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.     

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.     

基于神经网络的水下灵巧手阻抗控制

水下灵巧手抓取物体时,物体与指尖存在力控制问题,但是由于动力学模型、被抓取物体位置和刚度的不确定性,采用传统阻抗控制方法不具有鲁棒性.文中基于位置型阻抗控制方法,提出采用神经网络对手指动力学模型、物体刚度和物体位置误差进行补偿.对补偿策略进行了详细的推导,并通过仿真实验验证了该方法的补偿效果,结果表明基于神经网络的位置型阻抗控制器具有较强的鲁棒性.     

欠驱动四指灵巧手的设计与研究

传统的全驱动灵巧手独立驱动单元过多,控制复杂,体积和重量过大,造价高昂,限制了其实际应用.欠驱动多指手在保证一定运动灵活性条件下,极大地降低了系统成本,具有驱动单元少、控制器相对简单的特点,体现出更高的实际应用价值.本文提出一种通过腱、滑轮传动的欠驱动多指手的设计方案.给出了多指手的机械结构,以及拇指的独特设计.通过对手指静态构形的分析,讨论了影响多指手运动的关键部件关节弹簧的选取原则和方法.建立了手指的抓取静力学模型.在此基础上,分析了多指手抓取物体时弹射现象的形成.通过计算机仿真和实物实验,验证了能够利用4个电机实现4个手指的抓握、伸展和抓取不同形状的物体,且具有较强的抓取物体的能力.     

欠驱动假手手指抓取力的研究

为了满足欠驱动手进行复杂作业的需要,基于欠驱动原理建立了手指对物体的抓取力模型和基于力的阻抗控制策略.对应于任一手指姿态,抓取力模型可以准确得到基关节抓握力矩和手指各指节抓取力的关系;采用基于力的阻抗控制策略,实现了基关节抓取力控制.实验证明,手指能够稳定地抓取鸡蛋这样比较滑、容易碎、形状复杂且有一定质量,需要稳定和平衡抓取力的物体,其成功率达80%以上.而这是单纯用手指的基关节力控制很难做到的(成功率只有不到20%).手指抓取力模型和阻抗控制策略的建立大大增强了假手进行复杂作业,抓取复杂物体的能力.     

面向带电作业的手臂末端输出力评估方法

为了解决带电作业时手臂末端输出力的准确控制,提出一种基于表面肌电信号(sEMG信号)和支持向量机回归(SVR)实现对手臂末端施力的评估方法.通过手握机械手臂末端的手柄,做往复推拉运动,记录此时手柄处的力传感器的数据F,同时利用3组肌电信号传感器同步采集手臂的肌电信号.将肌电信号提取特征后,与力F组合成样本集合S,在样本集合中随机抽取50%的样本数据作为训练集,分别训练BP神经网络、GRNN神经网络以及SVR神经网络.最后用训练好的神经网络对整个样本集中的力F进行预测,并用均方根误差和相关系数评估模型的预测效果.结果显示,SVR神经网络的预测效果较好,其均方根误差为3.074 0,相关系数为0.951 7.     

机器人多指手的优化抓取力计算

由于机器人灵巧手与物体接触所产生的摩擦力约束为非线性约束,导致实时计算手指抓取力受到了极大的限制。提出了一种计算多指手优化抓取力的通用方法,其关键是利用拉格朗日乘子法,通过自动调节各手指法向接触力的权值系数来获得满足非线性摩擦锥约束的初始抓取力,并结合梯度流的方法对初始抓取力进行优化。对于任意的干扰外力,在满足抓取稳定性的情况下,可快速地计算出各手指的优化抓取力。仿真结果证明了该方法的有效性。     

