多指抓取的控制系统结构综述
仿人多指灵巧手的抓取规划与实验.pptx
以单个手指为例进行仿真实验,验证了运动学正解与逆解以及动 力学方程的准确性。在对灵巧手特点进行分析的基础上,提出一 种基于最大稳定性的灵巧手抓取位置规划算法。
根据物体的形状与灵巧手的手指数目,对抓取问题进行描述,并 简化抓取问题。提出物体特征平面的概念,基于原始接触力螺旋 以及力封闭模型及其相关理论,求解能够使手指稳定抓取物体的 初始位置的算法。
仿人多指灵巧手的抓取规划与实验仿人多指灵巧手作为智能机器人的一种末端执行器,具有独特的 仿人机械结构和灵巧的操作性能,可完成对任意形状物体的抓取, 为人类的生产生活提供诸多便利。而灵巧手因其较多的自由度 和抓取模式的多样性,使得对目标物体的抓取规划变得非常复杂。
为使指灵巧手能够在获取物体的形状顶点信息后成功抓取边形 物体,本文提出一种抓取规划算法,该算法能够以最小的作用力 实现对物体的抓取,防止物体损坏,同时还可以抵抗已知的外力 干扰。论文的主要内容如下:以Barrett Hand灵巧手为研究对象, 基于D-H法建立其正运动学、逆运动学模型,在此基础上,采用拉 格朗日方程对其动力学方程进行求解,得出关节处力矩与关节角 位移、角速度和角加速度之间的关系。
以最大内切球法则作为抓取性能指标,以最大稳定性为目标进行 优化,最终获得最稳定的抓取位置。根据已规划出的位置信息, 以物体最小抓取力为目标,提出一种基于最小力的灵巧手抓取力 规划算法。
选择硬手指模型作为接触模型,计算抓取矩阵。将手指的作用力 拆分为抓取力和操作力,并给出抓取力与操作力的定义与特性。
基于力封闭理论和摩擦锥约束,提出灵巧手手指作用力的计算方 法。基于非线性规划中的序列无约束最小化技术,提出手指最小 作用力的计算方法,该方法还可以克服外部已知的干扰力螺旋。
建立灵巧手抓取系统的仿真模型,基于V-REP仿真软件对灵巧手 的运动学正解、运动学逆解和动力学方程进行了仿真验证。为 验证算法的正确性,同时保证实验的安全性,设计了灵巧手抓取 系统仿真平台,并进行了仿真实验。
《机器手爪结构》课件
这是一份关于机器手爪结构的PPT课件，介绍了机器手爪的概述、结构、不同 类型的应用场景以及优缺点的分析。
概述
机器手爪是机器人的重要组成部分，具有抓取和握持物体的功能。本节将介 绍机器手爪的作用和应用场景。
机器手爪的结构
组成部分
机器手爪通常由指部、连杆、 运动副等组成，每个部分都 扮演着特定的角色。
材料选择
机器手爪的材料选择依赖于 应用需求，常见的材料包括 金属合金、塑料和弹性材料。
基本工作原理
机器手爪通过运动副的控制 实现开合和旋转的动作，从 而完成抓取和握持的任务。
常见的机器手爪结构类型
• 两指平行机器手爪 • 两指异形机器手爪 • 三指机器手爪 • 多指机器手爪
不同机器手爪结构的应用场景
• 两指平行机器手爪的应用场景 • 两指异形机器手爪的应用场景 • 三指机器手爪的应用点分析
优点
不同结构类型的机器手爪各有优势，能够满足不同应用需求。例如，多指机器手爪具有更好 的抓取稳定性。
缺点
机器手爪的缺点也是根据结构类型而异的，比如两指平行机器手爪在握持某些形状复杂的物 体时可能会存在困难。
总结
机器手爪结构的发展呈现出不断向着多指多动作、精准可靠的方向发展，并 将在未来的机器人应用中发挥更重要的作用。
参考文献
• 相关文献和资料已被引用，以供参考和进一步学习。
五自由度机械手的抓取设计
