三自由度仿人型假手及其肌电控制策略

为了弥补当前商用单自由度假手康复功能的局限性,基于欠驱动原理设计了一种新型的三自由度仿人型假手.采用3枚电机分别驱动假手的拇指、食指以及其余三指,完成了15个活动关节在抓取物体时的调控.基于假手自由度的配置,采用支撑向量机方法,讨论了人手共19种姿态肌电模式的识别,并将其应用于假手的实时控制.实验结果表明,基于肌电信号能以较高成功率识别人手部的多种姿态,并可以直接应用至假手的动作控制,体现了较高的灵活性.     

电刺激皮肤假手力感反馈信息规律研究

佩戴具有力感的假手使残肢者获得类似真手的机械功能和感觉功能——能感知假手的握力。这是假手发展的更高级阶段. 作者进行了用金属接触电极发出的电脉冲刺激皮肤的感觉试验研究,以探索人体感觉与电脉冲刺激信号的某些规律.本文总结了作者的部分研究成果,阐述下述三个问题: 1)皮肤敏感、适宜的电刺激脉冲的波形、幅值及频率等参数; 2)不产生“感觉适应现象”的间歇刺激脉冲; 3)代表假手握力的电刺激脉冲模式. 上述研究,是开发智能假手的基础研究,为研制具有力感的假手的握力电刺激反馈信号发生器提供设计依据.     

应用于假手的肌电信号分类方法研究

高效、准确的肌电信号分类方法是实现高仿生性肌电假手控制的关键技术之一.本文对肌电假手常用的信号分类方法进行了系统研究,阐述了目前常用的七种方法的基本原理和研究现状.重点分析了基于神经网络和支持向量机的肌电信号分类方法,分别从网络类型、所采用的信号特征、识别准确率等方面对分类结果进行了比较.最后,对各种方法的优缺点及适应...     

多自由度仿人型假手设计

为了突破目前假手功能的局限,提高使用者的认可程度,设计了集成化的多自由度假手.它的手指设计采用了两种四连杆机构,基关节和中关节之间采用欠驱动连杆传动,能进行自适应抓取;中关节和远关节之间采用耦合连杆传动.手里有三个驱动电机,食指、拇指分别由一个电机驱动,其他三个手指由一个电机驱动.手指上安装了位置和力矩传感器.控制系统由两个DSP控制板组成,不仅实现了基于两路肌电信号的假手动作识别,并且可以进行手指的位置和力矩控制.抓取实验显示这个假手具有很高的抓取能力和灵巧性.     

具有力/位感知的仿人假手拇指机构

为使假手运动速度更快、更稳定,体积更小,基于耦合原理设计了假手的拇指机构;为使假手更加智能化,集成了力矩和位置感知装置,使之能够感知手指的绝对位置和指尖出力.该拇指由1个电机驱动,由3个关节组成,电机、减速箱和伞齿轮减速装置全部嵌入在手掌内部,近指节和中指节之间采用了平面四杆和空间四杆驱动方式,使手指的外观和运动轨迹更加拟人化.实验表明,手指抓取速度快且在运动的起点和终点没有震动,抓取过程更加仿人化,能够完成正向捏取、三指捏取、柱状抓取等人手大部分抓取功能,能够满足残疾人基本生活需要.     

基于概率神经网络的多模态感知假肢手

基于人体表面肌电信号(Surface Electromyography,sEMG)和多传感器数据构建一种人机一体化的感知假肢控制系统和感知系统.实现肢体常规物理动作的实时控制,并建立人体对外部信息的实时反馈.利用概率神经网络(PNN)对提取出的肌电特征进行识别和分类,手势识别率能够达到96.8％,同时避免了其他神经网络学习复杂度高、用时长的缺点,进一步增强假肢手控制系统实时性.随后,利用多传感器检测假肢手外部物理信息,以此构建一个多模态的闭环感知反馈系统.实现对人体和机械的智能融合.     

