排球机器人开放式控制系统的设计

为了提高中国排球运动员的训练水平,提出一种用于排球扣球机器人的开放式控制系统。通过该控制系统,排球扣球机器人可以有效地辅助教练员和运动员进行日常训练,提高运动员的拦网和一传训练水平。针对传统机器人采用封闭式控制系统的局限性,将开放式控制系统的思想引入到排球机器人控制系统的研制中。实际运行结果表明,该排球扣球机器人具有运行稳定、控制准确和灵活的特点。     

专家系统控制在掰手腕机器人中的应用

掰手腕机器人既可以作为一种娱乐装置,也可以用来作为一种锻炼装置增强手腕、手臂的肌肉力量。考虑到系统的非线性和复杂性,提出专家系统来解决机械臂的运动控制问题。首先介绍了掰手腕机器人系统的整体结构,然后引入专家系统控制,最后讨论了在此基础上的实验和结果。实验结果证明该控制算法有效、可行。应用专家系统控制策略,使得该系统克服了干扰和不确定现象,并具有良好的适应性。     

运动生物力学信息的获取与处理

在阐明运动生物力学信息获取的意义和重要性的基础上,首先总结了运动生物力学信息获取的基本手段,重点介绍了一种基于微处理器的运动员投掷力实时获取装置的结构和基本原理,然后,讨论了运动生物力学信息分析与处理的方法,为体育科学的研究定量化、智能化和科学化打下基础。     

三维力柔性触觉传感器电极研究与实验

为了实现机器人智能皮肤对三维力的探测,基于炭黑/碳纳米管/硅橡胶的表面压阻效应,设计了2种不同排布的对称结构的四叉指电极三维力柔性触觉传感器.理论分析了这2种三维力传感器的工作原理,并对这2种结构的传感器进行了量程、灵敏度、线性度等实验对比,实验证明四电极方形排布的传感器在剪切力方向拥有更高的灵敏度和更好的线性度,但量程相对十字形排布的传感器较小。通过三维力实验表明,这2种新型的三维力柔性触觉传感器均具备检测三维力的功能,可在机器人皮肤等实际应用场合,根据工作量程和灵敏度的不同要求来选择传感器结构。     

一种基于分布式信息融合技术的水下机器人智能感知系统方案

水下机器人的研究和使用对人类开发海洋资源具 有重大意义．随着海洋探测深度的增加，自治水下机器人（AUV）正成为新的研究热点．为 解决AUV深海域探测所面临的通讯速率低和实时性问题，本文提出了“基于分布式信息融合 技术的水下机器人智能感知系统”的实施方案，并以贝壳抓取过程为实例，解释系统解决实 际问题的过程．     

可连续检测三维力的人工皮肤简介

触觉是生物获取外界信息的一种重要的知觉形式,通过触觉可获知目标物体的多种物理信息,如目标物的形状、表面硬度、粗糙度、纹路、抖动等信息,凶此相关触觉传感器的研究一直引起各国相关学术界和工业界的广泛关注。     

基于接触力信息的穿戴型步行助力机器人研究

利用人-机交互信息对可穿戴型下肢助力机器人(WPAL)进行了控制研究.通过对应于人体的三维运动在装置与人体下肢间适当配置测力点,根据各测力点感受到的人体运动时的多维力信息,完成了下肢运动预判.同时,基于接触力信息,提出了假想柔顺控制方法,该方法通过调节各测力点的假想质量、阻尼系数和弹性系数来减小人体感受到的运动强度,达到为人体下肢运动提供助力支持的目的.     

机器人多维力传感器标定Kalman滤波

在多维力传感器标定过程中,往往出现比较大测量噪声,零漂幅度较大,严重地限制了多维力传感器标定精度。鉴于KALMAN滤波器在滤除系统随机干扰噪声方面良好效果,并考虑到在力传感器标定加载前,噪声信号便于测量的特点。本文从单维力传感器入手,把标定测量模型简化为一阶惯性和零阶保持器串联,并把传感器的输入／输出分为有载荷作用和无载荷作用两个状态,分别推导出输入／输出关系,获得单维力传感器状态和测量方程,并进一步推导出单维力传感器KALMAN滤波算法。在合理假设基础上,再使单维力传感器标定KALMAN滤波算法推广到多维力传感器。标定实验表明,在多维力传感器标定中,KALMAN滤波有效地滤除了测量噪声,提高了标定精度。     

一种机器人多轴腕力传感器弹性体有限元分析

建立一种机器人腕力传感器弹性体的静、动特性的有限元计算模型,分析传感器弹性体在各种工况下的应力分布规律以及固有振动的频率和振型,为改进传感器的弹性体的设计,进行传感器结构的优化设计进行前期的准备。     

五维力测力平台的研制

介绍了一种5维力测力平台的原理,结构以及硬件设计和软件功能,这种结构的5维力具有精度高,频响好的特性。