基于模糊强化学习的微创外科手术机械臂人机交互方法

为实现微创外科手术机器人的手术姿态调整,提出一种基于模糊强化学习的变导纳人机力交互模型.通过在线学习的方式将人的操作特性考虑到人机力交互过程之中,并能够自适应地调整导纳控制模型以响应操作者的控制意图.通过自行研制的微创外科手术机器人样机进行相关的实验验证,实验结果表明基于模糊Sarsa(λ)学习的变导纳控制模型可实现柔顺自然的机械臂摆位操作,能够满足力交互过程中各阶段的阻尼变化需求,具有较高的可控性和稳定性.     

矢量场逐次逼近的康复机器人柔顺交互控制

为了实现康复机器人的主动柔顺交互,提出了一种基于矢量场逐次逼近的控制模型;设计了矢量场逐次逼近系统,可输出机器人关节期望位移,该输出能与输入的扭矩、表面肌电及脑电等信号在振幅、频率和相位上保持同步,且通过调节遗忘因子参数值,可改变主动柔顺交互的积极性;利用自行设计的穿着型下肢康复机器人样机进行柔顺辅助实验,以验证所提出控制模型的有效性;通过FFT（Fast Fourier transformation）频谱对机器人关节扭矩的组成成分进行了分析,并采用基于最小二乘法的参数辨识方法实施了重力补偿,以便康复机器人实时控制.实验结果表明,该控制模型对于实现康复机器人与人之间的柔顺交互是有效的.     

脊柱手术机器人

针对脊柱手术中的椎弓根钉内固定术,为克服医生操作手术时定位精度难以保证、长时间手术易疲劳等问题,设计了一套脊柱手术机器人系统用于辅助实施椎弓根钉内固定术。机器人为5自由度,充分考虑手术机器人对安全性和工作空间有效覆盖的要求,进行了构型设计,并完成了相应的机器人运动学分析。控制系统是由图像导航下的主动控制和基于力传感器的被动拖拽控制两个模式进行控制。主动控制下,医生通过导航系统提供最优钉道的精确位置信息,机器人根据医生的规划路径自主到达手术点;被动力拖拽控制基于导纳控制原理对医生作用在机器人末端执行器的操作力进行映射,并以此形成跟随拖动动作的机器人运动控制指令。针对力拖拽控制的实验验证了机器人在被动拖拽控制模式下能够柔顺地跟踪医生的操作动作。     

基于模糊模型参考学习控制的手术机器人人机交互

为了解决机器人辅助手术环境下人机交互运动过程中的不稳定性问题以及医生个人因素难以建模的问题,提出了一种基于模糊模型参考学习的变导纳人机合作控制方法.首先将人体手臂自然运动的特征作为模糊学习控制的参考模型,通过离线学习机构训练出模糊导纳控制器的变阻尼系数调整参数规则.再以医生对机器人的拖拽力以及机器人速度作为输入、机器人期望的速度作为输出,构建基于变阻尼参数调整的变导纳控制方法.离线训练实验结果表明,该方法经过10次离线训练,可以达到柔顺性要求,人机合作速度最大误差低于17 mm/s,且人机合作轨迹最大误差低于15 mm.相比单纯基于固定导纳参数的模糊控制,该方法具有更好的跟踪速度与精度.     

基于阻抗模型的下肢康复机器人交互控制系统设计

为帮助下肢功能障碍患者进行康复训练,设计了下肢康复机器人。对于该机器人的控制,采用传统系统无法柔顺控制,导致机器人运动轨迹偏离预设轨迹。针对该现象,提出了基于阻抗模型的下肢康复机器人交互控制系统设计。通过分析总体控制方案,设计系统硬件结构框图。采用L型二维力传感器,确定两个方向的人机交互力。使用绝对值编码器安装在各个关节处,其输出值作为髋关节、膝关节、踝关节电机的转动位置,增量编码器安装在电机轴上,测量值用来作为后期控制方法的输入参数。构建阻抗控制模型,能够调节机器人位置和速度,具有消除力误差功能。依据此力矩对参考运动轨迹进行设计,实时获取患者康复训练的跟踪、主动柔顺和接近状态信息。在柔顺训练实验测出人机交互力,通过实验结果知,在检测到人体主动力矩异常时,系统能够重新优化轨迹,具有良好柔顺控制效果。     