五自由度机械手的抓取设计一、本文概述随着现代工业自动化程度的不断提高，机械手作为实现自动化生产的关键设备之一，其设计和应用日益受到重视。
其中，五自由度机械手因其灵活的操作能力和广泛的适用范围，成为了研究和应用的热点。
本文旨在探讨五自由度机械手的抓取设计，包括其结构特点、抓取策略、运动规划与控制等方面，以期为实现高效、精确的抓取操作提供理论支持和实践指导。
本文将简要介绍五自由度机械手的基本结构和运动特点，包括其各个关节的转动范围和自由度分配，为后续的设计和分析奠定基础。
本文将重点分析五自由度机械手的抓取策略，包括抓取力的计算、抓取姿态的确定以及抓取过程中的稳定性分析等内容。
在此基础上，本文将探讨五自由度机械手的运动规划与控制方法，包括路径规划、速度控制、力位混合控制等方面，以实现快速、准确的抓取操作。
本文将通过实例分析，展示五自由度机械手在实际应用中的抓取效果，并总结其设计要点和注意事项。
本文的研究成果将为五自由度机械手的设计和应用提供有益的参考和借鉴，同时也为相关领域的研究和发展提供新的思路和方法。
二、五自由度机械手的抓取设计原理五自由度机械手的抓取设计主要基于机械臂的运动学和动力学原理，以及物体的形状、尺寸和重量等特性。
通过合理的设计，五自由度机械手可以实现精准、稳定、高效的抓取操作。
五自由度机械手的运动学设计是关键。
运动学主要研究物体的运动规律，而不考虑引起这些运动的力和力矩。
在五自由度机械手的抓取设计中，我们需要根据目标物体的位置和姿态，通过运动学计算，确定机械手的各个关节角度，使机械手的末端执行器能够准确地到达并适应物体的形状和尺寸。
动力学设计也是必不可少的。
动力学主要研究物体的运动状态和引起这些状态的力和力矩。
在抓取过程中，五自由度机械手需要克服物体的重力和摩擦力等外部力，因此，我们需要通过动力学计算，确定适当的关节力矩，以保证机械手能够稳定地抓取物体。
抓取设计还需要考虑物体的形状、尺寸和重量等特性。
抓取东西的机械手原理
抓取东西的机械手原理机械手是一种可以模拟人手的机械装置，可以用于抓取、搬运、组装等任务。
它的原理是通过电机驱动和传感器反馈来实现对物体的抓取和操作。
机械手主要由机械结构、执行器、传感器和控制系统等部分组成。
机械结构是机械手最基本的组成部分，它包括手臂、关节和抓取器等部分。
执行器主要负责提供机械手的动力，常见的执行器包括电机、液压缸和气动缸等。
传感器主要用于感知物体的位置、形状和力量等信息，常用的传感器有视觉传感器、力传感器和接近传感器等。
控制系统是机械手的大脑，它根据传感器反馈的信息来控制执行器的运动，实现对物体的抓取和操作。
机械手的工作原理可以分为几个步骤。
首先，通过传感器获取物体的位置和形状信息，判断物体的大小、重量和形状等特征。
然后，根据目标物体的位置和形状信息，计算出机械手的抓取点和抓取方式。
接下来，控制系统根据计算结果控制执行器的运动，使机械手的抓取器移动到目标物体的位置上。
最后，机械手的抓取器根据预先设定的抓取方式，将目标物体抓取起来，并移动到指定的位置。
机械手的抓取方式多种多样，常见的有夹爪抓取、吸盘抓取和磁性抓取等。
夹爪抓取是通过机械手的夹爪来夹住物体，夹爪可以根据物体的形状和大小进行调整。
吸盘抓取是通过机械手的吸盘吸附物体，吸盘可以通过控制气压来实现吸附和释放。
磁性抓取是通过机械手的磁性抓取器来吸附磁性物体，磁性抓取器可以通过控制电流来调节吸附力。
机械手在实际应用中有着广泛的用途。
在工业生产中，机械手可以代替人工完成重复、繁琐和危险的工作，提高生产效率和产品质量。
