气动机器人多指灵巧手——ZJUT Hand

总结了现有灵巧手的缺点,例如结构复杂、难以控制等,并在此基础上提出了一种新型的气动驱动多指灵巧手,命名为ZJUT Hand.基于一种新型的气动柔性驱动器FPA,设计了气动刚柔性弯曲关节及侧摆关节;在此基础上给出了一种4自由度气动拟人手指;为了获得较高的模块化集成度,将5个完全相同的手指装配在拟人手掌上,构成具有5个手指、20个自由度的ZJUT Hand的本体结构;采用仿生学优化方法确定ZJUT Hand的结构参数,并对其本体结构进行了抓持仿真实验.仿真结果表明:ZJUT Hand能够对圆柱、长条形、球形等典型形状的物体实现抓持,并能够模拟人手实现对捏、夹持、勾拉等复杂拟人手形.详细设计了ZJUT Hand的力/位传感系统.完成了ZJUT Hand的抓取实验,结果表明:ZJUT Hand能够对典型形状目标物体实现稳定抓取.最后,简单总结了ZJUT Hand的特色之处.     

手功能康复机器人的鲁棒控制研究

以手功能康复机器人为研究对象,对被控对象建立数学模型,推导鲁棒控制器,基于simMechanics建立仿真模型,实现手功能康复机器人的鲁棒控制系统。考虑到手功能康复机器人是帮助偏瘫患者进行康复训练并最大限度地诱发患肢的主动作用,控制器中加入偏瘫患者的主动作用函数。控制系统在MATLAB／Simulink的环境下仿真,结果表明所设计的鲁棒控制器能适应不同程度的偏瘫患者,具有较佳的动态特性和很强的鲁棒性能。     

流媒体技术在远程视频监控系统中的应用与实现

针对目前远程视频监控系统中视频信号进行远程传输所面临的问题和存在的不足,讨论了基于流媒体技术的新型远程视频监控系统的应用方案,提出了如何利用流媒体技术跨越地域限制实现远程视频传输的方法。     

Neurofuzzy Inverse Jacobian Mapping for Multi-Finger Robot Hand Control

Fuzzy systems and models are useful for describing processes where the underlying physical mechanisms are not completely known and where a system behavior is understood in qualitative terms. Neurofuzzy systems have been employed in large number of intelligent based control systems and robotics, that is due to the ability to deal with large number of inputs and with the ability to learn and remember specific learned patterns. This paper investigates the employment of a neurofuzzy system for a multi-finger robot hand control and manipulation tasks. The approach followed here is to let a defined neurofuzzy system to learn the nonlinear functional relation that maps the entire hand joint positions and displacements to object displacement. This is done by avoiding the use of the Inverse Hand Jacobian, while observing the interaction between hand fingers and the object being grasped and manipulated. The developed neurofuzzy system approach has been trained for several object training patterns and hand postures within a cartesian based palm dimension. The paper demonstrates the proposed algorithm for a four fingered robot hand motion, where inverse hand Jacobian plays an important role in the hand dynamics and control.     

机械手三维力传感器的设计

介绍了一种安装在医疗机械手腕部的三维力传感器,该传感器采用电阻应变式电桥的测量方法,其弹性体为两个扁环式结构,在两个扁环的相应敏感部位分别粘贴三组应变计,解决了三维传感器体积大、刚度低等问题;其具有量程大、体积小、精度高、横向干扰小等特点,在实际应用中收到了良好的效果.     

沉浸式虚拟训练中的虚拟手操控技术研究

将人手的自然动作加入沉浸式虚拟现实系统中,可有效提高系统的沉浸感和交互性,简便快捷、成本低廉的虚拟手建模及操控技术,有助于此项内容的推广应用;在对虚拟手骨骼结构模型分析的基础上,提出了基于Leap Motion的虚拟手控制方法和流程;以维修训练为任务背景,设计了四种用于虚拟手操作的手势规则,并对实现流程和关键技术进行了分析;构建基于Unity3D引擎的原型系统对虚拟手进行仿真验证,结果表明,基于Leap Motion的虚拟手操控简单、交互自然,可以满足虚拟现实系统交互需要。     

一种自重构机器人手抓取构形的拓扑转换

自重构机器人手是由一些模块构成的复杂的模块化自重构机器人系统。本文提出了一种能够准确描述了这类机器人手抓取构形拓扑结构的方法;分析了构形拓扑转换的规律和步骤,并结合模块的运动形式,描述了拓扑结构转换的操作过程,并运用智能算法对构形拓扑结构转换进行优化。经验证,拓扑转换的操作步骤减少了,自重构机器人手的构形转化效率提高了。     

基于视觉的多特征手势识别

手势是一种自然直观的交互方式,基于视觉的手势识别是实现新一代人机交互的关键技术。本文在已有的手势识别技术基础上,从手势分割及手势表示两方面着手,提出了一种单目视觉下的手势识别方法。利用颜色特征检测肤色区域,成功分割出人手;利用人手的轮廓及凸缺陷检测指尖,再利用指尖的数目和方位来表示一个手势,进而结合轮廓长度和面积等几何特征完成手势识别。传统的指尖检测方法需要遍历并扫描手掌外轮廓,计算量大,本文通过凸缺陷检测指尖,减少了计算量,提高了指尖检测的速度。实验结果表明,本文的方法具有很好的鲁棒性及实时性,能适应环境的变化。     

一种新型仿人多指机械手的简易实现

简要介绍了几种典型手爪机构的结构及设计特点,然后从仿生学的角度,模仿人手的功能、结构,提出了一种仿人型多指机械手机构简易实现的设计.并从结构设计、建模及控制系统的实现等方面给出了较详尽的阐述.最后,运用Matlab对手指模型和腱传动系统模型进行了仿真.对于机构进行的实验证明,由于该设计采用了"欠驱动"的简化结构方式,因此减轻了质量、降低了能耗及制作成本,同时,对手指的建模、控制也变得更为容易,大大提高了操作的适应性.     

