本文關(guān)鍵詞：助行機器人運動控制和安全監(jiān)護策略研究

  更多相關(guān)文章： 助行機器人 運動控制 柔順控制 共享控制 穿戴式傳感器 跌倒檢測 跌倒防護

【摘要】：隨著年齡的增長,老年人的行走能力逐漸下降,這不僅僅會影響他們的日常生活,更會降低他們的生活質(zhì)量,增加對他人的依耐性。目前中國正逐步進入老齡化社會,據(jù)估計到2050年,老年人(年齡超過60)人口比例將會達到33%。老年人護理工作需要占用很大一部分醫(yī)療護理資源,而且價格昂貴,所以開發(fā)在日常生活中能夠支撐或者幫助老年人的助行設(shè)備十分緊迫。使用機器人技術(shù)的助行機器人能夠在日常生活中幫助老年人行走,讓他們重新獲得獨立的機會,提高他們的生活質(zhì)量,這些對于逐步進入老齡化社會的康復(fù)保健系統(tǒng)非常重要。本文對助行機器人運動控制和安全監(jiān)護策略進行了研究。針對用戶對助行機器人的安全性和柔順性的要求,提出基于強化學習的共享控制機制和基于多傳感器融合的柔順運動控制算法,增加了助行機器人的柔順性。提出兩種用戶跌倒檢測的方法,實現(xiàn)了對用戶的跌倒防護,提高了助行機器人的安全性。本論文詳細介紹智能助行機器人I和智能助行機器人II的開發(fā)與設(shè)計。首先針對兼顧用戶的使用感受和機器人系統(tǒng)控制的要求,開發(fā)設(shè)計了智能助行機器人I。然后在智能助行機器人I的設(shè)計基礎(chǔ)上,增加了可調(diào)圍欄式輔助支撐結(jié)構(gòu),實現(xiàn)了有效的物理支撐,改進了人-機交互系統(tǒng),提出了基于人-機力交互控制的助行機器人導(dǎo)納控制算法,實現(xiàn)了更加安全、穩(wěn)定、靈活、成本更低以及易于實現(xiàn)產(chǎn)品化的智能助行機器人II。本論文提出一種基于強化學習的智能助行機器人共享控制機制。根據(jù)用戶的控制效率和行走環(huán)境,采用強化學習算法在線調(diào)節(jié)用戶控制權(quán)重值。使用共享控制方法根據(jù)用戶控制權(quán)重值合成用戶行走意圖速度和助行機器人規(guī)劃速度,得到即能順應(yīng)用戶意圖,又能保障用戶安全的運動控制。一系列實驗結(jié)果證明基于強化學習的共享控制機制能夠在保障安全的情況下,有效保證用戶的運動表現(xiàn)。本論文研究智能助行機器人的用戶跌倒檢測和防護策略。采用穿戴式傳感設(shè)備在線觀測用戶行走狀態(tài),將用戶壓力中心點(COP)和雙腳中點的距離以及用戶腰部的高度作為檢測特征,對用戶跌倒趨勢進行檢測。當用戶處于正常行走狀態(tài)下時,使用傳統(tǒng)的導(dǎo)納控制算法,當助行機器人檢測到用戶有跌倒趨勢時,立即停止運動,防止用戶跌倒。實驗結(jié)果證明用戶跌倒檢測和防護策略的有效性。本論文針對智能助行機器人運動控制中的柔順性和安全性,提出助行機器人多傳感器融合柔順運動控制和安全監(jiān)護方法。使用力傳感器和激光測距儀分別得到用戶上／下肢的運動意圖速度,使用基于卡爾曼濾波的序貫概率比檢驗法(SPRT)方法和決策函數(shù)來判斷用戶跌倒趨勢及跌倒模式。當用戶處于正常行走狀態(tài)時,采用多傳感器融合技術(shù)融合上肢和下肢表現(xiàn)出來的運動意圖速度,得到更加準確,更加柔順的用戶意圖速度。當檢測到跌倒趨勢時,緊急制動機器人。實驗證明該運動控制算法能夠有效增加用戶在操作機器人時的柔順性,并且預(yù)測用戶的跌倒趨勢,采取有效的跌倒防護。本論文研究智能助行機器人對用戶的跌倒防護運動控制。為了提高助行機器人的安全性和跌倒防護過程中的柔順性,提出基于阻抗-滑�？刂频挠脩舻狗雷o運動控制算法。建立用戶跌倒時的助行機器人動力學模型和阻抗控制模型。結(jié)合滑�？刂扑惴�,設(shè)計動態(tài)補償器,使機器人系統(tǒng)在到達滑模面的同時實現(xiàn)阻抗控制。Matlab仿真實驗和智能助行機器人實驗證明用戶跌倒防護運動控制算法的有效性。
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP242

