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二元機器人如何運作?

在3.1中如果我们求出的过小,为了避免解的不稳定,需要采用其他的求解方法,我们可以从对角线元素中先求,或者。具体先求哪一个呢?我们当然希望先求大的那一个,因为你会看到,通过对角线元素求出的那个值始终是作为另外三个等式的分母,这个值越大越不容易受到舍入误差的影响。 具体的比较方法就是比较三个对角线元素哪个大,如果最大,说明相对来说绝对值最大,为什么这么说呢?大概提一下:

基于运动学原理的可穿戴下肢助力机器人

由于助力装置基本是刚性体,整体柔顺性差,这样人与装置运动时会造成不协调与不自然,这便涉及到关节自由度的确定及其驱动问题。 在运动辨识上,国外多数采用肌电信息作为人体运动信息的检测方法,这就要求搞清人体各肌肉块的功能,选择最能反应人体运动状况的肌肉块,但很多动作通常是靠肌肉群来完成,一块肌肉的收紧与松弛并不能完成全部动作,这给电极的安放及信号的提取带来很大的困难,肌电信号是人体的生理反映,它会受到人自身状况及环境因素的影响,如汗液的分泌、衣服厚薄、松紧等。 二元機器人如何運作? 通过对国内外可穿戴型助力机器人的研究现状进行分析,结合多维力传感器方面的研究成果,提出基于人-机交互力信息的运动信息获取方法及肌肉功能模型的控制方法。

1 人体运动的描述和人体简化模型

人是人-机-环境系统中的主导因素。 在人体运动位置检测中,高速摄影机实地拍摄是最常用的方法。 由于这种方法是非接触式的记录,因此不影响人的实际运动,最能真实反映人的实际运动情况。 对于该文的研究来说,上述检测系统显得过于庞大,且受到空间的约束,显然不适用。 因此,采用一种即实用又简捷的运动信息检测系统是该文研究中必要环节。从研究方法来说,对对象进行研究离不开对对象进行合理的抽象,当分析各种动作时,姿势分析特别是人体各部分之间的相对位置分析是关键,将特定时刻各个关节点的位置连接起来,就能形成棍状链式结构,将人体下肢简化为一个多杆多关节棍状链式结构,也就是一个具有有限运动自由度的系统,如图 1 所示,以此结构作为计算模型对人体各部的运动和整体运动进行运动学及动力学分析。 表 1 为各关节活动度信息。

2 运动分析

髋关节及膝关节的协调屈伸运动是实现人行走功能的前提,助力机器人的助力腿可以看作为一个串联机构。 它是由一系列连杆通过转动关节串联而成的。 通过自主轨迹规划,助力机构可以完成类似双足机器人的动作,如行走、跨越障碍等动作。表 2 为各杆 D-H 参数和关节变量。

由表 2 中的参数,可求出末端的位姿矩阵:

(1)

当步行助力机器人提供 100%助力时,这意味着助力机器人系统完全成为一个搭载器,对于下肢助力机器人来说,人的下肢就是其负载,人体下肢各段分散于装置各段连杆之上,这点与普通操作臂型机器人不同(负载主要集中在末端)。 图 2 为人体下肢与机器人混合图,图 3 为机器人的机械结构效果图。由图 2 中参数,利用二阶拉格朗日方法得髋关节和膝关节处力矩 T1和 T2的动力学方程式:

(2)

其中: D 系数是与质量、速度、加速度等有关的函数。

3 人体下肢运动预判

步行助力机器人与使用者通过束带紧密结合在一起,形成一个高度自动化的人-机一体化系统。 此系统要实时地获得使用者的运动信息。 用于运动信息采集的典型传感器有:sEMG(表面肌电传感器)、肌肉压力传感器及关节角度传感器等。

4 仿小腿肌肉功能模型的下肢助力机器人控制分析

英国著名生理学家希尔(Hill A V)提出了一个由三个元素组成的肌肉结构力学模型,又称三元素模型,用此反应肌肉的功能。 随着对人体结构逐步深入的认识,不同的模型及分析方法被提出。

人体运动系统是由骨骼和固着在骨上的肌肉组成的,肌肉的收缩和舒张牵动骨骼,使人体能够进行各种运动。 由于人体结构和功能的特殊性和复杂性,将人体下肢作适当简化及必要的假设后,对人体下肢建立其功能模型,图 4 为下肢的小腿部分骨-肌肉功能模型。 这里,骨骼简化为棍状结构体,肌肉简化为由弹簧-阻尼组成的阻抗模型。 其中: k 和 二元機器人如何運作? c 分别表示弹性系数和阻尼系数,并忽略了由摩擦力和机械传动阻力引起的未知干扰,模型的运动方程为:

其中: M 为肌肉产生的力矩[N·m],I 为转动惯量 [kg·m2],β 为关节角加速度 [rad/s2],ω 为关节速度 [rad/s],θ 为关节角度 [rad]。

其中: x 表示肌肉在收缩与舒张中的长度变量,由图 4 可知,x 可按下式计算:

步行助力机器人与人体下肢通过束带紧密联系在一起,如图 5 所示,步行助力机器人的最终运动是通过位于使用者与装置间的各测力点感受到的人体运动时的多维力信息来完成自主运动,不需要任何操纵台或外部控制设备,形成一个高度自动化的人-机混合系统。 助力机器人要达到助力的功能,首先,对使用者下肢运动预判;其次,助力装置除克服自身动力矩(主要由装置自身重量引起的重力矩)外,还要降低人体肌肉对关节所能产生的力作用,即降低肌力,从而达到助力的目的。 结合装置自身的动力矩,对式(3)进行如下调整:

