考虑人机作用力的康复训练机器人各运动轴最优轨迹跟踪预测控制

针对人机作用力影响康复训练机器人的跟踪性能问题,提出了一种新颖的观测器设计方法,目的是利用系统的位置输出估计人机作用力.同时,为了抑制人机作用力并避免运动中产生较大的跟踪误差而影响康复者安全,设计了非线性控制器,并得到了机器人各运动轴系统模型.进一步,结合预测控制同时约束了系统轨迹跟踪误差和速度跟踪误差,并实现了各运动轴的最优轨迹跟踪.通过仿真结果对比分析和实验研究,表明文中提出人机作用力观测和控制器设计方法的有效性和优越性.

基于人机社会力模型的人群疏散算法

针对公共场合紧急情况下人群疏散困难和效果有限的问题,提出一种基于人机社会力模型的机器人疏散人群的方法。首先,基于原始社会力模型提出了一种新的人机社会力模型,该模型在原始社会力模型的基础上加入了机器人对人作用的人机作用力;然后,基于人机社会力模型提出一种新的利用机器人疏散人群的方法,该方法在人群疏散场景中加入运动机器人,通过机器人自身的运动,利用人机作用力影响周围行人的运动状态,减小行人之间的压力,从而达到加快人群运动速度、提高人群疏散效率的目的。在室内封闭场景人群逃生、两群行人交错这两种典型的疏散场景中分别进行仿真实验,并将实验结果与未加入机器人的人群疏散结果进行对比分析,实验结果表明,基于人机社会力模型的机器人疏散人群的方法能够明显加快人群的运动,提高人群的疏散效率。

基于重力补偿的下肢骨骼服位置控制研究

关于机器人优化控制的研究,针对下肢动力特性优化进行重点解决。下肢骨骼服是一种能够显著增强人的负重能力的机器人,它能够将人的智能和机器的机械能结合起来。根据人体运动数据(CGA)将下肢骨骼服的运动划分为摆动和支撑两个阶段,分析了这两个阶段的运动特点。为了增加负荷和系统的稳定性,提出了骨骼服的运动模型,并针对下肢骨骼服支撑阶段的特点,采用位置控制方法进行控制。采用MATLAB中的s-function编写相应的仿真程序并搭建simulink模型进行仿真。仿真结果显示所设计的控制器能够使骨骼服准确迅速得跟踪人体运动,并能够显著减小人所施加的力矩,表明所设计的控制器是有效的。

基于类牛顿学习律的携行外骨骼系统控制

为了提高系统的控制速度及精度,运用携行系统重复运动这一特性,根据类牛顿迭代学习律的理论,构造了时变的下肢外骨骼迭代学习算子,考虑了人机作用力。仿真结果表明了该方法的可行性及有效性。