CN114248283A - 一种蓝牙感知的外骨骼维修机器手 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种蓝牙感知的外骨骼维修机器手，包括助力外骨骼感知手套、传感测量单元、指令收发单元、外骨骼支撑手臂、多指外骨骼手爪、驱动单元和控制单元；采用肌电传感器、肌磁传感器、弯曲传感器、压力传感器感知手指运动信息，由主控模块识别出手指运动意向，通过蓝牙传感器对指令进行收发，用指令模块将指令转化为驱动器运动指令，采用绳索柔性结构作为类肌腱，用线性执行器的往复运动代替肌肉的收缩和舒展，实现手指按照用户需求进行运动。本发明能够实现解析维修对象和维修资源的维修特征，提取手部运动要素，进而建立运动轨迹模型，更好地实现了信息的操作与传达。
Description
技术领域
本发明涉及机械维修装置技术领域，特别是一种蓝牙感知的外骨骼维修机器手。
背景技术
人手是高度灵巧的器官。经过长达两百万年的进化过程中，作为人类与其它动物的本质特征，人手具有极高的灵活性。人手是主要的维修器官，高强度、大负荷的维修任务会给维修人员的双手带来持续工作量，长时间、高频率、重复性的维修动作，容易造成维修人员双手的疲劳，进而影响维修工作的效率和质量。因此，如何减轻维修人员手部的工作负担，协助维修人员更加高效、省力地完成维修任务，是一个亟待解决的问题。针对维修领域对机器手辅助的现实需求，本发明将借鉴外骨骼机器人的设计思路，围绕维修用外骨骼机器手开展基础研究，分析维修过程人手动作特点，探索压力、触觉、肌电、肌磁等多源信息感知和动作识别技术，研究多关节多自由度机器手高效控制方法，为研制维修用灵巧机器手打下坚实的技术基础。
发明内容
基于此，有必要针对上述问题，提供一种蓝牙感知的外骨骼维修机器手。
本发明通过构建智能维修机器手原型系统，提供一种蓝牙感知的外骨骼维修机器手，包括助力外骨骼感知手套、传感测量单元、指令收发单元、外骨骼支撑手臂、多指外骨骼手爪、驱动单元和控制单元；采用肌电传感器、肌磁传感器、弯曲传感器、压力传感器感知手指运动信息，由主控模块识别出手指运动意向，通过蓝牙传感器对指令进行收发，用指令模块将指令转化为驱动器运动指令，采用绳索柔性结构作为类肌腱，用线性执行器的往复运动代替肌肉的收缩和舒展，实现手指按照用户需求进行运动。
手部外骨骼助力的基本原理是通过外骨骼结构提供支撑作用。
采用穿戴式感知手套，传感器线性分布在手套手指上侧，主要用于数据手套采集真实手指的运动轨迹，实现实时对人手运动的监听，为外骨骼手爪机构运动提供数据支持。
所述的外骨骼支撑手臂，主要对多指外骨骼手爪起支撑作用，对所述的驱动单元和控制单元进行保护，并且在使用过程中可实现远距离手持末端进行实际维修。
进一步的，所述的支撑手臂末端具有可穿戴式U形臂，该结构可在维修过程中穿戴在人手臂上方实现控制的助力维修操作。
所述的多指外骨骼手爪，主要由5个3关节手指与可旋转手掌组成；以计算PID控制为基础控制算法，综合前馈、补偿、解耦、自适应的控制技术，得到所需的速度、位移、角度控制量，实现多指空间轨迹的协同控制。
所述的驱动单元和控制单元为控制所述机械手掌、机械手指进行移动控制，利用ASME动作要素分类，通过对维修对象和维修资源的维修特征的分析，提取最为基础的手部运动要素；对手部的生理学特性进行分析每个运动单元的肌肉部位，对韧带的控制约束作用进行具体分析，确定相应韧带的可控范围。对人手典型维修动作要素进行分解，描绘出相应运动轨迹，并分解为相应运动单元的参与情况与作用，建立运动单元运动形式、运动轨迹与单指手指指尖轨迹的对应关系。进一步的，将手指模型等效为关节连杆模型，应用D-H参数法对相邻关节点进行矩阵转换计算，通过为每个连杆建立局部坐标系，然后用坐标变换矩阵表示局部坐标系之间的相关关系，最终建立手指上任意一点与基座的数学联系，得到指尖运动空间方程；根据单指指尖运动方程，构建多指运动方程，描述多指运动目标与参与单指指尖运动轨迹的相互关系。