其中: Mexoskeleton是对外骨骼装置进行动力学分析后的关节动力矩; μ 为修正因子;助力机器人连杆装置的转动惯量计算如下:

其中: X1为体重[kg]; X2为身高[cm]; Bi0,Bi1,Bi2为二元回归方程系数。

其中: dt 可以近似地认为是实际控制系统中的控制采样周期 T ,即 dt =·T ,整理合并后可得:

5 实验

实验以原型样机为对象,利用人-机间的交互力传感器进行人-机行走实验,除使用者手拿一个紧急停止按钮外,整个过程由计算机独立控制,无任何操纵杆或控制面板。 图 6 是人-机混合系统控制框图,图7 是单腿混合助力系统运动时的输出响应曲线。 图7 中,根据人-机间交互力的方向与外骨骼助力机器人关节旋转方向的关系,把系统的每个往复运动分为过渡和助力两个阶段,由图 7 可知,助力阶段所占比例越大,则助力效果就越明显。 通过进一步调节控制模型中的弹性系数及阻尼系统可以改变过渡和助力两个阶段的相对占有时间。

機器人上工 台廠暴衝搶兆元商機 催化第四次工業革命 鴻海、華碩卡位新一波大機會


一條全新的產業鏈,正在成形。

現象一:鴻海主導的歐洲工業電腦和物聯網大廠S&T,過去一年股價漲一倍!
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現象三:專替機器人生產眼睛的Cognex公司,股價一年翻一倍。

鴻海機器人大軍強襲
砸3000億當前菜 搶食中美軍備賽

自動化、機器人熱爆
臉書、亞馬遜、蘋果、谷歌 瘋卡位

就在郭台銘在美國白宮召開記者會的同一天,美國洛克威爾自動化公司(Rockwell Automation Inc.)宣布,將與鴻海形成智慧製造聯盟,新聞稿清楚指出,第一步是把鴻海在美國的新廠,打造成高度自動化的智慧工廠,接著把智慧製造技術推廣到鴻海集團供應鏈的所有公司,並整合美國的創新技術,回過頭來抓住中國製造2025的自動化升級大機會。

台灣科技廠機會來了
廣明、研揚、醫揚 積極挺進淘金

事實上,涵蓋全球81家自動化設備的公司ROBO ETF指數,今年以來漲幅達34.1%;這檔ETF選擇的台股包含了台達電、東元、研華、凌華、上銀、亞德客6家公司,這6家公司是ROBO ETF經理人認定具有全球競爭力的自動化設備公司;台灣出線的家數位居第4位,僅次於美國、日本、德國,這些台灣自動化概念股,連老外都搶著買!

3. 已知旋转矩阵求四元数

关于旋转矩阵转四元数有一个问题曾经困扰了我很久,就是关于开方的问题,大家都了解开方其实是有正负两个解的,为什么忽略一个解呢?不只是在这里,在很多其他地方,特别是后面会讲到的机器人逆解问题,也有类似的情况出现。为了避免大家踩坑,我们先把这个坑填上。先给一个命题:四元数和它的相反四元数描述相同的旋转。这是一个真命题,简单证明一下,我们知道四元数对点进行变换的公式如下: 对于归一化四元数,它的逆是(其实对于归一化四元数,它的逆就是它的共轭)二元機器人如何運作? ,那么四元数的逆呢?很显然是,如果让四元数作用于同一个点呢: 负负得正,因此和作用效果是一样的。 接下来回归正题,旋转矩阵怎么求四元数呢,我们还是要从前面得到的旋转矩阵出发来进行推导,在这个过程中不要忘记我们讨论旋转对应的四元数始终是归一化的,即元素平方和为1。 需要注意的是,我们求解四元数有四种途径,从数学上讲他们的行为是一样的,除了在表达式奇异的位置(所谓表达式奇异在这里是指分母为0),但是从数值分析的角度上考虑,当分母太小时,计算结果对舍入误差非常敏感,因此需要尽量减小舍入误差的影响,所以才会根据实际情况选择一种解法来求四元数。接下来我们通过以下旋转矩阵求四元数:

3.1 先求w

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接下来踩一个坑,求时有一个开方运算,为什么不取负值?你可能也看到了,如果取负值,相应的,,的求解分母都有,他们也会取负值,所以得到的四元数就是我们在第三节开头提到的负四元数,它和我们公式得到的四元数描述相同的旋转,所以我们取为正的一组解,后面三种情况也相同。

3.2 先求x

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在3.1中如果我们求出的过小,为了避免解的不稳定,需要采用其他的求解方法,我们可以从对角线元素中先求,或者。具体先求哪一个呢?我们当然希望先求大的那一个,因为你会看到,通过对角线元素求出的那个值始终是作为另外三个等式的分母,这个值越大越不容易受到舍入误差的影响。 具体的比较方法就是比较三个对角线元素哪个大,如果最大,说明相对来说绝对值最大,为什么这么说呢?大概提一下:

阿里美团字节押注,国内机器人融资爆发!单笔最高20亿元

现阶段,在机器人产业中,工业机器人占有的机器人市场份额较大,这一领域也是受资本热捧的一条重要赛道,此外,服务机器人中的医用机器人、家用机器人优势也逐渐凸显。 随着融资热潮风起,这些资金是否真的能成为引爆这一市场的重要推力,我们拭目以待。 本文福利: 未来,随着智能机器人渗透率不断地提高,应用领域在不断拓宽;机器人也向轻量化、柔性化发展 。 推荐精品报告《 机器人新纪元开启,Tesla Bot 带来新猜想 》, 可在公众号聊天栏回复关键词【 智东西331 】获取 。