一种多功能下肢外骨骼机器人的设计与仿真分析

针对老年人以及下肢运动障碍患者的康复训练和运动代步的需求,设计了一种多功能下肢外骨骼机器人,利用辅助起立机构和腿部外骨骼实现对使用者下肢的康复训练。分别了建立外骨骼机器人单腿支撑阶段和双腿支撑阶段5杆模型,采用拉格朗日方法推导出动力学模型,计算各关节所需的理论力矩;建立虚拟样机模型进行动力学仿真,仿真数据与理论数据进行比较,验证了理论推导的准确性和外骨骼机器人设计的合理性,为后续电机选型提供了依据。     

行走助力型下肢外骨骼机器人的设计与控制

针对行走助力需求,通过对人体下肢结构与运动特征进行分析,采用模块化的方法设计了一款下肢助力外骨骼机器人。考虑不同场景穿戴者的运动特点,基于该系统设计了主动助力与随动跟踪 2 种控制模式。行走实验表明,该下肢外骨骼机器人既可以实现负重助行的功能,也能对目标关节轨迹进行快速的跟踪而不阻碍穿戴者的正常运动。     

下肢外骨骼伺服电机驱动控制方案设计

介绍了可穿戴式下肢外骨骼运动总体控制方案.针对人体髋关节和膝关节运动机理,采用了盘式伺服电机驱动二自由度下肢外骨骼模拟人体下肢摆腿运动控制技术来提高关节运动的响应性能,同时利用4个三维力传感器分别测量人大腿和小腿与外骨骼相互作用力,可用于外骨骼人主机辅控制模式算法设计中.在外骨骼2个关节处利用编码器获得关节角度、角...     

并联式下肢康复外骨骼运动学及工作空间分析

针对下肢瘫痪病人,设计一种新型的平面三自由度并联式下肢外骨骼机构进行研究,运用指数积公式对该机构的位置正反解进行研究分析,同时对该机构的雅可比矩阵和运动奇异性进行分析。以工作空间最大为目标函数,分析影响并联机构工作空间的主要因素,如连杆长度、运动副转角、人体关节角度等对工作空间的约束。采用边界搜索法确定工作空间边界,计算出相应形状的工作空间面积,分析各机构参数对工作空间的影响。在运动学分析的基础上,以满足人体正常行走时髋关节和膝关节运动范围要求,以提高机构运动学性能为目标,进行结构参数优化设计。初步分析结果表明,对机构参数进行优化,能提高运动学性能指标,该机构能够用于下肢瘫痪病人进行康复训练,为进一步并联机构的设计研究奠定了基础。     

面向竞技训练的下肢外骨骼多模态交互系统研究

目前关注辅助下肢提升身体素质训练的可穿戴设备研究存在缺失,而外骨骼与虚拟现实的协同研究是近几年的新兴方向,多模态信息融合的外骨骼系统能有效优化训练效果和训练体验。因此,开发了一套面向竞技训练的下肢外骨骼多模态交互系统,不仅提供了丰富多样且标准规范的辅助训练,并且实现了多感官的沉浸体验。首先,设计一种多自由度分步动作规划方法,基于下肢运动动作点实现训练动作的复现。其次,提出下肢外骨骼多模态交互系统,通过虚拟现实竞技训练模拟器实现信息空间中规范动作的呈现与指示,构建动作数据集和下肢外骨骼机器人实现物理空间中基础训练的辅助与矫正。系统基于多模态交互执行策略,实时给予训练者视觉、听觉、触觉的多感官反馈,实现符合安全规范的沉浸体验。最后,通过系统功能与用户体验两项实验进行系统验证。功能性实验证明,与原有传统训练相比,该系统平均可提升动作准确率27.62%,且具有一定通用性。用户体验的实验结果表明,该系统功能符合设计预期,舒适性相对其他指标有待提高。     

液压驱动下肢外骨骼系统设计与控制研究

研究基于液压驱动的下肢外骨骼机器人,旨在实现人体下肢的运动康复。设计结构紧凑型液压驱动下肢外骨骼整体机构。建立了下肢外骨骼多连杆机构模型,基于拉格朗日法对模型进行动力学分析。针对下肢外骨骼的快速随动控制提出了一种滑模控制器,并运用MATLAB进行了控制仿真模拟,仿真结果表明,外骨骼采用该控制算法具备良好的跟踪效果。搭建了外骨骼系统软硬件平台,通过预设步态跟踪控制实验,验证了机构的合理性与控制算法的有效性。     

