基于信息物理融合的骨折复位机器人系统构建

针对骨折治疗中传统复位方法（手法复位、牵引复位、手术复位）存在的二次损伤、肌能失调、患肢僵硬、破坏血运及术后矫正动态性能差等问题,提出了一种人-机-物融合的信息物理系统（CPHS）用于指导机器人的复位动作。首先,从CPHS的数字孪生、信息感知、系统集成、手术流程、模拟复位等方面论证了并联机器人信息物理系统的构成,将机器人的高定位精度及可重复性与微创方法有效结合,从而指导医生完成仿真规划及术中监控等一系列操作;其次,根据临床骨折复位过程,在机器人操作下对5组不同骨折姿态的模拟骨折病例进行了复位实验;最后,计算出每组实验复位后的移位残余及角度误差,并与传统复位方法的相应数据进行对比。实验结果表明,CPHS骨折复位机器人相较于传统复位方法,在骨折复位过程和患者术后康复上均有着明显的优势。     

下肢康复机器人的研究进展与临床应用

社会老龄化进程中,由于疾病或事故导致下肢受损的患者越来越多,患者的运动能力康复变得尤为重要.相对于传统的物理康复治疗方法,利用下肢康复机器人进行运功功能康复训练可以准确评估、大幅改善康复效果,提高康复效率,节约医疗康复资源.作为一种涉及康复医学、机械学、控制学、机器人学、计算机学及人工智能等诸多学科的智能仿生机电设备,下肢康复机器人按照患者的康复作业姿态主要分为坐卧式下肢康复机器人和站立式下肢康复机器人.其中坐卧式下肢康复机器人可以分为脚踏板式和外骨骼式机器人,站立式下肢康复机器人分为悬挂减重式和独立可穿戴式机器人.本文调研了国际上应用较为广泛的几类下肢康复机器人的代表性产品,详细分析了下肢康复机器人的主被动自由度、驱动方式、传动关节、感知技术、运动控制策略和训练模式等关键技术,并对各类机器人典型临床测试案例进行了比较和探讨,对下肢康复机器人未来的技术发展做出展望.     

任意初态下的工业机器人迭代学习控制

对迭代初值为任意值的工业机器人轨迹跟踪控制系统,提出了一种基于滑模面的非线性迭代学习控制算法,使机器人轨迹能快速、精确跟踪上期望轨迹。基于有限时间收敛原理,构建了关于机器人轨迹跟踪误差的迭代滑模面,在滑模面内,机器人轨迹跟踪误差在预定时间内收敛到零。设计了基于滑模面的迭代学习控制算法,理论证明了随着迭代次数的增加,处于任意初态的轨迹将一致收敛到滑模面内,解决了迭代学习中的任意初值问题。数值仿真验证了该算法的有效性和抗干扰能力。     

一种六足仿生巡检机器人的设计与实现

六足仿生机器人因其灵活度好、可靠性高、适应性强等特点而得到广泛应用;针对六足仿生巡检机器人,从结构设计、步态规划、系统仿真和实物构建等方面,探索一般意义上系统设计和实现方法;首先设计了六足仿生机器人的多关节机械结构,并给出了此类系统的量化建模方法;然后采用了重心随动的三角步态规划方法,对系统稳定性和典型步态规划进行了量化分析;在此基础上基于标准D-H参数法建立了机器人的运动学模型,并且通过仿真实现了六足机器人向前纵向行走和向右横向行走的直线平稳运动;最后通过六足仿生巡检机器人实物测试,验证了所设计的结构和步态规划方法的可行性和有效性。     

智能农业除草机器人研究现状与趋势分析

智能农业除草机器人融合了环境分析、路径导航、视觉识别和运动控制等多种技术,是应用于精准农业中除草作业的智能机器人系统,作为农业机械化研究的热点备受国内外学者关注;对除草机器人的国内外研究现状进行了梳理,进一步分析了除草机器人的特点与优势;总结了除草机器人系统控制、移动导航和机器视觉等关键技术的研究进展,指出关键技术的发展前景与空间;结合除草机器人的技术研究特点与市场环境分析了其未来发展趋势;针对目前除草机器人存在的问题提出解决思路与研究方法,为除草机器人智能化、自动化和集成化发展研究提供理论参考.     

