基于RBF神经网络的灵巧手指自适应跟踪控制

针对灵巧手的手指轨迹跟踪问题,设计了一种基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应控制系统.首先,采用n+1型肌腱驱动方案来实现机械手指的位置跟踪控制;其次,针对模型手指与物体的接触,采用基于径向基函数神经网络的自适应控制,逼近了未知的动力学模型,提高了接触力的自适应能力,为了解决肌腱张力约束的影响,引入了辅助系统;最后,通过Lyapunov方法证明了稳定性.仿真结果表明,灵巧手指的轨迹能被稳定跟踪,证明了所提控制算法的有效性和可行性.