并联踝康复机器人的系统搭建与运动控制策略

针对踝功能障碍患者,研制2-UPS/RRR并联踝康复机器人,协助患者进行踝关节背伸/趾屈、内翻/外翻及内收/外展运动康复训练。踝康复机器人系统包含机器人机械本体、驱动电机、编码器和力/矩传感器、上位机和下位机的软硬件等,具有踝关节力/位置信息检测与主/被动康复训练功能。通过建立踝康复机器人的运动学模型,计算电机驱动速度与机器人动平台角速度的映射关系,并根据患者踝关节肌力等级与训练需要,规划康复训练的运动轨迹,进行踝关节被动康复训练。基于力/矩传感器的信息检测,对患者踝关节进行运动意图识别,实现由运动意图驱动的机器人控制即主动康复训练。最后,针对踝关节的3种典型运动方式,遴选健康的受试者分别进行主/被动康复训练实验。研究结果表明:研制的并联踝康复机器人具有完善的康复训练策略和良好的运动稳定性。     

机器人力控制的稳定性研究

讨论了机器人力控制系统中机器人本体动力学模型的建立方案，分析了两类力控制系统的稳定性，即柔性机器人力控制系统和刚性机器人力控制系统；并论述了机器人、传感器和环境（工件）动特性对力控制系统的影响     

欠驱动式外骨骼手指康复机器人的设计和仿真

本文提出一种新的基于脑电信号控制的外骨骼手指康复机器人系统,该系统主要由外骨骼手指康复机器人、脑电信号系统(EEG)、肌电信号系统(EMG)、人机交互系统、电机控制单元、相关传感器和工作站组成.患者通过外界的视觉刺激产生脑电信号,工作站经过对这些信号采集和处理后传递给电机控制单元控制,并驱动电机实现穿戴在患者手上的外骨骼手指机器人运动,辅助其完成康复训练.该机器人主要采用欠驱动的方式,由安装在手背处的电机带动同步齿形带传动机构实现机器的三个关节的弯曲和伸展运动.文章主要利用UG软件对手指机器人进行设计和ADAMS软件进行运动仿真.根据机器人运动轨迹和机器人末端的运动参数曲线可以看出该手指机器人具有运动平稳,不存在运动死点等特点,且机器人能满足人体手指的运动要求,符合人体工学的设计特点,仿真实验证明能够辅助患者进行重复性康复训练.     

机器人力控制的稳定性研究

讨论了机器人力控制系统中机器人本体动力学模型的建立方案，分析了两类力控制系统的性，即柔性机器人力控制系统和刚性机器人力控制系统；并论述了机器人、传感器和环境（工件）动特性对力摈制系统的影响。     

一种机器人多维光纤光栅力传感器

为实现机器人腕部等结构的多维力传感测量,提出了一种多维光纤光栅力传感器,其弹性体结构主要由2个圆环及4个弓形梁构成,并将光纤光栅分别贴于弓形梁上以实现多维传感.同时,对传感器的理论计算模型及传感原理进行推导,采用有限元分析软件对其弹性体进行力学仿真分析.为进一步分析传感器的基本特性,搭建实验平台并进行了传感器的标定实验.结果表明:所提传感器能准确、有效地完成多维力传感测量,在压力载荷作用下具有良好的线性、重复性和一致性,且灵敏度较高、稳定性较好、抗干扰能力强,能够在恶劣环境下使用.     

助行康复机器人助力行走控制研究

针对一种助行康复机器人助力行走训练策略,进行了机器人助力控制研究.考虑使用者差异及机器人系统误差等干扰,建立了人机系统动力学模型及机器人助力控制模型.通过分析系统特性设计了前馈-反馈复合控制器,为解决扰动力导致的移动单元转弯及推力突变问题,设计了模糊制器调整期望推力实现人机系统协调运动,利用Matlab软件对助力行走过程进行了控制仿真分析.研究结果表明:助力控制系统能够抑制干扰的影响,对人体提供期望推力,满足使用者对助力行走训练安全性和稳定性的要求.     

基于多层径向基神经网络的机器人手爪腕力测量

机器人手爪腕部所受的力的量化对于机器人的安全操作是非常重要的.为了获取手指上力传感器的输出变化,首先对机器人进行标定实验,得到了机器人在行走和操作工件时腕部所受的多维力的信息.分析了利用经典的BP网络、RBF网络方法对机器人手爪腕力测量的缺陷,设计了一种新的神经网络.3R神经网络,对机器人手爪的8个指力传感器数据进行数据融合.结果显示,该方法能大大提高手爪腕部所受的力的估测精度,从而为机器人的安全操作提供了决策依据.     

