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公开(公告)号：CN118141619B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410567072.8
申请日：2024-05-09
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 复旦大学附属华山医院 , 常州中进医疗器材股份有限公司
Abstract: 本发明提供基于人体体姿识别的轮椅无级调速控制方法、轮椅及介质，包括步骤：获取深度相机输出的经过对齐的深度图像和RGB图像；通过RGB图像和深度图像得到人体关键点三维坐标；将人体躯干简化模型的活动端距离固定端的水平分量和垂直分量映射为轮椅底盘的平动速度和转动角速度；将轮椅底盘的平动速度和转动角速度转换为速度控制话题进行发布；接收到速度控制话题后，将速度控制话题的内容转换为对应的轮毂电机速度，以执行底盘运动控制。不同于现有控制策略中只能进行简单的左转、右转、前进、后退及停止等控制指令的执行，本发明将小车运动分为平动和转动两个分量，根据体姿倾斜程度分配平动速度和转动角速度的大小，从而实现无级控速。
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公开(公告)号：CN117647985B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410124950.9
申请日：2024-01-30
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G05D1/43 , G05D1/633 , G05D1/247 , G05D1/648 , G05D109/10
Abstract: 本发明提供一种助力机器人轨迹跟踪控制方法、系统、设备及介质，该方法包括步骤：构建助力机器人模型；通过人体上肢动力学方程对所述助力机器人模型进行补偿，得到完整的系统动力学方程；在完整的系统动力学方程的基础上，通过自适应鲁棒控制算法将系统的不确定参数的影响消除，并通过U‑K方程进行精准控制。本发明通过助力机器人提高了作业效率、减轻了人体负荷。对助力机器人采用拉格朗日法完成建模并基于人体上肢动力学进行建模补偿，进一步提高了系统模型精度，控制算法采用的是基于U‑K理论和自适应鲁棒控制算法，能够很好的满足配网带电作业助力机器人在系统含有不确定参数和未知干扰时的高精度、高稳定性和高鲁棒性的轨迹跟踪控制。
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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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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN118121413B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410540923.X
申请日：2024-04-30
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 常州中进医疗器材股份有限公司 , 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供一种多轮可独立升降的动平衡轮椅及其控制方法、介质，能够有效解决不平整路面轮椅前后及左右倾倒的问题。在任意斜坡、轮椅处于任意角度，都能够保证座椅与水平面平行，整体的重心也不会超出车身。同时，借助多轮独立升降的功能，能够实现轮椅底盘高度的任意调节，从而能够应对不同的路况环境，如底盘升高能够减少路障对底盘的磕碰，底盘降低能够保障更好的车身稳定性，轮椅前面安装的激光测距模块能够检测障碍物的距离，实现自主越障的功能等。同时底盘高低的调节也提高了和桌子等其他不同高度器具适配的可能性，能够帮助使用者拿取一些摆放较高、普通轮椅够不到的地方的物品。
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公开(公告)号：CN117654000B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410133819.9
申请日：2024-01-31
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明提供一种机器人主被动康复训练控制方法、系统、设备及介质，该方法包括步骤：响应于用户切换主被动康复训练的请求；若当前为被动康复训练模式，则关闭外环导纳调整模块，通过内环U‑K控制模块进行机器人的轨迹跟踪控制，实现被动训练；若当前为主动康复训练模式，则打开外环导纳调整模块，通过外环导纳调整模块和内环U‑K控制模块进行机器人的轨迹跟踪控制，实现主动训练。内环采用基于U‑K理论的控制算法，能够满足上肢康复训练过程中的轨迹跟踪控制要求，外环导纳调整模块能够通过改变导纳参数调整主动训练效果，实现不同程度或等级的主动康复训练，不会影响和干涉被动训练的轨迹跟踪控制，能够很方便的在主动被动训练之间转换。
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公开(公告)号：CN116766207B
公开(公告)日：2024-05-28
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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