在医疗领域，机械手可以用于手术辅助和康复训练等任务，减少医护人员的劳动强度和提高手术精确度。
在科学研究中，机械手可以用于实验操作和样品处理等工作，提高实验效率和数据准确性。
机械手是一种可以模拟人手的机械装置，通过电机驱动和传感器反馈来实现对物体的抓取和操作。
它的工作原理包括传感器感知、计算控制和执行器运动等步骤。
机械手在工业生产、医疗领域和科学研究中有着广泛的应用前景。
货物抓取机器人设计
货物抓取机器人设计货物抓取机器人是一种新型的机器控制系统，可以自动化地完成物品的抓取和放置。
它是一种拥有多种传感器、处理器和执行器的机器人，能够通过计算机程序进行自主的运动和操作。
货物抓取机器人可以广泛应用于物流、制造业、仓库等领域，有效提高了生产和物流效率，减少了人工操作的错误率和劳动强度。
为了满足不同领域的需求，设计一个功能丰富、稳定可靠的货物抓取机器人是非常必要的。
一、机器人结构设计货物抓取机器人通常采用三轴或四轴手臂结构，以保证机械臂的灵活度和工作空间。
机器人手臂主要包括底座、肩部、肘部、手腕和爪子等关节，可以根据不同的物品尺寸和形状进行调节和控制。
机器人底座通常固定在工作台上，通过电机和减速器的驱动，控制机器人在三维空间内的移动和旋转。
肩部、肘部和手腕等关节采用电机和减速器的联动，可以控制机器人手臂的伸缩和旋转。
机器人手臂的末端配备有可控制的爪子或吸盘，可以抓取各种不同的物品。
二、机器人感知系统设计货物抓取机器人需要通过感应器来获取周围环境的信息，以保证机器人的控制和操作。
机器人的感知系统包括摄像头、声音传感器、压力传感器等等多种类型的传感器。
机器人的视觉感应系统通常采用一组摄像头，可通过计算机视觉算法实现图像的处理和识别。
声音感应系统可以采集周围环境的声音信息，从而对噪声进行控制，并根据声音分析判断物品的重量、状态等信息。
压力传感系统可以测量机器人手臂与物品接触的力度和压力，以控制机器人的抓取力度。
具备了机器人结构和感知系统后，还需要一套控制系统进行控制。
机器人的控制系统可以分为两部分：硬件控制系统和软件控制系统。
硬件控制系统包括机器人的电路、电机驱动器、传感器和执行器等硬件设备。
这些设备上装载的是一些控制模块，可通过一个中央控制器进行协调和控制。
软件控制系统由机器人控制程序和机器人操作程序两部分组成。
机器人控制程序将机器人的结构和感知系统的信息进行分析和处理，给出机器人的运动指令，通过控制器驱动机器人执行操作。
机器人机械手爪综述
机器人机械手爪综述目录一、夹钳式手部设计的基本要求 (3)二、典型机械爪结构 (4)1）回转型 (4)2）移动型 (5)三、夹钳式手部的计算与分析 (9)1）夹紧力的计算 (9)2）夹紧缸驱动力计算 (11)3）计算步骤 (12)4）手爪的夹持误差分析与计算 (12)四、常用气爪 (17)1）气动手指气缸具有如下特点： (17)2）气动手指气缸主要类型与型号 (18)工业机器人的手部(亦称机械爪或抓取机构)是用来直接握持工件的部件，由于被握持工件的形状、尺寸大小、重量、材料性能、表面状况等的不同，所以工业机械手的手部结构是多种多样的，大部分的手部结构是根据特定的工件要求而设计的。
常用的手部，按其握持工件的原理，大致可分成夹持和吸附两大类。
夹持类常见的主要有夹钳式，此外还有钩托式和弹簧式。
夹持类手部按其手指夹持工件时的运动方式，可分为手指回转型和手指平移型两种，如图1所示。
吸附类中，有气吸式和磁吸式。
