基于多传感器的实时步态检测研究

在线的步态相位识别和压力中心COP检测是两足类人机器人工假肢，以及腿部康复训练机器人的关键技术之一．建立了基于多传感器系统的测量模型，并分析了步态相位关系．采用鞋底传感器与膝关节弯曲传感器的信息融合实现了步态相位识别和COP的在线检测，取得了较好的测试效果．该系统可以识别步行周期的5个重要状态（支撑、膝关节弯曲、足跟抬起、摆动、足跟着地）和4个不稳定状态（前倾、后倾、左倾和右倾），并能够实时检测COP．进行了测量实验研究，试验结果表明，系统的可靠性高，能够自动识别第一个步态相位，可实现对被测者运动速度的自动补偿，这种方法可以判别正常步态与异常步态．     

6-DOF并联机器人新型力感觉系统静力学分析

通过在6-DOF(6自由度)并联机器人各个杆件上集成拉、压力传感器,组成了新型力感觉系统,建立了6个传感器受力与动平台所受合外力、合外力矩的矩阵关系,从而只需检测6个1维传感器的受力就可以确定并联机器人动平台的受力情况．在考虑杆件自身重力的情况下,着重对该力感觉系统进行静力学分析,并以6-PTRT并联机器人为例,在该机器人上集成力感觉系统．实验结果表明该方法可行．     

基于下肢动力学检测分析的站起康复训练机器人控制

提出了人体站起轨迹控制方法(TCM)和阻尼控制方法(ICM)。采用这两种控制方法可以实现对机器人系统的控制,使患者能安全、有效地进行下肢站起运动康复训练。在患者站起过程中,下肢各肢段旋转角、身体运动轨迹、地面反力(GRF)、压力中心(COP)和绳索张力等参数可由康复机器人系统中的相应传感器实时检测得出,并通过实时运算得出髋、膝、踝各关节力矩,用于反馈控制。试验结果表明,该方法可以保证患者实现安全、舒适、有效的站起训练,适用于站起康复训练机器人控制系统。     

双孔指力传感器的设计与有限元分析

提出了一种简单而实用的新型指力传感器,它可应用于机器人手指,检测到3个方向的荷载作用信息,并且输出相应的信号给机器人的控制系统,以控制或调节指力的大小,实现对物体的抓放等一系列行为.从传感器材料的选取,结构模型的设计,到测量电桥的设计,有限元模拟计算,最后得到测点应力的空间分布规律。结果说明双孔指力传感器在复杂受力情况下,也可准确测量各方向的荷载.     

足底压力阵列分析系统的研究与开发

足底压力信息采集在临床医疗、康复训练、运动训练方案制订等领域有着重要参考价值,有助于糖尿病、中风后遗症等疾病的临床医疗诊断、效果评估、人工关节设计、假肢设计和评估体育训练。足底压力阵列分析系统采用阵列式电阻式柔性薄膜压力传感器,基于STM32单片机设计足底压力阵列分析采集电路,蓝牙无线传输信息到上位机。软件平台采用高效可移植性好的HAL库程序开发。应用标定实验和算法计算确保系统可行性、准确性、鲁棒性。     

基于薄板和伯努利-欧拉梁理论的六维力传感器动态特性分析

摘耍：六维力传感器可以测量三维空间内3个方向上的力和力矩信息,在机器人感知和控制方面起着极其重要的作用．传感器的动态特性包括时域领域特性和频域领域特性．其中,固有频率和模态振型特征是传感器频率领域动态特性的重要参数．文章基于弹性力学中薄板和伯努利一欧拉梁理论建立传感器各模块动态数学模型,分析出各方向一阶固有频率和主振型,为传感器动态特性领域深入研究提供理论参考．关键词：六维力传感器;动态特性;薄板;伯努利一欧拉梁;固有频率中图分类号：TH39文献标识码：A     

基于柔顺控制的机器人装配技术

针对复杂接触环境下机器人柔顺装配困难的问题,提出了一种基于受力信息精准获取与改进力/位混合控制算法的柔顺装配方法.在对机器人末端力传感器进行零点补偿及负载重力补偿后,通过矩阵变换实时计算出装配接触点处机器人末端执行器的真实受力,并在力控制过程中让机器人的运动遵循双曲正切速度-力关系.实验结果表明,机器人在装配过程中并未发生明显的抖动,所提算法具有良好的柔顺装配效果.     

