[發(fā)明專利]一種外骨骼機器人及其檢測人體運動意圖的檢測方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910227324.1 | 申請日: | 2019-03-25 |
| 公開(公告)號: | CN109940584A | 公開(公告)日: | 2019-06-28 |
| 發(fā)明(設計)人: | 王天 | 申請(專利權)人: | 杭州程天科技發(fā)展有限公司 |
| 主分類號: | B25J9/00 | 分類號: | B25J9/00;B25J9/16;B25J13/08;B25J19/02;A61B5/00;A61B5/0492;A61B5/103;A61B5/11;A61B5/22 |
| 代理公司: | 北京海虹嘉誠知識產權代理有限公司 11129 | 代理人: | 張濤;李亮印 |
| 地址: | 311100 浙江省杭州市余杭區(qū)*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 外骨骼機器人 感知系統(tǒng) 控制系統(tǒng) 檢測 電容式傳感器 驅動系統(tǒng) 綁帶 關節(jié) 機器學習算法 薄膜應變片 姿態(tài)傳感器 膝關節(jié) 大腿桿件 電極貼片 力傳感器 人體皮膚 人體運動 網(wǎng)絡運算 小腿桿件 支撐結構 足部構件 足底壓力 編碼器 非接觸 踝關節(jié) 髖部桿 髖關節(jié) 傳感器 聯(lián)通 肌肉 采集 驅動 | ||
本發(fā)明公開了一種外骨骼機器人,包括外骨骼機器人本體和感知系統(tǒng)、控制系統(tǒng)及驅動系統(tǒng);外骨骼機器人本體包括上部支撐結構、髖部桿件、大腿桿件、小腿桿件、足部構件、髖關節(jié)、膝關節(jié)、踝關節(jié);感知系統(tǒng)包括檢測足底壓力的薄膜應變片傳感器、檢測關節(jié)角度的編碼器、檢測關節(jié)處力/力矩的力傳感器、檢測運動速度/加速度的姿態(tài)傳感器、檢測肌肉張力的電容式傳感器,還設有連接綁帶,連接綁帶上固定與人體皮膚非接觸的電容式傳感器,電容式傳感器包括至少一個電極貼片;控制系統(tǒng)包括基于CNN機器學習算法形成的全聯(lián)通網(wǎng)絡運算模塊,控制系統(tǒng)連接感知系統(tǒng)并能夠接受感知系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù),控制系統(tǒng)連接能夠驅動外骨骼機器人本體運動的驅動系統(tǒng)。
技術領域
本發(fā)明涉及外骨骼機器人技術領域,具體涉及一種外骨骼機器人及其檢測人體運動意圖的檢測方法。
背景技術
經(jīng)過近數(shù)十年的發(fā)展,對外骨骼機器人技術領域的研究已取得了長足進步,并獲得了一些重要成果,其為外骨骼的產業(yè)應用提供了參考。目前的很多外骨骼系統(tǒng),比如穿戴式外骨骼機器人,雖然實現(xiàn)了簡單的功能性的動作,但遠遠未能達到人體的使用需求。
一方面,由于人體運動具有很強的自主性,自由度高,信息復雜,動作多樣,而為了實現(xiàn)良好的辨識與預測,則需要具有傳感器的感知系統(tǒng)能較大程度反映出系統(tǒng)狀態(tài),辨識延時小,預測精度高,計算復雜度低。但目前在人體運動預測方面,對人體與外骨骼耦合信息的研究較為匱乏,特別是對人體與外骨骼之間的信息獲取與信息處理,并基于耦合信息估計與預測人體運動等問題較為突出,例如,穿戴式外骨骼機器人目前的生物信號檢測停留在對神經(jīng)元信號、肌電信號、關節(jié)運動信息、壓力等特定的、單一模態(tài)的生物信號檢測,尤其是神經(jīng)元的信號和肌電信號個體差異極大,此外傳感器本身也非常昂貴。另外,基于腦信號獲取運動意圖,雖然其全局性強同時信號無滯后,但就目前的科技水平來說,腦信號特征提取及解碼技術仍不成熟,如此一來,其獲取意圖的準確性較低;基于肌電信號獲取運動意圖,雖然其信號無滯后,但由于測量肌電信息的傳感器是根據(jù)肌肉活動時皮膚表面?zhèn)魉偷奈⑷蹼娏餍盘柣蚣∪獾能浻渤潭葋硗茢嗳说男袨橐庾R,傳感器表面電極放置位置、人體汗液以及體溫變化等不確定因素將影響所獲取信息的穩(wěn)定性和準確性。
另一方面,外骨骼要實現(xiàn)輔助人體的作用,其不能給人體帶來運動阻礙,應該要確保人體自主運動的完成,以起到真正助力的作用。由于外骨骼是典型的人機高度耦合的系統(tǒng),具有“人在內環(huán)”的特性,預定義軌跡、預定義步態(tài)模式等控制方法不適用于外骨骼,這類方法會犧牲人的自主性。目前對人機協(xié)調研究主要分為不基于模型與基于模型兩種方法,不基于模型中的控制依賴于事先預定的諸多規(guī)則,不便于實現(xiàn),且計算復雜度高,并對個體適應性不強。基于模型的控制大多依賴于外骨骼的動力學模型,并未考慮人機交互模型,動力學模型中的不確定性與客觀存在的干擾,鮮有考慮,將制約該類控制策略的綜合性能。考慮人機耦合的特點,需要根據(jù)系統(tǒng)的狀態(tài)實時調整動力學模型與人機交互模型,并估計系統(tǒng)干擾,消除干擾的影響,從而進一步改善人機協(xié)調性,實現(xiàn)柔順的運動控制,輔助人體更為自然、輕松地進行相關動作。
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