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公开(公告)号：CN117084872B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311148639.X
申请日：2023-09-07
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明涉及基于颈部肌电的助行器控制方法、系统、介质及助行器，该系统包括：包括：肌电识别模块、助行器本体控制模块，肌电识别模块包括肌电采集设备、肌电控制单元，助行器本体控制模块包括上位机、下位机、电机驱动器。针对用户手部功能运动障碍，导致无法使用摇杆操控电动轮椅的问题，本发明提出了一种基于ROS2系统、采用颈部肌电来控制助行器移动的控制方案，该方案能够控制助行器进行基本的移动来到达目标位姿。基于ROS2节点设计的颈部肌电识别算法与轮椅底盘运动控制程序完全解耦，故可方便地移植到其他基于ROS2系统的轮椅或者订阅了/cmd_vel话题的其他移动机器人上，复用性极高。
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公开(公告)号：CN117610381B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410081636.7
申请日：2024-01-19
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06F30/23 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供基于装配体有限元分析的机器人结构轻量化设计方法，包括步骤：建立机器人装配体有限元模型，根据机器人实际工况设置边界条件；对待优化零件进行有限元分析，得到待优化零件处于极限工况时对应的机器人姿态；确定待优化零件的优化区域；通过机器人处于极限工况时对应的机器人姿态对待优化零件的优化区域进行拓扑优化。本发明通过建立机器人装配体有限元模型能够规避等效约束与负载造成的分析结果与实际情况的误差；选取多种典型工况对其进行有限元分析，使分析结果更具有代表性；根据分析结果确定各零件的极限应力分布情况，保证拓扑优化时相应的约束条件、边界条件与实际相符，实现机器人的有效轻量化设计。
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公开(公告)号：CN117494058B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410002323.8
申请日：2024-01-02
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06F18/25 , A61B17/34 , A61B5/113 , A61B34/30 , A61B34/32 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供辅助手术机器人穿刺的呼吸运动预测方法、设备及介质，该方法包括步骤：获取采集的人体生理信号；对人体生理信号进行预处理，制作多源数据集；基于FEDformer模型通过预处理后的人体生理信号进行呼吸运动预测，得到目标的位置变化预测结果；根据目标的位置变化预测结果，控制手术机器人机械臂跟随目标的位置变化。针对穿刺手术机器人辅助穿刺下呼吸运动预测算法长时间预测时精度差的问题，本发明搭建了呼吸信号多源信息采集平台，以获取更丰富的呼吸数据，采用基于频域增强的FEDformer模型用于多源信息融合的呼吸运动预测，通过频域增强模块和频域注意力机制提高模型的预测表现。
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公开(公告)号：CN117494058A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202410002323.8
申请日：2024-01-02
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06F18/25 , A61B17/34 , A61B5/113 , A61B34/30 , A61B34/32 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供辅助手术机器人穿刺的呼吸运动预测方法、设备及介质，该方法包括步骤：获取采集的人体生理信号；对人体生理信号进行预处理，制作多源数据集；基于FEDformer模型通过预处理后的人体生理信号进行呼吸运动预测，得到目标的位置变化预测结果；根据目标的位置变化预测结果，控制手术机器人机械臂跟随目标的位置变化。针对穿刺手术机器人辅助穿刺下呼吸运动预测算法长时间预测时精度差的问题，本发明搭建了呼吸信号多源信息采集平台，以获取更丰富的呼吸数据，采用基于频域增强的FEDformer模型用于多源信息融合的呼吸运动预测，通过频域增强模块和频域注意力机制提高模型的预测表现。
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公开(公告)号：CN116766207A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310966759.4
申请日：2023-08-02
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及医疗康复技术领域，公开了一种基于多模态信号运动意图识别的机器人控制方法，该方法包括：获取语音信号、压力信号以及肌电信号；根据语音信号得到第一意图识别结果、根据肌电信号得到第二意图识别结果、根据压力信号得到第三意图识别结果；根据第一意图识别结果、第二意图识别结果和第三意图识别结果确定目标意图识别结果；根据目标意图识别结果生成智能轮椅的控制指令。本发明综合了语音识别、肌电信号识别以及压力识别，涵盖了多模态的感知信息，这样不仅可以综合考虑语音指令、使用者的姿势和肌肉的活动情况，提高运动意图识别的准确性和可靠性，还具有实时性，可以提高交互的效率和体验感。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117610380B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410081535.X
