下肢外骨骼机器人系统设计研究与试验分析

来源 :昆明理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xxhaizi
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为解决老龄、残障人士助力助行的问题,结合日趋成熟的机器人技术,开发可穿戴的下肢外骨骼机器人的装置,辅助恢复步行障碍患者的机体功能。本文依托江苏省产业前瞻与共性关键技术重点项目:敏捷性助老助残外骨骼机器人关键技术研发,开展了下肢外骨骼机器人的相关研究:第一,完成下肢外骨骼机器人关节自由度配置和下肢机构基本参数;设计串型弹性驱动器的外骨骼柔性驱动关节,进行驱动模块的主要零部件选型;借鉴传统刚性外骨骼,开展外骨骼机器人的腰背部、腿部、脚部等柔性支撑件与柔性连杆的机构研究;基于主要支撑零部件的三维模型,结合各类材质的材料属性,利用Solidworks Simulation完成主要支撑零部件的力学性能校核;完成机器人总体虚拟样机设计,并进行人体步态的Adams运动模拟仿真。第二,对下肢外骨骼机器人进行模型分析,模型采用下肢外骨骼机器人机械结构简化出的二连杆模型,结合Matlab的Robotic Toolbox进行运动学的正、逆解得到机器人末端点和关节角度之间的关系,其仿真结果符合人的步态习惯;下肢外骨骼机器人的动力学采用拉格朗日法,分析系统的动能和势能,求出各个关节驱动所需要的扭矩;步相切换采用基于逻辑回归的机器学习算法,为后续下肢外骨骼机器人控制系统的研究建立了基础。第三,基于CAN总线技术,提出下肢外骨骼机器人的分布式控制系统框架;根据控制系统的总体方案,分别从上位机、传感器和运动控制模块构建下肢外骨骼机器人完整的控制系统硬件平台;结合实际应用中下肢运动特点,设计助力控制模式,完成人机控制系统交互通道的创建,设计出基于阻抗控制原理的最小作用力控制算法;针对电驱关节搭建关节实验平台,在PID控制原理的基础上完成了伺服控制器电流环、速度环和位置环的设计,并进行电驱关节的PID调参,完成电驱关节的三环整定。第四,进行下肢外骨骼机器人系统的集成,研制出下肢外骨骼机器人实验样机,并针对样机的机械性能进行评估和验证;依托研制出的下肢外骨骼机器人实验样机为平台,进行了穿戴者完成典型动作测试试验和助力效果试验,对其运动特性和工作性能进行评估,验证理论研究结果;进行下肢外骨骼机器人穿戴实验,分析穿戴前后助力效率。第五,通过相关试验得出结论:下肢外骨骼机器人系统以扭矩传感器、磁编码器跟随人体运动时,没有产生明显的冲击;随着位置信号的变化,扭矩传感器除了步态切换时产生扭矩突变,大部分时间扭矩值为零,证实基于最小作用力原理的控制算法助力效果明显;分析慢走和快走模式的扭矩和加速度周期曲线,得出慢走助力平均峰值扭矩15.3N.m,快走助力平均峰值扭矩18.2N.m;电机跟随扭矩传感器时间为0.02s,符合外骨骼助力行走实际需求;外骨骼机器人穿戴后心率降低了1%~7%,且快走比慢走模式,助力效果更加明显。
其他文献
脑-机接口(Brain-computer interface,BCI)是通过解码用户神经系统变化意图的变革性人机交互技术,其可以补充、修复、增强,甚至部分替代原有人正常神经功能的活动,在很多领域,其应用前景广阔。情绪研究就是其中的一个热门方向,负性情绪对个体的生活与工作有或多或少的影响。本文在研究情绪调节上,引入了基于功能近红外光谱(functional near infrared spectro
语音端点检测的目的是从语音信号中区分出语音段(有声段)和非语音段(无声段),但是语音信号中往往会伴随着各种噪声,噪声的存在直接影响了端点检测的性能。本文从基于特征参数的语音端点检测方法出发,对噪声环境下的语音端点检测展开研究,具体的研究工作包含如下方面:一、针对基于单特征的语音端点检测方法所用特征在低信噪比环境下鲁棒性不佳的问题,本文将语音信号Gammatone频率倒谱系数(Gammatone F
