A neural network controller for pneumatic flexible finger based on FPGA is used to study the hardware and practical application of neural network on the basis of theoretical research. The neural network controller can control the multi fingered dexterous hand by parallel controller. It not only solves the nonlinear problem of the system, but also ensures the real-time control of the system.
【技术实现步骤摘要】
一种基于FPGA的气动柔性手指的神经网络控制器
本专利技术涉及一种基于FPGA的气动柔性手指的神经网络控制器,适用于机械领域。
技术介绍
机器人动力学系统是一个高度复杂的非线性模型,因此,非线性是机器人控制系统研究的基础和关键,也是连接神经网络和机器人控制的纽带。神经网络的变体各种各样,随着算法和系统复杂性的不断提高,对硬件的要求也必将提高到一个新的层次。近几年,随高密度现场可编程逻辑器件(fieldprogrammablegatesarray,FPGA)的发展及其技术上的成熟,各种智能控制策略的FP-GA实现的研究也随之活跃。国内外许多学者对神经网络的硬件实现进行了研究,并取得了相当的成绩。与传统的vonNeumann计算机结构的串行运算方法相比,采用FPGA实现的控制器具有信息流的并行性、快速性、灵活性和易于扩展等特点,这正好满足神经网络的大量的并行数据运算的需要。目前,大多数基于神经网络的控制系统还停留在仿真水平上,未能解决实际问题。
技术实现思路
本专利技术提出了一种基于FPGA的气动柔性手指的神经网络控制器,选用神经网络控制器,在理论研究的基础上,对神经网络的硬件实现和实际应用进行进一步的研究。本专利技术所采用的技术方案是:所述网络控制器中,在输入手指末端预期位置后,对手指进行逆运动求解,计算出要达到该位置时三个关节各自的弯曲角度,然后根据角度算出相应的神经网络输入向量,并将这三个值传送到各自的关节控制器中。所述神经网络控制器中,整个神经元的运算过程为流水线设计,这样使得模型执行的时钟周期可以减少到流水线中最慢步骤所需的操作时间,而不是各个步骤延时的 ...
【技术保护点】
一种基于FPGA的气动柔性手指的神经网络控制器,其特征是:所述网络控制器中,在输入手指末端预期位置后,对手指进行逆运动求解,计算出要达到该位置时三个关节各自的弯曲角度,然后根据角度算出相应的神经网络输入向量,并将这三个值传送到各自的关节控制器中。
【技术特征摘要】
1.一种基于FPGA的气动柔性手指的神经网络控制器,其特征是:所述网络控制器中,在输入手指末端预期位置后,对手指进行逆运动求解,计算出要达到该位置时三个关节各自的弯曲角度,然后根据角度算出相应的神经网络输入向量,并将这三个值传送到各自的关节控制器中。2...
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