[发明专利]一种对假肢目标空间定位精度矫正的方法有效

专利信息
申请号: 201510144894.6 申请日: 2015-03-30
公开(公告)号: CN104758096B 公开(公告)日: 2016-11-30
发明(设计)人: 樊炳辉;孙石兴;王传江;张凯丽;刘圭圭;刘琳琳;贾朝川 申请(专利权)人: 山东科技大学
主分类号: A61F2/70 分类号: A61F2/70;B25J13/08
代理公司: 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 代理人: 段毅凡
地址: 266590 山东省青岛市经*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 假肢 目标 空间 定位 精度 矫正 方法
【权利要求书】:

1.一种对假肢目标空间定位精度矫正的方法,其特征在于,步骤如下:

第一步、建立训练输入样本集

利用实现多自由度假肢对随机目标进行空间定位的方法对某目标进行初步定位时,得到其三维的坐标值,p=[px py pz]T

当在上肢假肢的操作空间内采集测量一系列目标点的三维坐标值时,得到上述pi(i=1,2…,n)的集合{P},将该系列目标点位置与顺序进行标记、保存,将集合{P}留作人工神经网络的训练输入样本集;

第二步、建立训练目标样本集

人工借助测量工具精确测得某目标实际的三维坐标值,将该值表示为t=[tx ty tz]T

对第一步的pi(i=1,2…,n)的集合{P}所对应的一系列目标点的三维坐标值进行精确测量,并与t=[tx ty t]zT进行对应顺序排列,得到这些ti的集合{T},将集合{T}留作人工神经网络的训练目标样本集,训练目标样本集的位置精度以满足上肢假肢的使用要求为标准;

第三步、建立与训练人工神经网络

取集合{P}作为人工神经网络的训练输入样本集,取集合{T}作为人工神经网络的训练目标样本集,建立一种人工神经网络;

训练开始,当人工神经网络的实际输出为其每一个位置点的坐标值为时,用误差{e}去训练人工神经网络,其中:

经过充分训练后,使得{e}→{0},即,网络最终能够使其输出逼近目标的真实值{T};

这样,当对网络输入训练输入样本集及其附近的参数时,该人工神经网络的实际输出就会逼近真实值,该人工神经网络即成多自由度上肢假肢或机器人对随机目标进行空间定位的精度矫正模型。

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