卧式下肢康复机器人训练模式设计与轨迹规划

针对脑卒中等原因引起的下肢运动功能障碍患者日益增多,本文设计了一种卧式下肢康复机器人。通过对该机器人的结构、运动学和髋、膝、踝关节运动范围的分析,结合现代康复理论,设计了多种康复训练模式;在机器人末端结构上采用柔性关节的设计,保证了康复训练的柔顺性;运用S型轨迹规划原理与所设计的康复训练模式相结合,在Simulink上对机器人髋膝双关节和髋膝踝多关节运动轨迹进行了仿真分析;最后通过设计空中蹬自行车模式的实验验证了卧式康复机器人结构的合理性以及康复训练模式的科学性。     

基于sEMG的一种下肢外骨骼机器人康复训练控制策略

本文结合机器人技术控制方法与基于sEMG的动作识别,针对患者膝关节肌电信号弱、分析条件差的问题,通过降低通道的肌电识别方法,完成识别.该方法通过实际分析关节肌电均方根值简化通道数,利用sEMG实现对患者动作辨识.设计并实现训练策略,用以辅助患者主动训练并促进康复.通过实验证明了控制方法的准确性.     

下肢康复训练器控制系统设计

介绍了一种下肢康复训练器的控制系统实现方案,详述了单片机系统和伺服电机驱动系统的硬件组成和软件设计,实现了模拟正常人的坐、站、锻炼、行走等动作.该控制系统电路结构新颖,易于加工制造,可以获得较高的控制精度.     

一种多自由度人形机器人

针对当前对人形机器人的巨大市场需求,文章设计了一款由多个舵机组成的步行机器人,机器人的设计主要包括:硬件设计、软件设计、机械结构设计和控制系统的设计,文章所述机器人可以通过预定的程序进行规定的操作动作。     

一种四足机器人直线步态规划方法及仿真研究

针对多足机器人研究中存在前进方向不稳定的问题,以减少机器人运动过程中除直线运动方向以外的其他所有方向上的附运动为目的,推导出一种适应于四腿十二自由度的机器人直线步态规划方法。基于所推导的运动学方程和步态规划方法,通过多组数据进行计算机仿真分析,给出了机器人行走过程中机身高度偏差曲线和侧偏量偏差曲线,结果显示电机精度对步态的误差影响较大,而信号采样率的影响不明显。结合机器人步态实验,验证了该四足机器人步态规划方法的合理性和有效性。     

一种蛇形机器人的设计

设计了一种以蛇形为基础的仿生机器人,以IAP15F2K61S2芯片作为系统的控制核心,通过多台舵机的连接,机器人可以完成类似蛇形的多个动作。该机器人不仅能够自主控制,还能进行温湿度检测、红绿两种颜色的识别,也能通过舵机扭动身体并发出声音。     

基于虚拟现实的下肢主动康复训练系统

针对传统下肢康复训练中病人参与度低、主动运动意图逐渐丧失的问题,设计一种基于虚拟现实的下肢主动康复训练系统。该系统采用惯性检测单元(IMU)获取并解算下肢关节活动度,作为虚拟场景中的运动控制信号,并建立无线蓝牙通信机制,把患者下肢运动与运动功能康复训练游戏结合在一起。基于鞋内置多点足底力传感器(FSR)获取患肢足底力参数,识别步态相周期,作为康复评估的数据基础。实验验证了康复数据获取的准确性、交互通信的实时性与康复场景运行的流畅性。     

一种双模智能捡球机器人

提出一种双模智能减球机器人,可以在自动捡球模式和遥控捡球模式下工作。在遥控捡球模式下,通过控制终端的无线手柄根据实时视频控制捡球机器人的行驶状态及捡球行为;在自动捡球模式下捡球机器人自动探测障碍物、方向和方位等数据,经多信息融合算法来控制捡球机器人的行进及自动捡球行为。机器人周围的多个传感器能有效地识别包括墙壁和人在内的各类障碍物。通过自身摄像头可实现远程收集场图像地信息并实时传输到Android智能手机和笔记本电脑,以达到实时监控现场并辅助操控人员控制机器人动作的目的。     

基于Matlab和Adams的自平衡机器人联合仿真

为检验自平衡机器人控制系统的准确性及其动静态性能,采用Matlab／Simulink和Adams建立虚拟样机系统的方法。通过建立机器人的状态空间方程并利用LQR方法配置系统极点,设计出状态反馈控制器。分别在Simulink和Adams中建立机器人的控制系统和机械仿真模型,利用二者实现对机器人的联合仿真。仿真结果表明,所设计的控制方法能实现机器人平衡,并具有良好的动静态性能。     

