[發(fā)明專利]一種平行二指機械爪及其識別被抓物體種類的方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110290016.0 | 申請日: | 2021-03-18 |
| 公開(公告)號: | CN113043313A | 公開(公告)日: | 2021-06-29 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 王學謙;梁斌;李壽杰;朱曉俊;葉林奇 | 申請(專利權(quán))人: | 清華大學深圳國際研究生院 |
| 主分類號: | B25J15/08 | 分類號: | B25J15/08 |
| 代理公司: | 深圳新創(chuàng)友知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44223 | 代理人: | 方艷平 |
| 地址: | 518055 廣東省深圳市*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 平行 二指 機械 及其 識別 物體 種類 方法 | ||
1.一種平行二指機械爪,其特征在于,包括驅(qū)動器和相互平行的兩個夾爪,兩個所述夾爪連接在所述驅(qū)動器上,所述驅(qū)動器用于驅(qū)動至少一個所述夾爪移動,兩個所述夾爪的相對設(shè)置的內(nèi)側(cè)上分別陣列排布設(shè)置多個彈性突起部,各個所述彈性突起部內(nèi)均設(shè)有空腔以使得在兩個所述夾爪夾取物體時受力的所述彈性突起部能夠向內(nèi)收縮。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的平行二指機械爪,其特征在于,每個所述彈性突起部從頂部到根部的方向上至少部分的外徑逐漸變大。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的平行二指機械爪,其特征在于,每個所述彈性突起部采用分層伸縮結(jié)構(gòu),且從所述彈性突起部的頂部到根部的方向上,各層伸縮結(jié)構(gòu)的內(nèi)徑越來越大。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的平行二指機械爪,其特征在于,每個所述夾爪上設(shè)置的多個所述彈性突起部的空腔連通至少一個氣腔,每個所述氣腔的出口處分別連接氣管以通過所述氣管對所述氣腔進行充氣和放氣。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的平行二指機械爪,其特征在于,在每個所述夾爪內(nèi)設(shè)有至少一組氣腔隔板以將所述夾爪內(nèi)的空腔分隔為多個所述氣腔,多個所述彈性突起部的空腔分別連通與各自位置相對應的所述氣腔。
6.根據(jù)權(quán)利要求1至5任一項所述的平行二指機械爪,其特征在于,每個所述夾爪上還分別設(shè)置力傳感器陣列,所述力傳感器陣列所設(shè)置的位置與陣列排布的多個所述彈性突起部的位置相互對應;在每個所述彈性突起部的頂部內(nèi)壁上設(shè)有向所述彈性突起部的根部延伸的彈性柱體,以使得在兩個所述夾爪夾取物體時受力的所述彈性突起部對應的所述彈性柱體的端部能夠與所述力傳感器陣列接觸。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的平行二指機械爪,其特征在于,所述彈性柱體的長度小于所述彈性突起部的長度。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的平行二指機械爪,其特征在于,所述力傳感器陣列采用壓敏電阻力傳感器陣列。
9.一種采用權(quán)利要求6所述的平行二指機械爪識別被抓物體種類的方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1:提供N類物體,采用所述平行二指機械爪抓取每種物體M次,每次采用所述平行二指機械爪抓取物體時分別采集兩個所述夾爪的所述力傳感器陣列上所受到的力的矩陣以形成一個樣本矩陣,共得到N*M個所述樣本矩陣;
S2:計算任意兩個所述樣本矩陣的歐式距離Dist(x,y):
其中,x、y分別為任意兩個所述樣本矩陣,xi、yi分別表示x、y矩陣的第i個元素,n為兩個所述夾爪的所述彈性突起部的數(shù)量之和;
S3:對每個歐式距離進行排序,將歐式距離最小的M個樣本矩陣對應的樣本分為一類,一共劃分為N類;
S4:將每類中的M個樣本歸入為M個樣本中占比最高的那一類,形成KNN分類器;
S5:采用所述平行二指機械爪抓取待分類物體,并采集兩個所述夾爪的所述力傳感器陣列上所受到的力的矩陣以形成一個待分類樣本矩陣,將所述待分類樣本矩陣放入所述KNN分類器中,所述KNN分類器選擇與所述待分類樣本矩陣的歐式距離最近的類別作為所述待分類物體的類別。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法,其特征在于,在執(zhí)行步驟S2之前還對N*M個所述樣本矩陣分別進行歸一化處理,且在步驟S5中還對所述待分類樣本矩陣進行歸一化處理,以使得所述步驟S2和步驟S5中計算歐式距離時采用的是歸一化處理后的所述樣本矩陣和所述待分類樣本矩陣,其中歸一化處理后的矩陣的元素d'hj為:
其中,dhj為歸一化處理前的矩陣的元素,min(D)為歸一化處理前的矩陣中的最小值;max(D)為歸一化處理前的矩陣中的最大值。
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