Neural networks for multifinger robot hand control استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية للتحكم في حركة يد الروبوت الاصطناعية متعددة الأصابع
Auteur(s):
AlGallaf E A
Date de publication:
2008
Référence bibliographique:
Neural networks for multifinger robot hand control استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية للتحكم في حركة يد الروبوت الاصطناعية متعددة الأصابع E A AlGallafJournal of King Abdulaziz University engineering sciences King Abdulaziz UniversityVol 19 no 1 (1429 H 2008) p p 1942AlGallaf E A
Résumé:
يهدف هذا البحث إلى استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية للتحكم في حركة يد الروبوت الاصطناعية متعددة الأصابع وذلك عبر تعليم النظام جميع الحركات المطلوبة إذ كما هو معروف أن التحكم في حركة يد الروبوت متعددة الأصابع هي عملية جد معقدة وتحتاج إلى الكثير من عناصر التحكم الحديثة وذلك نظرًا لصعوبة تحريك الجسم المقبوض بين الأصابع وخاصة بسرعات متفاوتة ومن هذا المنطلق يأتي استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لتسهيل معرفة وتعلم أوضاع مفاصل اليد وذلك بتدريب الشبكة العصبية الاصطناعية على عدة مواقع للجسم المقبوض ومن ثم تزويد نظام التحكم بهذه المعلومات والإشارات والتي تحتاج إلى عمليات حسابية معقدة لإيجادها ولاحتسابها This paper investigates the employment of Artificial Neural Networks (ANN) for a multifinger robot hand manipulation in which the object motion is defined in taskspace with respect to six Cartesian based coordinates The approach followed here is to let an ANN learn the nonlinear functional relating the entire hand joints positions and displacements to object displacement This is done by considering the inverse hand Jacobian in addition to the interaction between hand fingers and the object being grasped and manipulated The developed network has been trained for several object training patterns and postures within a Cartesian based palm dimension The paper demonstrates the proposed algorithm for a four fingered robot hand where inverse hand Jacobian plays an important role in robot hand dynamic control