一种上肢康复机器人的力矩控制系统设计

针对目前上肢康复机器人的输出力矩控制不便的问题,设计了一种基于磁粉离合器的力矩控制系统,并给出了相应的驱动电路。磁粉离合器能根据驱动电路的驱动电流输出相应的传递力矩,进而可以控制上肢康复机器人的输出力矩。经应用表明,该系统控制简便、安全性高,符合不同康复训练模式下对输出力矩的要求,为实时控制康复机器人的输出力矩提供了可行性验证。     

Engineering Neural Interfaces for Rehabilitation of Lower Limb Function in Spinal Cord Injured

Recent progress in neural interface technologies and demonstration of direct cortical control of robotic arm or computer cursor for simple movement has generated high expectation of rapid development of cortically controlled neuroprosthetics to improve motor function in subjects with severe neurological deficits. However, several challenging engineering and biological issues remain to be resolved before a practical system can be developed for patients to receive real benefit. The ability of neural systems to adapt to changes and learn new functions should be taken into consideration in the design and development of neuroprosthetics so that the two systems can cooperatively work together to accommodate continued changes (neural degeneration or functional improvement) in a human user. An intelligent neural interface should be able to activate residual function and facilitate adaptation and learning ability of the neural system. Current efforts in developing wireless and networked neural interfaces and utilizing smart materials and sensors will revolutionize the future design of neuroprosthetics and advance the investigation of brain function. This report reviews two recent projects in activating residual neural functions and investigating brain control of lower limb functions.     

基于SVM的上肢康复机械臂轨迹跟踪预测控制

针对上肢康复训练机械臂具有强耦合、非线性和时变的特点,设计了基于SVM（支持向量机）的轨迹跟踪预测控制器。采集机械臂系统的输入和输出数据,通过SVM辨识得到广义逆系统,与原系统串联实现解耦。对解耦后的系统,采用SVM辨识预测模型和PSO优化滚动控制序列的预测函数控制方法,并从其内模结构分析了系统的稳定性和鲁棒性。实验结果表明,该方法能够平稳高精度地实现轨迹跟踪。     

上下位机控制的六足仿生机器人设计

设计一模块化的的六足仿生机器人,这种设计可以简化六足机器人的结构而同时能又保障其性能的优越.它采用上下位机的控制形式,选用舵机控制板,以舵机来驱动运动关节,避障模块选取多路红外循迹控制模块,在系统软件控制下,来实现其各项功能.控制系统的模块化设计简化了系统的结构,降低了设计过程的复杂性,使该机器人能更加精确地控制更为复杂运动步态,实现了在地面的稳定运动,具有很强的适应能力.     

基于MSC1210的三肢体机器人足部控制系统

三肢体机器人的足部机构是其实现腿臂功能融合的关键部件.基于TI公司的MSC1210微控制器设计了其足部机构控制系统,用以采集处理机器人足部的多种传感器信息和控制足部各执行机构的动作,并采用CAN总线与机器人主控系统联接以发送传感器信息和接受控制命令.文中详细论述了系统的工作过程及其软硬件实现方法,实验结果验证了系统设计的正确性.     

融合表面肌电和加速度信号的下肢运动模式识别研究

为了提高下肢运动模式识别率,本文设计了一种融合表面肌电和加速度信号的下肢运动模式识别方法.首先,用局部均值分解将表面肌电信号分解为多个乘积函数（Product Functions,PFs）,再计算PF成分的多尺度排序熵.然后,通过拉普拉斯权重（Laplacian score,LS）特征选择算法选定每路肌电信号的一个尺度排序熵为特征,并把该特征和加速度信号的排序熵组成特征向量.最后,根据类内欧氏距离和类间样本分布,设计了改进的二叉树支持向量机,把特征向量输入该支持向量机进行下肢运动模式分类.实验结果表明所提方法对七个日常动作的平均识别率达到98.62%,相较于其他方法有较高的识别率.     

一种智能捡球机器人系统

针对现有捡球机器人系统设计单一的特点,结合多传感器数据融合理论以及智能机器人技术,设计了一种适用于大型体育训练场馆的智能捡球机器人系统,该系统由捡球机器人、无线通讯网络、上位机数据显示界面三部分组成。文章对其系统结构组成、主要工作方式、传感器选取和布局等进行了介绍,为后续捡球机器人的机械结构设计、控制系统设计和捡球计数系统设计提供了工作平台。     

一种四足机器人的实现策略

通过“对角线一致”策略成功地实现了四足机器人的行走,机器人的九个自由度全部由步进电机实现,利用AT89C51单片机控制整个系统。软件上利用加速控制思想,使机器人的动作更加平滑,结合背景音乐,精确控制机器人的动作,使机器人随着音乐跳舞。