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PL_CAI新蟲 (初入文壇)
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[交流]
【科教版外骨骼平臺】基于多傳感器信息融合的外骨骼運動意圖辨識及其團隊研究
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作為一種人在控制環(huán)中的人機耦合穿戴設(shè)備，人機柔順協(xié)調(diào)運動控制和適時地進行助力控制是產(chǎn)品化中必須要解決的兩個難題，它們直接影響到了外骨骼機器人產(chǎn)品的人機體驗舒適性和安全性。為了解決這兩個難題，必須實時準確地辨識與預測人體的運動意圖。本文主要針對人體運動意圖實時辨識中存在的如下問題進行研究探索：如何合理地進行傳感器配置和算法框架的選擇，使得系統(tǒng)在數(shù)據(jù)處理量、傳輸量和運算響應(yīng)實時性達到平衡。 本文針對以上問題進行了研究。首先，選擇日常生活常見的8 種運動模式進行了識別。在該部分研究中，通過不同的傳感器信息源、特征量和模式識別算法進行測試比較，最后通過在算法執(zhí)行的準確性、實時性及嵌入式平臺的可移植性方面綜合比較后得出最優(yōu)的一組算法參數(shù)和最優(yōu)的傳感器配置方案。其次，利用神經(jīng)—模糊推理系統(tǒng)方法完成對運動相位的實時預測。結(jié)果顯示，預測的平均延時為 61.5 ｍｓ，可以達到實時控制的要求。 圖1 給出了人機仿真模型及原理樣機AExo(Assistance Exoskeleton)，用于前期的結(jié)構(gòu)仿真分析和實機性能測試。其中，圖1(a) 為在 SOLIDWORKS境中搭建的用于對LL-PAE進行運動學和動力學仿真分析的人機耦合仿真模型；圖1(b)展示了本研究中搭建的原理樣機LL-APE(lower limb power augmentation exoskeleton) 。該外骨骼機器人基于人體仿生學設(shè)計，各個關(guān)節(jié)與人體關(guān)節(jié)軸心平行，方便進行關(guān)節(jié)運動范圍的安全限位。大小腿和腰寬設(shè)計為可調(diào)，可兼容 1.55 ｍ ～1.85 ｍ 的穿戴者。LL-APE備有剛性執(zhí)行器，可提供髖、膝關(guān)節(jié)在矢狀面內(nèi)屈曲和伸展運動力矩。此外，被動關(guān)節(jié)可以實現(xiàn)患者髖關(guān)節(jié)的外展和內(nèi)收運動及踝關(guān)節(jié)的屈曲／伸展運動。 外骨骼機器人通過內(nèi)嵌的多傳感器系統(tǒng)實時檢測人體運動狀態(tài)和動作意圖，自動跟隨使用者的腰部、腿部運動，實時為人體提供有效助力。以實現(xiàn)①助力行走;②輔助康復;③關(guān)節(jié)肌肉保護等目的，最終使穿戴者更健康、更獨立地生活。 外骨骼是兼具實用價值、和理論研究價值的一個產(chǎn)品。 為了快速打通產(chǎn)-學-研的通道，快速專利、論文等成果輸出，搭建了一個可以針對高校學生、科學研究、高職院校教培、DIY愛好者等需求支持快速二次開發(fā)和功能定制的外骨骼平臺，即→【科教版外骨骼平臺】。該平臺可以采集人體運動的加速度、陀螺儀、關(guān)節(jié)角度及角速度等物理傳感器數(shù)據(jù)，也可以采集人體肌肉表皮電信號sEMG�；谶@些底層傳感器數(shù)據(jù)，使用者可以進行AI算法、機器人控制算法、數(shù)據(jù)處理、參數(shù)優(yōu)化、步態(tài)分析、及利用肌電信號在分子層面對肌肉受力和健康狀況進行評估。同事，開發(fā)的算法在此平臺上可以快速驗證，省去了從零開始進行實驗硬件平臺搭建的時間，讓各位研究者專注于特定的部分就行研究、從而快速實現(xiàn)成果輸出。 有相關(guān)學科研究歡迎聯(lián)系一起討論！ |
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