脑卒中偏瘫Lokohelp机器人阶梯减重下肢康复训练对步行功能的影响

目的探讨脑卒中偏瘫患者Lokohelp机器人阶梯减重下肢康复训练对步行功能影响。方法脑卒中偏瘫患者104例,分传统组28例、常规组31例、阶梯组45例;3组均给予常规药物治疗+传统康复训练,常规组加Lokohelp机器人下肢康复训练,凭康复师经验和患者感觉判断减重量,阶梯组加Lokohelp机器人阶梯减重下肢康复训练,疗程均8 w;观察3组治疗前后步长、步宽、步频、步速、步行功能分级的变化。结果 3组治疗后的步长、步宽、步速、步频较治疗前明显好转(P<0.05),步行功能分级较治疗前明显提高(P<0.05);3组治疗后的步长、步宽、步速、步频及步行功能分级比较,阶梯组优于常规组(P<0.05),常规组优于传统组(P<0.05)。结论脑卒中偏瘫Lokohelp机器人阶梯减重康复训练可促进患者步行功能的康复,其效果优于传统和机器人常规经验式减重康复训练,Lokohelp机器人增加减重称功能,可直观显示减重系数,提高康复效果。

脑卒中患者Lokohelp机器人下肢康复训练减重系数与康复效果相关性的临床研究

目的研究脑卒中偏瘫Lokohelp机器人下肢康复训练效果与减重系数的相关性。方法选择脑卒中偏瘫患者240例,其中下肢运动功能Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ级各60例,每级分20%、30%、40%组各20例;用常规治疗+传统和阶梯减重下肢康复训练8周;比较治疗前后FMA、BBs、FAC评分。结果各组治疗前后评分比较,P<0.05;运动功能不同减重系数相同其治疗前后差值比较,P<0.05;Ⅱ级减重40%、Ⅲ级减重30%、Ⅳ和Ⅴ级减重20%康复效果最佳(P<0.05),Ⅳ级减重20%康复效果优于Ⅴ级(P<0.05)。结论脑卒中偏瘫Lokohelp机器人下肢康复训练效果与减重系数存在明显相关性。

脑卒中偏瘫患者Lokohelp机器人下肢康复训练对肺功能的影响

目的研究脑卒中偏瘫患者Lokohelp机器人下肢康复训练对肺功能的影响。方法选择下肢运动功能评定为Ⅱ级、Ⅲ级和Ⅳ级的脑卒中患者82例,分为机器人组(n=61)和常规组(n=21)。2组均给予常规护理、药物对症治疗、传统康复训练治疗,机器人组加用Lokohelp机器人下肢康复训练。观察2组治疗前后用力肺活量(FVC)、第1 s用力呼气量(FEV1)、FEV1/FVC比值、用力呼气25%肺活量(FEF 25%)、用力呼气50%肺活量(FEF 50%)、用力呼气75%肺活量(FEF 75%)、最大呼气中期流量(MMEF)、肺泡通气量(VA)、残气量(RV)/肺总量(TLC)等肺功能指标的变化,并进行统计学分析。结果常规组治疗前、后各观察指标比较差异无统计学意义;机器人组治疗后的FVC、FEV1/FVC、FEF 50%、FEF 75%、MMEF、VA值[(93.1±16.6)、(93.2±12.7)、(82.9±20.6)、(78.5±19.3)、(78.6±18.3)、(89.2±13.5)]均大于治疗前[(82.4±13.6)、(83.1±10.5)、(71.8±16.6)、(61.6±14.7)、(63.1±17.9)、(76.9±12.7)]和常规组治疗后对应值,差异均有统计学意义(P<0.05);机器人组治疗后的FEV1、FEF 25%、RA/TLC与治疗前和对照组治疗后对应值比较,差异均无统计学意义。2组肺部感染发生率分别为1.64%和19.05%,差异有统计学意义(P<0.05)。结论脑卒中偏瘫患者Lokohelp机器人下肢康复训练可改善患者的肺功能,减少肺部感染的发生率。

人机互动中社交机器人的社会角色及人类的心理机制研究

通过网络爬虫软件获得三个小组共600条豆瓣社区帖子,并对15位豆瓣用户进行深度访谈,有助于探讨豆瓣社区中人机互动的特征和人类的心理机制。研究发现,豆瓣社交机器人在人机互动中表现出类社会化行为、非人格特质和薄弱的自我建构能力,在虚拟社区中承担着互动参与的激励者和符号象征的结构角色。人类用户在与机器人的准社会交往中实现身份认同与社群归属,收获单向的“拟情关系”。人类在追求人工智能技术走向深度智能化的同时,又对其保持警惕,显示出对技术可供性边界的反思。

