基于颈部肌电的助行器控制方法、系统、介质及助行器

    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

    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。

    基于装配体有限元分析的机器人结构轻量化设计方法

    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

    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。

    一种基于多模态信号运动意图识别的机器人控制方法

    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

    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。

    一种基于多模态信号运动意图识别的机器人控制方法

    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

    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。

    下肢康复外骨骼机器人控制方法及系统、电子设备、介质

    公开(公告)号:CN118617388B

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202411087901.9

    申请日:2024-08-09

    Abstract: 本发明提供下肢康复外骨骼机器人控制方法及系统、电子设备、介质,建立基于U‑K控制理论的鲁棒控制器,能产生额外的控制项以处理被控系统在运行过程中产生的轨迹跟踪误差,提高控制精度,根据鲁棒控制理论建立额外控制项,以处理被控系统的不确定性因素,调整步态数据拟合函数,满足不同人群对步态数据轨迹的使用需求,通过人机交互力生成轨迹补偿量,对期望轨迹实时修正,以降低患者使用过程中的牵拉感,通过患者腿部实时姿态信息对期望轨迹进行修正,使电机轨迹与患者行走轨迹相匹配,提高训练过程的柔顺性,将行走过程中的关节角度与角速度转化为步态相角,以生成助力力矩,补偿控制器的输出力矩,以适应不同患者的行走习惯。

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