基于AdaBoost的手势识别

手语是聋人使用的语言,是由手形动作辅之以表情姿势由符号构成的比较稳定的表达系统,是一种靠动作/视觉交际的语言。手语识别的研究目标是让机器看懂聋人的语言。手语识别和手语合成相结合,构成一个人-机手语翻译系统,便于聋人与周围环境的交流.手语识别问题是动态手势信号即手语信号的识别问题。将 AdaBoost 这一算法引入手势识别中,自行建立了实验用的小型手势图片库。在分类器训练前对训练用图像进行了较有效的预处理,缩短了 AdaBoost 算法的训练识别时间,提高了多层分类器的识别速度,最好测试结果其平均准确率可达到90%。     

一种网络化机器人远程监控系统

本文提出了一种基于网络的机器人远程控制系统,应用系统API函数,开发了视频显示功能,以服务器/客户端模式实现了对机器人的远程操作。通过实验验证了该系统的有效性,为机器人网络化控制提供了一种快速有效的开发方法。     

基于模糊逻辑控制的机器人灵巧手的抓取方式

机器人灵巧手抓取方式控制是整个灵巧手操作规划一个非常重要的环节。该文介绍了3种典型的抓取方式：平行抓取、聚中抓取和镊式抓取。以被抓取物体的尺寸为输入量,抓取方式作为输出量,提出了一种基于模糊逻辑的灵巧手抓取控制算法,并对这种算法进行了推导。在实际的机器人灵巧手遥操作系统中的应用表明,这种基于模糊控制的灵巧手抓取方式控制方法是正确有效的,具有使用价值。     

机器人视觉交流中的手势识别仿真

手势识别问题,是人与机器人交互中的关键部分。机器人视觉交流中的手势识别,对动作的准确跟踪是识别的难点,主要因为,人在做动作时,与机器人的反应之间存在较为明显的滞后性,对动作的跟踪很难及时准确,造成对整体的图像跟踪存在滞后性,导致传统的分析手势识别方法无法面向快速变化的群体手势特征,也无法进行准确的识别,提出了一种基于手部肤色特征的CAMSHIFT手势识别算法,通过色度直方图模型划分手部皮肤像素和非皮肤像素,获取手部肤色模型,采用摇动检测方法定位人手,依据手部肤色模型对所获取的手部区域进行分割,得到手部区域的二值图,使用改进的CAMSHIFT算法对手势进行跟踪,通过模式识别的方法对群体人手特征进行识别。实验结果说明,所提方法针对群体中的手势进行准确的识别,识别率高于93%,具有较高的应用价值。     

一种跨平台的机器人网络远程控制系统

介绍了一种具有跨平台特性的机器人网络远程控制系统,该系统实现了通过网络实时传输和执行控制命令,以及机器人现场视频画面的实时采集、编码、传输和播放。系统由本地和远程控制端两部分组成,本地控制端基于Windows系统,而远程控制端采用Java语言实现,可运行在多种操作系统平台上。视频画面的采集、编码和传输采用Java JMF技术和H．263协议实现。     

基于视觉的手势识别技术

近年来计算机已经成为人们日常生活的一部分,人们与计算机的交互也日益成为科研领域的热点。基于视觉的手势识别是实现新一代人机交互所不可缺少的一项关键技术,而手势识别的研究也可促进手语识别的发展,从而消除健全人与聋哑人之间的交流障碍,使他们能获得健全人的正常生活,帮忙他们参加社会的各项活动。文中介绍了手势识别方法的发展、手势识别的技术难点,具体阐述了基于视觉的手势识别系统原理和组成,手势的建模以及在手势识别中常用的技术方法。     

多用途欠驱动手爪的自主抓取研究

对欠驱动手爪自主抓取进行了研究,将其分为自主决策和抓取控制两个过程．首先分析了欠驱动手爪的特点、主要的抓取模式,并借鉴人的抓取经验,采用模糊输入方法,综合考虑抓取任务要求和物体本身的特征属性,利用模糊神经网络良好的分类特性选择合适的抓取模式．在此基础上,完成手指姿势调整,采用基于传感器反馈的控制策略,在被抓物体上形成的合适的力分布以获得稳定抓取,并通过抓取实例验证了抓取决策和控制的正确性,提高了欠驱动手爪抓取的自动化水平．     

基于软体手的机器人遥操作人机交互系统研制

为了提升抓取软体物体、易碎物体的完整性,设计制作了一种基于软体手的机器人遥操作人机交互系统。研制了一种嵌入了弯曲传感器的软体主手,获取人手的弯曲电信号,以此判断人手的弯曲程度,实现对软体从手系统的遥操作。并在远端软体从手中嵌入压力传感器,获取软体从手抓取目标时的表面压力电信号,以此来判断软体手抓取目标时的力度,实现力反馈。软体手人机交互系统能够减小传统刚体机械手抓取目标的限制,可有效抓取软体或易碎目标,实验表明了其有效性。     

机器人灵巧手基关节交叉耦合同步控制

为了提高机器人灵巧手基关节的轨迹跟踪精度,提出了包含同步误差和位置误差反馈项及平滑鲁棒非 线性反馈补偿项的交叉耦合同步控制策略,并建立了手指动力学模型．基于李亚普诺夫稳定性理论证明了所提出的 控制策略能够使同步误差和位置误差均收敛到0,并且保证了系统的渐近稳定性．与传统非同步控制的PD 加摩擦 力补偿算法和轨迹跟踪控制算法进行比较,实验结果验证了所提出控制策略的有效性．