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基于自适应神经模糊网络的果蔬抓取力控制
被引量：
11
1
作者
周俊
杨肖蓉
朱树平
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第7期67-72,共6页
运用自适应神经模糊推理系统设计了农业机器人果蔬抓取力智能控制器。以当前抓取力和滑觉传感器信号的小波变换细节系数作为控制器的输入,末端执行器两指闭合距离作为控制器的输出。基于减法聚类建立模糊推理模型,通过调整聚类半径来优...
运用自适应神经模糊推理系统设计了农业机器人果蔬抓取力智能控制器。以当前抓取力和滑觉传感器信号的小波变换细节系数作为控制器的输入,末端执行器两指闭合距离作为控制器的输出。基于减法聚类建立模糊推理模型,通过调整聚类半径来优选模糊规则数。给出了训练样本数据集采集方法,并应用梯度下降与最小二乘混合训练算法辨识了控制器的前件参数和结论参数。对所设计的控制器进行了实验验证,结果表明该控制器能够适应果蔬质量、表面摩擦特性等方面的差异。抓取力超调量得到了限制,最大值小于0.8 N,可以避免给抓取对象造成机械损伤。
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关键词
农业机器人
抓取力控制
自适应神经模糊网络
减法聚类
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题名
基于自适应神经模糊网络的果蔬抓取力控制
被引量：
11
1
作者
周俊
杨肖蓉
朱树平
机构
南京农业大学江苏省智能化农业装备重点实验室
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第7期67-72,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(31071325)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20130097110043)
文摘
运用自适应神经模糊推理系统设计了农业机器人果蔬抓取力智能控制器。以当前抓取力和滑觉传感器信号的小波变换细节系数作为控制器的输入,末端执行器两指闭合距离作为控制器的输出。基于减法聚类建立模糊推理模型,通过调整聚类半径来优选模糊规则数。给出了训练样本数据集采集方法,并应用梯度下降与最小二乘混合训练算法辨识了控制器的前件参数和结论参数。对所设计的控制器进行了实验验证,结果表明该控制器能够适应果蔬质量、表面摩擦特性等方面的差异。抓取力超调量得到了限制,最大值小于0.8 N,可以避免给抓取对象造成机械损伤。
关键词
农业机器人
抓取力控制
自适应神经模糊网络
减法聚类
Keywords
agricultural robot control of gripping force anfis subtractive clustering
分类号
TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应神经模糊网络的果蔬抓取力控制
周俊
杨肖蓉
朱树平
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
11
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