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。     

基于被动柔顺的机器人抛磨力/位混合控制方法

为了实现抛磨系统机器人末端的位置控制和接触力控制,提出一种基于被动柔顺装置的机器人抛磨系统力/位混合控制策略.在机器人末端安装一个柔顺装置实现对工具末端力控制和位置控制的解耦.柔顺装置一端安装于机器人末端,另一端连接抛磨工具.机器人控制器控制机器人末端位姿,间接对工具末端位姿进行控制和补偿,柔顺装置控制器直接控制工具与工件的接触力.经过建模分析,采用非线性PD(比例-微分)控制提高了柔顺装置的动态调节性能.仿真结果证明该方法可以对目标轨迹进行跟踪与补偿,并实现期望力的快速调节.非线性PD控制将柔顺装置受干扰后恢复稳定的调节时间由220 ms提高到60 ms.实验进一步验证了仿真结果,并通过对航空叶片进行打磨与抛光获得了良好的表面质量.结果表明提出的控制方法是切实可行的.     

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.     

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.     

上肢康复机器人实时安全控制

针对上肢辅助康复机器人临床使用中的安全性和平稳性问题,提出基于模糊逻辑的实时在线安全监测控制方法.机器人对患肢进行康复训练时,患肢状态对控制效果会产生影响;通过设计智能安全监控模糊控制器(SSFC)改善系统运动平稳性以及突发情况下的安全性.首先提取相关运动特征评估受训患肢状态稳定情况,安全监控模糊控制器智能实现正常扰动情况下的控制期望力调节以及突发情况下的紧急响应.其次通过基于位置的阻抗控制策略实现患肢与机器人末端的柔顺性.实验结果验证了该控制方法能够有效地实现康复机器人的安全性和平稳性.     

液压驱动单元基于力的阻抗控制方法控制参数灵敏度分析

液压驱动型高性能足式仿生机器人具有很好的适应能力,为尽可能地避免其足地接触过程中的冲击和碰撞,足式机器人的关节应具有一定的柔顺性,而基于力的阻抗控制是一种在液压驱动型高性能足式仿生机器人腿部关节中常用的主动柔顺控制方法.针对驱动足式机器人关节运动的液压驱动单元(HDU),研究基于力的阻抗控制方法在HDU上的应用,推导其状态空间表达,并在HDU性能测试平台上对阻抗控制效果进行实验验证.针对影响阻抗控制效果的4个主要控制参数,对比分析不同灵敏度分析方法的优劣势,最终确定使用相对简单求解过程的一阶矩阵灵敏度分析方法,对4个参数在4种不同工况下进行动态灵敏度分析以及定量灵敏度分析,并进行实验验证.所得基于力的阻抗控制参数灵敏度分析结论可作为不同工况下控制参数优化的理论参考和实验基础.     

基于时间序列分析的可穿戴助力机器人传感器信号预测的研究

下肢可穿戴助力机器人是一种自主控制的机器人.它要求各个关节的电机根据感知系统获取的力信息和位置信息做出快速反应.为了提高下肢可穿戴助力机器人的动态响应频率,本文提出了一种新颖的基于时间序列分析的感知系统信号在线预测算法,该算法在保证系统实时性的前提下,提高了感知系统的动态响应频率.在文章的最后,对信号预测算法进行了相应的实验,实验结果表明了该算法的准确性和有效性.     

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。     

主从遥操作下双臂机器人的阻抗控制策略研究

在遥操作机器人系统中,从端机器人不仅需准确地跟随主端设备的运动,还需与外界环境保持合适接触力,以避免因接触力过大对机器人和环境造成破坏.由于遥操作机器人系统中主从端设备是分离的,要实现遥操作下柔顺接触是极具挑战的.为了提高遥操作机器人系统任务执行的安全性,本文结合运动映射提出一种主从遥操作下阻抗控制策略.首先,通过提出主从端运动映射策略,将主从端设备联系起来,并获得从端机器人运动的目标位姿.接着,为了实现机器人末端执行器与环境的柔顺接触,提出阻抗控制策略,建立机器人与外界环境之间的位置和接触力的动态响应关系.同时,引入虚拟排斥力,让从端机器人的双臂在可行的空间中运动,从而提高了机器人操作的柔顺性和安全性.设计了机器人拖拽和白板擦拭两个实验来验证方法有效性.实验结果表明,所提出方法可实现机器人在具有接触的任务中的柔顺操作,可提高操作的安全性.     

基于阻抗模型的骨科康复辅助护理机器人控制系统

针对当前肢体障碍患者后期康复治疗存在的训练过程繁琐以及训练效率低的问题，设计出一款患者主动康复训练的下肢康复机器人。本设计基于位置的阻抗控制，为提高控制精度故采用PSO算法对系统进行优化，在考虑到患者的实际使用情况下，加入了基于患者病情的模糊自适应控制器以达到柔顺控制的目的。仿真结果表明，经过优化后的阻抗控制的稳定性和精度大大提高；实验结果表明，本设计实现了康复训练系统的柔顺控制，实验效果良好，因此，能够在保证安全性的基础上帮助患者主动进行康复训练。     