基于混合视线-脑机接口与共享控制的人-机器人交互系统

设计了一种基于混合视线-脑机接口与共享控制的人-机器人交互系统,以使得用户可通过视线和意念对机器人末端在2维空间进行连续的运动控制,并在避障和趋近目标的任务中获得机器智能的辅助.首先,按照用户运动意念的强度对机器人末端的运动速度大小进行等比例连续调节,以提高用户对机器人的控制感以及完成任务的参与性.然后,提出了机器人末端运动方向的一种共享控制策略,动态地融合基于视线追踪技术所得到的用户方向控制指令以及由机器人避障和趋近目标的行为设定所得到的机器人系统方向控制指令,自适应地调整机器人系统对用户的辅助力度,以减轻用户脑力负荷,提高任务完成成功率.最后,针对搭建的基于混合视线-脑机接口和共享控制的人-机器人交互平台,通过实验验证了所提系统的有效性.     

基于虚拟力引导的人机协同目标抓取方法

针对力反馈遥操作中传统人工势场法无法适应于机械臂整体的避障以及在作业过程中操作者难以控制机械臂到达所需位姿的问题,提出了一种基于虚拟力引导的人机协同目标抓取方法。力反馈设备向操作者提供力觉交互。通过结合人工势场法和虚拟夹具,构建管道形虚拟力场,生成实时虚拟力引导,实现协助操作者完成从端机器人的整体避障任务并在完成避障后引导机器人返回预定义路径并趋近目标点。当进行抓取任务时,构建锥形虚拟力场,实现协助操作者操作机械臂到达目标位置和姿态。此外,提出了一种机器人运动限制方法以降低操作者的操作失误对抓取任务的影响。实验证明,该方法能有效提高目标抓取操作的成功率和操作效率。     

兼具安全性与柔顺性的步行康复训练机器人交互方法

提高弱机能群体使用助行机器人的柔顺性和安全性是人机交互领域重要的研究内容。本文提出一种能够兼顾柔顺性、安全性与便捷性的步行康复训练机器人非接触式柔顺控制方法。首先，分析自主研制的步行康复训练机器人结构、功能及工作模式。为准确识别使用者步态意图，研发了一种多通道近距离传感器，并结合机器人的机械结构，搭建了机载内嵌式双腿动态意图识别系统，实现了对双腿步态的实时检测。然后，为提高交互柔顺性，提出一种改进粒子滤波算法，解决了传统粒子滤波算法多次迭代过程中粒子退化问题。最后，通过引入步态速度补偿，设计了具有紧密跟踪人体步态功能的柔顺化控制方法并进行综合性实验。实验表明，本文提出的方法在确保人机交互安全性的基础上，可精确且柔顺地控制机器人的运动状态，从而紧密地跟随人体步态。该非接触式控制方法可以应用于具有类似结构的助行机器人，以及弱机能群体的日常助行与步行康复训练。     

基于变阻抗补偿的上肢康复机器人人机交互方法研究

针对偏瘫患者在进行康复训练过程中不能很好地主动参入并且康复任务表现能力低的问题，提出了一种基于变阻抗补偿的上肢康复机器人人机交互方法。该方法可以提高康复过程中的柔顺性和任务表现。首先介绍了上肢康复机器人的基本结构，并对其进行运动学分析；再介绍了导纳控制和阻抗补偿控制系统框架；之后通过受试者的交互力和交互力变化速率建立出受试者的运动意图，在根据运动意图来实时调整阻抗补偿参数改变系统的柔顺性；最后通过三种不同的模式进行轨迹跟踪和到达目标点的实验比较，结果表明所提出的控制算法可以适应受试者的运动意图，提高任务表现。     

绳索牵引康复机器人控制及仿真研究

康复机器人是典型的人机合作系统.人与机器人在同一物理空间,因此对机器人的柔顺性、安全性提出了严格要求.绳索驱动具有柔顺性好、占空间小、重量轻等特点,不会与人体产生刚性碰撞、冲击,非常适合于康复机器人的驱动控制.由于绳索的柔性使其只能承受拉力,其牵引构成冗余驱动系统,因此绳索位置伺服系统须引入力控制,保证工作时绳索具有一定的张力.针对康复训练机器人的人体骨盆控制问题,设计了基于绳索驱动的伺服控制系统,通过Matlab提供的sisotool进行PI和PD控制器的设计,并对张紧力、位置和二者之间的相互影响进行了仿真分析,证明了绳索驱动适合对骨盆规律的控制,并且可以在其他绳索牵引控制技术上得到应用和推广.     