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李金良;孫友霞;姜雪;谷明霞;;兩足溜冰機器人運動控制系統(tǒng)[J];中國科技論文;2012年08期

2 李金良;孫友霞;包繼華;于巖;;煤礦救援機器人運動控制的研究[J];煤礦機械;2009年09期

3 張少白;周寧寧;;用于機器人運動控制的通用小腦認知模塊的構(gòu)建[J];南京郵電大學學報(自然科學版);2012年02期

4 藍雪松;杜啟亮;秦傳波;田聯(lián)房;;基于驅(qū)動量補償?shù)膲弘娦臀⑿C器人運動控制[J];壓電與聲光;2013年02期

5 姜軍;龍毅;李海南;王卓然;張華;;一種面向任務(wù)的機器人運動控制輔助開發(fā)平臺的設(shè)計與實現(xiàn)[J];機器人技術(shù)與應(yīng)用;2009年05期

6 黃克亞;陳慶;;基于數(shù)字PID算法的機器人運動控制[J];自動化應(yīng)用;2012年12期

7 姚俊武;王建中;;基于器件多址/重址的機器人運動控制性能研究[J];微計算機信息;2006年35期

8 袁文博;曹志強;劉希龍;譚民;;基于局部感知環(huán)境分區(qū)評價的機器人運動控制[J];華中科技大學學報(自然科學版);2013年S1期

9 楊帥;孫慎言;;單片機在機器人運動控制中的應(yīng)用研究[J];科技致富向?qū)?2010年29期

10 段群杰,張學勇,張銘鈞;一種新的水下機器人運動控制方法[J];佳木斯大學學報(自然科學版);2000年04期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 王行愚;施寧;鄒俊忠;王蓓;;基于感知信息處理的機器人運動控制系統(tǒng)[A];第一屆全國腦與認知科學學術(shù)研討會論文集[C];2005年

2 張翮;熊蓉;褚健;丁冠英;;四輪萬向移動機器人運動控制[A];2004中國機器人足球比賽暨學術(shù)研討會論文集[C];2004年

3 田景文;高美娟;李瑾;李凱;;基于ARM的機器人運動控制系統(tǒng)[A];第二十六屆中國控制會議論文集[C];2007年

4 梁霄;李曄;萬磊;孫玉山;;基于魯棒神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水下機器人運動控制[A];第十七屆全國過路控制會議論文集[C];2006年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 徐文霞;助行機器人運動控制和安全監(jiān)護策略研究[D];華中科技大學;2016年

2 王牛;基于動覺智能圖式足球機器人運動控制[D];重慶大學;2008年

3 張磊;基于Agent的水下機器人運動控制系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)[D];哈爾濱工程大學;2011年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 胡佳林;配藥機器人運動控制系統(tǒng)的研究與設(shè)計[D];湖南大學;2013年

2 王麗麗;真空鍍膜機器人運動控制系統(tǒng)的研究[D];機械科學研究總院;2006年

3 李金鑫;武裝機器人運動控制系統(tǒng)的設(shè)計與分析[D];南京理工大學;2014年

4 徐林;無創(chuàng)傷老鼠生物機器人運動控制系統(tǒng)的研究[D];重慶大學;2010年

5 鐘允暉;面向制鞋噴膠的機器人運動控制研究及其系統(tǒng)開發(fā)[D];浙江工業(yè)大學;2012年

6 吳浩;移動機器人運動控制研究[D];北京化工大學;2009年

7 孫欣;基于表面肌電信號定量辨識的上肢康復(fù)機器人運動控制[D];哈爾濱工業(yè)大學;2010年

8 彭維;人工免疫機理在機器人運動控制中的應(yīng)用研究[D];湘潭大學;2008年

9 高健;基于視覺的移動機器人運動控制研究[D];華中科技大學;2005年

10 付永前;移動機器人運動控制與路徑規(guī)劃研究[D];華中科技大學;2005年

，

本文編號：1267140