四足机器人节律柔顺行走控制

针对节律运动突变碰撞力大和柔顺性低的问题,改进基于Hopf振荡器的中枢模式发生器模型,提出一种节律柔顺行走控制方法。分析Hopf振荡器输出信号与关节运动之间的关系,整合膝关节变量,改变神经元之间的作用关系,实现对称步态和非对称步态行走;分析节律运动碰撞力突变对四足机器人行走产生的负面影响,提出基于碰撞力大小和四足机器人身体姿态的柔顺性评估方法;通过连续调整碰撞阶段大腿的摆动幅度,增大摆动周期,减小碰撞阶段的关节运动速度,形成机器人本体与地面之间的缓冲,实现节律柔顺行走。四足机器人慢走步态和对角小跑步态仿真实验验证了该控制方法的有效性。     

一种适用于胶囊机器人的肠道几何参数感知方法

胶囊机器人被认为是实现肠道疾病微创诊查最具前景的器件,肠道的几何参数（即半径和厚度）感知对于机器人在未知的肠道环境中实现主动运动具有重要意义,然而现阶段胶囊机器人均不具备这一感知功能;为此提出一种基于扩张机构和薄膜压力传感器的肠道几何参数感知方法;通过在扩张机构末端安装薄膜压力传感器,测量不同扩张半径下肠道的收缩压力,并基于压力值和以本构方程为核心构建的感知模型,实现对肠道初始半径及厚度的感知;搭建实验平台对该感知方法测试发现：针对五段具有不同几何参数的离体猪肠道,可在15s内完成对肠道几何参数感知,对于初始厚度的感知误差范围为[0.084 mm, 0.239 mm],初始半径的感知误差范围为[0.186 mm, 0.339 mm]。     

工业机器人主动安全控制技术研究现状与展望

在目前工业生产中,机器人越来越多地取代了人工作业,伴随生产效率提高而带来的是频繁发生的操作员安全事故.为解决此类问题,企业往往采用被动安全方式来保障操作人员的安全,但该类方式欠缺灵活性和安全实时性.因此,机器人主动安全问题的研究对提升操作人员安全性、从而促进制造业的发展具有重要的现实意义.本论文对工业机器人主动安全控制技术进行介绍,从工业机器人交互感知、柔顺控制及轨迹规划三方面对机器人主动安全控制技术研究现状进行综述,并对工业机器人主动安全的研究进行展望.     

高性能液压驱动四足机器人SCalf的设计与实现

详细阐述了液压驱动的四足仿生机器人SCalf的结构组成、机载动力系统、液压驱动器和实时控制系统.利用基于姿态解耦的运动控制方法,实现了机器人的平稳、快速运动.开发了基于足底接触力的腿部柔顺控制方法,提高了机器人对复杂地形的适应能力.在实际运行实验中,验证了SCalf机器人在非平整路面、易打滑路面、上下坡及上楼梯状况下的运动能力,以及受到侧向冲击时的抗扰动能力和自主平衡能力,证明了SCalf四足机器人能够满足较为复杂地面环境下的行走需求.     

基于相对方位的多机器人合作定位算法

研究了在未知环境中,利用扩展卡尔曼滤波方法融合内部传感器信息与机器人之间的相对方位观测量,同时定位队列中每个机器人的问题.通过机器人队列共享相对方位观测量,融合不同平台感知的信息,可有效地提高整个队列的定位精度.分析了该方法与机器人分布和运动的关系及存在的缺陷,针对这一问题,提出了改进措施,从而使该方法的可靠性和实用性得到增强.仿真实验验证了改进方法的有效性.     

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.     

仿人机器人足部姿态实时感知系统

针对复杂环境下仿人机器人稳定控制的要求,设计了基于MEMS惯性传感器的仿人机器人足部姿态实时感知系统.同时,提出了基于惯性传感器和足部力传感器信息的系统累积误差校正方法,用于解决由于噪声、漂移和积分算法而带来的累积误差问题.该系统能够实时精确的输出仿人机器人的足部姿态信息,为仿人机器人的稳定控制提供关键依据.该校正方法能够有效的消除系统的累积误差,提高系统的测量精度.最后在仿人机器人BHR-2上对该系统的可行性和有效性进行了实验验证.     

高压柜操作机器人协调操作感知控制方法

为更加精准地检测或维修高压柜设备，降低在复杂环境下受到的影响，提出基于学习自动机的机器人协调操作感知控制方法。定量描述机械臂柔性连杆形变，依照拉格朗日定理推导机器人操作系统动力学规律与振动方程；使用导纳理论计算机器臂作用力与预期速率的关系，得到协调操作约束条件；将协调操作感知控制转换成二次型问题，利用学习自动机方法控制运动行为，保证机器人在规定时间内完成变电站高压柜分合闸和更换断路器等工作的协调操作感知控制。仿真结果表明，所提方法协调操作感知控制精度高、效率快，提高了机器人运动的柔顺性与同步性。     

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.     

基于改进人工势场法的多机器人编队避障

为解决多机器人系统在编队过程中的避障以及成员之间避碰问题,提出了基于改进人工势场(IAPF)的避障以及基于一致性的编队控制方法。为分析机器人的运动学,建立了数学模型,构造了运动态势感知图(MSAM),使机器人能够更好地感知周围环境信息以做出最佳决策;为解决人工势场法中的局部最小值与目标不可达(GNRON)问题,建立了旋转势场;为避免机器人之间的碰撞,设定了排斥势函数与机器人优先级模型。使用基于一致性的编队原理,设计稳定的拓扑结构,对多机器人进行编队控制。为证明所提算法的有效性,设计了一系列的仿真实验,最终证得该方法可有效解决多机器人系统在编队过程中的避障以及避碰问题。