a)回转型内撑式b)回转型外夹式c)平移型外夹式d)钩托式e)弹簧式f)气吸式g)磁吸式图1 机械爪类型夹钳式手部是由手指、传动机构和驱动装置三部分组成的，它对抓取各种形状的工件具有较大的适应性，可以抓取轴、盘、套类零件。
一般情况下，多采用两个手指，少数采用三指或多指。
驱动装置为传动机构提供动力，驱动源有液压、气动和电动等几种形式。
常见的传动机构往往通过滑槽、斜楔、齿轮齿条、连杆机构实现夹紧或松开。
平移型手指的张开闭合靠手指的平行移动，适于夹持平板、方料。
在夹持直径不同的圆棒时，不会引起中心位置的偏移。
但这种手指结构比较复杂、体积大，要求加工精度高。
回转型手指的张开闭合靠手指根部(以枢轴支点为中心)的回转运动来完成。
枢轴支点为一个的，称为单支点回转型；为两个的，称为双支点回转型。
这种手指结构简单，形状小巧，但夹持不同工件会产生夹持定位偏差。
a)单支点回转型b)双支点回转型C）平移型(平直指)图2 回转型和平移型手指一、夹钳式手部设计的基本要求1. 应具有适当的夹紧力和驱动力。
多指灵巧手抓取规划方法综述
多指灵巧手抓取规划方法综述
吴玉光;钱晋武
【期刊名称】《中国机械工程》
【年(卷),期】2004(015)003
【摘要】对多指灵巧手的抓取规划方法的研究现状进行了综述.介绍了形封闭的相关概念,对抓取规划方法进行了分类,介绍了具有代表性的方法并阐述其特点.讨论了该领域存在的问题及其可能的解决策略.
【总页数】6页(P276-281)
【作者】吴玉光;钱晋武
【作者单位】上海大学机电工程与自动化学院,上海,200074;河海大学机电工程学院,常州,213022;上海大学机电工程与自动化学院,上海,200074
【正文语种】中文
【中图分类】TP242
【相关文献】
1.三指灵巧手抓取柔软织物运动轨迹规划 [J], 张蕾;韦攀东;李鹏飞;田丽
2.抓取柔软织物多指灵巧手的建模与仿真 [J], 韦攀东;李鹏飞;王晓华;张蕾;刘秀平
3.柔软织物抓取双指灵巧手建模与轨迹规划 [J], 李鹏飞;韦攀东;景军锋;张蕾;王晓华
4.多指灵巧手抓取球体的规划与实现 [J], 陈柏峰;周思跃
5.灵巧手最小抓取作用力规划 [J], 韩伟; 陈恩茂; 徐志刚; 吴浩廷; 尹猛
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机器人抓取力控制系统的设计与实现方法研究
机器人抓取力控制系统的设计与实现方法研究引言：机器人技术的快速发展已经在日常生活中扮演了越来越重要的角色。
而机器人抓取力控制系统则是机器人技术中的一个重要组成部分，它可以帮助机器人实现精确的抓取任务，并保证安全性。
本文将探讨机器人抓取力控制系统的设计与实现方法。
第一章：机器人抓取力控制系统的基本原理机器人抓取力控制系统的基本原理是通过传感器感知机器人手指的受力情况，并根据预设的目标力进行力矩的控制。
传感器通常采用压力传感器或力传感器，以监测机器人手指与抓取对象之间的接触力。
基于传感器反馈的数据，系统会采取相应的控制策略，使机器人的抓取力得以控制。
第二章：机器人抓取力控制系统的设计要点机器人抓取力控制系统的设计要点包括传感器选择、控制策略设计和力矩控制算法等。
传感器的选择需考虑精度、可靠性和成本等因素。
控制策略设计需要根据具体抓取任务的特点进行调整，可以采用PID控制、模糊控制或神经网络控制等方法。
力矩控制算法需要根据机器人的力学特性进行选择，常用的方法包括阻抗控制和自适应控制等。
第三章：机器人抓取力控制系统的实现方法机器人抓取力控制系统的实现方法涉及硬件和软件两个方面。