智能肌电控制假手研究进展

智能肌电假手研究作为康复医疗领域中的重要研究内容,始终是国内外研究的热点.随着机器人技术的进步,假手正往仿人型、灵巧性、直觉控制、智能感知方向发展.智能肌电假手应当具有与人手相近的功能,其不仅能通过运动功能重建辅助残疾人进行日常生活,而且还应通过感知反馈功能重建让残疾人产生人机共融的本体感.本文通过对国内外多年的肌电假手研究成果进行分析比较,从质量、灵巧程度、抓取性能、设计原理等多角度分析了假手的机械结构设计要素;另外,本文还较系统地对基于肌电信号的手势识别研究现状进行概述,介绍了目前基于残肢生物信号识别的多种研究思路,并分析了多种基于不同原理的假手信息感知技术,介绍了利用指尖力触觉传感器实现对假手的自适应控制和用户的感知反馈.最后总结了未来假手的研究发展过程中面临的问题与挑战,提出了肌电假手的未来研究方向.     

面向双侧训练的前臂外骨骼肌肉力-电关系识别模型

为了使前臂外骨骼系统能准确识别健肢运动的肌力水平,并带动患肢进行双侧训练,提出基于表面肌电的肌肉自主收缩力-电关系识别模型.通过4名被试者,实验采集前臂4种抓握力度下的肌电信号和握力值.利用单因素方差分析与多重比较产生的同类子集,提取11个具有显著性差异的肌电时域指标作为特征值.采用Elman神经网络构建力-电关系分类模型和肌力预测模型,并与基于支持向量机和基因表达式编程的预测模型进行性能比较.实验结果表明:Elman模型能够成功识别4种不同握力水平,建模效率高于基因表达式编程模型,肌力预测的泛化性能优于支持向量机模型.开发一个前臂外骨骼,在双侧训练的控制中验证了方法的有效性.     

一种水下灵巧手指端力测量方法的研究

为了实现水下灵巧手对物体安全的抓取和准确确定其在手指上的位置,需开发一种能同时测量出力的大小和位置的传感器,而且该传感器适应水下作业环境.文中采用水压力补偿技术,建立了基于圆筒式测力结构的水下灵巧手末端指节的结构模型.对该结构的测力原理进行理论分析,验证该结构的合理性并推导出测量原理方程.对末端指节进行标定实验,计算出标定矩阵.采用ATMEGA微控制器建立测量系统,在陆上和浅水环境中对该指节的力感知能力进行测试,结果显示在水下和陆上的测量结果一致,且测试精度满足目前水下灵巧手研究的要求.     

基于指尖位置的人手与HIT/DLR灵巧手运动映射

分别建立人手和HIT/DLR机器人灵巧手的几何模型,并分析两者之间的结构差异及其产生的运动映射问题.通过数据手套测得人手关节角度,利用人手模型和人手运动学关系计算得到人手指尖位置,通过改进的指尖位置的映射方法,将人手的运动映射到机器人灵巧手上,解决了人手运动空间和灵巧手空间不一致的问题.仿真试验结果表明该映射方法是有效和直观的,能满足对HIT/DLR机器人灵巧手遥操作的需要.     

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.     

人手到灵巧手指尖运动映射的实现

在人手到灵巧手的运动映射方面，人手和灵巧手在运动学上的异构现象造成了二者之 间运动映射的困难。本文研究灵巧手的抓持规划，通过主从操作来实现。提出了一种基 于虚拟手指的直角空间指尖运动映射方法实现人手到灵巧手的运动映射，以数据手套为人机 接口，测量手指的关节角度，建立手的运动学模型，根据运动学模型计算出指尖运动轨迹， 完成指尖在抓取过程中的运动学分析，记录指尖在直角坐标空间的运动轨迹，实现了人手和 灵巧手的三维运动仿真，完成了三维工作空间的可视化。在虚拟环境下，运动仿真验证了映 射算法，证明了其有效性。     