申请日：2024-01-19
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06F30/23 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供基于正交实验联合拓扑优化的机器人轻量化设计方法，该方法包括步骤：建立机器人的关节角度组合正交表；通过正交表中各关节角度组合对机器人装配体有限元模型中待优化零件进行有限元分析，得到机器人的极限工况；通过机器人的极限工况对待优化零件进行拓扑优化。本发明通过正交试验法确定多自由度串联机器人对应优化零件的极限工况，确保所选零件优化时机器人极限工况与实际相符，从而避免现有拓扑优化方法所选零件优化时，机器人极限工况可能与实际存在偏差导致的过度优化问题，最终在确保待优化零件满足具体机器人使用工况要求的基础上，实现最大程度的零件轻量化。
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公开(公告)号：CN117610381A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202410081636.7
申请日：2024-01-19
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06F30/23 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供基于装配体有限元分析的机器人结构轻量化设计方法，包括步骤：建立机器人装配体有限元模型，根据机器人实际工况设置边界条件；对待优化零件进行有限元分析，得到待优化零件处于极限工况时对应的机器人姿态；确定待优化零件的优化区域；通过机器人处于极限工况时对应的机器人姿态对待优化零件的优化区域进行拓扑优化。本发明通过建立机器人装配体有限元模型能够规避等效约束与负载造成的分析结果与实际情况的误差；选取多种典型工况对其进行有限元分析，使分析结果更具有代表性；根据分析结果确定各零件的极限应力分布情况，保证拓扑优化时相应的约束条件、边界条件与实际相符，实现机器人的有效轻量化设计。
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公开(公告)号：CN117610380A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202410081535.X
申请日：2024-01-19
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06F30/23 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供基于正交实验联合拓扑优化的机器人轻量化设计方法，该方法包括步骤：建立机器人的关节角度组合正交表；通过正交表中各关节角度组合对机器人装配体有限元模型中待优化零件进行有限元分析，得到机器人的极限工况；通过机器人的极限工况对待优化零件进行拓扑优化。本发明通过正交试验法确定多自由度串联机器人对应优化零件的极限工况，确保所选零件优化时机器人极限工况与实际相符，从而避免现有拓扑优化方法所选零件优化时，机器人极限工况可能与实际存在偏差导致的过度优化问题，最终在确保待优化零件满足具体机器人使用工况要求的基础上，实现最大程度的零件轻量化。
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公开(公告)号：CN116880703B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311148631.3
申请日：2023-09-07
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06F3/0346 , G06F3/01 , G06F3/16 , A61G5/04 , A61G5/10
Abstract: 本发明涉及多模态人机交互操控方法、手柄、设备、介质及助行器，该手柄包括：主控单元、摇杆、模式转换开关；摇杆用于将摇杆转动的角度转换为模拟电压信号，主控单元用于与助行器本体控制模块通过无线局域网通信连接，离线语音识别模块及手势识别模块的集成，摇杆的模拟电压信号的采集，以及建立节点，定时读取摇杆、离线语音识别模块、手势识别模块的数据，整理并发布速度话题，离线语音识别模块用于识别语音，手势识别模块用于识别手势，模式转换开关用于切换操控手柄的人机交互模式。本发明除了集成传统摇杆操控方式之外，还集成了手势交互和语音交互的操控轮椅方式，使用者可以根据自身情况灵活选择不同的操控方式，适应性更强。
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公开(公告)号：CN117084872A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311148639.X
申请日：2023-09-07
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明涉及基于颈部肌电的助行器控制方法、系统、介质及助行器，该系统包括：包括：肌电识别模块、助行器本体控制模块，肌电识别模块包括肌电采集设备、肌电控制单元，助行器本体控制模块包括上位机、下位机、电机驱动器。针对用户手部功能运动障碍，导致无法使用摇杆操控电动轮椅的问题，本发明提出了一种基于ROS2系统、采用颈部肌电来控制助行器移动的控制方案，该方案能够控制助行器进行基本的移动来到达目标位姿。基于ROS2节点设计的颈部肌电识别算法与轮椅底盘运动控制程序完全解耦，故可方便地移植到其他基于ROS2系统的轮椅或者订阅了/cmd_vel话题的其他移动机器人上，复用性极高。
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