不确定下肢康复机器人自适应主动交互控制

研究主动康复训练中具有不确定性下肢康复机器人的自适应交互控制设计问题,提出基于阻抗模型的下肢康复机器人交互控制策略,实现人机系统柔顺性.首先,通过阻抗模型对下肢康复机器人末端位置进行调整,保证人机交互柔顺性.其次,设计基于前馈-反馈复合控制思想的跟踪控制策略.一方面,将下肢康复机器人模型参数以及外界干扰等不确定性视为总...     

基于速度场的上肢康复机器人的主动控制策略

针对上肢辅助康复机器人在临床使用中的安全性和平稳性,以及主动康复阶段对患者主动参与康复训练的要求,采用了有别于传统轨迹跟踪的轮廓跟踪策略,并设计了一个主动控制器.轮廓跟踪策略是通过空间中的速度场约束机器人的运动来实现的.速度场可使机器人平滑而稳定地沿着期望的空间曲线运动.主动控制器引入了患者作用力,使机器人的运动速度能够根据患者所施加的作用力进行调整,实现患者主动参与康复训练的目的.仿真结果表明,轮廓跟踪-主动控制策略能够在保证跟踪精度的同时实现人机交互.     

机器人表现力与主动性在交互中对用户的感知影响

探讨人与"智能"机器人系统进行交互过程中机器人行为方式对人类主观感知的影响。通过利用自动化抽屉的2个自变量:"表现力"与"主动性",研究20位测试对象与一组自动化抽屉进行交互并合作完成装配任务的过程。结果表明,有"表现力"的自动化设备能展现出机器的参与感,使用户表达出对交互感兴趣;而机器人的"主动性"可能会对用户的地位感知产生下降的负面影响,相应的机器人的"表现力"却对此没有太大的影响。在设计与人类协作的具有一定社交功能的机器人时,应该建立注重机器人的"表现力"、警惕"主动性"的设计原则。     

老年人下肢康复训练机器人运动识别方法研究

本研究认为,由于后天环境影响和身体机能的下降,老年人下肢运动能力降低的人数不断增多,相应地,康复训练机器人的相关技术则成为了研究的热点.本研究以老年人康复训练机器人为研究对象,提出了一种通过采集前臂压力来识别老年人的运动意图的方法,即建立系统的运动学模型,使用模糊拉格朗日插值法识别机器人的运动方向意图,使用比例变化法识别机器人的速度意图,通过仿真对识别方法的优越性进行验证.仿真结果表明,文中方法识别的速度和方向与实际运动情况基本一致,表明该研究提出的方向和速度意图识别方法是可行的.该研究为下肢康复训练机器人的发展提供了一定的参考.     

人体下肢康复训练机器人及其造型设计

为帮助中风后的病人、下肢运动功能弱的老年人、事故或灾难造成的人体下肢运动障碍等的人群进行行走能力的恢复,设计了一种针对人体下肢运动功能恢复的康复训练机器人,解决了智能康复辅具的不足问题.该康复训练机器人由机构、控制系统和安全系统构成,并集成了多种传感器,可实时伴随训练人士,通过人机交互系统实现自动向前、左右转弯和防摔倒等功能.实验表明该系统操作简单,可靠性高.开发了两代下肢康复训练机器人,第一代康复训练机器人已在医院得到了初步应用.对文中讨论的第二代康复训练机器人在造型和局部功能方面进行改进,给出了康复训练机器人的造型设计方案.      

LMC在机器人交互操作应用领域新进展

以手势运动检测器(LMC)为研究对象,分别从机器人-人接口(HRI)人机交互的发展、LMC的传感方式、定位精度及手势接口特性等多个角度,详细阐述LMC的相关理论与技术.通过系统地梳理近3年LMC在HRI应用中的最新进展,对当前亟需解决的问题进行详细地分析,指出其应用中存在的不足,并总结今后发展的趋势.     

速度场与意图角双重变导纳主动康复训练策略研究

针对主动康复训练中出现训练懈怠、控制器和训练表现表征指标复杂、训练任务不能动态调整的问题,提出基于速度场与意图角的双重变导纳控制策略。在期望轨迹周围设计速度场后基于双曲正切函数将患者主动力映射到导纳参数中,设计变导纳控制器。只有患者施加主动力时,导纳控制才能输出机器人运动的驱动力,迫使患者主动参与。将末端交互力矢量与速度矢量的夹角定义为意图角,利用位于[0,π/2)内意图角出现的时间在单次训练时间中的占比γ表征患者的主动控制能力。训练中,根据上一轮的γ来修改导纳参数的上限值,从而改变训练任务的难易程度。在控制策略下进行了6轮训练,结果表明：提出的主动训练策略能够在患者施加主动力的情况下实现三维轨迹允许误差范围内的无时序跟踪训练;根据设计的表征指标,导纳参数可以从1 100变为1 200再变到1 100,单轮的训练时间从45.6 s变为31.82 s再变回46.9 s,期间患者输出的主动力总和从892.2 N变为694.4 N再变到1 014 N。训练策略可以根据表征指标来判断患者的主动训练能力并调整训练任务,可用于主动康复训练。     