YWZ灵巧手运动学分析和交互式仿真

对一种多自由度的灵巧机械手进行了运动学分析以及交互式的运动学仿真。首先介绍了YWZ灵巧机械手的机械结构和自由度,然后通过D-H方法得出YWZ灵巧机械手的运动学方程,最后提出一种交互式的运动学仿真方法对YWZ灵巧机械手进行运动学仿真。仿真结果表明：交互式的灵巧机械手运动学仿真能在仿真过程中实时调整虚拟灵巧手各个关节的旋转方向、角度,优化抓取动作,不必反复设置运动学参数,提高了运动学仿真的效率,有利于灵巧手机械结构的设计和控制方案的改进,为灵巧手的研制和实际控制提供理论依据。     

基于人手指力学特性的虚拟手接触力生成

为了增强虚拟手交互的真实性和沉浸感,提出了一种考虑人手指力学特性的虚拟手接触力生成方法.通过分析虚拟环境中几种重要的接触力生成算法,结合人手的感知特性,构建了人手指接触力测量平台,研究了手指接触力和接触面积之间的关系,提炼出以接触面积为变量的指尖接触力的力学模型.仿生手的生理组织构造,分层建立虚拟手指的几何模型和运动模型,提出了虚拟手指接触面积的求解算法.实验结果表明,采用该虚拟手交互接触力生成算法,当虚拟手指触摸虚拟物体时,用户可感受到逼真的接触力觉.     

HIT anthropomorphic robotic hand and finger motion control

Researchonanthropomorphichandsisoneofthemostactiveareasinrobotics.Ingeneral,thesehandsaredividedintotwocategories:oneconsistsofmulti sensor,multi degreeoffreedomandmulti fingereddex teroushands,suchasNASAHandandDLRHand[1～3].Thesekindsofhands,withhighinte…     

Mechanical Design and Drive Control of a Novel Dexterous Hand for On-Orbit Servicing

In order to meet the requirements of on-orbit servicing outside the cabin, a flexible, dexterous hand with easy grasping ability and strong loading capacity is designed. The dexterous hand is comprised of three fingers. Each finger is driven by a set of four linkages. Furthermore, two fingers have a set of axial rotational degrees of freedom. In order to achieve the position control and keep griping stability, the dexterous hand adopts a mechanism of hybrid force/position control. In the end, experimental results demonstrates that the on-orbit servicing dexterous hand has great adaptability and operational capability.     

Design and modeling for a kind of humanoid dexterous hand with elastic palm

With dexterous hands, robots can improve the work scope and work ability significantly. As palms of the existing multi-hand robots are made of steel plates that have small contact area, the robots cannot grab firmly. In this study, a new five-fingered dexterous robot hand is developed. Having flexible palm with 17 degree of freedoms （ DOFs）, the hand can grasp more stably and firm- ly. First, the forward kinematics and inverse kinematics of the fingers and the hand are calculated. Then, the connection between the force exerting on the end effectors and the torque exerting on the joint is set up, laying the foundation for the following control. Finally, through the analysis and sim- ulation of the position, velocity and acceleration, the trajectory planning has a better performance.     

Design and control of integrated pneumatic dexterous robot finger

Based on flexible pneumatic actuator (FPA), bending joint and side-sway joint, a new kind of pneumatic dexterous robot finger was developed. The finger is equipped with one five-component force sensor and four contactless magnetic rotary encoders. Mechanical parts and FPAs are integrated, which reduces the overall size of the finger. Driven by FPA directly, the joint output torque is more accurate and the friction and vibration can be effectively reduced. An improved adaptive genetic algorithm (IAGA) was adopted to solve the inverse kinematics problem of the redundant finger. The statics of the finger was analyzed and the relation between fingertip force and joint torque was built. Finally, the finger force/position control principle was introduced. Tracking experiments of fingertip force/position were carried out. The experimental results show that the fingertip position tracking error is within ±1 mm and the fingertip force tracking error is within ±0.4 N. It is also concluded from the theoretical and experimental results that the finger can be controlled and it has a good application prospect.