基于虚拟现实手臂外骨骼康复系统的研究

将虚拟现实和外骨骼技术引入到肢体的康复工程,根据康复医学的运动疗法和作业疗法,为上肢残疾患者研制出手臂外骨骼康复系统,实现了手臂的运动控制,并构建了虚拟环境仿真平台。借助于触觉感知接口的力反馈作用可以使患者感觉到手臂受到的作用力。提出手臂功能康复测评方法,并建立患者康复病案数据库。手臂外骨骼康复系统为患者提供有效的肢体功能恢复的工具。     

虚拟外骨骼机构的仿真研究

可穿戴型下肢外骨骼机器人,也简称为助力腿,可以用来完成依靠人的自身能力无法单独完成的远行、负重、爬楼等任务。通过对人体下肢的骨骼结构和运动情况进行分析,设计了一套助力腿机构;通过建立三维立体模型,对机构运动情况进行模拟仿真研究,并与人体运动的实际情况进行对比。     

携行式外骨骼下肢运动学分析与仿真

携行式外骨骼作为一种有效的人机耦合方式,能够为人体负重运动提供必要的支撑和辅助。下肢结构作为整个系统的核心组成,其运动轨迹的实现情况将会直接影响外骨骼穿戴舒适性和运动协调性。从运动学角度出发,对外骨骼下肢结构及自由度和动态稳定性进行了分析,利用坐标变换和D-H方法建立外骨骼下肢运动模型并实现下肢运动轨迹规划。利用Solidworks建立了外骨骼三维模型,将其导入Adams中构建虚拟样机模型进行运动学仿真。仿真结果验证了运动学模型及推导公式的正确性,为进一步研究携行式外骨骼打下了理论基础。     

气动人工肌肉外骨骼机器人位置跟踪控制

针对以气动人工肌肉作为关节驱动器的外骨骼机器人关节位置跟踪控制问题进行了研究。首先,在动力学模型的基础上,设计了上层控制器,并结合自适应控制和滑模控制方法降低了动力学参数不准确和扰动项未知对外骨骼机器人的影响;其次,基于无模型方法设计了底层关节力矩控制器,调整外骨骼机器人的关节力矩;最后,针对上述控制方案设计仿真实验与外骨骼机器人的穿戴实验。结果表明,该控制方法对气动人工肌肉外骨骼机器人的关节位置跟踪控制是有效的。     

外骨骼机器人结构设计与动力学仿真

对外骨骼机器人进行了结构设计,重点介绍了外骨骼机器人的驱动器设计和工作原理。通过ADAMS动力学仿真,得到了外骨骼机器人髋关节、膝关节的动力学参数,分析了仿真结果的正确性,为外骨骼机器人的结构设计提供了可靠的依据。     

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。     

基于VC++6.0的机器人手臂运动仿真研究

论文建立了一种使用VC++和OpenGL图形库,可对机器人手臂进行三维动态运动学仿真的软件系统,分析了运动学建模方法。以一个三自由度机器人手臂为例,实现了三维图形仿真。     

穿戴式下肢外骨骼机器人的结构设计与仿真

设计了一种下肢外骨骼装置,主要由髋关节、膝关节、踝关节和驱动装置组成,其中膝关节部分采用了四杆机构替代传统的单自由度转动副结构,提高了膝关节的仿生性,驱动装置采用了电机驱动。对髋、膝、踝三关节采用Adams进行了运动学仿真分析,获得了三个关节的输出角度数据,通过与输入角度数据的对比,验证了该下肢外骨骼装置与人体行走姿态具有良好的跟随性。同时通过对膝关节四杆机构的结构设计与运动学仿真分析的交互叠代,优化了膝关节四杆机构的设计参数。     

服务机器人手臂轨迹规划的研究

利用D-H法建立坐标系、Matlab软件求解正逆方程和插值法处理关节变量来研究服务机器人手臂5个关节空间的轨迹规划问题,实验表明,这种轨迹规划方法是准确和可行的。通过对该方法分析,指出其实现轨迹规划的一般步骤和优缺点,最后展望该轨迹规划法的研究发展方向。     

新型下肢外骨骼机器人动力学仿真

人体躯干能够根据负载重量而自适应调节前倾角度,有利于人体对下肢外骨骼的控制和人机系统行走稳定性.当超出一定负重时,躯干前倾困难.设计一种新型髋背结构,利用负重重量增加躯干前倾角度.首先分析人体步态,方便仿真时施加约束和驱动等元素;然后将人体简化为七杆模型,用Kane方法建立动力学方程,减少中间变量,提高计算效率;最后通...     

