具有力觉感的主从医疗机器人双向控制方法研究

基于对主从机器人控制系统的动力学分析,研究了借助力觉临场感技术实现主从医疗机器人遥操作的控制理论和设计方法.在力和运动的双向控制中采用了新型控制方案,从理论上分析了该方案的可行性,显示了临场感技术在增强人机交互能力方面的优越性.     

具有力觉感的主从医疗机器人双向控制系统的动力学模型研究

本文基于对主从机器人控制系统的动力学分析,研究了借助力觉临场感技术实现主从医疗机器人遥操作的控制理论和设计方法。在力和运动的双向控制中采用了新型控制方案,从理论上分析了该方案的可行性,显示了临场感技术在增强人机交互能力方面的优越性。     

大时延环境下的虚拟现实临场感遥操作系统

系统地讨论了基于虚拟现实技术的机器人无线遥控系统,并以液压伺服驱动的工程机器人为研究对象,搭建了具有临场感的机器人遥操作平台.针对遥操作中普遍存在的时延问题,采取视频监控与虚拟现实相结合的技术,通过在控制回路中引入仿真机器人和虚拟环境来解决.基于虚拟现实的遥操作,操作人员直接面向虚拟场景中的图形机器人来完成遥控作业任务,而现场端的视频信息反馈只起到辅助监控的目的,这样就可以利用图形机器人对操作者输入指令的即时响应来避开底层通讯时延的影响,现场机器人的动作是经过一定时间延迟后图形机器人运动的再现.实验表明,本系统可以较好地实现大时延遥操作中的临场感作业.     

遥操作工程机器人运动提示系统研究

为了实现在无线网络环境下遥操作工程机器人的运动临场感,设计一种基于WLAN的遥操作工程机器人运动提示系统。给出了构成该系统的三自由度运动提示平台、液压系统、无线通信系统和测控系统的组成及原理,对运动提示方法、平台运动学及其跟随特性进行了理论分析和实验研究。结果表明,系统组成方案可行,运动提示平台跟随特性较好,跟随精度可满足工程要求。研究结果可为无线网络环境下具有临场感的遥操作工程机器人系统的开发提供借鉴指导。     

基于Internet力觉临场感遥操作机器人系统的研究

虽然Internet技术扩大了遥操作机器人系统的应用范围,同时也带来了新的问题——时延。针对不同性质的时延本文综述了基于Internet力觉临场感遥操作机器人系统的国内外发展状况、系统构成以及为解决时延问题提出的遥操作系统的主要控制方法并指出了各方法的优缺点,最后展望了其发展前景。     

基于Internet的机器人遥操作研究

基于Internet的遥操作技术在机器人控制领域的应用,使人类的感知操作能力得到了延伸,已成为重要前沿课题.文中利用SCARA机器人作为实验平台,充分利用Internet的通用性和交互性,建立基于Internet的机器人遥操作系统,并应用VC 语言开发集研究和实验为一体的机器人遥操作平台,实现对机器人的远距离操作.     

临场感技术对机器人传感器发展的重要影响

临场感技术是随着遥控机器人的发展而提出的一种新概念。本文就临场感的特点作了说明，并介绍了当前实现视觉临场感和力觉临场感的传感器设计原理和信号测试方法。最后指出了临场感技术作为一种新型的测试与显示技术对机器人传感器发展的重要影响。     

基于虚拟现实的遥机器人控制系统仿真研究

虚拟现实技术的起源和发展得益于机器人技术,同时为机器人技术提供了强有力的技术手段,二者之间有相互协同优势。阐述基于虚拟现实的遥控机器人的技术原理、体系结构、开发平台与当前主流方法,介绍了本领域中已解决问题与待解决问题,该系统从远程机器人传回的主要是字符信息,可以大大提高传输效率,让反馈的信息由虚拟现实环境进行处理,能够有效地解决通信延迟的问题。同时,这种新型的机器人遥操作系统建立了系统的分层控制模型,增加了操作者的沉浸感,减少了程序员的工作量,丰富了想象力,提高了人机交互能力。     

基于数字孪生的遥操作机器人在线示教系统

为提高遥操作机器人的示教编程效率和在线示教的安全性，提出了面向遥操作机器人在线示教的数字孪生框架，建立了机器人及其工作场景的虚拟模型，实现了物理实体到数字孪生模型的映射；设计并实现了基于RGB-D图像和姿态示教器的遥示教方式，通过鼠标和姿态示教器规划虚拟机器人末端执行器的路径和姿态，并利用增强现实技术，实现了虚实融合示教，提高了遥操作机器人在线示教的人机交互性；构建了机器人及其工作场景的八叉树模型，在机器人按照规划的路径和姿态运动时，可以预测机器人与工作场景之间的碰撞干涉；系统将未发生碰撞干涉的规划路径和姿态指令发送给物理机器人控制器控制物理机器人运动，从而实现基于数字孪生遥操作机器人在线示教功能，提高在线示教系统的安全性。     

基于图形编程技术的服务机器人人机交互系统的研究

人机交互技术是服务机器人中的一项关键技术。本文就人机交互系统的概念、研究现状进行了阐述。结合HRDY服务机器人介绍了基于图形编程的人机交互系统设计思想，分析了图形编程与直接操作人机交互方式、面相对象程序设计方法之间的联系。给出了一种具体的人机交互界面。     

人与机器人实现动态耦合的重要接口

介绍了最近研制的由两个ＲＲＲＲＲＲ型机械臂构成的具有１２个自由度的主机械手的基本和之构成了五套遥操作实验系统，对其性能进行了测试。在实验的基础上，对这种主机械手作为一种重要的人机接口的应用范围进行了探讨。     