机器人力控制系统仿真分析

本文对由Movemaster-EX机器人和HUST-FS6腕力传感器组成的力控制系统进行了分析,讨论了接触物体和腕力传感器刚度、力反馈矩阵、库仑摩擦以及间隙非线性对整个力控制系统稳定性的影响;引入力的微分反馈有助于增强力控系统的稳定性,用单关节机器人模型进行了仿真研究.结果表明,接触物体综合刚度、力反馈矩阵、库仑摩擦和间隙非线性对力控系统影响很大;引入力微分反馈能改善系统性能.     

基于弹性体模态振型分析的六维力传感器滤波器设计方案

六维力传感器可以测量空间内各个方向力和力矩的信息量,在机器人反馈控制中具有极其重要的作用。由于机械结构和外部干扰的限制,传感器输出的电信号含有很多高频杂质信号。通过传感器模态振型分析和以传感器幅频特性的验证方法而确定低通滤波器的频带选取方案,并研究和设计出相应的低通滤波器,以滤除不需要的杂质信号和高频信号,可以使传感器输出更加精确、稳定。     

无速度传感器永磁同步电机预测电流控制策略

针对传统控制中电流环采用PI调节器存在的延时,基于永磁同步电机数学模型推导无差拍预测电流控制模型,利用预测电流控制提高系统暂、稳态性能.在此基础上,针对预测电流控制对于电机参数变化高敏感性的特点以及机械传感器测速成本高、精度低的问题,引入鲁棒因子,并利用波波夫稳定理论推导了控制系统模型参考自适应转速估算模型,设计了无速度传感器永磁同步电机预测电流控制系统.搭建控制系统Matlab仿真模型和电机对拖实验平台,仿真与实验结果的一致验证了所采用控制策略的有效性,表明该系统具有较高的转速辨识精度以及良好的动稳态特性.     

不平整地面上双足机器人的步态控制

提出了一种不平地面环境下双足机器人的步行控制算法.该算法由步态规划和传感器反馈控制系统组成.在步态规划中,采用被动倒立摆模型设计双足机器人的质心位置,所生成的步态使机器人能够在平地上更自然有效地稳定行走.在线反馈控制系统用于处理地面环境的凹凸不平以及来自外界的未知扰动,可分为上身姿态控制、期望ZMP控制以及非线性落地控制3个部分.这3种控制分别针对不同的控制目标,并根据步行过程的具体阶段在线修正预先规划好的步态,维持双足机器人的步行稳定性.它们在结构上相互耦合,从而实现加速在线反馈控制系统的收敛速度、克服机器人柔性对控制作用的负面影响等效果.双足机器人在凹凸地面的步行实验验证了所提出步行控制算法的有效性.     

基于滑觉功能的机器人多指手稳定抓取方法

提出机器人多指手滑觉功能的一种实现方法和基于滑觉功能的机器人多指手力反馈控制方法。机器人多指手的滑觉功能是通过检测力觉传感器输出的变化而实现的,而通过将滑觉判断与力反馈控制相结合,并在力反馈控制系统中引入分级模糊控制的思想则可以使机器人多指手在实现滑觉功能的同时完成对物体的稳定抓取。     

基于表面肌电信号的下肢康复主动训练研究*

由于传统的人工康复手段已经很难满足患者对康复治疗的需求,因此提出一种基于表面肌电信号的下肢康复主动训练模式。通过提取患者下肢肌电信号在时域内的特征量,经BP神经网络辨识患者的运动意图,最后将辨识结果作为驱动下肢康复机器人的信号源,实现对患者的主动康复训练。根据临床试验中患者在主动训练前后各项生命体征数据稳定,以及主动训练后神经功能和运动功能具有显著恢复效果患者数较传统训练模式提升了50%,表明该主动训练模式的可行性和安全性。为今后深入研究主动康复训练奠定了理论和实践基础。     

基于表面肌电信号的下肢康复主动训练

由于传统的人工康复手段已经很难满足患者对康复治疗的需求,因此提出一种基于表面肌电信号的下肢康复主动训练模式。通过提取患者下肢肌电信号在时域内的特征量,经BP神经网络辨识患者的运动意图,最后将辨识结果作为驱动下肢康复机器人的信号源,实现对患者的主动康复训练。根据临床试验中患者在主动训练前后各项生命体征数据稳定,以及主动训练后神经功能和运动功能具有显著恢复效果患者数较传统训练模式提升了50%,表明该主动训练模式的可行性和安全性。为今后深入研究主动康复训练奠定了理论和实践基础。     

