欠驱动异构式下肢康复机器人动力学分析及参数优化

针对现有外骨骼机器人人机自由度不匹配和关节对中性差的问题,提出欠驱动下肢康复机器人.欠驱动机器人只有4个直线驱动,驱动的直线运动通过推杆和人机连接机构转化为人下肢在矢状面内的屈伸运动,带动人体进行步态康复训练.建立机器人系统的人机耦合模型,进行模型的动力学分析,对人机耦合模型中影响动力学结果的参数进行分析,建立驱动力与肢体推动力之间的关系模型,并以推力系数最大为目标进行参数分析与优化,得到最佳的结构参数.根据优化后的结构参数搭建康复机器人实验系统,对髋、膝关节驱动力与角度进行对比.实验结果表明最大髋关节角度误差为2.9°,最大膝关节角度误差为6.4°,最大误差均约为9%,验证了动力学模型和参数优化结果的正确性.

一种绳驱动并联康复机器人空间安全墙分析及回归轨迹规划方法

在步态康复训练期间,偏瘫或中风患者容易发生肌肉痉挛,从而导致不能支撑自身而失去平衡,造成二次伤害。针对上述问题,设计了一种由8根绳索驱动的6自由度并联康复机器人,不仅能对患者进行步态训练,还能对患者实施有效的防跌倒保护。首先,对机器人构型进行描述,并利用封闭矢量四边形法建立其运动学模型;其次,结合绳索驱动的特性,依据静力学分析,提出一种机器人力控工作空间的概念及其求解方法。为了避免患者失去平衡后受到二次伤害,基于力控工作空间,进一步提出了一种空间轨迹安全墙,对患者可能会出现的待保护位形进行了分类,并分别研究了其回归安全墙内的空间轨迹路径规划方法。最后,选取了两类不同的待保护位形,研究其沿回归轨迹运动时绳索长度和绳索拉力的变化情况,验证了回归安全墙轨迹规划方法的有效性和合理性。

一种个体自适应康复训练机器人机构的研究

针对现有下肢康复训练机器人人机连接柔顺性和关节对中性差的问题,提出了一种个体自适应的欠驱动康复训练机器人。欠驱动机器人系统只有4个直线驱动,驱动的直线运动通过连杆和人机连接机构转化为人下肢在矢状面内的屈伸运动,可带动人体进行步态康复训练。建立了机构的人机耦合模型,进行了正、逆运动学分析。然后,基于人机耦合模型,提出了一种人体参数与连接参数的在线辨识方法,可获得难以实际测量的人体肢体长度与人机连接参数等信息,并实现了个体自适应步态轨迹规划。最后,利用MATLAB和ADAMS软件进行了仿真验证,验证了参数辨识方法的正确性,以及提出的康复训练机器人具有个体适应性。

基于双目结构光与深度学习的工件随机分拣技术研究

针对复杂工业生产环境中机器人在杂乱的零件箱中进行分拣的问题,需要完成工件的空间定位、不同类型的工件识别以及机器人的抓取操作,现有的视觉技术不能满足随机分拣任务。故提出结合双目立体视觉、深度学习和UR5机器人组成一个智能的机器人分拣系统。提出立体视觉与投影结构光结合的三维视觉系统,重构立体匹配能量函数,完成工件的空间定位;利用基于深度学习的实例分割方法完成工件的精准识别;结合机器人手眼标定技术与工件空间定位和识别结果,实现基于双目结构光与深度学习的工件随机分拣系统。分析随机分拣过程中螺丝工件随机分拣成功率,得到不同数量的螺丝工件单次全部分拣成功的平均成功率为92.8%,按工件总数量的随机分拣成功率为98.8%,验证了系统的可行性。

