【摘 要】
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基于对人体行走的能耗分析,设计了一种新型有源无动力踝关节外骨骼.首先,基于耦合摆模型建立人体行走摆动相动力学方程并采用打靶法求解.根据动量守恒原理分别计算摆动腿膝关节锁定、脚跟着地以及关节摩擦引起的能耗率.计算结果表明,脚跟着地引起的能耗率远大于膝关节锁定和关节摩擦引起的能耗率.然后,基于该能耗分析结果设计了一种足底弹性储能机构将脚跟着地时的能耗存储起来,在跖屈蹬地阶段释放助力.通过前脚掌压力信号控制电磁铁驱动的离合机构,实现对助力弹簧夹紧与释放的状态切换.样机实验结果表明:足底储能机构可以提高外骨骼的输
【机 构】
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基于对人体行走的能耗分析,设计了一种新型有源无动力踝关节外骨骼.首先,基于耦合摆模型建立人体行走摆动相动力学方程并采用打靶法求解.根据动量守恒原理分别计算摆动腿膝关节锁定、脚跟着地以及关节摩擦引起的能耗率.计算结果表明,脚跟着地引起的能耗率远大于膝关节锁定和关节摩擦引起的能耗率.然后,基于该能耗分析结果设计了一种足底弹性储能机构将脚跟着地时的能耗存储起来,在跖屈蹬地阶段释放助力.通过前脚掌压力信号控制电磁铁驱动的离合机构,实现对助力弹簧夹紧与释放的状态切换.样机实验结果表明:足底储能机构可以提高外骨骼的输出力矩和功率,提升助行能力;外骨骼的最大输出力矩为19 N·m;穿戴该外骨骼行走时小腿三头肌激活度相较于不穿戴时最大下降约8.6％.踝关节角度测量结果表明,在摆动相期间外骨骼很少干扰穿戴者踝关节的正常活动.
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物体硬度感知对于机器人进行物体灵巧操作具有重要意义.针对物体硬度感知中传感信号复杂、物体压缩量大而导致的系统鲁棒性差以及容易损伤物体的问题,提出了一种基于触觉传感的机器人抓取对象硬度感知方法.该方法使用两指夹持器轻微挤压物体,通过安装在两指指尖的柔性触觉传感器阵列采集压力序列信号.将压力序列信号进行多项式处理得到非线性特征序列,使用基于决策树的Adaboost算法处理非线性特征序列,实现抓取物体在线硬度等级分类.将基于决策树的Adaboost算法和其他各种算法进行比较,并进行实际物体硬度识别实验.实验结果
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