太阳暗条存在于日冕中,是由低温高密度的等离子体组成。强烈的暗条爆发活动会影响地球磁层,严重时将导致通信设备受损,造成通信中断、航空运输导航失效等。此外,暗条作为太阳大气磁场的示踪,对暗条进行研究有助于探究太阳磁场的结构和演化规律。因此对暗条准确地检测作为相关研究的基础和前提,具有重要的科学意义。针对现有的暗条检测方法存在数据集不准确、检测结果精度不高,弱小暗条错检、漏检等问题,本文首次结合太阳磁图
刀具磨损状态监测技术是先进制造技术中的重要组成部分。刀具磨损的实时监测对于提高产品质量,降低制造成本和提高生产效率具有重要作用。然而,该技术发展至今,仍然不能够真正应用于实际加工中,也未能很好地解决变工况加工条件下精确识别刀具磨损状态的问题。为此,本文通过对车削刀具磨损状态监测技术的研究,建立了基于多特征融合和多数投票法的车削刀具磨损状态识别模型。主要研究内容及结果如下:首先,对刀具磨损状态监测的
脑-机接口是一种变革传统人机交互的技术,其中情绪脑-机接口是一类重要的脑-机交互,可望为情绪的调节、监测或评估提供定量的方法,有潜在的重要应用价值。然而,情绪相关的EEG信号特征提取与识别尚未彻底解决,面临许多挑战,因此,本文基于运动调节情绪的方式,探索合适的情绪诱发实验范式,分别提取情绪相关EEG信号的时域、频域、时-频域和空域的特征,并进行情绪相关EEG信号的特征筛选,从而筛选出与情绪密切相关
随着大数据时代的降临,信息技术发展上升到了一个新的历史阶段,影响着社会生产模式和人们生活的方方面面。智能移动设备、智能家居产品都在不停地生产数据,大量数据中也隐藏着巨大的利益价值。传统数据挖掘算法在大规模数据集上训练模型时,会出现训练效率不高,因此对传统数据挖掘算法的改进变得刻不容缓。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对比其他常用的数据挖掘分类算法,在算法训练过程中
语音作为人机交互效率最佳的方式,是人工智能领域的热点研究对象,但由于受环境等因素的影响,机器接收到的语音信号容易被严重干扰,导致智能设备难以获取准确的语音信息,进而影响人机交互效率。语音分离是语音增强技术的重要分支,该技术主要针对说话人之间的语音干扰,但由于语音干扰不同于噪声干扰,无法对其进行分布近似假设,因而一直以来都是学者们研究的热点。传统的基于信号处理的语音分离方法在分离过程中常丢失部分有用
互联网的飞速发展极大满足了人们信息交流的需求,促进了科技、教育、文化等方面的快速发展,并成为人们日常工作、学习和生活中不可或缺的部分。互联网技术在给人们提供服务的同时,也不断的带来各式各样的问题,对信息安全产生严重的威胁。互联网的良性发展得益于不断改善的入侵检测技术。入侵检测技术成为一种应对网络安全问题的有效方法,主要得益于其可以搜集网络上计算机系统中不同结点的有效性信息,分析和检查网络中是否存在
互联网应用的飞速发展使得传统商业交易环境产生了巨大的变化,以互联网为媒介向用户提供在线服务的方式快速普及。在线服务信誉是多种在线服务信用行为累积的结果,可以辅助用户选择出优质服务。为了提高自身影响力或者降低对手影响力,恶意用户或者在线服务提供者可能操纵、攻击信誉系统,致使在线服务的信誉失真,当利用被操控的信誉来选择服务时可能会误导用户判断,因此用户面临无法选择到满足其偏好服务的风险。信誉系统管理者
行人再识别(Person Re-identification,Re ID)是指在多个不重叠的摄像机拍摄的图像序列或视频中识别指定的行人,这项技术对于安防监控,智能零售等领域尤为重要。由于拍摄的行人图像存在光照强度、背景和遮挡等不可控因素问题,从而增加了识别行人的难度。而基于局部特征的Re ID方法在解决这些问题具有潜在的鲁棒性,但其只关注局部区域信息,忽略了与全局信息的互补,限制了进一步提高识别性