基于力控制的磁悬浮硬盘驱动器研究

提出了基于力控制的磁悬浮硬盘的概念，介绍了力控制磁悬浮硬盘的基本工作原理和结构设计，对差动控制工作状态下系统的受力情况进行了分析，推导出了其主要参数的计算公式，还介绍了力传感器的工作原理，结构形式以及力的计算方法。     

一种基于超声波传感器探测的接触力控制方法

针对机器人未知的工作环境,提出了一种基于超声波传感器的探测方法,建立了探测系统的结构模型,阐述了超声波探测系统的工作原理．对于机器人与环境表面的接触性工作存在不确定、多变和非结构等特点,将仿人智能控制方法应用于接触力的控制中．该方法以超声波传感器探测所获得的环境信息,作为系统上层控制策略的依据,根据控制误差的大小与方向变化选择相应的控制策略．实验结果表明,该方法较传统的PID控制方法可大大提高控制精度．     

基于刚度控制的六轴工业机器人零力跟踪模型

针对传统的通过操作示教盒移动六轴工业机器人到达指定位置效率低、过程复杂的问题,以Ethernet作为通信总线,将嵌入式系统引入六轴工业机器人的顺应性跟踪控制(零力跟踪)中,提出了一种基于刚度控制的六轴工业机器人零力跟踪模型.在该模型中,将六维力传感器上的力信号进行解耦与坐标变换,从而获得机器人末端的6个力的大小信息.通过刚度矩阵计算出输入位置控制器的偏移量,同时设计了一种轨迹预测算法来确定6个力的信息及下一个目标点的方向.最后,机器人根据运动学方程的逆解,调整相应的位姿.实验结果表明:该机器人末端分别在3个不同方向的牵引力的作用下,能平滑而快速地经过预定的轨迹,为直接示教系统中的顺应性跟踪控制提供了方法.     

下肢康复训练机器人步态规划及运动学仿真

为满足神经受损患者步行康复训练需要,设计了一种具有四自由度步态机构的下肢康复训练机器人,建立了步态机构正逆运动学解析模型;为使机器人能模拟不同步态为患者提供多种训练模式,根据步行运动特征,给出了以步长,步态周期及步态时相为参数的可调步态规划方法.通过基于Matlab＼Simulink＼SiMMechanics环境下的机构运动学仿真分析,验证了运动学模型的正确性以及步态规划的可行性,说明该四自由度步态训练机器人可以模拟正常人步行时的步态和脚踝运动姿态,满足患者步态训练需要.仿真结果还可用于步态机构的参数优化设计,并为后续人机控制系统研究提供必要数据和研究基础.     

WAM机器人辅助上肢康复训练技术应用研究

运用WAM机器人辅助偏瘫上肢进行康复训练,从机器人运动参数和传统医学评估方法两方面分析验证康复训练的有效性.基于WAM机器人搭建实验平台,设计"十"字和"米"字康复训练方式,添加趣味性游戏,招募上肢偏瘫患者跟踪进行康复训练与评估.采集WAM机器人的轨迹和转矩信息,分析康复训练前后轨迹跟踪误差和转矩变化,评价患肢的运动功能,同时由康复医师运用传统评估法Brunnstrom等级分期法进行康复评估.实验结果显示,经过1个月的康复训练,机器人轨迹跟踪误差减小,转矩波动变化趋于平缓,患肢随意运动减少,评估Brunnstrom等级有所提升,且效果优于传统康复训练.研究结果表明WAM机器人辅助康复训练科学合理,康复效果优于传统康复训练方法.     

上肢康复外骨骼机器人控制方法进展研究

上肢康复外骨骼机器人主要用于为上肢运动功能障碍患者提供科学有效的康复训练,以实现患肢运动功能恢复及日常生活自理。该文从控制策略的角度综述了近年来上肢康复外骨骼机器人的研究进展。首先,从不同时期的康复治疗需求的角度出发,对已有的控制策略进行主动、被动控制分类,并对不同的控制方法进行概述,分析了各控制方法的当前研究现状。最后,对上肢康复外骨骼机器人发展中一些关键的挑战进行讨论并展望了未来的研究方向。     

以人体运动为参照的仿人机器人设计参考准则

为解决仿人机器人设计以经验设计或运动仿真验证为主,尚不存在以人类自身为参照,考虑走跑跳等多种运动行为要求下的初始设计方法问题,对人体多种运动行为进行运动捕捉与足底力测量,选择人体运动过程中关节力矩和关节功率作指标表征仿人机器人应达到的极限驱动能力。利用PhaseSpace三维运动捕捉系统和自行研制的至少5倍于体重的大量程集成化测力鞋系统对6名成年男性进行了走跑跳等运动行为的运动捕捉与足底力的测量实验,根据得到的149组实验数据,分析总结人体走、跑、跳等运动行为特征;采用牛顿-欧拉法对人体下肢机构进行逆动力学计算,用多元非线性拟合法拟合计算结果得到了各关节最大驱动力矩及功率方程式。综合归纳给出了不同运动方式下仿人机器人设计参考准则,为走跑跳等多运动方式仿人机器人的设计提供了参考。     