床式步态康复训练系统机构设计

针对现有床式步态康复训练机器人使用不便、成本高昂的问题,提出模块化的床式步态康复训练系统.包括倾角可调的床体模块、腿部运动辅助机构模块和足底支撑机构模块,模块化设计可以提高其使用方便性,降低制造和使用成本.为了实现正常的行走步态,腿部运动辅助机构模块采用凸轮-连杆机构模拟大腿和小腿的运动.建立腿部运动辅助机构的人机耦合模型,并对其进行运动学分析,得到机构与人体下肢的运动学关系,将其作为参数优化和结构设计的基础.利用MATLAB,以机构对患者个体差异的适应性为目标,对模型中的各参数进行优化,得到一组机构参数的最优解.实验结果表明,不同身高的实验者髋关节测量角度与标准角度的最大误差不超过5.2°,膝关节最大误差不超过6.7°,验证了机构对实验者个体差异的适应性和使用此系统进行康复训练的可行性.

硅基MEMS红外光源光谱特性测试研究

硅基 MEMS 红外光源作为红外应用系统的核心部件，其光学辐射特性直接影响着整个红外装置的性能，然而，国内外对于硅基 MEMS 红外光源的辐射特性尤其是辐射光谱特性未见详细报道，因此，为确定硅基MEMS红外光源的辐射光谱分布，对MEMS红外光源光谱特性进行准确测试是非常必要的。实验采用OL（Optronic Laboratories）系列光谱测量系统对MEMS红外光源进行光谱特性测试，相对辐射光谱测试结果显示该光源的红外光谱波段主要分布在3～5mm，中心波长在3.6mm处，其大气透过率接近90%，具有很好的大气透射度。

穿戴式步态信息检测鞋垫设计

为满足在医疗康复等领域的步态分析需求,设计了一种基于多通道足底力采集的步态信息检测鞋垫。鞋垫使用16枚压阻式薄膜压力传感器采集足底解剖区的压力信号。通过解算原始压力数据可实现对步态相位和足底压力中心的判断,以及足底压强云图的绘制。设计的设备操作简单、便携性好,有一定的推广价值。

基于逆差速结构的四自由度假肢臂设计

针对当前假肢手功能单一、自由度少、实用性低等问题,提出了一种拟人化的四自由度假肢臂。结合正常人体参数和日常典型动作需求,假肢手臂设计为1-DOF肘关节和3-DOF腕关节。为满足假肢手臂体积小、重量轻的要求,提出采用逆差速结构进行腕关节的结构设计。建立了假肢的D-H参数模型,进行运动学分析以获得假肢手臂的工作空间。最后,实验验证了所设计的假肢臂能够完成典型的日常动作。该假肢臂的结构设计为后续假肢臂的研究提供了设计思路和参考依据。

面向QFN封装视觉定位系统

以全自动划片机针对QFN封装图形的自动对准为研究对象,为了适应划片机生产效率和工艺的要求,提出了一种快速的切割位置检测定位方法;并根据QFN的表面特征,利用图像相似度匹配算法获取图像位置,结合QFN封装图形的分布特征,制定相应的搜索策略可以快速的实现切割位置的找寻;同时,为了保证对大尺寸芯片翘曲造成的切割道不是直线的情况,采用最小二乘法,对切割道的图形间隔采样对准,根据位置进行最小二乘法拟合,不仅可以减小切割造成的位置偏差,同时也提高了芯片质量成品率。这种QFN快速对准定位检测方法对芯片检测设备软件系统开发与应用具有重要的参考价值。

基于多特征信息的双层睡眠分期模型

针对睡眠相关疾病的诊断和治疗过程中睡眠分期的问题,使用ADASYN算法对睡眠样本进行类平衡,有效利用复合多尺度排列熵、样本熵和不同频段的能量值等一系列能够反映不同睡眠阶段信息的特征进行训练.为了提高分类中易混淆睡眠阶段的分类识别性能,构建了一种双层分类模型,使睡眠分期的五分类问题转化为两个三分类问题.将所提出的方法在Sleep-EDF数据集上进行验证,结果表明:所提出的模型对健康受试者的准确率可达到88.3%,较以往模型提高1%~3%,其中N1阶段的分类准确率可达69.5%,较以往模型提高约10%,证明本双层分类模型优于传统的睡眠分类模型.