上肢外骨骼机器人的阻抗控制与关节试验研究

外骨骼机器人穿戴于人体上,可以作为一种助力、增强或者交互的工具,应用于康复、遥操作等领域。针对上肢外骨骼机器人的人机交互控制问题,提出一种上肢外骨骼机器人的阻抗控制模型,并建立了一体化关节的动力学模型,详细设计了单关节的阻抗控制方法。基于外骨骼机器人在人机交互控制中的随动任务特性,设计了基于力的阻抗控制方法以及基于位置的阻抗控制方法。针对阻抗控制模型为二阶系统的特点,提出了阻抗控制参数优化分析的方法。建立了单关节阻抗控制的数值仿真模型,通过仿真试验分析了惯性参数、阻尼参数、刚度参数以及人机接触刚度对阻抗控制性能的影响。开展了单关节系统的阻抗控制硬件试验。试验结果表明单关节系统的触碰检测、重力补偿以及阻抗控制均可实现,并且操作者与关节系统可以实现协同运动。     

5-DOF上肢康复机械臂交互式康复训练控制策略

设计一种5-DOF穿戴式偏瘫上肢康复机械臂系统,提出被动和主动两阶段的交互式康复训练控制策略。在被动训练中,根据偏瘫患者上肢单侧受损的特点,提取偏瘫患者的健侧上肢4块肌肉的表面肌电信号(Surface electromyogram, sEMG) 作为康复机械臂的控制信号,利用AR参数模型和BP神经网络来理解患者的运动意图,驱动机械臂辅助患侧上肢实现特定的康复训练动作。在主动训练中,通过实时获取各关节力矩信号来判断人体上肢的运动所产生的作用力方向与大小,并利用比例控制器和运动学雅可比逆矩阵控制康复臂末端速度、驱动各关节运动。试验结果证明了提出方法的正确性和有效性。     

基于人机耦合模型的上肢康复外骨骼闭环PD迭代控制方法

针对多关节上肢外骨骼重复性康复训练非线性求解困难问题,提出了一种闭环PD迭代学习控制方法.基于人体工学确定了六自由度上肢外骨骼康复机械臂的参数、自由度配置与关节运动范围.以人机交互力为耦合方式,建立了基于牛顿-欧拉法的人机耦合模型,完成了人机耦合动力学模拟分析.基于迭代学习控制理论提出外骨骼康复机械臂的闭环PD迭代学习...     

无动力下肢外骨骼机器人研究综述及发展趋势

无动力下肢外骨骼机器人,可运用于医疗康复、运动助力以及负载作业等场景。系统阐述了无动力下肢外骨骼机器人的发展背景及助力形式;对国内外无动力下肢外骨骼机器人的研究历程进行综述,按多关节和单关节进行分类,重点总结了两类机器人的结构、特点、优劣势以及效能评估等;围绕无动力下肢外骨骼机器人的关键技术与未来发展趋势进行了分析与展望。     

下肢外骨骼机器人运动学分析与轨迹控制实现

为满足神经受损患者下肢康复训练需要,设计了外骨骼下肢康复机器人,建立了其运动学解析关系;对患者的康复策略进行了分析选择．并对康复策略的轨迹控制方法进行了研究,详细讨论了基于固高GUC-8轴嵌入式运动控制器的主被动控制实现方法。     

外骨骼助力机器人结构设计及动力学仿真

采用人机合一的下肢外骨骼助力装置,是未来单兵提高携行、机动能力的先进方式;而智能化的助力机械结构设计与合理的驱动选择布置,是确保外骨骼助力机器人可靠工作的关键。本文通过对人体结构与人体行走运动机理的分析,进行外骨骼机械结构的初步设计,并从电控、驱动及结构减重等方面进行考虑,对外骨骼机械结构进行优化设计,并获得三维模型。在此基础之上,进一步就机械结构的运动学仿真,通过对各关节的力矩分析,验证结构设计及驱动布置的合理性。     

搬运辅助外骨骼结构设计与实验

为了辅助工人安全轻便地完成搬运任务,针对传统外骨骼在工业领域应用不便的问题,设计了一款新型被动式搬运辅助外骨骼.借助Opensim人体建模软件建立了搬运过程的运动学模型,并对搬运过程进行了力学分析.参照设计要求完成了外骨骼总体设计和弹性蓄能模块设计.根据力学分析求出助力力矩,完成了蓄能模块凸轮、弹簧的参数选择,并对关键...     