智能采煤机器人关键技术

采煤机是综采工作面的核心装备,研发智能采煤机器人是实现综采工作面智能化的关键。综合分析当前采煤机机器人化研究进程中的传感检测、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟踪控制等技术的研究现状,提出研发智能采煤机器人必须破解的“智能感知、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟踪控制、位-姿-速协同控制”五大关键技术,并给出解决方案。针对智能感知问题,提出了构建智能感知系统思路,给出了智能采煤机器人智能感知系统的架构,实现对运行状态、位姿、环境等全面感知,为智能采煤机器人安全、可靠运行提供保障;针对位姿控制问题,提出了智能PID位姿控制思路,给出了改进遗传算法的PID位姿控制方法,实现了智能采煤机器人位姿精准控制;针对速度控制问题,提出了融合“力-电”异构数据的截割载荷测量思路,给出了基于神经网络算法的截割载荷测量方法,实现了截割载荷的精准测量;提出牵引与截割速度自适应控制思路,给出了人工智能算法牵引与截割速度决策方法和滑模自抗扰控制的牵引与截割速度控制方法,实现了智能采煤机器人速度精准自适应控制;针对截割轨迹规划与跟踪控制问题,提出了截割轨迹精准规划思路,给出了融合地质数据和历史截割数据的截割轨迹规划模型,实现了截割轨迹的精准规划;提出了截割轨迹精准跟踪控制思路,给出了智能插补算法的截割轨迹跟踪控制方法,实现了智能采煤机器人截割轨迹高精度规划与精准跟踪控制;针对“位-姿-速”协同控制问题,提出了“位-姿-速”协同控制参数智能优化思路,给出了基于多系统互约束的改进粒子群“位-姿-速”协同控制参数优化方法,实现了智能采煤机器人智能高效作业。深入研究五大关键技术破解思路,有利于加快推动研发高性能、高效率、高可靠的智能采煤机器人。

丘陵果园自然环境下柑橘采摘机器人设计与试验

智慧果园是未来果园行业发展的趋势,智能化果实采摘是发展智慧果园的关键问题。为实现智能化果实采摘,本文搭建了一种适用于丘陵果园矮化栽培模式下的柑橘采摘机器人系统。针对丘陵果园垄间地面凹凸不平,存在地形倾斜角0°~20°,设计了一种自适应调平平台保持机械臂基座水平;通过视觉系统获取多幅点云图像建立果树的三维点云模型,获取果实位置信息;为避免采摘时造成果实损伤,结合柑橘类水果的采摘特点,设计了一种剪切夹持一体化的末端执行器完成柑橘采摘。针对果园自然环境的主要扰动因素(风和光照)进行分级,设置10组对比试验,结果表明:在低光照或正常光照条件下,平均果实定位准确率为82.5%,末端执行器夹取成功率为87.5%,平均采摘时间最短为12.3 s/个;高光照条件下平均果实定位准确率为72%,末端执行器夹取成功率为80%,平均采摘时间最短为12.5 s/个。

骨科机器人联合Starr骨盆复位架治疗Tile C型骨盆环骨折

目的:探讨骨科机器人联合Starr骨盆复位架治疗Tile C型骨盆环骨折的临床疗效。方法:2019年10月至2021年5月采用机器人联合Starr骨盆复位架治疗14例Tile C型骨盆环骨折患者,男9例,女5例;年龄33~69岁。14例患者均为新鲜闭合骨折且不合并股骨、胫腓骨骨折等损伤。入院后4~7 d完成手术,术中在可透视碳素床,通过Starr骨盆复位架牵引复位骨盆环,联合骨科机器人治疗C型骨盆环骨折。观察手术时间、出血量、单枚螺钉置入透视次数、骨折复位质量、患肢功能及并发症等。采用Matta评分标准进行放射学复位评价,末次随访采用Majeed骨盆功能评分系统进行临床疗效评价。结果:14例患者均顺利完成手术,手术时间84~141 min,手术出血量20~50 ml,单枚螺钉置入透视次数4~9次。14例患者均获得随访,随访时间12~24个月。术后所有骨折获得骨性愈合,愈合时间3~7个月,未发现内固定断裂、螺钉松动、感染、神经损伤等并发症。依据Matta影像学复位评估标准:优9例,良4例,可1例。末次随访采用Majeed骨盆功能评分系统:优10例,良4例。结论:机器人联合Starr骨盆复位架治疗C型骨盆环新鲜骨折操作简单、缩短了手术和麻醉时间、并发症少,降低了手术风险,实现了骨盆骨折的微创治疗。但对于陈旧性骨折,因骨折复位困难,该技术并不适用。对于螺钉进钉点区域粉碎的骨折,通道螺钉置入困难,建议采用其他方式固定。对于伴有骨盆外伤史或骨盆发育异常者,术前需仔细评估有无经皮螺钉通道,避免损伤神经、血管。

