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1.
针对现阶段基于脑机接口(brain-computer interface,BCI)的康复机器人存在多目标分类时间长、识别准确率仍有待提升的问题,设计了一种由脑电信号控制的上肢康复机器人,对脑电信号中的稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked po-tential,SSVEP)分类,进而判断出受试意图并输出相应动作指令.基于MATLAB的Psychtoolbox工具箱设计了包含5个刺激矩形的频闪界面作为视觉刺激器,刺激大脑生成SSVEP信号,对应上肢康复机器人的5个控制指令.运用多导联同步指数(multivariate synchronization index,MSI)算法对采集到的信号进行分类并输出控制指令,机器人在接收指令后执行特定动作.实验得到的机器人动作正确率最佳为98.33%,平均信息传输速率为23.11 bit/min.结果表明:SSVEP信号控制的上肢康复机器人在辅助治疗的方面具有良好的应用前景,可以有效提高肢体偏瘫患者的康复效果.  相似文献   
2.
针对空间复杂曲面难以利用机器人示教方式来实现机器人的路径规划,利用UG加工后置处理的G代码没有体现机器人的空间姿态,人工调整较为烦琐等问题,该文提出一种新算法对UG前置处理的刀位文件进行计算来实现机器人的空间姿态控制,求得对应机器人的末端位姿,经逆运算后以最短路程为优化目标转换为机器人各关节角的变量值,后经Matlab仿真验算,验证了该方法的可行性  相似文献   
3.
由于建筑物或地形遮挡等因素,分布式地面战术移动点对点Ad-Hoc作战单元节点脱网时有发生,造成网络分裂,作战任务不能很好地遂行.为此,提出采用拓扑机器人来监视网络拓扑,拓扑机器人节点周期性发送拓扑探测消息收集网络拓扑状态,计算网络节点重要性,调整重要度最小的拓扑机器人节点,优化和重构当前拓扑,提高抗毁性.结合数值计算与网络仿真,验证拓扑机器人带来的网络抗毁性的提升.结果表明采取拓扑机器人来优化拓扑,可以有效地提高网络的抗毁性.  相似文献   
4.
为提升变电站巡检机器人的导航避障能力,将深度学习技术应用于变电站场景识别中,提出了一种基于深度卷积神经网络的避障方法.该方法联合图像分类和语义分割两个分支来共同辅助机器人导航避障,分类分支通过获取图像全局信息,保证机器人正确行驶方向;而语义分割支路则根据图像局部信息以及机器人前方目标类别,指导机器人准确避障.实验结果表明,避障方法可以高效地对图像进行分类和分割,同时,在实际变电站环境中,该方法也能为巡检机器人提供有效的避障信息,实现实时自主避障.  相似文献   
5.
探讨人与"智能"机器人系统进行交互过程中机器人行为方式对人类主观感知的影响。通过利用自动化抽屉的2个自变量:"表现力"与"主动性",研究20位测试对象与一组自动化抽屉进行交互并合作完成装配任务的过程。结果表明,有"表现力"的自动化设备能展现出机器的参与感,使用户表达出对交互感兴趣;而机器人的"主动性"可能会对用户的地位感知产生下降的负面影响,相应的机器人的"表现力"却对此没有太大的影响。在设计与人类协作的具有一定社交功能的机器人时,应该建立注重机器人的"表现力"、警惕"主动性"的设计原则。  相似文献   
6.
针对正交关节连接的蛇形机器人,文中提出了一种新的基于旋量与包络理论的螺旋攀爬运动研究方法.首先应用旋量理论对蛇形机器人进行运动学建模与求解,以降低传统D-H参数法建模的复杂性;然后基于包络思想分析蛇形机器人在攀爬运动过程中与圆柱杆的接触关系,提出了二值图像表示法来揭示机器人与圆柱杆的包络状态;最后基于弹性包络的分析结果,求得蛇形机器人的螺旋攀爬力,进而提出以安全攀爬力和攀爬系数为优化目标的控制参数优化模型.仿真结果表明,攀爬力与弹性包络状态间具有一致性,从而验证了文中提出的优化模型的正确性.  相似文献   
7.
为提高高压输电线路移动作业机器人作业过程的自动化程度及作业效率,在电磁传感器定位作业区的基础上,提出了一种基于BP网络和视觉伺服相结合的移动作业机器人机械手双闭环自主定位控制方法,并设计了双闭环定位控制系统,其中一个闭环采用BP网络求解机械手的逆运动学实现机械手的粗定位,另一个闭环通过视觉伺服获取特征参数实现机械手的精定位,通过粗定位和精定位相结合的方式实现作业机械手与作业对象的自主精准定位与对接控制.仿真实验将作业机械手与螺栓螺母的对准运动控制过程分解为X,Y,Z 3个方向的定位控制,通过控制算法的调节,3个方向的误差以较快的速度和较高的精度收敛到理想值,并且算法对于不同线路参数结构的引流板具有较强的适应性,满足了特种作业机器人控制实时性、稳定性及对于不同线路结构的自适应性的设计要求.通过引流板螺栓紧固现场作业试验验证了本文所提出方法的有效性和工程实用性.   相似文献   
8.
针对系统标定和雅可比在线求解难问题,引入非线性状态反馈,研究一种基于自抗扰控制器(ADRC)的机器人视觉伺服控制算法.利用无模型理论和非线性自抗扰技术建立机器人“视觉-运动”空间映射,进而设计不依赖雅可比建模的视觉反馈控制器,其中采用跟踪微分器(TD)跟踪视觉空间期望特征;利用扩展状态观测器(ESO)实现未建模雅可比反馈补偿;最后利用非线性状态误差反馈(NLSEF)规则得出机器人运动空间控制量.本文构建的视觉伺服控制方案面向未知系统标定和目标深度信息的机器人任务操作.手眼标定六自由度无标定机器人抓取定位的实验表明,视觉空间特征轨迹平滑稳定在相机视场中,笛卡尔空间机器人末端运动平稳,无震荡回退,抓取定位精度高.  相似文献   
9.
在超高层建筑建造过程中,常用测量机器人监测中间楼层的监测点的变形。削弱建筑晃动影响对于监测结果的稳定性至关重要。为此,首先提出一种利用楼顶卫星接收机测量建筑晃动情况,通过内插得到中间楼层瞬时晃动影响的方法,并通过实验验证该方法的有效性。在此基础上,利用该方法对多期监测数据进行处理,结果表明该方法可获得更加稳定的监测结果。将处理结果与有限元分析的结果进行比较,结果表明使用该方法后监测结果与有限元分析的结果吻合度较高。  相似文献   
10.
目前下肢外骨骼机器人存在的运动控制算法追踪人体髋关节和膝关节期望轨迹时存在误差,从而导致人机系统随动性能差。因此,本文提出迭代学习控制算法追踪人体髋关节和膝关节期望轨迹。首先,结合人体下肢结构分析,建立下肢外骨骼机器人动力学模型;其次,基于迭代学习控制算法建立下肢外骨骼机器人随动控制模型;最后,利用Matlab软件设计指数变增益闭环D型运动控制系统,分析收敛速度与谱半径的关系,追踪得到人体下肢髋关节和膝关节期望轨迹。仿真结果表明该算法能够有效提高下肢外骨骼机器人步态轨迹跟踪精度,提升人机系统随动性能。  相似文献   
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