一种新型多体位康复训练下肢外骨骼的设计及实验

针对医学康复训练设备存在训练方式方法过于单一的问题,设计了一种新型多体位康复训练下肢外骨骼,建立了下肢外骨骼数学模型,进行了运动学仿真及分析.搭建了多位下肢康复外骨骼实验平台,进行了基于实物样机模型的步态行走实验.将仿真数据与实验数据进行对比,表明多体位下肢外骨骼设计的正确性以及合理性.     

基于神经元振荡器的下肢助力机器人动力学仿真

为实现下肢助力机器人与人运动的同步,提出了一种基于神经元振荡器的智能控制方法,并将此方法应用于助力机器人的研究中.首先,建立了两自由度下肢助力机器人的机械模型.其次,在现有神经元的基础上,设计了一种新的下肢助力机器人神经元振荡器,并分析了它的特性.最后,将该神经元振荡器应用于助力机器人关节的控制中并进行动力学仿真,仿真...     

圆柱-球体三自由度超声电机神经网络控制策略仿真

针对圆柱-球体三自由度超声电机难以建立精确数学模型的特点,设计了神经网络控制系统。该控制系统采用包含输入层、中间层和输出层3层网络的BP神经网络控制器。应用该控制器,实现了电机精确定位控制。结果表明,神经网络控制器的性能稳定,克服了常规控制存在的不足,得到了满意的控制效果。     

基于无剑SoC开源平台的二自由度云台控制系统

基于RISC-V架构下的无剑SoC芯片平台设计与实现多自由度双轴跟踪电动云台控制器,从系统总体构造、核心模块设计、电机运动控制等方面展开介绍,利用九轴姿态测量传感器采集载体的姿态信息,采用实时开环/闭环模式控制57/42步进电机分别作方位和俯仰运动,实现全方位大空间中快速精确运转.原型系统实测结果表明,所提出的方案有效...     

CMAC神经网络控制器与BP神经网络辨识器的系统设计

提出了一种基于CMAC神经网络控制系统,该系统由CMAC神经网络控制器和BP模型辨识网络组成。文中介绍了CMAC神经网络控制器的结构及学习算法,还给出了系统辨识的BP网络结构及学习算法。仿真结果表明了此法的可行性和有效性。     

基于屏障 Lyapunov 函数的上肢康复机器人 自适应主动交互训练控制

针对上肢运动功能障碍患者进行辅助康复训练,搭建了一套上肢康复外骨骼机器人系统,并提出一种基于屏障Lyapunov函数的增广神经网络自适应导纳控制策略。首先,介绍了上肢康复外骨骼的机械机构及其控制系统。然后,推演了控制器的设计过程并进行了Lyapunov稳定性证明。最后,分别进行了不同控制内环的轨迹跟踪被动训练实验和不同导纳参数下基于人机交互力的主动交互训练实验,同时分析比对了主动训练时的人机交互力与轨迹偏差的变化关系。被动训练实验结果证明了增广神经网络对人机模型动力学的逼近效果,其轨迹跟踪峰值误差为模糊PID控制器的53%。主动交互训练实验证明了通过调整导纳参数可实现在相同训练任务下不同强度的康复训练以匹配不同康复阶段下的患者。     

基于神经网络的三自由度摇摆台运动学反解

针对传统的数值解法不能满足实时控制算法的要求，研究使用BP网络和径向基函数（RBF）神经网络求解三自由度摇摆台运动学反解的方法。通过离线的迭代算法生成高精度的样本点来训练神经网络，使用动量法、变学习率法和共轭梯度法提高BP网络的收敛速度。使用正交最小二乘法训练的RBF网络具有更小的泛化误差，更适合于实时控制应用。