基于EMG的假手实时力跟踪控制

针对商业假手灵活性及智能化水平较低的问题,进行了具有力矩/位置感知的五指假手及其控制方法的研究.以人体前臂肌电信号（EMG）为控制源,以力传感器检测指尖法向力,通过SVR支持向量机（Support Vector Regression,SVR）构建了指尖力的预测模型;采用网格搜索法确定模型的参数,缩短了训练时间,提高了模型的泛化能力.通过在线预测,结合带有二阶微分跟踪器的模糊PID控制方法实现了指尖施力实时跟踪;速度快,超调小,鲁棒性强,提高了假手的控制水平.     

用于临场感系统的机器人电触觉反馈手套

阐述了应用于临场感灵巧机器人的新型电触觉反馈手套的设计 ,讨论了手指的灵敏度和电刺激脉冲的关系 ,电刺激脉冲的频率、占空比和幅值决定手指的灵敏度 ,分析了电极的材料、尺寸、放置位置和形状对手指灵敏度的影响 .设计了一套触觉临场感系统进行实验 ,实验表明戴有电触觉反馈手套可以控制灵巧机器人手并能识别和分类 3种物体     

嵌入式人手姿态肌电模式在线识别方法

为了实现多自由度假手的肌电控制,需要嵌入式地实现先进模式识别方法.分别采用K近邻法及支持向量机分类方法,在样本充足以及相对匮乏的情况下,对实验中采集肌电信号的阈值特征集和稳态特征集进行了模式识别操作.实验结果表明,支持向量机的方法要明显优于近邻法,采用阈值数据作为训练样本要比稳态数据实时识别效果好.给出了一种在DSP内基于支持向量机进行10种人手姿态肌电模式的在线识别方法,识别率在95%以上,决策频率约为30Hz.     

基于多通道表面肌电信号的手势识别方法研究

为验证基于表面肌电信号控制智能假手的可靠性,构建一种基于网格划分(Grid Search)优化支持向量机(SVM)的手势动作识别模型.从Ninapro数据集中截取部分动作信号数据,通过提取5种时域特征和基于小波包的时频域特征,利用SVM和Grid Search-SVM对不同种手势动作进行分类,并对比分类模型的可靠性.实验结果表明,在训练集数据量不同时,分类效果不同;且在训练程度相同时,优化后的分类模型较未优化模型分类效果更好,平均准确率相比提高了21.37％.该模型的建立为以后实时控制智能假肢奠定了基础.     

虚拟现实灵巧手姿态力度控制算法与仿真

针对灵巧手虚拟现实的控制,提出了数据手套控制手指关节角度,肌电信号进行抓取力度控制的方法.建立了虚拟现实灵巧手模型,根据神经网络算法实现前臂肌电信号对抓取过程中的拇指尖力预测.实验改变拇指接触状态,预测力模型与实际力度对比,验证模型的有效性.该研究可用于智能假肢控制及上肢康复训练、遥操作机器人等领域.     

新型微直线驱动器的设计和控制

为减小机器人灵巧手的尺寸,提高其性能,研究了一种新型的集成式微直线驱动器．该驱动器将微型无刷直流电机、旋转一直线转换和减速机构融为一体,并且具有直线位置检测、电机位置检测和极限位置检测等多种感知功能,体积小,输出力大．基于DS1103控制板,建立了驱动器的控制系统．基于多种位置传感信息,利用PID控制,实现了驱动器的轨迹跟踪．该驱动器及其控制系统已经成功地用于HIT灵巧手．     

移动机器人智能导航系统的研究与设计

智能导航系统能完成机器人自主路径规划、行为控制及执行多种任务.结合人类的经验及模糊控制理论对四轮移动机器人进行了智能导航的研究.机器人采用超声波探测的方法,用12个超声波传感器感知机器人前方180°范围内障碍物的距离和方向信息.利用模糊控制决策理论实现对机器人智能导航的控制,通过在机器人上的应用验证了该导航系统的可行性和有效性.     

