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公开(公告)号:CN119759203A
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202411594628.9
申请日:2024-11-09
Applicant: 南昌大学
Abstract: 一种电极‑手指皮肤阻抗变体模型及其参数估计方法,属于电触觉反馈领域。其包括如下步骤:推导电极皮肤阻抗模型数学表达式;测得人体手指皮肤在刺激频率从Fmmin至Fmmax区间下的刺激频率#imgabs0#与阻抗模型#imgabs1#的响应数据#imgabs2#根据EFSIE模型目标参数建立目标函数;采用蜜獾觅食正余弦算法对电极‑手指皮肤阻抗变体模型进行参数估计。本发明提供的电极‑手指皮肤阻抗变体模型充分考虑了神经纤维的阻抗特性对模型精度的影响,并推导了其频率‑响应数学表达式。并将正余弦更新策略引入到蜜獾觅食算法中,改进了原始的蜜獾觅食算法,使用HBSCA算法对电极‑手指皮肤阻抗变体模型进行了参数估计。
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公开(公告)号:CN118769246A
公开(公告)日:2024-10-15
申请号:CN202410894689.0
申请日:2024-07-04
Applicant: 南昌大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 一种超声机器人能量最优轨迹规划方法,包括:(1)设定模拟参数和初始化机器人模型;(2)设定机械臂的起始和终点位置状态;(3)构建5‑7‑5分段多项式插值函数;(4)利用CDE‑GRO算法进行核心优化,获取最优机械臂运动参数。本发明用改进的关节空间轨迹规划方法及金矿搜索优化算法来实现超声机器人能量最优轨迹规划,通过三种运动阶段:匀速阶段、加速阶段、减速阶段,有效地解决了在传统的关节空间规划方法中存在的动态特性优化以及能源合理分配问题,同时CDE‑GRO算法通过引入精英反向学习和动态探索平衡机制,与传统的GRO算法对比,不仅收敛速度更快,而且获得的能量最优解也更为精确,提高算法解的质量。
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