摘要：针对外科医生长时间保持手术姿态而造成的肌肉和关节损伤的现状,本文通过分析手术姿态,分别对不同关节进行构型研究,设计了一种具有多关节机构的医用多位姿辅助支撑外骨骼。然后通过建立人机静力学模型,本研究得到人体穿戴外骨骼前后的关节扭矩、关节力,并用有限元分析软件对外骨骼强度校核。结果表明,外骨骼最大应力小于材料强度要求,整体形变小,外骨骼结构强度满足使用需求。最后,本研究选取受试者参与足底压力试验,并结合人机静力学模型进行生物力学仿真,从足底压力、关节扭矩和关节力、肌肉力和肌肉总体代谢三个方面进行结果分析,以评估外骨骼支撑性能。结果表明,外骨骼对全身有较好的支撑性,能够减轻肌肉骨骼负担。本研究的外骨骼机构更匹配外科医生的实际工作需求,为医用支撑外骨骼机构设计提供了一种新的范例。

摘要：目的服务机器人逐渐应用于情感陪伴和情感疗愈,探寻萌形态机器人的情感疗愈机制,研究影响用户情感体验的机器人萌形态特征要素。方法解析萌形态语义并选取萌形态机器人样本,开展人机交互实验,测量用户在压力、静息,以及人机交互过程中的面部肌电信号(fEMG)、皮肤电信号(EDA)和心率变异性信号(HRV)。交互后邀请被试填写机器人萌体验主观量表。结论fEMG指标表明在压力刺激后与萌形态机器人交互能有效唤醒积极情绪,且机器人萌评分越高用户的积极情绪评分越高,EDA指标表明机器人萌评分越高被试情绪唤醒度也越高;同形态下机器人萌表情使被试HRV信号中的SDNN指标显著提高,同形态下柔软材质的触觉交互使被试HRV信号中的SDNN、VLF指标显著提高,相同动作交互下萌形态评分更高的机器人使被试EMG信号、EDA信号、HRV信号指标显著提高。最后,选取与萌体验具有相关性的生理指标,构建机器人萌体验与用户生理指标的关系模型,相较于BP神经网络,WOA优化BP神经网络建立的关系模型表现出更低的MSE值和更高的R2。

摘要：针对铝合金轮毂打磨过程中末端执行器气动系统建模不准确以及外部环境干扰导致打磨过程中打磨力稳定性差的问题,提出了一种MRAC+PID混合控制策略来实现对打磨力的跟踪控制。首先对末端执行器进行建模和分析;然后采用MRAC+PID控制策略对末端执行器进行控制,其中通过构造李雅普诺夫函数来设计自适应控制律;最后通过仿真和实验验证了所提方法的有效性。结果表明,MRAC+PID在提高系统的响应速度和抗干扰方面具有良好的控制性能,能够快速准确地跟踪期望打磨力,提高铝合金轮毂的表面打磨质量。

摘要：基于术后6~12周内的前、中、后期踝关节扭伤的康复运动需求,提出具有三种康复运动模式的可重构踝关节康复并联机构。首先,针对胫距关节和距下关节的轴线运动特征,研究踝关节康复运动切换机理和“双心”特性,提出符合踝关节自由度和轴线运动特性的六种融合支链;根据构型约束支链的选取方案,筛选出四种无约束支链。其次,基于旋量理论对六种融合支链进行过约束设计,验证符合实际需求的融合支链;根据传递力旋量与动平台运动轴线关系,提出一种驱动支链完全解耦优化方法,得到三种无约束驱动支链以及十二种机构构型,使得机构在三种康复模式中实现完全解耦。最后,通过ADAMS仿真验证机构的三种运动分支及完全解耦的正确性。可重构踝关节康复机器人依据患者康复需求采取对应康复模式,适用范围广,针对性强,控制简单。

摘要：为满足下肢运动功能障碍患者在不同阶段的康复训练需求,针对现有下肢康复机器人训练方式单一的问题,提出了一种可实现卧姿、坐姿训练模式的牵引式下肢康复机器人。首先,根据人体下肢运动机理和仿生原理,设计了一种五自由度混联机构构型。然后,建立了机器人的运动学模型,分别计算了其运动学正、逆解。接着,以人体下肢末端与机器人末端的工作空间重合度为目标函数,采用遗传算法对机器人的机构参数进行了优化,并求得人机系统矢状面内人体下肢的有效工作空间比为0.71。最后,规划了CPM (continuous passive motion,连续被动运动)、圆周运动和螺旋运动等3种康复训练运动轨迹,并根据优化后的机构参数搭建了机器人样机,通过运动捕捉实验验证了机器人结构设计与优化结果的合理性以及轨迹规划的正确性,表明该机器人能够满足下肢运动功能障碍患者的康复需求。