机器人人工拣选环境下混流装配线齐套物料配送优化

为了提高汽车制造企业配送的智能化水平、解决混流装配线齐套物料人工拣选效率低、成本高的问题,引入基于齐套物料配送策略的机器人人工拣选模式,通过优化自动拣选机器人、工人的配置数量及配送周期,使包含机器人使用成本、劳动力成本和在制品库存成本在内的总成本最小。为求解该配送优化问题,提出了改进量子蚁群算法,利用量子比特的叠加性增加种群多样性,避免算法陷入局部最优,同时设计了改进量子旋转门更新机制和基于差分进化操作的非最优个体优化策略,提高了算法收敛速度和寻优质量。最后,通过算例分析验证了模型的正确性与算法的有效性,并分析了拣选批量对总成本的影响。

狭长空间内重载调姿装配机器人的设计与研究

针对舱体类狭长空间内部待安装设备种类多、批量大、载荷重、空间余量微小、装配路径复杂、装配风险高等问题,设计了一种重载调姿装配机器人。在机器人运动学研究的基础上,建立了误差模型,并以最小包围球半径为约束条件,通过遗传算法将误差参数的辨识结果补偿到机器人控制系统。以机柜装配为例,针对空间约束条件规划工作路径,基于动力学约束能耗函数模型,以时间、冲击和能耗为优化目标,得到多目标最优轨迹。样机实验验证了误差参数辨识的有效性,减小了机器人的绝对定位误差,且多目标最优轨迹的关节总冲击小、运动平稳,实现了机柜类设备高效、平稳、可靠的安装。

智能助产术教学法——以“智能苏格拉底会话机器人”教学实践为例

当前,生成式人工智能与学生的人机会话主要是“知识讲述”型会话关系,这会影响学生的高阶思维能力发展。解决这一问题的关键是,如何将人机“知识讲述”型会话关系,转变为“知识转化”型会话关系。为此,研究者以助产术理论、ChatGPT、学习分析和腾讯QQ工具为基础,探索智能助产术教学法的学习发生机制,开发智能苏格拉底会话机器人,构建智能助产术教学模式。本研究采用准实验方法,以“远程教育学”课程为教学内容,以教育技术学专业本科生为对象,开展以智能会话机器人支持的教学实验。实验结果表明,智能助产术教学与直接使用ChatGPT的教学相比,能显著提升学生的问题解决能力、创新能力和协作学习能力,但是对学习绩效、批判性思维能力和自我效能感的影响不显著。为提高教学效果,研究者需提升计算机的系统算力,开发批判性思维学习支架,构建人机适切性互动机制,研制自我效能感提升策略。

采用社会约束自适应动态窗口法的服务机器人路径规划

针对传统动态窗口法在行人密集环境下动态路径规划存在灵活性差、效率低、安全性缺乏等问题,提出一种社会交互空间下基于社会约束自适应动态窗口法(social_DWA),并采用其解决服务机器人局部路径规划问题。首先,采用非对称高斯公式对单行人以及多人群组交互空间进行模型化描述;其次,在传统动态窗口法的基础上,采用动态行人方位角约束对动态行人进行避让;改进距离评价函数,分类决策与行人、多人群组、一般障碍物的安全距离;最后,提出速度权重自适应调整策略,优化服务机器人在途经不同密集度社会交互区域时的移动速度。为验证算法有效性,在两种模拟社会场景下,先后开展了social_DWA算法与传统DWA算法、FIDWA算法的路径规划仿真对比实验。结果表明:采用social_DWA算法所消耗的运动时间在场景1中较传统DWA和FIDWA算法分别缩短了1.53、0.43 s,在场景2中较传统DWA和FIDWA算法分别缩短了26.3、2.86 s;相较于传统DWA算法和FIDWA算法,social_DWA算法能保持有效的行人安全距离,并使运行轨迹更加合理。social_DWA算法在行人避让、环境适应能力等方面具有一定的优越性。

