智能电刺激运动机器人在胸腰段不完全性脊髓损伤患者中的应用效果

目的探讨智能电刺激运动机器人在胸腰段不完全性脊髓损伤(SCI)患者中的应用效果。方法选取胸腰段不完全性SCI患者40例,将其随机分为治疗组及对照组,两组均给予常规康复治疗,治疗组同时辅以智能电刺激运动机器人训练,对照组分别在不同时间辅以功能电刺激和四肢联动自行车训练。于治疗前、治疗8周后采用Fugl-Meyer量表(FMA评分)、改良Barthel指数(MBI评分)、徒手肌力检查对两组下肢运动功能、日常生活活动能力(ADL)、下肢肌力进行评定。结果治疗8周后,两组FMA评分均升高,以治疗组为著(P均<0.05);两组MBI评分均升高(P均<0.01),两组间比较,P>0.05。治疗后两组下肢肌力均较治疗前提高(P均<0.05),治疗组下肢近端肌力高于对照组(P均<0.05)。结论智能电刺激运动机器人能改善胸腰段不完全性SCI患者下肢运动功能及肌力;并提高日常生活活动能力。

一种新型翻转跳跃运动机器人的运动结构与轨迹规划

提出一种全新的单腿机器人运动模式——翻转跳跃运动模式 ,对其运动结构和轨迹规划进行了分析 .与一般单腿机器人的弹簧结构完全不同 ,翻转跳跃运动机器人的运动结构仅由 3个旋转关节构成 ;1个完整的翻转跳跃运动周期则由 2个行走阶段和 2个飞行阶段组成 .在飞行阶段 ,由于机器人绕其质心的角动量守恒 ,各关节则不加控制 .因此 ,可利用这种全新运动模式机器人特有的运动学和动力学特性 ,将其运动轨迹规划问题转化为 2个非线性二阶约束条件下的最优化问题 .

非完整性全方位运动机器人智能控制的研究

通过对全方位轮式机器人的运动分析和智能控制理论的研究,提出了一种非完整性全方位机器人运动智能控制设计方法.在对其运动过程中的各运动参量分析的基础上,引入速度控制器,通过反馈信号对各参数进行优化,以DSP为控制器核心实现非完整性全方位运动机器人的智能控制.

基于体育辅助运动机器人的神经元自适应PID控制的研究与分析

目前,体育教学及体育训练主要以体力锻炼输出负载与体育教学的经验灌输为代价,存在体育锻炼及体育竞技运动周期长、损伤风险大,单一被动式体育训练及体育锻炼特征缺陷明显。为此,本文给出了一种基于体育辅助运动机器人的神经元自适应PID控制的算法,建立了了一种基于体育辅助运动机器人的神经元自适应PID控制系统,利用MATLAB进行仿真。仿真结果表明:采用神经元自适应PID控制器的跟踪精度更高,相比于传统的PID控制,位置误差缩小了50%,引入扰动时,转速波动大幅降低,抗扰动能力明显提升。实验在陇东学院体育学院实验取得良好的效果;同时,在其他的地方体育的教学和训练具有较强的借鉴意义。

复合运动机器人及运动参数优化

介绍了复合运动机器人的概念及运动原理。由于运动参数对机器人运动速度和协调性有着很大的影响,故针对机器人两腿直线滑行时的运动建立等效数学模型,采用遗传算法对腿部运动参数进行优化,获得以稳态速度最大为目标函数的最优参数组合,为后续的控制工作提供了依据。

轮式运动机器人的位置检测

本文介绍了轮式运动机器人的特点及其位置检测原理，给出了一种基于两驱动轮的编码器信号进行实时位置递推的方法。将此方法应用于一个室内使役机器人的位置检测上，实验表明，该方法简单、正确。

基于有限状态机(FSM)的多传感器信息融合在轮式运动机器人编程中的应用

在轮式运动型机器人研究中,传感器是实现机器人智能化的基础。单一的传感器所获得的信息有限,因此智能机器人通常配有数量较多的传感器以满足探测和数据采集的需要。但多传感器给机器人编程带来了不小的麻烦,如果利用单个传感器信息处理的编程思路,需要综合考虑的情况繁多,使程序语言编写复杂、可读性差,而且各传感器之间丧失了整体联系,造成机器人运行过程中的失控。针对这些问题,文章叙述了基于有限状态机思想的多传感器信息融合原理,并设计了一般化的编程算法,以轮式运动型机器人在长堤型赛道上躲避悬崖的运动为例,说明基于有限状态机思想的多传感器信息融合在机器人编程实践中的具体应用的可行性。