摘要：为解决机器人打磨风电叶片过程中由于理想打磨轨迹和实际打磨轨迹有偏差导致打磨质量差的问题,文中设计了一种安装在机械臂末端的气动柔顺末端执行器,气动柔顺末端控制器控制工件的打磨力,机器人控制器控制打磨末端位姿。由于气动柔顺末端力控制过程中存在强非线性、模型不精确及参数摄动、机器人运动、打磨小车振动等不确定性扰动,在气动柔顺末端建模的基础上设计线性扩张状态观测器、跟踪微分器,提出了自抗扰(ADRC)打磨力控制律。仿真和试验结果表明:该方法有效减小了磨削过程中力的波动,提高了风电叶片表面质量,更好地避免了磨削烧伤,具有抗干扰性强、稳定性强及效率高等特点。

摘要：基于动力学模型的阻抗控制无须力传感器,可降低系统复杂性,实现机械臂的全臂柔顺,但现实系统的动力学模型往往难以精确确定。监督学习可以通过关节状态回归辨识动力学模型,但辨识精度取决于观测数据的数量和质量,且难以泛化到未观测空间。提出一种基于先验动力学知识的递归参数辨识方法,可提高数据效率及泛化能力。辨识过程结合递推牛顿欧拉动力学算法,逐一递归辨识关节参数,减少鞍点数量,克服辨识结果对初值的依赖性。在此基础上,设计了柔顺控制器;其外环为阻抗控制,通过辨识模型实现了无力传感器的全臂柔顺;内环采用滑模控制器,以辨识力矩作为动力学前馈,并通过径向基函数神经网络补偿系统的动态不确定性。实验结果表明,所提出的递归辨识算法可通过少量观测数据辨识完备的动力学模型,并实现全臂柔顺控制。

摘要：为抑制打磨末端振动,提高轮毂表面打磨质量和过程稳定性,进行了以振动抑制为目的的打磨工艺参数优化试验,根据试验结果分析了主要工艺参数(主轴转速、进给速度、法向压力和砂纸粒度)对末端振动加速度的影响规律;利用多元回归方法建立目标函数预测回归模型,基于Design-Expert软件对试验结果进行方差分析,基于响应面法获得的最佳工艺参数组合为主轴转速3000 r/min、进给速度6 mm/s、粒度500目、法向压力13 N。铝轮毂打磨试验表明:预测模型的预测误差小于10%,通过工艺参数优化能够在减小末端振动的同时显著提高表面质量。

摘要：针对目前踝关节康复机器人的设计缺少以人体真实踝部运动模型为客观的评价标准,未能对人体踝部运动位姿进行识别,导致人机匹配程度不高、运动协调性较差。基于此,在符合康复医师理疗手法的前提下提出一种足部相对于固定小腿在做背伸与跖屈运动时位姿矩阵的识别方法。首先,根据人体小腿穴位分布以及足部肌肉组织的特点,分别确定小腿和足部标识点粘贴的位置。其次,根据足部标识点采集得到的数据,利用空间曲线曲率中心的方法确定胫距关节轴线的位置和方向。依据曲率圆心图像分布特点,利用箱形图原理过滤掉波动较小区间内曲率圆心坐标数据中的异常值,通过与足部内外踝尖为特征连成的轴线作对比,表示出两种轴线的差异。最后,基于胫距关节轴线位姿,建立人体足部坐标系相对于小腿坐标系的数学模型,得出踝部运动位姿的识别方法。该方法可为设计踝关节康复机器人和分析人体踝部真实运动提供客观评价指标。

摘要：从理论上说,作为新一代智能电子产品的儿童陪伴机器人在儿童陪伴与教育方面较电视和手机具有独特优势。本研究基于儿童认知发展理论,运用问卷法、情绪模拟法、行为观察法探究学前儿童对陪伴机器人的生命感知及其在交互中表现出的情绪唤醒和行为诱导效应。结果证实多数学前儿童认为陪伴机器人是具有情感属性的人工制品,愿意和陪伴机器人做朋友;随着年龄增长,学前儿童对陪伴机器人的情绪识别率和交互行为显著增加;当陪伴机器人出现悲伤、害怕、生气等负向情绪时,学前儿童会表现出显著的接近趋势和亲社会行为。未来关于儿童陪伴机器人的设计研发应考虑儿童的年龄差异,注重其对儿童亲社会行为的诱导,以更好地实现其辅助家长陪伴和教育儿童的功能。