摘要：针对上肢运动功能障碍患者进行辅助康复训练,搭建了一套上肢康复外骨骼机器人系统,并提出一种基于屏障Lyapunov函数的增广神经网络自适应导纳控制策略。首先,介绍了上肢康复外骨骼的机械机构及其控制系统。然后,推演了控制器的设计过程并进行了Lyapunov稳定性证明。最后,分别进行了不同控制内环的轨迹跟踪被动训练实验和不同导纳参数下基于人机交互力的主动交互训练实验,同时分析比对了主动训练时的人机交互力与轨迹偏差的变化关系。被动训练实验结果证明了增广神经网络对人机模型动力学的逼近效果,其轨迹跟踪峰值误差为模糊PID控制器的53%。主动交互训练实验证明了通过调整导纳参数可实现在相同训练任务下不同强度的康复训练以匹配不同康复阶段下的患者。

摘要：为解决传统夹具适应性较弱的问题,设计一种以热塑性聚氨酯弹性体为材料的软体夹具。该材料低温柔顺性好、强度高,因此软体夹具可以与物体表面实现良好的贴合。利用SolidWorks完成软体夹具的方案设计,并在ABAQUS中进行夹爪适应性分析,计算夹爪抓取不同物体所产生的变形和应力。通过弯曲角度测试和末端接触力测试选择合适的夹爪长度,并通过3D打印制作软体夹具。在Baxter机器人上进行了质量测试和抓取试验,结果表明:该软体夹具可以有效、稳定、无损地抓取日常生活用品。