硬件方面，需要选择合适的执行器和传感器，并设计合理的电路和机械结构，以保证系统的稳定性和可靠性。
软件方面，则需要编写相应的控制程序，实现抓取力控制算法和传感器数据的处理。
此外，还需要进行系统的测试和调试，以保证系统正常运行。
第四章：机器人抓取力控制系统的应用展望机器人抓取力控制系统的应用前景十分广阔。
在制造业中，机器人可以替代人工完成各种抓取任务，提高生产效率和产品质量。
在医疗领域，机器人抓取力控制系统可以用于精确的手术操作和康复治疗。
在家庭服务领域，机器人可以帮助老人和残障人士完成各种日常任务。
随着人们对机器人技术的需求不断增长，机器人抓取力控制系统将有更多的应用场景。
结论：机器人抓取力控制系统的设计与实现方法是机器人技术发展中不可或缺的一部分。
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多指抓取的控制系统结构浅析 摘 要 多指灵巧手作为仿生学与机器人学结合的产物，具有人手的一些外形特征和功能。多指灵巧手是第4代机器人，通过模拟人类运动、感知、控制、能量、材料方面的仿生，实现模拟人手运动。多指灵巧手正在日益朝着具有柔顺灵巧的操作功能，具有力觉、触觉、视觉等智能化方向发展。要灵巧手完成特定的操作任务，必须对灵巧手进行抓取规划。灵巧手的抓取规划是把某个抓取任务分解成从初始状态到目的状态的手指的运动序列，然后通过运动规划把抓取规划得到的运动序列变成手指的理想运动轨迹。本文将研究一种模块化的灵巧操作控制系统，这是一个通用的开放式多指操作控制系统，并结合该系统中抓取规划和协调控制子系统的结构，提出一种时间-事件混合驱动的自主抓取策略。
关键字：灵巧手，模块化，多指，抓取，控制 1 多指抓取的控制系统结构概述 多指灵巧手可以看成满足一定约束关系的多个小机器人，对于多指手协调控制的研究，现在很多是按照多机器人协调控制的方法进行的。目前，多指操作控制的研究不能可靠地完成各种期望的灵巧操作任务，除了硬件因素以外，控制系统框架缺少统一的标准、灵活性和通用性，难于实现控制功能的扩展和实时操作任务的完成是一个主要因素。 本文将研究一种模块化的灵巧操作控制系统（modular control system architecture for dexterous manipulation，MoCoSADeM），这是一个通用的开放式多指操作控制系统，并结合MoCoSADeM中抓取规划和协调控制子系统的结构，提出一种时间-事件混合驱动的自主抓取策略。
2 灵巧操作控制系统 虽然多指手的协调控制方法很多，但是能够可靠地完成各种精细操作的实例很少，一个主要的制约因素是多指手控制系统框架缺乏统一的标准、通用性和灵活性，难于融合各种控制算法从而实现控制功能的扩展和完善。 针对这个问题，本章将首先介绍两种典型的多指手控制系统结构，然后提出模块化的灵巧操作控制系统（MoCoSADeM）。
2.1 多指手控制结构综述 Murray利用人手的生物控制系统思想，将整个多指手的手的控制系统分为3个层次：单手指控制层、多手指协调层和物体运动规划层。多手指协调层和物体运动规划层是模仿人的行为功能，实现规划、决策、学习以及任务的协调等；而单手指控制层是整个控制系统的执行层和基础，它根据协调层和任务规划层的控制命令实现手指目标位置和力的控制，这是决定多指手抓取和操作性能的关键。 秦志强和李泽湘等基于多指操作的瞬时运动学和速度/力控制提出了统一的灵巧操作控制系统框架（CoSAM2）。CoSAM2有3个主要功能： (1) 基于速度/力控制实现被抓取物体的运动轨迹跟踪。 (2) 在物体抓取过程中能够改变抓取姿态。 (3) 对抓取力进行最优化，以施加力约束和平衡外力作用。 CoSAM2具有模块化、层次化的结构特点，每个模块根据有关信息执行特定的功能。CoSAM2具有很好的灵活性和扩展性，通过模块的增加可以实现多种控制算法和功能。