基于磁弹性体的仿生运动机器人

受自然界生物体将可逆形变转变为宏观运动的启发,研究人员构建了基于磁弹性体的仿生运动机器人。该仿生运动机器人能够在持续变化的磁场作用下发生可逆形变,并像生物体一样在复杂环境中运动。本文介绍了基于磁弹性体的仿生运动机器人的构建和应用,及其当前发展遇到的一些挑战。

基于FA-DWA融合算法的人体运动机器人移动路径优化研究

为进一步提升人体运动机器人移动过程中的路径规划质量,提出一种基于改进萤火虫算法融合动态窗口(iFA-DWA)算法的人体运动机器人移动路径规划方法。其中,以萤火虫算法作为基础的全局路径规划算法,并对其进行进一步改进,再以动态窗口算法作为局部路径规划算法,最后将两个算法进行融合,进一步提升路径规划质量。实验结果表明,与传统的全局路径规划算法相比,iFA-DWA融合算法能够得到更优的移动路径,路径长度更短,整体规划效果良好;在实际的路径规划测试中,基于iFA-DWA融合算法的路径规划方法所规划的路径质量最佳,算法运行时间较短,同时还能够对路径中的未知障碍进行有效躲避。综合,构建的基于iFA-DWA融合算法的路径规划方法性能良好,能够进行质量较高的路径规划,将其应用于人体运动机器人的路径规划时能够对移动过程进行有效优化,可行性较高。

基于动力学的搬运机器人运动规划控制算法与仿真

针对移动操作自由度冗余搬运机器人伤员搬运运动的安全性、稳定性要求,提出基于动力学的运动规划与控制方法。采用改进D-H方法建立搬运机器人正逆运动学模型;采用拉格朗日法建立机器人动力学模型;基于零力矩点(ZMP—the Zero-Moment Point)方法建立机器人稳定性评估模型;采用S形曲线方法规划机器人末端运动;通过优化稳定性求解机器人运动学逆解;采用滤波方法拟合关节运动曲线实现关节平稳运动;仿真验证了基于动力学的搬运机器人运动规划控制算法的有效性。

基于病态参数分离的机器人运动学标定测量构型优化

针对一种高灵巧性机器人及其连杆参数高敏感性与高定位精度需求,为解决机器人运动学标定随机测量构型存在绝对定位精度低、参数辨识效果及标定结果鲁棒性较差的问题,提出一种病态参数分离与DETMAX-改进差分进化(DETMAX-IDE)算法的机器人运动学标定测量构型分步优化方法。首先,建立机器人位置误差模型。其次,建立一种可观性综合指标,评价不同机器人标定测量构型的总体可观测性和灵敏度。最后,分离机器人运动学位置误差模型的病态参数,建立测量构型优化目标函数和约束条件,提出一种基于DETMAX算法与改进差分进化算法结合的分步迭代优化算法(简称为DETMAX-改进差分进化算法,简写为DETMAX-IDE算法),开展机器人运动学标定测量构型分步迭代优化。通过机器人运动学标定仿真与实验,验证了所提方法的有效性。实验结果表明,与随机测量构型相比,所提方法对应的机器人绝对定位精度的平均值和均方差分别降低了62.09%和62.45%。

篮球投篮机器人手臂运动轨迹优化方法研究

篮球投篮机器人是对投篮动作进行规划和控制的机械装置,而手臂是机器人投篮过程中的关键部位。在投篮过程中,机器人手臂易发生非可抗振动,影响机器人投篮轨迹的参数起伏较大。提出了一种篮球投篮机器人手臂运动轨迹优化控制方法。该方法建立了篮球投篮机器人手臂的运动模型和反馈模型,获取投篮机器人在运动过程中的相关数据。以此为依据采用五次多项式插值方法,结合粒子群优化算法和迭代方法,优化控制篮球投篮机器人手臂运动轨迹。实验结果表明,所提方法能够有效优化控制机器人手臂运动轨迹,在运动过程中保持轨迹的角位移、角速度、角加速度和振动响应起伏稳定。

新工科背景下机器人运动控制课程教学改革研究

借鉴新工科的理念,尤其是跨学科融合和工程实践导向的特点,提出了以项目驱动为核心的教学方法,以提升学生的实际问题解决能力和团队协作精神的培养。结合最新的技术趋势和应用场景对课程内容进行重新设计,使课程更贴近工业实践和前沿技术。在教学评估方面,引入多维度评价体系,全面考查学生的综合能力和创新潜力。通过教学实践,证明了新工科背景下机器人运动控制课程教学改革的有效性与可行性,为未来机器人教育提供有益的经验和启示。