装载机动臂开裂的仿真研究

由于工作条件恶劣,装载机工作装置经常出现损坏。针对装载机工作装置设计中存在的系统匹配的问题,建立装载机工作装置的机-液、刚-柔耦合模型,并进行了正载和偏载两种工况的测试和模型验证。在验证模型正确的基础上,对装载机的主要工况进行了深入的对比分析,找出了造成装载机工作装置损坏的主要工况是极限偏载崛起工况,并非插入和崛起的联合工况。其损坏的原因是:相对液压系统,动臂结构设计偏弱,在交变的扭转载荷作用下,产生了疲劳裂纹。研究还发现:动臂的应力变化与动臂油缸支座的焊缝长度有非常密切的关系,也与动臂的疲劳破坏有直接的关系,并存在一个最优的焊缝长度使得动臂的应力最小。     

存在振动的某机械臂控制研究

针对火炮自动装填系统机械臂的控制问题,建立了整个机械臂的简化模型,并推导存在振动的机械臂的动力学方程,以便在实验室进行研究。使用ADAMS与Matlab机电联合仿真系统对机械臂进行仿真。通过使用传统的PID控制方案和模糊自适应PID控制方案分别对机械臂进行仿真,对2种方案的结果进行对比。结果表明:模糊自适应PID控制的抗干扰能力较强,能够满足存在振动和变负载条件下机械臂的控制。     

基于力阻抗控制的手臂康复机器人实验研究

把阻抗控制理论运用于手臂康复机器人控制中,使用基于力阻抗控制模型设计了系统的控制器。利用MATLAB/Simulink系统设计工具建立了系统控制模型,并在dSPACE实时仿真平台上进行了实验研究。结果表明,通过调节控制器中的刚度系数、阻尼系数可以使手臂康复机器人具有不同的刚度特性和阻尼特性。该控制器实现了被动和主动两种训练模式中机器人的柔顺运动控制。     

带机械臂四旋翼飞行器的控制方法研究

四旋翼飞行器机械原理简单,主要由四个螺旋桨和十字架结构机身组成,是典型的强耦合,非线性欠驱动的六自由度系统。四旋翼飞行器利用四个螺旋桨的转速变化,来控制机身的姿态变化。例如:绕Y轴的俯仰和沿Y轴的左右移动;绕X轴的横滚和沿X轴的前进与后退;绕Z轴的偏航和沿Z轴的上升与下降。四旋翼飞行器的姿态控制是控制系统的核心部分,是热门研究课题。文章的主要内容如下:1.首先对四旋翼飞行器进行了受力分析,通过导航坐标系与机体坐标系之间的变换及Newton-Euler方程对四旋翼飞行器建立运动学模型、动力学模型;2.根据建立的四旋翼飞行器的模型设计研究了基于抗饱和的串联PID控制算法,基于matlab/Simulink中提供的模块对四旋翼飞行器进行模拟仿真实验;3.基于饱和的串联PID控制算法进行仿真实验,结果表明基于抗饱和的串联PID控制算法有良好的动态特性;4.将携带的机械臂考虑成四旋翼无人机在飞行过程中所受的干扰,进行实验。本论文对携带机械臂四旋翼飞行器做了初期的研究,希望后期有更多这方面的学者深入研究。     

仿人机器人手臂动作模仿系统的研究与实现

为实现最直观的人机交互方式,与仿人机器人的动作模仿,建立了仿人机器人系统.利用Kinect体感摄像机的骨骼追踪技术,采集示教者的重要关节骨骼点三维空间坐标,对采集到的数据进行霍尔特指数平滑滤波处理.基于骨骼数据建立机器人手臂重要关节的数学模型,将骨骼数据转换成相应伺服电机控制信息.并发送到仿人机器人主控制器驱动各关节伺...     

基于PLC的电梯控制仿真系统研究

提出了一种面向教学和科研的电梯仿真系统研究的实现框架,重点研究了基于PLC控制的电梯仿真模型的硬件设计和软件设计实现.该系统直观透彻地反映电梯的运行规律,为各种新型电梯控制技术的进一步研究提供平台.     

电梯控制仿真系统的研究

提出了一种面向教学和科研的高性能电梯控制仿真系统的实现框架．重点研究了基于PLC控制的电梯仿真模型功能设计和以计算机为核心的虚拟电梯系统的硬件和软件实现。该系统直观透彻地反映电梯的结构和运行规律,为各种新型电梯控制技术的进一步研究提供平台。     

基于AVR平台的六自由度仿人机械手臂控制算法研究

传统机械手臂各关节常用电机来驱动,其驱动系统较为复杂,设计难度较大。提出以AVR为控制平台,以舵机作为机械臂各关节驱动,并着重介绍了基于舵机特有的工作方式而提出的一种可以对该机械臂各关节运动速度、方向和运动量进行控制的算法。该算法同时还具备可扩展性等优点,即可以对由舵机驱动的更多自由度的机械手臂进行实时控制。     

智能桥梁检测车臂架电液比例控制的研究

提出了一种新型桥梁检测车臂架的基本结构,建立工作臂摆幅机构液压回路仿真模型,对工作臂摆幅机构液压回路进行仿真实验,验证工作臂摆幅机构液压回路的可行性。     

基于自适应神经网络控制的机械臂运动轨迹跟踪误差研究

针对机械臂受到外界干扰时运动不稳定、轨迹跟踪误差较大等问题,提出了自适应神经网络控制方法。给出了机械臂动力学方程式,利用正反馈神经网络研究机器臂的动力学特性。设计了自适应神经网络控制系统,通过李雅普诺夫函数证明了该闭环系统的稳定性和收敛性。建立了机械臂模型简图,采用Matlab/Simulink软件对机械臂动力学参数进行仿真。同时,与PID控制系统仿真结果进行对比和分析。仿真结果显示,机械臂运动轨迹在受到外界干扰情况下,采用自适应神经网络控制运动轨迹跟踪误差较小,输入转矩波动较小。机械臂采用自适应神经网络控制方法,可以提高运动轨迹的控制精度,削弱了机械臂运动的抖动现象。