2.2 模块化的灵巧操作控制系统 借鉴CoSAM2的结构特点，提出一种基于多指操作位形运动学和位置/力混合控制的模块化的灵巧操作控制系统（MoCoSADeM），如图1所示。与CoSAM2相比，MoCoSADeM具有以下几个突出的特点： （1）完整地体现了灵巧操作多级多层的控制结构。MoCoSADeM包括抓取规划和协调控制、多指控制等两级子系统，在多指控制系统中包括手指的笛卡尔层、关节层和笛卡尔-关节接口层3个层次，笛卡尔层和关节层包括位置控制模块、阻尼控制模块和力控制模块。 （2）基于位形空间进行多指协调控制系统中，基于多指操作的位形运动学进行协调运动规划，基于混合外力控制方法实现柔顺运动规划。与多指操作的瞬时运动学相比，位形运动学更加本质地反映了多指操作的运动特性，具有更大的适用范围。 （3）具有更好的开放性和灵活性。手指控制系统的笛卡尔层和关节层各提供了位置控制、阻抗控制和力控制3个功能模块，用户可以利用这些模块设计不同的手指控制算法，从而完善和扩展多指抓取系统的功能。 物体运动规划器协调运动规划器抓取力规划器柔顺运动规划器
抓取规划器抓取系统的运动学和静力学阻抗控制器力控制器位置控制器关节-笛卡尔控制器接口手指动力学手指运动学和静力学阻抗控制器力矩控制器位置控制器期望指尖运动期望指尖力期望的物体力期望的物体运动抓取规划和协调控制系统任务（1）（2）（4）（3）
（5）（6）
（7）（8）（9）（12）（11）（10）
（13）（14）（15）
笛卡尔层笛卡尔-关节接口层
关节层
手指控制系统
图 1 模块化的灵巧操作控制系统（MoCoSADeM） 2.3 模块化的灵巧操作控制系统的组成 MoCoSADeM完整地体现了灵巧操作多级多层的控制结构，它包括抓取规划和协调控制、手指控制等两级子系统，在手指控制系统中又包括手指的笛卡尔层、关节层和笛卡儿-关节接口层3个层次。
1. 抓取规划和协调控制系统 抓取规划和协调控制系统根据任务要求进行物体运动和力的规划、多指手运动和力的规划以及多指手的柔顺运动规划，如图2所示。抓取规划和协调控制系统包括以下5个功能模块。 1）物体运动规划器 基于物体位姿传感器获得的物体位置信息GobdF和物体力信息GobextF，根据操作任务进行物体的运动规划，生成期望的物体位置
btp和力GobdF。期望的物体位置GobdT输人到协调运动规划器，而期
望的物体力GobdF输人到抓取力规划器。
协调运动规划器
物体运动规划器抓取规划抓取系统的运动学和静力学
抓取力规划器力控制器
力变换抓取系统的运动学和静力学手指位置控制系统手指运动学手指力传感器
物体位姿传感器物体
任务
柔顺运动控制器
GobextF
GobdTGobTobocTobocTGobdFbtdFbtFbtdp
btp
btp
F
+-+-+