双臂冗余机器人主动自避碰控制策略研究

为解决双臂冗余机器人的非操作臂因不在规划范围内所导致的非操作臂占据操作空间的问题,提出了基于任务空间关节距离离线数据集的深度确定性策略梯度(D-DDPG)主动自避碰策略.通过构建关节间距离的描述数据集,结合DDPG深度强化学习生成主动避碰模型,利用经验模型主动驱动非操作臂运动到非任务空间,在避免操作臂路径规划中避障运算...     

基于SEMG分析的交互意图感知方法

针对以往依赖鼠标、键盘等传统设备的交互方式,其易受到各种场景和使用环境的限制,已成为虚拟现实以及新型显示技术发展的屏障,因此提出了一种基于SEMG分析的交互意图感知方法。由于连续表面肌电信号的实时识别不能通过单独的动作产生的活动段进行信号的分割识别,采用一种连续表面肌电信号的上下文分割思想进行实时信号识别。最后对识别出的信号进行模糊决策的交互意图分类,将识别的信号数据对设备进行交互感知控制。通过实验分析可知,基于SEMG分析的人机交互能够较好地感知识别人的不同意图动作,交互识别正确率能够达到95%以上。     

机器人主动触觉搜索方法的研究

设计了一种双指手指结构，提出了新的主动触觉搜策略，利用多种传感器的输出来不断改变机械手的姿态，从而有序地搜索到三维物体的特征信息，并据此生成物体的三维图形。     

助行康复机器人助力行走控制研究

针对一种助行康复机器人助力行走训练策略,进行了机器人助力控制研究.考虑使用者差异及机器人系统误差等干扰,建立了人机系统动力学模型及机器人助力控制模型.通过分析系统特性设计了前馈-反馈复合控制器,为解决扰动力导致的移动单元转弯及推力突变问题,设计了模糊制器调整期望推力实现人机系统协调运动,利用Matlab软件对助力行走过程进行了控制仿真分析.研究结果表明:助力控制系统能够抑制干扰的影响,对人体提供期望推力,满足使用者对助力行走训练安全性和稳定性的要求.     

一种下肢康复机器人机构及匀速训练方法的研究

针对下肢具有功能障碍的偏瘫或残疾患者,文章研制了基于五杆并联机构的新型坐式下肢康复机器人,建立了患者下肢与康复训练机构的人-机参数化模型,并利用闭环矢量法对模型进行运动学正、逆分析,推导出其运动学方程。根据运动学分析并利用Matlab进行编程,分段拟合得到匀速训练下曲柄角速度与时间的函数,并在Pro/E软件中进行验证,仿真数据表明该函数和运动学分析结果是正确的。     

基于模糊推理的上肢康复机器人自适应阻抗控制

根据患肢的病情特点为患肢康复运动提供最优的辅助力,保持系统的稳定,是机器人辅助康复控制技术中的关键所在.针对此问题在传统阻抗控制方法基础上,提出一种基于力参考值在线模糊调整的模糊自适应阻抗控制算法.该算法首先对患肢机械阻抗参数进行在线辨识,然后根据辨识得到的参数,运用模糊推理技术对康复机器人末端同患肢之间相互作用力的期望值以及目标阻抗控制参数进行实时调整.分析和仿真试验结果表明,该方法较传统阻抗控制方法更能有效地适应患肢病情的变化,具有较好的稳定性和鲁棒性.     

步态训练机器人控制系统仿真研究

步态训练机器人是一种可以模拟在不同路况下行走的机器人．针对控制系统能够适应不同路况的要求,设计了一种适应负载、速度变化的变参数PID控制器,并建立了控制系统模型．在MATLAB环境下,对控制系统进行了仿真分析．仿真结果表明,平地行走、上楼梯和下楼梯3种步态轨迹的跟踪曲线均具有良好的运行特性;控制器适应了速度、负载变化的影响,满足机器人对不同路况模拟的各项要求．该研究为步态训练机器人对不同路况的进一步模拟研究奠定了基础．     

一种柔索驱动手指康复机器人设计与动力学分析

本文基于脑卒中患者后续康复训练需求,设计了一种柔索驱动的手指康复训练机器人,通过UG和ADAMS建立机器人三维模型,模拟对患者进行康复训练过程配置仿真环境,并进行动力学仿真,分析仿真过程中手指三个关节与机器人系统的驱动柔索、滑块受力和力矩数据,表明康复机器人设计符合手指的康复要求,能够帮助患者进行康复训练,仿真结果显示正常工作时柔索受力为55N,计算输出扭矩最大值为0.22Nm,依次结果对驱动装置进行选型,为后续实验开展奠定基础     

康复机器人系统数据通信技术应用现状

为实现康复数据传输的及时性和数据使用的有效性，确保康复机器人能够发挥智能化、个性化康复训练功能，从康复机器人与其协同工作的人机交互系统之间采用的通信技术出发，对康复机器人数据通信技术的发展现状在有线与无线两个方面进行分类综述。首先，总结了现有康复机器人通信技术的基本特点与应用方式。其次，基于准确性与实时性在通信方面的重要性，阐述并分析了案例中通信技术应用的局限，并结合现有技术提出解决方案。接着，总结了有线与无线通信技术在康复机器人应用上的适用性与优缺点。最后，基于现有技术与期望目标间的差距，提出了改善康复机器人通信技术的解决方案。     

助行训练机器人骨盆位姿控制机构运动学建模及仿真

助行训练机器人是一种帮助偏瘫、截瘫患耆进行行走训练的康复设备,其作用是通过对人体骨盆中心和腿部的控制实现行走功能,进而达到锻炼肌肉和康复行走功能的目的．该文提出了4自由度骨盆位姿控制机构,基于齐次坐标变换建说了位姿控制机构的运动学模型,利用MATLAB／Simulink完成了运动学仿真,验证了运动学方程的正确性．本研究为助行训练机器人控制系统设计提供了依据．     

一种基于柔性腿部与主动腰部的仿猫四足机器人设计方法

目前大多数四足机器人以刚性腿部结构设计而成,部分机器人加入了单一自由度的腰部实现单方向的运动,但是总的来说都难以实现动物腿部肌肉、腰、脊椎关节的柔性运动。在四足动物中,猫拥有极强的运动灵活性。为更好地模拟猫的运动特性,参照猫的腿部骨骼结构和柔性组织,提出了一种具有柔性腿部和主动腰部的仿猫四足机器人设计方法。首先,从仿生学的角度研究猫的生理结构和运动方式,设计了包含弹簧-阻尼器系统四杆机构的柔性腿部,转动灵活且工作稳定的主动腰部和带有脊柱固定系统的前后躯干。同时,使用有限元分析工具对受力情况复杂的关键零件进行强度与刚度优化。之后,开发了运用新设计的仿猫四足机器人原型机,通过运动仿真软件配合原型机,进行了Trot步态行走、跳跃、落地缓冲和越障等实验。实验结果表明,相较传统的刚性腿部结构和单自由度腰部,应用该设计方法的四足机器人在运动性能方面有着显著优势,充分验证了其可行性与有效性。研究结果为四足机器人的设计提供了一种新的解决方案并给出了其理论依据和参考设计实例。     

一种单输入CMAC策略在机械手逆模控制中的应用

小脑模型关节控制器(CMAC)是一种结构简单、学习速度快的局部神经网络,适合于实时控制。但对于某些高维输入系统来说,CMAC需要大量的存储空间,实际应用性能下降。文章结合传统PID反馈控制与神经网络逆模控制的特点,利用CMAC网络对机械手进行逆模控制;针对网络所需输入量较多的问题,提出了一种单输入CMAC网络的逆模控制策略,并将提出的控制策略应用于2自由度机械手的轨迹控制;引入测量变量使网络输入由二维转换为一维,减少了神经网络所需存储空间,提高了学习速度。仿真实验结果表明,所提出的控制策略克服了机械手非线性和不确定性的影响,是可行的。     

卡尔曼状态观测器在机器人力控制中的应用

为解决机器人与环境间接触力控制性能受机器人本身动力学参数时变、接触环境变化以及力测量信号干扰噪声影响的问题,设计了基于卡尔曼状态观测器的机器人力控制方案,采用递归最小二乘法来实时估计环境刚度矩阵,引入系统状态误差反馈和卡尔曼滤波算法实现机器人力控制系统对外界干扰及系统模型误差的补偿．实验结果表明：在环境刚度未知的条件下,采用该控制方法可使机器人末端与环境间接触力的误差控制在10％左右．