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公开(公告)号：CN118873311A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410989671.9
申请日：2024-07-23
Abstract: 本发明属于医疗设备技术领域，涉及一种基于IMU和六维力传感器的脚踝骨折复位装置，在脚套上设有六维力传感器以及多个IMU传感器，将脚踝部康复过程中六维力传感器以及IMU传感器获得的脚套运动数据传输至终端控制器中，并通过终端控制器中的各个模块对获得的数据进行处理，最终将终端控制器中所规划的脚套的运动以及力信息传输至机械臂的控制器中，机械臂根据所获取的数据信息控制脚套进行运动，从而完成脚踝部骨折处的康复训练。本发明的复位装置通过对传感器收集到的数据进行分析处理，可以准确还原复位过程中脚踝部的运动轨迹、姿态变化和力位控制，此时机械臂通过复现的轨迹以及末端力来达到复位，具有监测精度高的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118636141A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410747490.5
申请日：2024-06-11
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于机械臂遥操作技术领域，具体涉及一种基于视觉引导的双臂手机器人实时遥操作的搭建方法，其包括规划第一实验区域并搭建第一实验平台，获取双臂手机器人姿态信息、末端关节的齐次变换矩阵并转化第一坐标系；规划第二实验区域并搭建第二实验平台；多相机标定并转化第二坐标系；获得跟踪状态下机械臂末端关节位置的空间变换位姿信息，读取手指位姿数据，进行实时跟随。本发明的实时遥操作系统包括控制系统主机、操作手套、光学定位仪、定位坐标板、标记球工具和双臂手机器人，本发明将光学定位仪识别标记球工具的方法引入双臂手机器人遥操作控制中，更加精准和快速，同时操作者穿戴操作手套远程控制机械臂的方法能提供更好的人机交互功能。
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公开(公告)号：CN118636141B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202410747490.5
申请日：2024-06-11
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于机械臂遥操作技术领域，具体涉及一种基于视觉引导的双臂手机器人实时遥操作的搭建方法，其包括规划第一实验区域并搭建第一实验平台，获取双臂手机器人姿态信息、末端关节的齐次变换矩阵并转化第一坐标系；规划第二实验区域并搭建第二实验平台；多相机标定并转化第二坐标系；获得跟踪状态下机械臂末端关节位置的空间变换位姿信息，读取手指位姿数据，进行实时跟随。本发明的实时遥操作系统包括控制系统主机、操作手套、光学定位仪、定位坐标板、标记球工具和双臂手机器人，本发明将光学定位仪识别标记球工具的方法引入双臂手机器人遥操作控制中，更加精准和快速，同时操作者穿戴操作手套远程控制机械臂的方法能提供更好的人机交互功能。
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公开(公告)号：CN118717297A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410728730.7
申请日：2024-06-06
Abstract: 本发明涉及骨折复位机器人技术领域，提供一种基于踝关节骨折复位的串并协同装置及其控制方法，装置包括冗余并联平台、复位机械臂、固定脚套组件和腿部固定组件，冗余并联平台中三角支架和复位机械臂的固定端分别与第一安装端和第二安装端连接。在冗余并联平台中，固定脚套组件中方形凹槽和弧形夹爪的工作端连接，弧形夹爪的安装端和动平台的中部连接，动平台转接头安装孔和运动分支第一端连接，运动分支第二端和滑台模组第一端连接，滑台模组第二端和三角支架安装端连接。本发明的控制方法采用冗余并联平台解决拉伸牵引过程中负载大的问题，针对踝关节骨折的大范围旋转的复位需求，复位机械臂满足内翻‑外翻，趾屈‑背伸，内旋‑外旋精细操作。
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公开(公告)号：CN117921667A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410151244.3
申请日：2024-02-02
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种基于高阶全驱系统方法的七自由度机械臂轨迹跟踪控制方法，其包括以下步骤：S1、确定七自由度机械臂系统模型，给定关节目标角位置、角速度和角加速度；S2、建立七自由度机械臂的动力学模型；S3、设计扩张状态观测器观测由模型参数不确定性和外界干扰形成的集总扰动；S4、将机械臂动力学模型转化为高阶全驱系统模型，将集总扰动补偿到控制器中并设计高阶全驱控制器；S5、进行模型搭建和仿真验证。本方法模型处理过程简单，控制器设计简单有效，结合参数化设计，参数求解过程数值稳定，并通过仿真验证证明了扩张状态观测器补偿的基于高阶全驱系统方法的轨迹跟踪控制方案，能够实现有限时域内稳定快速跟踪，具有较高工程价值。
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公开(公告)号：CN117576459A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311538964.7
申请日：2023-11-17
Applicant: 燕山大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/24 , G06V10/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/048 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种基于目标检测和残差注意力的踝关节骨折定位分类方法，其包括：S1、获取数据库中的踝关节骨折图片数据，并进行训练、检测和处理；S2、根据残差注意力网络和郎汉氏分型理论模型对骨折类型进行判断并输出；S3、使用混淆矩阵评估分类结果，融合全局平均池化层与全连接层的权重，得到踝关节图片数据的热力图，完成定位分类。本发明通过残差注意力网络和郎汉氏分型理论模型对骨折类型进行准确划分，使用类激活图将提取到的特征在原图上以热力图方式显示出来，并使用各类统计学指标评估模型性能，高效完成对踝关节骨折种类的判断，具有诊断准确率高、速度快等优点，有效解决了传统方法进行主观判断所造成的差异大以及诊断过程复杂的问题。
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