带仿生躯干的被动行走机器人步态特性

为改善被动行走机器人的步态特性,受人体躯干同时具有刚性骨骼和柔性软组织启发,提出一种带刚柔仿生躯干的被动行走机器人模型,并研究其非线性动力学特性.将仿生躯干柔性部分等效为带质量的弹簧阻尼器,建立仿生躯干被动行走机器人的动力学模型.分别分析仿生躯干的等效弹性系数、等效阻尼系数、等效质量对被动行走机器人的行走步长和步行速度的影响规律,并与刚性躯干模型的结果进行对比.研究结果表明:相比于刚体躯干,仿生躯干使得被动行走具有更加丰富的步态行为;仿生躯干柔性不仅影响被动行走的行走步长及行走速度,还影响被动行走的稳定性;适当的躯干柔性可以在维持稳定周期步态的同时,提高被动行走机器人的行走步长及步行速度;与刚性躯干相比,带仿生躯干的被动行走步长能提高12%,行走速度能提高2%.

跟踪算法下的果树修剪机器人路径规划设计

以果树修剪机器人为研究对象,基于轨迹跟踪算法对修剪机器人进行作业路径规划,并分别与传统的往复式路径规划算法和跟踪算法进行仿真对比实验分析。分析结果表明:与传统往复式路径规划算法相比,修剪机器人作业过程中漏剪率降低3%,重复率降低2.5%;与传统跟踪式路径规划算法相比,修剪机器人作业过程转角范围增大36°,横向轨迹误差降低600mm。

自然人、机器人、数字人“三人”共生时代的语言生活

地球似乎正在加速进入一个自然人、机器人、数字人“三人”共生的新时代。总体上呈现出数字化、智能化、自动化的新形态和新特征,相应地,语言生活也正发生着广泛而深刻的变化。在语言运用方面,产生了“自然人-数字人”“数字人-数字人”“机器人-数字人”“自然人-机器人-数字人”这4种新形态;在语言学习方面,“三人”各自的语言学习与机器人和数字人助力自然人学习遥相呼应;在语言研究方面,新数据、新方法、新思想星火萌发,语言资源学、数字语言学等新兴交叉方向似乎正在加速成形。未来的语言研究,需要把握时代发展趋势,依托整体性视角和系统性思维,为国家和社会发展提供更多更好的助力。

论人形机器人治理中的刑法归责

随着机器人和人工智能技术的快速发展,作为具身智能的人形机器人在应用场景上逐渐拓宽,同时也形成了多元而复杂的安全风险和刑法归责难题。理论上主要存在代理责任、过失责任、严格责任、独立责任四种各有利弊的刑法归责模式。除了严格责任之外,其余模式都可以统合在场景化的刑法归责体系之中。在当前人工智能的发展阶段,传统的刑法教义学原理可以处理绝大部分的机器人刑法归责问题,不过也应在新的技术条件下对可容许风险、信赖原则予以新的推演和发展。取决于未来的技术进展,在功能主义的视角下,将来可以考虑有条件地肯定智能人形机器人独立责任主体地位的可能性。人形机器人的刑法归责体系,应当对其他法秩序的规范评价和机器人伦理标准的探讨保持协同和开放。

实时跟踪和虚拟成像技术辅助创伤骨科手术机器人治疗股骨颈骨折

目的:探究实时跟踪和虚拟成像技术(real-time tracking and virtual reality technology,RTVI)辅助创伤骨科手术机器人术中配准治疗股骨颈骨折的治疗效果。方法:回顾分析2020年9月至2022年9月应用创伤骨科机器人手术治疗的60例股骨颈骨折患者,根据术中是否使用RTVI技术辅助机器人手术将患者分成两组:RTVI组28例,男12例,女16例;年龄28~60(46.2±9.3)岁。单纯天玑手术机器人组32例,男15例,女17例;年龄32~58(48.2±7.8)岁。观察并记录两组配准透视次数、手术时间、术中透视次数、术中出血量、住院时间。所有患者术后接受定期随访,常规复查髋关节X线片,记录Garden对线指数、骨折愈合时间、术后并发症、Harris评分。结果:60例患者均获得随访,其中RTVI组随访9~16(13.0±1.2)个月,单纯天玑手术机器人组随访10~14(12.0±1.3)个月,两组比较差异无统计学意义(P>0.05)。随访期间两组股骨颈骨折均愈合良好,无内固定松动、切口感染等并发症发生。RTVI组配准透视次数、手术时间、术中透视次数优于单纯天玑手术机器人组(P<0.01)。而两组术中出血量、住院时间、Garden对线指数、骨折愈合时间、髋关节Harris评分比较,差异无统计学意义(P>0.05)。总结:RTVI技术辅助天玑手术机器人治疗股骨颈骨折手术虽然对其术后疗效影响不大,但可以有效减少手术时间,减低术中X线投射次数,降低患者术中辐射暴露风险。同时也缩短了术者的学习曲线,更好体现创伤骨科手术机器人的精准和高效。