物理性人-机器人交互研究与发展现状

介绍了物理性人-机器人交互的定义,对该过程可能对人造成的伤害进行了分析,给出了物理性人-机器人交互安全评价指标,并总结了目前该领域采用的安全策略。综述了国内外在物理性人-机器人交互方面的研究进展,在分析物理性人-机器人交互研究现状的基础上,阐述了该领域面临的问题和挑战。文章指出,目前物理性人-机器人交互伤害分析和安全评估研究主要集中在钝/锐碰撞造成的骨骼和软组织伤害上,缺乏对脏器、血管、神经等损伤的研究。安全策略主要方法有碰撞避免、包裹软弹性材料、关节柔顺设计等。通过对比各种安全策略的设计思想和组成方案,总结出了各种策略的优缺点和存在的主要问题。由于现有的研究表明单一的手段和策略无法保证人-机器人交互的安全性,提出将认知性人-机器人交互和物理性人-机器人交互相结合来增强后者的安全性将是未来发展的方向。     

临场感测试技术及力觉临场感的实现

本文对临场感的概念作了说明，总结了临场感测试技术的特点。在对人的力觉感知过程分析的基础上，设计了和人手相接口的单自由度力觉临场感测试系统，并从电路二端口网络理论出发对力觉临场感的测试原理和方法作了分析。实验表明了该测试技术的有效性。     

Employing variable impedance (stiffness/damping) hybrid actuators on lower limb exoskeleton robots for stable and safe walking trajectory tracking

Journal of Mechanical Science and Technology - Compliant actuators are employed in exoskeleton robots instead of stiff actuators for safe human-robot interaction. In parallel with this idea, we...     

人–机器人协同作业中的人因问题研究综述

近年来,人机协同因可以提高生产效率和产品质量、降低生产成本,在电子智能制造中发挥着越来越重要的作用。然而,现有的人机协同系统开发主要采用操作人员主导或协作机器人主导的方式,操作人员和机器人按照预先定义的指令反应性地执行操作,远未实现机器人自动化和用户认知的有效集成,僵化的人机关系无法胜任复杂的制造任务,也无法减轻操作人员的身心负担。针对这些现状,文中从人机信任、人因安全和人机工效3个关键方面,探讨了人因评估的方法。此外,还对当前人机协同作业中的人因设计进行了总结,以促进更高效、安全和人性化的协作。最后阐述了人机协同当前面临的挑战和未来的发展,为未来的研究指明了方向。     

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迭代学习控制方法,通过建模仿真分析了肩关节/肘关节迭代学习控制的轨迹误差、人机交互力和驱动力矩。第三次迭代后的轨迹误差小于0.05 rad,PD迭代学习控制器的输出对系统控制进行了有效的补偿,提高了系统状态的稳定性。研制了六自由度上肢外骨骼康复机械臂样机,开展试验测试。试验结果表明,随着控制试验在迭代域上的运行,系统的输出向着期望的系统状态转化,所提出的迭代学习控制算法可以提高上肢外骨骼康复训练重复性运动的控制精度,进而提高人机交互性能。     

Particle-filter-based walking prediction model for occlusion situations

In the field of mobile robotics,human tracking has emerged as an important objective for facilitating human-robot interaction.In this paper,we propose a particle-filter-based walking prediction model that will address an occlusion situation.Since the target being tracked is a human leg,a motion model for a leg is required.The validity of the proposed model is verified experimentally.     

Control and Implementation of 2-DOF Lower Limb Exoskeleton Experiment Platform

In this study,a humanoid prototype of 2-DOF(degrees of freedom)lower limb exoskeleton is introduced to evaluate the wearable comfortable effect between person and exoskeleton.To improve the detection accuracy of the human-robot interaction torque,a BPNN(backpropagation neural networks)is proposed to estimate this interaction force and to compensate for the measurement error of the 3D-force/torque sensor.Meanwhile,the backstepping controller is designed to realize the exoskeleton's passive position control,which means that the person passively adapts to the exoskeleton.On the other hand,a variable admittance controller is used to implement the exoskeleton's active follow-up control,which means that the person's motion is motivated by his/her intention and the exoskeleton control tries best to improve the human-robot wearable comfortable performance.To improve the wearable comfortable effect,serval regular gait tasks with different admittance parameters and step frequencies are statistically performed to obtain the optimal admittance control parameters.Finally,the BPNN compensation algorithm and two controllers are verified by the experimental exoskeleton prototype with human-robot cooperative motion.     

增强现实辅助的互认知人机安全交互系统

在现代制造业中,人和机器人的交互共融是制造智能化的焦点问题之一。在人机交互中,机器人对工人的伤害风险是影响安全生产的关键因素。然而,在动态、不确定性的人机交互环境中,目前的人机安全交互系统仍然是基于机器人对环境的感知实现被动避让,缺乏基于互认知的自适应决策。为提高人对环境的认知能力,并增强机器人的自主避让和自适应能力,设计并实现了一种基于可穿戴增强现实技术的互认知人机安全交互系统。其中,可穿戴增强现实设备作为人机交互的媒介,实现机器人的虚实注册和工作环境的虚拟映射,收集人、机器人和作业空间的信息,实时为操作人员和机器人提供互认知辅助。互认知人机安全交互系统从三个方面确保人机安全：根据人机距离的机器人速度控制和安全区域可视化;虚实映射的运动预览和碰撞检测;基于深度强化学习的机器人避障策略。最后,通过搭建原型系统验证了所提出系统设计方法的可行性,以期促进先进人工智能技术与人机交互技术的融合发展,实现人机共融、安全协作。     

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。