图 2 抓取规划和协调控制系统 2）协调运动规划器 根据物体运动规划器生成的物体期望位置GobdT抓取规划器生成的接触点位置obocT、抓取系统的模型信息和传感信息（如触觉等），基于多指操作的位形运动学计算每个手指的指尖位置，以指尖在手指基坐标系的位置向量btp表示。 3）抓取力规划器 根据物体运动规划器生成的物体期望力btdF进行手指抓取力的优化，结合多指抓取的静力学，计算每个手指的期望指尖力，以相对于手指基坐标系的指尖期望力btdF来表示。 4）柔顺运动规划器 柔顺运动规划器是抓取规划和协调控制子系统和手指控制子系统的接口，用户可以根据需要灵活地进行手指柔顺运动规划器的设计。根据协调运动规划器输出的期望指尖位置btp、抓取力规划器输出的期望指尖力btF和力传感器测量得到的实际指尖力btF，基于混合外力控制策略实现手指的柔顺运动规划，产生每
个手指的新的期望指尖位置，输出到手指位置控制器。 5）抓取规划器 根据操作任务产生物体接触点的位置，输出到协调运动规划器和抓取力规划器。
2. 手指控制系统 在手指控制系统中包括手指的笛卡尔层、关节层和笛卡尔-关节接口层3个层次。在笛卡尔-关节接口层中，用户可以根据手指的运动学、静力学和动力学，灵活地进行手指笛卡尔层和关节层的接口设计。笛卡尔层和关节层为适应不同的操作任务，都包括位置控制模块、力控制模块和阻抗控制模块，用户可以根据需要灵活地进行选择和应用。
3 自主抓取策略 机器人灵巧手是20年来机器人领域的热点研究方向之一自主操作和遥操作是两种主要的灵巧操作方式，目前自主操作大多处于理论研究或者实验室仿真阶段，少量的自主抓取实验是在抓取对象确定且模型已知的情况下进行的，多指操作控制的研究尚不能可靠地完成各种灵巧操作任务。这除了硬件因素以外，缺乏统一的多指操作控制系统和自主抓取策略是一个主要原因。现有的多指手协调控制方法很多，如单关节控制、力变换控制、广义计算力矩控制、阻抗控制等，但是多指手控制系统框架缺少统一的标准、灵活性和通用性，难于实现控制功能的扩展和实时操作任务的完成。下文将基于模块化的灵巧操作控制系统研究多指手的自主抓取控制。
3.1 时间驱动的自主抓取策略 时间驱动的自主抓取策略是一种理想化的基于模型的多指抓取方法，需要精确的系统建模、运动规划和控制。采用时间驱动的自主抓取策略进行操作以前，根据作业任务要求和抓取系统模型离线地进行抓取规划和协调运动规划，确定各手指与物体的接触点位置，生成各手指的期望位置序列和期望力序列。多指手的自主抓取过程分为预抓取、抓取和操作3个阶段，采用时间驱动的自主抓取策略时3个阶段的情况如下。 1）预抓取阶段 灵巧手在自由空间中运动，各手指向物体接近。在预抓取阶段，物体运动规划器输出的物体期望位置不变，抓取力规划器处于非工作状态，柔顺运动规划器中的外环力控制器处于非工作状态。在预抓取阶段，各手指的目标位置应该充分接近该手指与物体的接触点位置。根据手指的当前位置和预抓取目标位置，协调运动规划器产生手指的位置-时间序列，基于手指位置控制器使各手指按照期望轨迹运动。当各手指到达目标位置时，预抓取阶段结束。 2）抓取阶段 手指从自由空间过渡到约束空间。在抓取阶段，物体运动规划器输出的物体期望位置不变，协调运动规划器输出的手指期望位置不变，抓取力规划器和柔顺运动规划器中的外力控制器由预抓取阶段的非工作状态转为工作状态，实现手指与物体的稳定接触。工作状态的切换是时间驱动的，依赖于抓取系统的精确建模和运动规划。 3）操作阶段 采用多指手协调控制方法，使被操作物体跟踪期望的运动轨迹和力。在操作阶段，抓取规划和协调控制子系统的所有模块均处于工作状态。 采用时间驱动的自主抓取策略时，在预抓取阶段各手指的目标位置充分接近但是小于手指与物体的接触点位置，预抓取阶段结束时手指与物体并没有发生接触。在抓取阶段开始以后，基于