基于多层脑功能网络特征的动作意图识别

基于脑电信号完成对步态特征的解码分析并就动作意图做出可靠识别和预测,是基于脑机接口的人机混合康复训练系统和智能助行机器人中的核心问题。为实现对站立、坐下以及静止状态这些最基本步态过程的分类识别,提出了基于多层脑功能网络分析的特征表示方法,结合对各类脑功能网络特征的统计分析,确定对不同动作敏感的网络特征量,并结合支持向量机、线性判别分析、逻辑回归以及朴素贝叶斯算法完成对不同动作过程的分类识别。实验结果表明,所提出的方法可较好地实现对上述动作意图的识别,针对13名被试者对站立、坐下和静止状态的识别准确率均高于71%,最高达到77%。对多层动态脑功能网络的分析结果表明,下肢运动过程的发生会弱化脑区间的相互依赖关系,导致网络拓扑连接结构变得逐渐稀疏。研究结果对理解下肢运动过程中大脑认知过程变化,开展基于脑机接口的下肢康复策略研究和康复系统开发具有一定的参考价值。     

双足机器人行走稳定性研究

双足机器人行走的稳定性是双足行走最为重要的衡量指标之一.针对传统的基于零力矩点（ZMP）步态稳定性判据方法,分析了ZMP、COP的相互关系,表明在双足机器人与水平地面无粘性力和无吸附力作用下,其ZMP即为压力中心点COP.基于具有足趾关节的双足机器人足底支撑面多种变化,提出对多点接触时支撑多边形区域描述.结合ZMP/COP、COG的在支撑面内相对位置,提出了基于ZMP/COP、COG的综合稳定性判据.经仿真分析,与传统单一的ZMP稳定性判据相比,该综合稳定性判据能够更为准确地反映步态的稳定性.     

外骨骼式上肢康复机器人及其控制方法研究

提出了一种融合单、多关节及日常生活功能行动作训练的5自由度外骨骼式偏瘫上肢康复机器人系统.根据偏瘫患者上肢单侧受损的特点,提取偏瘫患者的健侧肢体运动的表面肌电信号用于驱动康复机器人辅助患者患侧肢体实现康复训练动作.采用肌电绝对值积分和自回归参数模型法对上肢运动中参与动作的4块肌肉产生的sEMG信号分别进行特征提取,并分别作为基于Levenberg-Marquardt算法的反向传播神经网络的输入,6个上肢运动作为输出建立表面肌电信号与上肢康复动作之间的关系.试验结果表明该方法利用sEMG准确地完成了对上肢康复动作的识别.该方法有利于提高中枢神经系统紧张度,促进血液循环,在康复的同时防止并发症的产生,更有利于提高患者运动积极性,保持患者正确运动的感觉.     

基于CATIA环境下的下肢康复器械系统评估

以一款下肢康复器械为例,调整人体模型各关节角度,模拟人体在使用下肢康复器械过程中的姿态,运用CATIA软件强大的人机分析模块,对人体使用康复器械进行系统评估,得出康复器械设计的优化数据,对未来的下肢康复器械设计起到更好的指导作用.     

小型仿人机器人步行稳定控制方法研究

针对小型仿人机器人足部异常着地姿态对步行稳定性的重要影响,提出了一种基于力分布的快速着地柔顺控制方法,使机器人能够根据着地时地面反作用力的分布情况,快速判断足部着地姿态,通过实时调节踝关节实现机器人的快速着地柔顺控制。该方法结合基于零力矩点（Zero Moment Point,ZMP）和身体姿态的平衡控制方法,在运动调节功能的协调下,形成了一个较为完备的小型仿人机器人实时稳定控制体系。     

上肢康复训练轨迹定制优化及柔顺跟踪控制

卒中后早期的被动康复训练可以促进患者脑神经重塑甚至重获肢体运动能力。针对多数上肢康复机器人将参数化规则曲线作为被动训练的轨迹,没能融合康复医师的经验及患者的个体特征,或者缺乏三维个性轨迹的光滑优化以及训练过程中的安全柔顺交互的问题。本文基于新型末端牵引式3自由度上肢康复机器人开展轨迹个性化定制优化以及跟踪控制研究。首先,在笛卡尔空间应用导纳算法及力补偿策略实现理疗师对轨迹的定制。然后,用道格拉斯-普克法压缩原始轨迹数据得到型值点,保留初始轨迹的拓扑形状。用非均匀有理B样条曲线(NURBS)进行插值,并融合动态切换概率和t变异改进蝴蝶优化算法(BOA)优化拟合的轨迹。最后,设计基于RBF网络的滑模自适应以及速度前馈加PID的控制策略实现末端轨迹跟踪,并增加导纳-阻抗控制形成基于力阈值的多模式柔顺跟踪控制,保证较大人机交互力时的安全。结果表明定制机器人末端轨迹的拖动力在5N以内;改进的BOA算法具有更高的收敛速度和精度,优化的轨迹曲率和更小;轨迹跟踪控制策略可以将跟踪误差控制在6mm内;模式切换在0.3s内响应并顺应较大交互力而提高训练的安全性。