基于AVR单片机的清洁机器人控制系统设计

实现了一种基于ATmega128单片机的清洁机器人控制系统,包括硬件设计以及软件算法的实现.控制系统硬件部分传感器包括红外测距传感器,碰撞开关,红外测速传感器等.红外测距传感器、碰撞开关用来感知障碍物,红外测速传感器用来检测驱动轮的速度,电机为驱动轮以及清扫机构提供动力.本文软件部分采用了全覆盖路径规划算法,为环境建立固定坐标系,以沿边行走方式探测环境信息,实现了清洁机器人区域全覆盖行走功能.     

移动式康复训练机器人及下肢康复运动分析

提出了一种融合轮椅助行与康复训练为一体的移动式康复训练机器人的设计,该机器人除可实现坐、卧、站、助行等基本功能外,还兼具下肢康复训练能力.首先对移动式康复训练机器人的结构原理进行了介绍,其次针对机器人坐姿状态下的下肢康复机构进行了运动学建模.针对坐姿状态下下肢训练机构关节空间与训练空间的广义坐标不同,建立了下肢训练机构训练空间与关节空间的映射关系模型.最后基于所设计的下肢训练机构,对其可实现的典型训练模式进行了规划分析,证明了本研究中下肢康复机构设计的有效性.     

基于STC89C52控制系统的校园送餐机器人设计

针对校园安全和学生送餐需求,设计了一种以STC89C52单片机为控制核心的全自动校园送餐机器人。送餐机器人由通过吸盘式直流牵引电磁铁连接的自主行走单元和外卖箱单元组成。控制系统作为送餐机器人的核心,由主控模块、红外传感器模块、超声波避障模块、电机驱动模块、电源模块等部分组成,具有路径识别和自主避障的功能,可以准确地识别目标路径。自主行走单元系统采用PWM调控机器人的速度,安装在机器人底盘上的新型集成红外传感器DRS3100对轨道形状及宽度进行循迹,并将检测到的信号传输给STC89C52,控制机器人左右电机的运转,进而调整运行方向或停止。应用超声波测距模块,通过单片机及程序的控制使送餐机器人在检测到距离障碍物20 cm左右时停止工作。使用运动函数控制机器人的动作完成全自动化送餐。在试制的样机上进行了机器人控制系统性能测试,实验结果表明,该送餐机器人运动平稳,适应能力强,具有很高的实用价值。     

新型机器人六维力传感器的测量电路

针对机器人腕部及手指所受空间六维力／力矩的测量，介绍了一种新型基于Stewart并联结构的六维力传感器，主要研究该传感器的测量电路，并对电桥电压灵敏度及温度补偿方法作了详细研究。     

高精度伺服稳定跟踪平台数字控制器研制

以陀螺伺服稳定跟踪平台为背景 ,介绍了以DSP为处理核心的平台数字伺服运动控制器的研制 .指出惯性速率环和电机速度环的本质不同 ;提出增加电机转矩 (电流 )环用于提高电机输出转矩线性度的方法 ,从而达到提高惯性速率稳定环的控制效果 ;介绍了以CCD图像或增量式码盘测角组成系统位置闭环 ,以光纤速率陀螺作为惯性速率反馈传感器组成系统速率闭环 ,附带电流反馈组成电机转矩 (电流 )环和速度、加速度前馈装置的前馈反馈复合控制系统 .组成伺服跟踪平台系统联调后测试结果表明 ,系统具有良好的动、静态性能指标和很好的控制效果 .     

基于DSP的焊装机器人控制算法研究与仿真设计

在建立六自由度焊装机器人D-H坐标系及确定各手臂参数的基础上,研究其正逆运动学方程,设计其数值模拟算法,并在MATLAB环境下建立仿真模型,获得在定点控制模式下各个关节电机控制量,得到具有固定重力补偿的机器人控制模型;基于六自由度机器人动力学控制原理,在考虑电机特性及机器人手臂动力学特性的基础上,建立了具有传感器反馈控制的优化模型;在Tecnomatix环境下创建了四机器人焊接工位,利用其提供的Robotics功能模块,实现了机器人的路径及功能示教;利用DSP(Digital Single Processor,数字信号处理器)解算了机器人关节坐标的牛顿-欧拉逆运动学方程,并实时、快速处理传感器反馈信号,实现了对多个伺服系统的闭环控制。