Vol.20 No.3 于澈等：机器人多指手的自校正模糊控制 ·287· 过程.为了满足控制过程的需要，采用了变目标值的分级控制方法，如图1所示. 根据模糊控制规则 修改目标值 基准值u △H 自校正模糊控制 滑动？ 稳定抓握 图1变目标的分级控制 首先，由操作者通过人机交互界面方式给定一个目标基准值，通过自校正模糊控制来调 整抓握力，逼近给定基准值，这个目标基准值应小于实现稳定抓握的抓握力.如果给定的目标 基准值较大，则当抓握力通过不断调整接近目标值时，物体可能会因抓握力过大而被损坏， 其次，当抓握力与给定日标基准值的误差小于某一给定值δ，时，可以认为机器人手已经 稳定抓握了物体.给机器人本体一个提升信号，如果物体与机器人手之间没有滑动，则实现了 对物体的稳定抓握操作；如果有滑动现象发生，则抓握力的大小和分布会发生变化.抓握力的 大小和分布情况变化得越明显，表明滑动的位移就越大，由于我们在北科大双拇指手的3个 手指上安装有36个力传感器，因此，能够判断是否发生滑动及滑动方向，判断滑动现象的判 据是力传感器力值的变化.这个变化值应大于某一给定值δ，给定值ò，是在考虑外界扰动作 用及机器人手本身动作造成力传感器力值变化的影响下，通过实验给出的一个经验值，根据 力传感器力值变化的大小，通过模糊控制器，修改目标值，进行下一级控制. 最后，通过目标值的不断修改，实现对未知质量物体的稳定抓握 (2)自校正模糊控制.由于北科大双拇指手手指是单关节的机械机构的特点，所以，建立 其精确的控制模型几乎是不可能的，也无法应用基于精确数学模型的各种控制方法4.如果 在实现稳定抓取过程中，对抓握力只采用常规模糊控制，由于系统受到随机干扰以及模糊控 制规则不准确及不完善的影响，控制效果不太好.为了解决这个问题，我们对常规模糊控制方 案进行了改进，采用了自校正模糊控制方法见（图2），在控制过程中自动地调整、修正和优化 模糊控制参数和规则，来获得良好的控制效果.图2中的数据存储单元用于存储评价控制系 统性能的各种数据，性能评价环节根据系统提供的信息对控制效果进行评价，其结果送入带 有自调整因子的模糊控制器和参数修正环节，分别作为修改控制规则和校正参数的依据， 性能评价 数据存储 参数校正 单元 带有自调 被控 整因子的 ☒( 模糊控制器 对象 超推值4+ 图2自校正棋糊控制图