情感智能与心理生理计算

随着人工智能第三次发展浪潮的到来, 人工智能进入了新阶段, 情感智能的研究对于人工智能的发展有着重大意义。情感智能在智能机器人、智能虚拟助手等领域具有广泛的应用前景, 通过心理生理计算来量化感知人的心理状态, 可赋予机器更好地识别、理解人类情感的能力, 并与用户产生更好的感性化交互。本文阐述了情感智能和心理生理计算的概念, 分析了目前情感智能发展的机遇与关键问题, 介绍了心理生理计算在生理信号获取、生物信息反馈干预和基于脑电、语音、眼动、表情、姿态的情感识别等方面的典型应用。情感智能与心理生理计算在情感识别上有较高的识别率, 能够利用多种模态进行情感识别, 在医疗、教育、娱乐、生产等多个领域都有广泛的发展与应用前景。     

车辆识别技术综述

车辆识别是智能交通系统的重要组成部分,也是交通管控、无人驾驶、疑犯追踪、行为分析等其他智能任务的基础.首先对车辆识别研究中存在的困难与挑战进行了阐述,在此基础上详细综述了基于浅层学习和深度学习的车辆识别前沿技术研究进展,最后进行了总结与分析,探讨了车辆识别领域目前仍需解决的问题和未来的研究方向.     

星地融合智能组网:愿景与关键技术

星地融合网络不但可以满足无人自动驾驶、物联网、大连接等新兴服务的需求,而且在灾害预防等公共安全方面也有广泛的应用场景. 从星地融合网络如何高效率、低时延地服务地面应用的愿景出发,结合软件定义网络和网络功能虚拟化技术,提出了星地融合智能组网的关键技术,如组网架构、数据感知、接入控制、多维网络切片、时敏性路由转发等,阐述了这些关键技术的原理和性能,探讨了星地融合智能组网现存的挑战和未来发展方向.     

面向任务的机器人灵巧手控制系统及多指空间协调阻抗控制

为提高多指灵巧手的控制和操作性能,提出了基于集中控制-分层处理的DLR/HIT Ⅱ机器人灵巧手实时控制系统结构,并建立了基于Simulink/QNX的实时控制平台和嵌入式驱动控制层,极大地简化了高集成度机电一体化灵巧手的控制器设计过程,并实现灵巧手在多自由度仿机器人上的无缝连接,进行了多指灵巧手空间协调阻抗控制的研究,基于手指指尖位置建立了适用于任意手指数目n的机器人灵巧手物体空间坐标系,并基于六维空间虚拟弹簧的阻抗思想和关节力矩反馈实现了以被抓取物体位置和姿态为控制目标的多指灵巧手空间协调阻抗控制.在基于Simulink/QNX的实时控制平台上对DLR/HIT Ⅱ灵巧手进行了空间协调阻抗控制实验,实验结果表明了灵巧手控制软硬件系统和控制策略的有效性和稳定性.在未降低灵巧手自由度的前提下,将DLR/HIT Ⅱ多指灵巧手协调抓取操作的控制输入量由30个减为6个,为提高抓取规划算法效率提供了稳定高效的新型控制策略.     

群集智能算法研究现状及进展

基于群集智能的算法研究,近年来受到了广泛的关注.文中重点讨论了群集智能的两种算法,蚁群智能与微粒群智能,并分别阐述了它们的原理、基本算法及其一些改进算法.最后讨论了群集智能算法的一些应用实例以及它们的应用领域和未来的研究方向.     

基于仿人智能控制的机器人动态目标跟踪

基于仿人智能控制理论,设计了轮式机器人动态目标跟踪控制方案.通过特征提取与识别对机器人感知状态空间进行划分,建立感知模态,结合多种控制方法,构成不同的控制模态,并利用产生式规则使不同的感知驱动相应运动控制.以中型机器人Frontier-I为例,进行了仿真与实物控制实验,并与传统PID进行对比.结果表明该算法具有较好的轨迹优化和快速响应能力.     

基于脑电信号的高智能假手控制

提出了一种基于特定几种心理作业的脑电信号控制假手的方法。将Burg法功率谱估计用于多通道脑电信号的特征生成,使用线性神经网络进行分类,通过离线以及在线实验验证,得到3种模式较高的识别成功率。将闭眼时α节律功率的提升作为单次实验的触发,实现了对假手三自由度的控制。