多自由度上假肢关节空间参数的求解方法

1.一种多自由度上假肢关节空间参数的求解方法，其特征在于，详细步骤如下：
第一步：获取训练人工神经网络的输入样本集和目标样本集
首先，将各个关节的矢量参数q作为已知条件代入多自由度上假肢或机器人正运动学方程时，得到多自由度上假肢或机器人的关于操作空间的对应解p；当在关节空间用离散化方法、逐渐扫描方式对各关节矢量参数qi(i＝1，2…，n)进行取值时，若足够多的n组数据可以使得假肢或机器人各关节的各种组合空间都能被离散化扫描到，就可获得假肢或机器人的手部的、以各种不同的姿态达到的所有工作位置的离散化操作空间的解pi(i＝1，
2…，n)的集合；
对前述的pi(i＝1，2…，n)中的数据经过特别处理后组成集合{P}，将集合{P}作为训练人工神经网络的输入样本集；将前述的qi(i＝1，2…，n)数据整理组成集合{Q}，将集合{Q}作为训练人工神经网络的目标样本集；
第二步：训练人工神经网络
将{P}作为人工神经网络的输入参数，而将{Q}作为人工神经网络的目标参数；当人工神经网络的实际输出为 时，用误差{e}去训练人工神经网络，其中：
训练的结果使得{e}→{0}；
经过充分训练后，该人工神经网络即成多自由度上假肢或机器人的关节空间参数求解模型；当以操作空间工作目标的位置与代偿的手部姿态描述参数作为网络的输入时，已经训练好的人工神经网络系统就会自动求得到多自由度上假肢或机器人关节空间参数的某种可行解。

暂无

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