Grasping Control of Robot Hand by Muti-valued Neural network and Double Octahedron Force Sensors

机译：用Muti-Valive神经网络抓取机器人手和双八面体力传感器

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In this study, Double Octahedron Force Sensor (D.O.F.S.) for a robot hand has been developed for detecting touch information which has high sensitivity and high strength. In order to control the sensor intelligently, the Multi-valued Neural Network (M.N.N.) using partially-linearized sigmoid function is also proposed. M.N.N. can give the optimum grasping force according to information from D.O.F.S.. The practical application will show that D.O.F.S. and the intelligent control by M.N.N. are very effective.

机译：在本研究中，已经开发了用于检测具有高灵敏度和高强度的触摸信息的机器人手的双八面体力传感器（D.O.F.S.）。为了智能地控制传感器，还提出了使用部分线性化的SIGMOID功能的多值神经网络（M.N.N.）。 M.N.N. 可以根据来自D.O.F.S的信息提供最佳抓握力..实际应用程序将显示D.O.F.S. 和M.N.N的智能控制。非常有效。

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来源
《International conference on soft computing》|1996年||共5页
会议地点
作者
Shigeki Nakayama; Peng Chen; Toshio Toyota;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类自动化系统理论;
关键词
robot hand; neural network; multi-valued neural network; double octahedron force sensor; grasping force;

机译：机器人手;神经网络;多价神经网络;双八面体力传感器;抓力;

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