鳍射线软体拣手

模型误差低于 8.6%

将软手指变形近似为串联四杆机构，实现高精度且计算量小的接触力与驱动扭矩建模。

Boyang, Yi · 周俊 · Zhen, Zhang · Jiang, Zizhen · 张保华

Ying Yong Li Xue Xue Bao/Chinese Journal of Applied Mechanics 2024

参数信息

模型误差

8.6 %

BP神经网络驱动扭矩误差

12.7 %

技术优势

误差不到9%

在给定变形状态下用虚功原理建立的解析模型，接触力与驱动力矩的绝对相对误差小于8.6%，与有限元模型相当。

算得快

解析模型避免了有限元迭代求解，适合在线控制；配合BP神经网络预测驱动力矩，相对误差在12.7%以内。

应用场景

• 软体抓取：直接用于软体机械臂末端的柔性抓取任务，可避免对易损物品的损伤。
• 机器人末端执行器：作为机器人末端执行器，替换传统刚性夹爪，适应形状不规则或易碎工件。
• 工业拣选：用于工业拣选线上对果蔬、小型零件等进行高速无损抓取。
• 具身智能操控：为具身智能系统提供低计算成本的接触力与扭矩模型，支撑实时操控决策。