基于IMU-LiDAR紧耦合的煤矿防冲钻孔机器人定位导航方法

防冲钻孔机器人是冲击地压矿井卸压的关键设备,其在复杂卸压巷道的精确地图构建和的稳定导航是实现钻孔作业智能化的基础和前提。在分析激光雷达点云畸变成因和同步定位与地图构建(SLAM)算法缺陷的基础上,设计了基于惯性测量单元(IMU)连续时间轨迹的点云畸变矫正方法,建立了激光雷达和IMU的数据融合模型,提出了基于IMU-LiDAR紧耦合的防冲钻孔机器人定位建图方法。根据煤矿卸压巷道特点建立了密闭坡道模型,开展了建图效果仿真分析,结果表明,所提算法在定位精度、轨迹误差方面均优于现有常用算法。在此基础上,设计了基于改进人工势场法和快速扩展随机树的动态路径规划方法,建立了适用于防冲钻孔机器人的路径规划与导航融合方案,并设计了2种仿真运动场景,结果表明,所提路径规划方法在全局路径规划和动态路径规划的平均路径长度、平均运行时间、平均生成节点数等方面均具有较好的综合性能。为了进一步验证防冲钻孔机器人定位导航方法的实用性,在校内模拟巷道、地面实验基地和井下卸压巷道等场景下开展了多组对比实验,结果表明:将IMU数据与LiDAR数据紧耦合后,所提方法的定位建图精度明显提高,在特征退化场景中具有优越的定位建图性能,且规划路径的运算效率和路径代价方面均具有良好的表现,验证了所提定位导航方法在多种场景中的可行性和优越性。

达芬奇机器人手术运营效率影响因素分析

目的:分析某三级甲等医院达芬奇机器人手术运营效率的影响因素,为提高机器人手术效率提供依据。方法:采集某院2018年1月—2020年12月开展的达芬奇机器人手术运行数据,分析首台手术开始时间、接台时间、手术时间占进出手术室总时间的比例、机器人专用手术间利用率等指标。结果:共采集到达芬奇机器人手术运营数据1843例,首台手术平均开始时间为09:25,准点率为21.7%,平均接台时间为(71±21)min,平均手术时间为(175±77)min,平均机器人手术时间为(123±59)min,机器人专用手术间日均手术2.9台/d,临时停台率为18.9%,夜间手术占手术总量21.9%。结论:达芬奇机器人手术的运营效率受多因素影响,提高首台手术准点开台率、缩短接台时间、降低临时停台率对提高机器人手术效率和专用手术间利用率至关重要。

机器人使用与创业选择

以人工智能、机器人为代表的自动化技术进步,对劳动力市场结构影响持续深化,不仅表现在传统受雇工作形态,还表现在企业创业选择和决策方面。文章基于国家层面自动化程度不断加深的背景,使用2011—2017年全球创业观察(GEM)创业活动数据和国际机器人联合会(IFR)国家层面机器人数据,研究机器人使用对创业活动的影响及可能机制。研究结果表明,机器人使用对创业活动具有显著促进作用。按照创业动机划分机会型创业活动和生存型创业活动发现,机器人使用增加显著促进了机会型创业活动。该结论在控制内生性和考虑不同衡量指标下依然稳健。文章进一步从市场进入障碍、人力资本效应两个维度考察机器人使用对创业活动的影响机制。机制分析发现,机器人使用通过简化企业生产程序,降低企业市场进入障碍,提高人力资本水平进而促进企业创业活动实现。异质性分析表明,机器人使用对创业活动促进作用在OECD国家幅度更大,机器人使用显著增加了中年群体、女性群体以及中低受教育水平群体机会型创业活动概率,机器人使用有利于缩小不同群体间的创业差距。文章研究为促进我国机器人应用深化以及机会型创业活动实现提供了一定的参考意义。

虚拟现实场景下的精准化采摘机器人作业研究

利用虚拟现实场景仿真技术,对葡萄采摘机器人的精准作业控制过程进行分析,通过构建虚拟现实环境下葡萄采摘机器人作业场景模型,以机器人采摘运动柔顺、无碰撞和不损伤采摘对象为目标,对采摘作业过程的夹紧、托举以及剪切动作进行虚拟仿真。虚拟现实场景下20次采摘动作仿真结果中,有3次采摘发生碰撞、17次采摘成功。这表明,在设计阶段利用虚拟现实场景进行精准化作业仿真和控制算法测试,能够有效缩短采摘机器人研制过程中的调试和优化时间。