多轴伺服电机运动的EtherCAT通信控制

提出一种多轴伺服电机驱动运动控制系统的EtherCAT通信及其实现。首先描述整体结构,之后介绍硬件及软件设计,重点描述EtherCAT应用层CIA402相关行规和映射的设计,给出应用层的具体设计流程,采用经典的位置、速度、电流三闭环控制,分别对位置跟踪、位置定点进行实验测试与分析。最后实验结果表明,基于EtherCAT的伺服系统能够满足高速度、高精度、高可靠性和同步协调的控制要求。

APP技术在人机工程学教学中的应用研究

提出设计一款基于人机工程学评估方法的APP软件并将其应用于课堂教学,以提高学生应用所学知识解决实际问题的能力。实践表明,基于APP的教学不仅能提高学生的学习积极性与创造力,而且可以加深他们对于知识的理解与掌握,同时解答因教学学时不足导致的学生对应用的困惑。

骨科手术机器人的发展现状分析

复杂的骨科手术对机器人提出了更高的要求,智能化、微创化和精准化成为骨科手术机器人的发展方向。根据骨科手术方法分类,将骨科手术机器人分为关节骨科、创伤骨科以及脊柱外科手术机器人三种。本文介绍了几类典型骨科机器人的发展状况,论述了骨科手术机器人的技术特征,并对骨科手术机器人的发展前景进行展望。

一种同步提取运动想象信号时-频-空特征的卷积神经网络算法

从脑电信号中精确提取和运动想象相关的特征是运动意图识别的难点之一.为了准确识别运动意图,提出一种可以同步提取运动想象信号时间、频率和空间特征的卷积神经网络算法,称为时-频-空卷积神经网络(Time-FrequencySpatial Convolutional Neural Networks,TFSCNN). TFSCNN利用3D卷积提取运动想象信号的频率特征,深度可分离卷积提取空间和时间特征,最后使用时间卷积神经网络进一步提取时间特征.利用公开数据集BCI CompetitionⅣdataset2b对提出的算法模型进行评估,结果显示该模型的平均准确率达到了81.86%,平均Kappa值为0.632.模型获得的Kappa值比滤波器组共空间模式算法提高了25.2%,比卷积神经网络-堆叠自动编码器算法提高了12.8%,证实提出的TFSCNN模型的有效性.并且,TFSCNN模型使用了深度可分离卷积,比相同参数的标准CNN节省了2/3的训练时间,单次测试耗时仅为1.25E-5 s,未来有望应用于在线脑机接口(BCI)系统.

价值流成本核算在精益生产中的应用

价值流成本核算主要是指将价值流作为精益会计主体,保障相关工作的顺利进行。首先针对价值流、精益生产等概念进行介绍,然后在此基础上分析精益生产背景下价值流成本核算的主要优势,最后针对价值流成本核算在精益生产中的应用策略做深入探讨。

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17mm/s,且人机合作轨迹最大误差低于15mm.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.

基于虚拟夹具的手术机器人导纳控制安全策略

针对人机协同手术全过程中医生不正确操作以及手术空间复杂性所导致的潜在安全问题,提出基于虚拟夹具的导纳控制安全策略.该策略针对人机协同手术中拖动引导阶段、精准定位阶段以及手术操作阶段的特点,结合导纳控制原理,分别设计了管道虚拟夹具、圆锥体虚拟夹具以及基于人工势场的禁止型虚拟夹具模型.在自主研发的手术机器人上模拟关节置换手术进行相应的实验验证,结果表明管道虚拟夹具可以在一定范围内有效地辅助机器人沿着轨迹运动;圆锥体虚拟夹具可以有效地减小医生拖动机器人时的定位误差,其定位误差为0.23 mm;禁止型虚拟夹具可以有效地避免机器人越过手术区域,从而保证机器人手术操作的安全.

Kinematic mechanism and path planning of the Essboard

In this paper, we study the kinematic mechanism and path planning for a two-caster nonholonomic vehicle (the Essboard) which is a recent variant of skateboard. Different from the most studied Snakeboard, the Essboard consists of a torsion bar and two platforms, each of which contains a pedal and a caster. We first investigate the relationship between the tilt angles of the pedals and the wheel directions of the casters. This relationship reveals how to control the wheel directions by adjusting the tilt angles. Next, the rotational radius of the Essboard is derived for a given pair of tilt angles of both pedals. The rotational radius of the Essboard is much different than that of the Snakeboard. Then we develop a path-planning algorithm for the Essboard to move from a start position to the goal, using a series of consecutively connected arcs, which are tangent to each other at the connected points. It is shown from a kinematic point of view that the path planning of the Essboard can be solved by a series of pairs of pedals' tilt angles. Three experiments are conducted to confirm the correctness of the main results. The results in this paper are a foundation for further study of the Essboard.