基于粒子滤波的欠驱动移动机器人多目标点跟踪控制

针对欠驱动移动机器人的多目标点跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波的高精度跟踪控制方法;具体地,在考虑移动机器人采样噪声的情况下,首先利用粒子滤波对移动机器人的位置信息进行处理,得到精准可靠的移动机器人状态信息;在此基础上,根据欠驱动移动机器人的运动学模型以及目标点的分布状况,设计基于反馈控制的多目标点跟踪控制方法;相对于传统的欠驱动移动机器人目标点跟踪控制算法,改进了该控制方法中增益参数的约束条件,有效避免了移动机器人在接近目标点时产生的奇异现象,有效提高了移动机器人对目标点的跟踪精度;此外,分析了该目标点跟踪控制系统的稳定性,并通过数值仿真验证了所提方法的可行性与有效性.     

基于ANSYS的工业机器人PMSM转矩波动抑制技术

针对当前PMSM控制技术在抑制PMSM转矩波动的过程中,容易受到磁链波动的影响,导致输出绕组电流范围较小,PMSM转矩波动抑制效果差的问题,提出了基于ANSYS的工业机器人PMSM转矩波动抑制技术;通过分析工业机器人机械臂模态结构和静力模型,设计封闭曲柄差动轮系的摆线针轮减速器的传动装置,利用腕部驱动结构,实现工业机器人转动和直线升降运动;分析PMSM转矩波动惯量及力矩,根据PMSM工作流程,为PMSM提供稳定的交流电流;通过构建PMSM数学模型,运用ANSYS有限元分析软件中宏命令,确定磁链矢量方向及定子同步旋转坐标系,对PMSM电机电磁转矩、磁链和转动力矩进行计算,结合转矩方程抑制波动,通过引入负载角改善电机运行性能,实现PMSM转矩波动抑制;实验结果表明,基于ANSYS的工业机器人PMSM转矩波动抑制技术抑制后最高输出绕组电流为24 A,最低为-22 A,与理想输出结果一致,能够有效增大输出绕组电流范围,具有较好的PMSM转矩波动抑制效果.     

Soft Robotics: Morphology and Morphology-inspired Motion Strategy

Robotics has aroused huge attention since the 1950s. Irrespective of the uniqueness that industrial applications exhibit, conventional rigid robots have displayed noticeable limitations, particularly in safe cooperation as well as with environmental adaption. Accordingly, scientists have shifted their focus on soft robotics to apply this type of robots more effectively in unstructured environments. For decades, they have been committed to exploring sub-fields of soft robotics (e.g., cutting-edge techniques in design and fabrication, accurate modeling, as well as advanced control algorithms). Although scientists have made many different efforts, they share the common goal of enhancing applicability. The presented paper aims to brief the progress of soft robotic research for readers interested in this field, and clarify how an appropriate control algorithm can be produced for soft robots with specific morphologies. This paper, instead of enumerating existing modeling or control methods of a certain soft robot prototype, interprets for the relationship between morphology and morphology-dependent motion strategy, attempts to delve into the common issues in a particular class of soft robots, and elucidates a generic solution to enhance their performance.      

面向数字舞台表演的海龟机器人系统研制

针对所创作的机器人戏剧剧本,研制一套用于数字舞台表演的大型海龟机器人系统.该机器人由机械系统和控制系统组成,机械部分由4条3DOF模块化轻型腿、一套具有连续曲率的柔性脖子、龟壳开合装置和碳纤维框架组成,所有电机、电路板等机电部件安装于躯干中,通过同步带将电机的运动传递到外端,降低了悬臂部分的尺寸和质量,减轻了电机的负载.系统的控制部分由上位机及嵌入式控制器组成,分别提供顶层的人机交互和底层的关节实时控制功能.采用重心自调整的方法规划运动步态,确保多足运动的稳定性.经大量实验,研制、开发了样机,完成了机器人戏剧的公演,所研制的机器人可以完美地演绎戏剧角色,外形美观,惹人喜爱,表演效果极佳.     

基于复合协方差函数的多任务模仿学习算法的研究与实现

针对多任务下机器人模仿学习控制策略的获取问题,构建复合协方差函数,采用高斯过程回归方法对示教机器人的示教行为样本点建立高斯过程回归模型,并对其中的超参数进行优化,从而得出模仿学习控制策略,模仿机器人应用控制策略完成模仿任务。以Braitenberg车为仿真实验研究对象,对其趋光、避障多任务的模仿学习进行研究。仿真实验研究结果表明：与基于单一协方差函数的模仿学习算法相比,基于复合协方差函数的模仿学习算法不仅能够实现单任务环境下的机器人模仿学习,而且能够实现多任务环境下的机器人模仿学习,且精度更高。任务环境改变实验研究结果表明该方法有很好的适应性。