪; 多傳感器數(shù)據(jù)融合; 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
Abstract : When an extravehicular mobile robot (EMR) is working in the space station , it is very important for grippers to connect to objects or the space station firmly. The output data of force sensors , proximity sensors and a displacement sensor are fused using back2propagation artificial neural network and radial basis function artificial neural network to obtain the accurate information of the gripper connection states.
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