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针对舱外自由移动机器人手爪,运用BP神经网络方法,对八个指力传感器的输出进行融合,得到手爪夹持力的大小。
分析了传统SMA电机的不足,在此基础上提出了一种新型的内嵌式电机结构,并对该电机在机器人手爪中的应用进行了研究。
提出了一种基于支持向量机的分类分级的数据融合方法,并将此方法应用于机器人手爪抓取状态的判别。
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