[發明專利]一種機械手及機械手指

在審

• 申請號: 201810384135.0
• 申請日: 2018-04-26
• 公開（公告）號: CN110405748A
• 公開（公告）日: 2019-11-05
• 發明（設計）人: 張春萍
• 申請（專利權）人: 煙臺大學
• 主分類號: B25J9/16
• 分類號: B25J9/16;B25J15/00;B25J15/10
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種機械手及機械手指，其特征在于，所述機械手及機械手指設置有機械手掌；

所述機械手掌設置有動力系統、控制系統；

所述控制系統由STM32芯片組成，所述動力系統由控制電路和動力源組成；

所述機械手掌前端設置有機械手指，所述機械手指由第一手指關節、第二手指關節組成并均設置有壓力傳感器、滑覺傳感器；

控制系統的控制方法包括：

將多頻帶協作頻譜感知優化問題中的優化變量對應于改進人工蜂群算法中食物源的位置，每個食物源的收益率由優化問題所確定適應度函數決定，跟隨蜂或引領蜂的個數與解的個數一致；從一個隨機產生的初始種群出發，先是引領蜂對相應食物源的鄰域進行一次搜索，搜索到的食物源的花蜜質量比之前的優，用新的食物源的位置替代之前的食物源位置，否則保持舊的食物源位置不變；所有的引領蜂完成搜索之后，回到舞蹈區把食物源花蜜質量的信息通過跳搖擺舞傳遞給跟隨蜂；

控制系統的控制方法具體包括以下步驟：

步驟一，建立多頻帶協作頻譜感知優化模型；

步驟二，初始化參數；包括種群大小，控制參數'limit'和最大迭代次數Tmax；初始化迭代次數t＝1，隨機生成一個含有SN個解的初始種群，每個解x_i(i＝1,2,...,SN)是一個D維矢量，x_i＝[ω_i,γ_i]，D＝(N+1)*K，其中w是控制中心給各用戶統計信息所分配的權值因子，γ是判決門限，N是協作感知的用戶數，K是子帶數目；

步驟三，計算步驟二中每個解的適應度值，所述適應度函數定義為食物源的收益率；根據食物源的收益率記錄當前最好的解X_best,_G；

步驟四，引領蜂搜索鄰域中的食物源，產生新解New_i,_G+1；

步驟五，利用交叉算子，引領蜂根據步驟四的新解New_i,_G+1和對應的父代個體X_i,G得到試驗向量；

步驟六，利用貪婪選擇策略從步驟五的試驗向量值與原來的食物源之間選擇出收益率更高的食物源；計算當前所有食物源的適應度值，并根據適應度值計算每個食物源對應的選擇概率；

步驟七，跟隨蜂根據步驟六得到的概率選擇食物源，并搜索鄰域中的食物源，產生新解，并計算適應度值；利用貪婪選擇策略在新解和原來的解之間選擇出收益率更高的解；

步驟八，判斷是否有要放棄的解，即如果某個解經過limit次循環之后沒有得到改善，此時對應的引領蜂變成偵察蜂，隨機產生一個新解來替代該解；

步驟九，一次迭代結束后，記錄當前最好的解；

步驟十，判斷迭代次數t是否達到最大迭代次數T_max，若達到，輸出全局最優X_opt,并根據式f_i＝r^T(1-P_f(ω_i,γ_i))，x_i＝[ω_i,γ_i]得到系統的吞吐量；否則迭代次數t＝t+1，重復步驟四～步驟十；

所述滑覺傳感器的感應方法包括：

1），計算Pareto前沿點，根據相關度和冗余度目標函數計算雷達信號特征個體的適應度，并求出當前字符個體中的Pareto前沿點，時間復雜度為；

2），初始化外部檔案， Pareto前沿點數量小于預設數值R，則直接將所有點存入外部檔案中； Pareto前沿點數量大于預設數值，根據公式計算所有Pareto前沿點的擁擠距離，從擁擠距離最小的點開始逐一刪除，直至備選存入外部檔案的Pareto前沿點數量與預設數值相等；然后將這些前沿點存放在外部檔案中；

式中，表示目標函數的個數，表示第個字符對象的在種群中的擁擠距離，表示種群中第個目標函數取得的最大值，表示種群中第個目標函數取得的最小值，和是第i個字符對象在第m維兩側最臨近點的第個目標函數值，其中；

3），調用分裂規則創建基本膜，完成準備工作后，表層膜內開始分裂生成M個基本膜；分裂基本膜數量M與外部檔案的Pareto前沿點數量相等；然后將這些存檔的Pareto前沿點作為該基本膜內種群的最優個體；最后，將其余各個個體放入距離自身最近的Pareto前沿點所在基本膜中，時間復雜度為；

步驟四，基本膜內獨立執行粒子群算法，各個基本膜內，以最先存入外部檔案內的Pareto前沿點為種群最優個體，運用公式和

和公式

；

，計算新的個體速度和位置。