Self-Tuning Dynamic Impedance Control For Human Arm Motion
محل انتشار: هفدهمین کنفرانس مهندسی پزشکی ایران
سال انتشار: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 814
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICBME17_130
تاریخ نمایه سازی: 9 تیر 1392
چکیده مقاله:
It is understood that human motion control system uses the motion memory in accomplishment of an appropriatemovement. It uses the past experience, learns and creates a precise or incident knowledge of the physical properties of the body and the external environment. In this paper, since the interaction with the environment is one of the main characteristics of the human motion controller design, a dynamic impedance control model is proposed. This model consists of two feedback loops, the internal force loop and the external position loop in the Cartesian space. By exploiting the dynamic impedance control scheme, the controller identifies the mechanical impedance of the environment while interacting and adapting its required impedance coefficients. A neural network self tuning PID controller is proposed to determine the controller coefficients. By this means and through the adaptation properties of neural networks, the proportional, integral and differential coefficients of the dynamic impedance controller is obtained during the interaction with the environment. Finally, the resultsof proposed controller structure are verified by experiments.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Sedigheh Dehghani
Advanced Robotic & Automated Systems (ARAS) Faculty of Electrical and computer Engineering K.N. Toosi University of Technology Tehran, Iran
Hamid D Taghirad
Advanced Robotic & Automated Systems (ARAS) Faculty of Electrical and computer Engineering K.N. Toosi University of Technology Tehran, Iran
Mohammad Darainy
Department of Psychology McGill University Montreal, Canada
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :