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为实现外骨骼摆动腿踝关节对人体踝关节运动轨迹的跟踪,建立了外骨骼摆动腿逆运动学模型与卡尔曼滤波预测模型,并在外骨骼摆动腿踝关节处设置人机位姿误差传感器,同时进行了人体步态实验.仿真中以实验测取的人体踝关节相对于其髋关节的运动轨迹作为外骨骼踝关节的跟踪对象,并依此计算外骨骼踝关节处人机位姿误差.采用卡尔曼滤波器对外骨骼摆动腿的髋、膝关节位置进行预测,再利用外骨骼逆运动学模型对预测结果进行校正.结果表明:该方法能良好地实现外骨骼摆动腿踝关节对人体踝关节的运动轨迹跟踪,并且卡尔曼滤波预测能明显改善跟踪的滞后性,同时仅需检测外骨骼踝关节处的人机位姿误差也有助于简化人机之间的传感器布置. 相似文献
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双足机器人稳定行走步行模式的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了一种基于零力矩点(ZMP)预观控制系统的双足机器人稳定行走步行模式生成方法.通过对双足机器人行走过程中行走参数及ZMP轨迹进行规划,计算出机器人行走过程中的质心轨迹.由运动学模型求解出其行走过程中步行姿态,预观控制器利用未来目标ZMP参考值和双足机器人状态计算控制输入,对机器人进行稳定行走控制.最后采用ADAMS和Matlab/Simulink联合仿真技术对离线步行模式进行仿真验证,仿真结果表明双足机器人虚拟样机可实现稳定行走效果. 相似文献
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针对康复手套穿戴舒适度低、整体结构复杂等问题,研究一种基于形状记忆合金丝驱动的柔性可穿戴康复手套.根据人手生物结构和运动范围分析,设计贴合人手的可穿戴康复手套,并对形状记忆合金驱动器的收缩性能进行动力学和热力学分析.搭建康复手套试验平台,进行连续被动和镜像康复训练试验,结果表明基于形状记忆合金的柔性康复手套可实现手部伸展拉伸等康复训练,验证了该康复手套设计的有效性. 相似文献
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目的用人肿瘤生长抑制因子(mING4)及人白介素24(IL-24)基因构建腺病毒双基因共表达载体(Ad-ING4-IL-24),并设Ad-ING4和Ad-IL-24单基因对照,研究双基因共表达载体对MG-63人骨肉瘤细胞体外抑癌增效作用.方法首先将已构建成功的Ad-ING4-IL-24,Ad-ING4及Ad-IL-24腺病毒感染QBI-293A细胞,经多轮扩增后获得高滴度的病毒子,测病毒效价后分别以100 MOI剂量感染MG-63细胞,用荧光显微镜、RT-PCR法检测ING-4及IL-24在MG-63细胞中的转录和表达;MTT法检测ING-4及IL-24基因表达对MG-63细胞的生长抑制效应;半定量RT-PCR法检测ING4及IL-24基因表达对MG-63细胞中的Bcl-2,Bax,Caspase3,p21,CD34等相关基因表达的影响.结果获得了高滴度的重组腺病毒Ad-ING4-IL-24,Ad-ING4,Ad-IL-24和Ad-GFP;治疗后MG-63细胞中ING-4及IL-24双基因表达对MG-63细胞增殖有明显抑制作用,ING-4及IL-24基因表达可通过上调细胞中Bax,Caspase3,p21和下调Bcl-2,CD34基因表达诱导细胞凋亡.在病毒子剂量为100 MOI时,Ad-ING4-IL-24对MG-63人骨肉瘤细胞抑制作用比对Ad-ING4和Ad-IL-24抑制效果更为显著.结论腺病毒介导的ING4或/和IL-24基因可明显抑制MG-63人骨肉瘤细胞的生长,且Ad-ING4-IL-24双基因比Ad-ING4和Ad-IL-24单基因的抑制效果更为显著,该现象可能是通过改变Bcl-2,Bax,Caspase3,p21,CD34基因表达水平来发挥抗肿瘤作用的. 相似文献
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与传统刚性外骨骼机器人不同的是柔性外骨骼助力机器人具有轻量化、低惯性、人机贴合性好、柔顺安全等优点.综述当今国内外柔性外骨骼机器人的发展现状,重点分析人机柔性匹配性技术、驱动系统、传感器感知系统、智能控制系统等关键技术,并对其应用前景、研究方向和重点进行展望. 相似文献
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针对外骨骼单一的轨迹跟随控制难以满足患者主动康复训练需求的问题,将基于计算力矩的阻抗控制应用到下肢外骨骼中,分析控制系统的误差,设计一种自适应鲁棒补偿控制器。研制一种基于电机+套索传动的下肢外骨骼,降低外骨骼下肢的质量以提高轨迹跟踪效果。采用Lagrange法进行动力学分析。建立MATLAB和ADAMS虚拟样机的联合仿真平台,分析不同阻抗参数对人机交互力跟踪效果的影响。联合仿真实验结果表明,机械和控制系统具有良好的轨迹跟踪和人机交互力跟踪效果,验证了算法的有效性,满足患者进行主动康复训练的需求。 相似文献
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针对目前踝关节康复机器人不同程度地存在机构自由度冗余、机构复杂、控制难度较大等问题,采用了一种3-RUPS/S型并联机构用以实现踝关节康复运动.对康复机器人机构进行设计,采用D-H法对机构的位置反解进行分析,得到其驱动杆长随姿态角度的变化关系.利用数值解析法进行位置正解分析,并结合电动推杆的电位器数据及姿态传感器检测的动平台姿态角的变化信息实施康复机器人样机的控制.实验结果表明,踝关节康复机器人能够带动踝关节进行康复训练,满足人体踝关节的运动需求. 相似文献