基于DH标定的机器人正向运动学形式化验证

DH坐标系在机器人运动学分析中发挥着重要的作用.在基于DH坐标系构建的机器人控制系统中,机器人结构的复杂性使得构建安全的控制系统成为一个难题,仅依靠人工方法可能导致系统漏洞和安全风险,从而危及机器人的安全.形式化方法通过演绎推理与代码抽取实现了对软硬件系统的设计、开发及验证.基于此,设计基于DH标定的机器人正向运动学的形式化验证框架.在Coq中构建机器人运动理论的形式化证明,并验证控制算法的正确性以确保机器人的运动安全.首先,对DH坐标系进行形式化建模,构建相邻坐标系间转换矩阵的形式化定义,并验证该转换矩阵与复合螺旋运动的等价性;其次,构建机械臂正向运动学的形式化定义,并对机械臂运动的可分解性进行形式化验证;再次,对工业机器人中常见连杆结构及机器人进行形式化建模,并完成正向运动学的形式化验证;最后,实现Coq到OCaml的代码抽取,并对抽取的代码进行分析与验证.

人工智能大模型在机器人运动控制的应用

随着人工智能技术的迅速发展,机器人运动控制作为技术创新的重要分支,正逐渐成为研究热点。深度学习等人工智能大模型在提高机器人运动精度、适应性和智能水平方面展示出显著优势。本综述通过分析当前研究现状,探讨了大模型技术在机器人路径规划、动态调整以及环境交互中的应用效果,强调了其在机器人运动控制领域的潜力与挑战。

基于CPG网络的机器人运动关节控制

机器人技术在现代产业中的应用越来越广泛,如何适应复杂环境是当前机器人技术的一项热点研究,足式机器人由于其仿生特性能够较好地适应环境。本文研究了一种基于CPG(Certral Pattern Generators,中枢模型发生器)网络的机器人关节运动控制,以Hopf振荡器作为CPG网络的振荡单元,并通过仿真验证了其在平面和上坡的控制有效性。仿真结果表明使用该控制方式能够较好地控制机器人各个关节,机器人在行走过程中较为平稳。

焊接机器人运动学仿真及控制系统研究

为了提高焊接机器人的编程效率并保证焊接质量,对机器人运动学仿真和控制系统进行了研发。首先采用D-H参数法建模并对焊接机器人进行了正逆运动学求解,然后通过构建焊缝坐标系的方法对相贯线的自动路径规划进行了研究,并利用PC SDK与机器人控制器进行通信。基于Visual Studio C#平台结合OpenGL实现了机器人的运动学仿真、自动路径规划和远程弧焊控制功能。最后通过RobotStudio对该系统的基本功能进行了验证,结果表明系统准确可靠且满足焊接机器人的工作要求,较大地提高了作业效率,为机器人仿真和远程控制系统的开发提供了解决方案。

基于椭球体建模的多机器人碰撞检测方法研究

多机器人协同工作共享的工作空间使得机器人彼此之间存在交互运动,这将不可避免地导致机器人在运动过程中发生碰撞现象,一旦碰撞发生就会造成严重的操作事故,所以碰撞检测是多机器人协作技术中重要的环节之一。针对多机器人碰撞检测问题,主要研究基于离散的碰撞检测,在规划的路径上划分时间步,反复地进行静态碰撞检测,从而完成机器人在运动过程中的碰撞检测。针对基于椭球体建模的多机器人碰撞检测问题,采用椭球体包围机器人连杆、关节等结构,获取空间椭球体间最短距离来判断机器人间是否有碰撞发生。针对椭球体间最短距离的求解,采用基于椭球坐标系的最短距离求解算法,以其中一椭球体中心为原点和椭球的半轴长建立局部椭球坐标系,利用等高面的概念来求解另一椭球体到椭球坐标系原点的最短距离,计算效率更快。对机器人结构参数进行初始化,并提取规划路径的空间位置参数,在路径上划分时间步,在每一个时间步上反复调用碰撞检测算法函数,从而获取机器人运动过程中各个离散点的最短距离,最终得到最短距离变化曲线,进行碰撞检测。并通过一个仿真算例验证了此方法的有效性。

双臂皮革绷板机器人的仿真分析

为了解决目前皮革绷板干燥工序中专用绷板设备自动化、智能化程度低且操作工人劳动强度大的现状,本文利用双臂协同技术,设计了一款皮革绷板机器人。采用D-H法为双机械臂建立了空间坐标系与运动学模型,在MATLAB软件中分析了双机械臂的操作空间。利用ADAMS软件完成了整机虚拟样机模型的建立,对双机械臂进行了仿真。结果表明,双臂操作空间可满足皮革绷板工艺需求,机械臂选型合理;机械臂各关节角速度及角加速度曲线平稳,说明双机械臂可完成皮革的绷板操作。