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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
申请人： 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
摘要： 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
申请人： 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC分类号： B25J9/16
摘要： 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：CN117647985A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202410124950.9
申请日：2024-01-30
申请人： 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC分类号： G05D1/43 , G05D1/633 , G05D1/247 , G05D1/648 , G05D109/10
摘要： 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：CN116869748B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311148642.1
申请日：2023-09-07
申请人： 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
摘要： 本发明涉及助行器及其上坡助力下坡控速方法、系统、设备及介质，该系统包括：把手控制模块、助行器本体控制模块，把手控制模块与助行器本体控制模块通过无线局域网通信连接，把手控制模块用于调节助力等级和速度，助行器本体控制模块用于接收把手控制模块的指令控制轮毂电机实现力控效果。本发明采用力控方案，能够有效减少使用者推动助行器时力的大小，并且可以灵活设置助力等级和速度限制大小，方便针对不同坡度的上坡助力等级选择以及下坡时的控速选择；基于ROS2系统采用节点间话题订阅通讯的方式实现助行器上坡助力及下坡控速方案，可以保证把手控制程序与助行器本体的助力控速算法间的完全解耦，从而方便程序在不同平台间的移植。
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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
申请人： 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC分类号： G05D1/43 , G05D1/633 , G05D1/247 , G05D1/648 , G05D109/10
摘要： 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
申请人： 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
摘要： 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
申请人： 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC分类号： G06F30/23 , G06F111/04
摘要： 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：CN116766207A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310966759.4
申请日：2023-08-02
申请人： 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC分类号： B25J9/16
摘要： 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：CN117654000A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410133819.9
申请日：2024-01-31
申请人： 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
摘要： 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：CN116999291A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310971453.8
申请日：2023-08-03
申请人： 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
摘要： 本发明公开了一种基于多源信息感知的康复机器人控制方法及电子设备，其中，该方法包括：获取无运动机能患者的上肢模态信号，上肢模态信号包括脑电信号、以及眼动信号和/或肌电信号；对于每一种上肢模态信号，使用意图识别模型对上肢模态信号进行运动意图识别，得到对应的运动意图识别结果；获取每一种上肢模态信号对应的置信度；根据每一种上肢模态信号对应的运动意图识别结果及对应的置信度，确定患者的运动意图；根据运动意图确定上肢康复外骨骼的运动控制信号；控制上肢康复外骨骼按照运动控制信号进行运动。本发明能够提升上肢康复训练过程中无运动机能患者的运动意图识别准确率。
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