基于力感知的结肠镜机器人柔顺控制

人体肠道具有相对浮动性,形状及位置不完全固定,为了提高结肠镜机器人进行内窥镜检查时的安全性以及可靠性,本文研究了一种基于力感知的结肠镜机器人柔顺控制方法.首先分析及设计了符合结肠镜机器人本体表面结构的压力传感器,然后基于肠道生物力学特性以及机器人关节耦合关系分析,提出其柔顺控制算法.最后,搭建机器人控制系统进行实验,验证该控制方法的可行性.实验结果表明,该柔顺控制方法可有效实现机器人对肠道壁接触压力的感知,使接触压力始终保持在阈值之内,提高了结肠镜机器人肠道检查过程中的安全性和可靠性.     

满足不同交互任务的人机共融系统设计

人与机器人共同协作的灵活生产模式已经成为工业成产的迫切需求,因此,近年来人机共融系统方面的研究受到了越来越多关注.设计并实现了一种满足不同交互任务的人机共融系统,人体动作的估计和机器人的交互控制是其中的关键技术.首先,提出了一种基于多相机和惯性测量单元信息融合的人体姿态解算方法,通过构造优化问题,融合多相机下的2D关节检测信息和所佩戴的惯性测量单元测量信息,对人体运动学姿态进行优化估计,改善了单一传感器下,姿态信息不全面以及对噪声敏感的问题,提升了姿态估计的准确度.其次,结合机器人的运动学特性和人机交互的特点,设计了基于目标点跟踪和模型预测控制的机器人控制策略,使得机器人能够通过调整控制参数,适应动态的环境和不同的交互需求,同时保证机器人和操作人员的安全.最后,进行了动作跟随、物品传递、主动避障等人机交互实验,实验结果表明了所设计的机器人交互系统在人机共融环境下的有效性和可靠性.     

兼具柔顺与安全的助行机器人运动控制研究

针对助行机器人的柔顺性和安全性问题,基于多传感器系统融合技术,本文提出了一种能够兼具柔顺与安全的助行机器人运动控制方法.首先介绍了助行机器人的机械结构、控制原理以及多传感器系统,然后根据机器人多传感器系统,设计出各传感器相对应的用户意图估计方法,提出了一种基于多传感器融合的助行机器人柔顺运动控制算法.分析用户可能发生的跌倒模式,使用基于卡尔曼滤波（Kalman filter,KF）的序贯概率比检验（Sequential probability ratio test,SPRT）方法和决策函数来判断用户是否会跌倒,并判断处于哪种跌倒模式.最后,通过助行机器人柔顺运动控制实验和用户跌倒检测实验验证了算法的有效性.     

多移动机器人避障编队控制

研究多移动机器人避障优化设计,针对多移动机器人在障碍物环境下的编队控制问题,为了保持整体合理避障和控制系统的稳定性和安全性,提出一种多机器人避障编队控制策略.首先获得多移动机器人编队的队形结构模型,结合多机器人完成避障编队任务的问题描述;在此基础上引入导航函数采用一种避障编队控制算法,使移动机器人能以设定的队形运动到目标点,可保证编队运动过程中未与障碍物发生碰撞.进行仿真的结果证明,所提算法解决了多机器人编队与避障问题,并保证了闭环系统的稳定性与安全性,验证了设计方法的有效性.     

基于无模型自适应的外骨骼式上肢康复机器人主动交互训练控制方法

设计了一种基于无模型自适应的外骨骼式上肢康复机器人主动交互训练控制方法.在机器人与人体上肢接触面安装力传感器采集人机交互力矩信息作为量化的主动运动意图,设计了一种无模型自适应滤波算法使交互力矩变得平滑而连贯;以人机交互力矩为输入,综合考虑机器人末端点与参考轨迹的相对位置和补偿力的信息,设计了人机交互阻抗控制器,用于调节各关节的给定目标速度;设计了将无模型自适应与离散滑模趋近律相结合的速度控制器完成机器人各关节对目标速度的跟踪.仿真结果表明,该控制方法可以实现外骨骼式上肢康复机器人辅助患者完成主动交互训练的功能.通过调节人机交互阻抗控制器的相应参数,机器人可以按照患者的运动意图完成不同的主动交互训练任务,并在运动出现偏差时予以矫正.控制器在设计实现过程中不要求复杂准确的动力学建模和参数识别,并有一定的抗干扰性和通用性.     

