Electromyography Control of a Computer Model of the Arm

Human arm movements may be adversely affected in the event of stroke or spinal cord injuries, eventually causing the patient to lose control of arm movements. Electromyography (EMG) is con-sidered the most effective technique for the restoration of arm movement in such cases. The reha-bilitation period for such patients is usually long. Moreover, complex treatment techniques may demoralize them. Therefore, this study, attempts to contribute to the development of a relaxing rehabilitation environment through electromyography control of a computer model of the arm. The model is created using MATLAB? and Data LINK software and other requisite components for training the targeted participants to control their arm movements. Six male participants with no history of injury to the arms or back were selected using the set protocol. The results and data collected are analysed using three performance measures i.e. the number of target hits, average time to target, and path efficiency for each target. Then, the main results in terms of the obtained performance measures are discussed and compared with those of previous studies.

人枪系统试验建模方法研究

为实现三脚架式轻武器检验定型的自动化和标准化,需设计一种轻武器拟人射击试验平台。而拟人射击平台设计的最重要环节是建立人枪相互作用系统模型。本文首先通过三脚架式轻武器卧姿抵肩射击试验,获取了真实的枪肩相互作用试验数据;然后使用模态参数识别辨识出人枪系统模型的模态参数,并对人枪系统进行了三维建模。最后通过有限元分析软件完成了拟人模型的动力学仿真。仿真结果验证了试验建模方法建立人枪相互作用系统模型的可行性。

基于语音交互功能的医疗服务机器人控制系统设计

根据老年人、残疾人的实际需求,设计了医疗服务型机器人移动本体和6自由度机械手臂,搭建了以简化隐式马科夫模型为基础的自动语音辨识控制系统。该控制系统通过人机交互系统的语音命令与键盘指令,可控制机器人运行到指定位置,控制机械手抓取物体,实现机器人的避障功能和座椅、病床两模式的自主切换。针对典型医疗服务需求,对所设计的医疗服务机器人进行了实验,实验结果表明,该机器人在人机交互指令控制下能很好地实现到达指定位置、抓取物体、避障和病床/座椅模式切换,不仅易于操作,而且性能稳定,语音系统对命令的识别率达90%以上,从而验证了该医疗服务型机器人控制系统设计的可行性和有效性。

电子镇痛仪电信号传导机制模型建立与分析

目的:分析电子镇痛仪电流信号在手臂肌肉内的信号传导情况,为电刺激镇痛提供理论依据。方法:结合人体解剖学与组织结构学,在COMSOL Multiphysics 5.5有限元仿真软件中,利用圆台、圆柱、椭球为几何实体,建立电子镇痛仪数值仿真有限元模型。在频域环境下,通过注入载波信号分别为100 kHz、1 MHz、10 MHz,幅度为±20 mA的电流信号,以此分析信号在手臂中的传播机制。结果:随着载波频率的不断增加,集肤效应越来越明显,信号在电极接触处皮肤部分越来越集中,容积导体内部的扩散性也将失去一致性。在100 kHz时,随着离电极中心的通信距离逐渐增加,信号在手臂内部信号扩散变得越来越均匀。结论:在电子镇痛仪实施肌肉酸痛治疗过程中,通信频率越高,信号越难以进入机体内部,信号一致性越差。因此,在实施电流镇痛过程中,信号电极应尽量布置在镇痛靶向区域附近。

人臂可达运动手部轨迹规划与臂构型学习

应用最小冲击优化理论与多层感知器建立虚拟数字人可达运动模型,研究了人臂可达运动中臂构型与末端手部轨迹的规划、复现问题,并与最小二乘法的轨迹进行了对比研究。搭建三维红外运动数据采集系统,采集约束下的人臂可达运动日常行为数据并分析人臂运动机理,基于最小冲击优化理论对人臂可达运动末端手部轨迹进行规划;建立人臂运动学模型,采用多层感知器的学习方法学习人臂可达运动中的拟人臂构型;最后建立人臂末端轨迹和臂构型数学模型,并搭建和显示虚拟数字人体三维模型,将人臂可达运动中末端轨迹与臂构型相结合,驱动虚拟数字人臂可达运动生成。发现使用多层感知器学习的人臂可达运动中人臂构型误差平均误差MAE为0.0532,均方根误差RMSE为0.0031;末端手部在约束可达运动中路径近似为直线,且速度大致呈单峰钟形曲线。结果表明:最小冲击优化理论的末端手部轨迹规划与多层感知器学习的人臂构型相结合可以很好地反映人臂可达运动机理,是一种研究约束下人臂可达运动复现的有效方法。

人体杠杆系列模型

针对一些初中生对物理教材中“其实我们人体有些动作就是运用自身的杠杆来进行的”的论述难以理解的情况，以人体两个不同部位为原型，介绍了由三个不同杠杆组成的人体杠杆系列模型的制作过程。

多臂协作机器人技术与应用现状及发展趋势

随着劳动力紧缺及人力成本的不断升高,需要使用机器人的领域越来越多,数量也越来越大。就许多应用场景而言,任务复杂多变、应用环境和条件限制也各有不同,单臂协作机器人已不能满足要求,多臂协作机器人系统便应运而生,且已成为未来发展的重要领域。因为发展的时间较短,还需要研发人员做大量的工作。对多臂协作机器人的技术与应用现状进行了较为系统的梳理归纳,从影响较大的几个方面,即多臂协作机器人的应用、机构与轻量化设计、动力学与控制、协同技术、人工智能技术进行了综述。在此基础上,根据人工智能、控制等领域的新发展,提出了多臂协作机器人今后应该加强研究和发展的6个方向,如应用场景向深度人机协同方向发展、结构及零部件更注重高速、高精度和高功重比、在动力学方面将更加重视平顺性设计、协调式协作机器人系统需朝着分层多元化发展、控制将更加趋于自适应柔顺控制和自主决策、交互趋于多信息融合的多维安全保护与自然交互。