基于动力学的张拉整体柔性臂数字孪生系统

连续型机器人因其具有柔顺大变形、灵巧运动等特点,已成为未来提升机器人安全性和交互性的发展趋势,而数字孪生是实现机器人-环境-人之间共融共存的重要技术保障.本文以张拉整体连续型柔性臂为研究对象,结合数字孪生和虚拟仿真等技术,让张拉整体柔性臂在虚拟空间和实际物理空间中得以深度融合.搭建数据通讯架构实现数据实时传输和驱动,以提升柔性臂与人的协同工作效率,并可在复杂的环境中通过碰撞检测反馈实现动态避障.进一步,开发了一款基于动力学的张拉整体柔性臂数字孪生系统,并通过虚实双向操控验证了所建系统的有效性,为机器人远程智能监测与控制提供了参考.     

双轮移动机器人安全目标追踪与自动避障算法

设计了双轮移动机器人安全目标追踪算法和双回路的追踪与避障控制方案.内层控制回路是目标追踪的控制律,用来指导机器人追踪到指定目标并保持一定的安全距离,而且兼顾了机器人在运行速度上的限制和追踪的时间效率,其控制的渐近稳定性用Lyapunov函数法进行了证明.当遇到障碍物时,外层控制回路根据超声传感器的信息和阻抗控制的概念产生阻抗虚拟力,将期望目标调整到虚拟位置,使机器人能够自动转向以避开障碍物.仿真研究和实验结果证明了追踪算法的有效性和避障方法的可行性.     

一种气动肌肉拮抗驱动机器人关节的类人运动控制方法

为了实现气动人工肌肉拮抗驱动机器人关节系统的类人运动控制,针对该系统严重非线性的特点,本文将其控制问题视为一个非线性最优控制问题,根据人体手臂关节运动的最小加加速度模型设定系统的最优控制性能指标,首先采用扩张状态观测器将机器人关节模型线性化得到积分器串联标准型,然后在线性化模型基础上设计最优控制律,使机器人关节具有与人手臂关节相似的无约束运动轨迹.仿真结果表明,采用本文算法,机器人关节能实现大运动范围(0～120°)的类人运动,关节运动轨迹对负载的改变(1 kg～5 kg)不敏感,并且关节运动具有较好的抗扰动能力.在机器人关节实验平台上通过实物实验验证了算法的有效性,并进一步讨论了控制器参数的设计规则.本文算法需要整定的参数只有2个,适用于气动肌肉拮抗驱动关节的类人运动控制,能够满足协作机器人在本质安全性、运动柔顺性以及类人运动模式等方面的要求.     

空间机器人抓捕目标后基于任务相容性的消旋策略

针对双臂空间机器人抓捕自旋目标后的镇定操作,在考虑机器人系统输入约束的条件下,提出了一种基于任务相容性的消旋规划与控制方法。首先,给出空间机器人抓捕目标后的组合系统的动力学模型,作为规划与控制的基础。然后,根据动力学可操作度和任务相容性设计了目标的快速消旋策略,其期望加速度的方向和大小分别取作速度的反方向和机器人系统输入约束允许的最大值。最后,基于所推导的运动学和动力学模型,通过对目标和机械臂末端分别建立柔顺度等式,提出了一种跟踪期望运动轨迹同时对末端接触力进行调节的柔顺控制方法。通过双臂7自由度空间机器人消除目标自旋运动的仿真结果,验证了所提方法的有效性。     

基于区块链的侦查机器人实时避障与航线控制

为弥补侦查机器人行进灵活性不足的缺陷,降低无故运动碰撞事件的发生几率,提出基于区块链的侦查机器人实时避障与航线控制算法;利用超声信号处理电路,提取可供直接应用的侦查运动节点,联合已完成配置的MoveIt避障程序,实现对侦查机器人的实时避障运动规划;在此基础上,设置LQR控制器,在控制机器人侦查航速的同时,建立必要运动操纵方程,完成对侦查机器人的运动航线控制,提升与运动设备元件相关的行进灵活性;完善P2P网络平台,以待交互的运动数据作为处理支持条件,将所有侦查信息封装至同一区块组织中,完成基于区块链的避障控制原理研究,实现侦查机器人实时避障与航线控制算法的搭建;对比实验结果表明,应用基于区块链的控制算法后,C-Space参数极值超过8.0,RRT灵敏度也提升至75%,实现了对侦查机器人的灵活性行进控制,有效抑制了无故运动碰撞事件的出现。