所述的指令收发单元采用蓝牙传感器实现数据的输送，蓝牙接收传感器接收频率与所述的蓝牙发送传感器相同，用于发送端打包发送固定波特率多数据位字节，由接收端传感器按照该频率进行解析打包数据，拆分其各个关节的步进以及角度指令数据，实现远程穿戴感知式控制外骨骼维修机器手完成精密的维修操作。
进一步的，所述的肌电传感器、肌磁传感器、弯曲传感器、压力传感器，分布在各个手指关节上侧，对手指运动有关肌肉的生物电场与生物磁场进行监测，分析旋转、屈伸等典型肌肉运动的生物电磁场的变化规律和内在模式，应用小波分析、经验模式分解技术，构建自适应降噪算法，实现肌电肌磁特征信号与背景噪声的有效分离。
进一步的，根据多个肌电肌磁传感器测量的时间序列，采用压缩感知、独立分量分析技术提取肌电肌磁信号模式；综合肌电、肌磁、弯曲、压力等信号输入，应用贝叶斯估计、加权决策方法对多源信号进行融合，将肌肉运动转化为手指运动空间信息。
通过本发明的一种蓝牙感知的外骨骼维修机器手，围绕维修用外骨骼机器手开展基础研究，解析维修过程人手动作特点，提出了通过压力、触觉、肌电、肌磁等多源信息感知和动作识别技术。本发明能够实现解析维修对象和维修资源的维修特征，提取手部运动要素，进而建立运动轨迹模型，更好地实现了信息的操作与传达。
附图说明
图1为助力外骨骼穿戴式手套及各传感器测量单元布局图；
图2为助力外骨骼维修机械手俯视图；
图3为助力外骨骼维修机械手仰视图。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的较佳实施方式。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施方式。相反地，提供这些实施方式的目的是使对本发明的公开内容理解的更加透彻全面。
需要说明的是，当元件被称为“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的，并不表示是唯一的实施方式。
本发明构建了智能维修机器手原型系统，主要包括助力外骨骼感知手套1、传感测量单元2、指令收发单元3、外骨骼支撑手臂4、多指外骨骼手爪5、驱动单元15和控制单元6，手部外骨骼助力的基本原理是通过外骨骼结构提供支撑作用，采用肌电传感器7、肌磁传感器8、弯曲传感器9、压力传感器10等感知手指运动信息，由主控模块16识别出手指运动意向，通过蓝牙传感器11对指令进行收发，由指令模块转化为驱动器运动指令，采用绳索等柔性结构17作为类肌腱，用线性执行器的往复运动代替肌肉的收缩和舒展，实现手指按照用户需求进行运动。
所述的助力外骨骼感知手套1、传感测量单元2，采用可穿戴式感知手套1，传感器线性分布在手套手指18上侧，主要用于数据手套采集真实手指的运动轨迹，实现实时对人手运动的监听，为外骨骼手爪机构5运动提供数据支持。
所述的外骨骼支撑手臂4，主要对多指外骨骼手爪5起支撑作用，对所述的驱动传动单元和控制单元6进行保护，并且在使用过程中可实现远距离手持末端进行实际维修。进一步的，所述的支撑手臂末端具有可穿戴式U形臂14，该结构可在维修过程中穿戴在人手臂上方实现实施控制的助力维修操作。
所述的多指外骨骼手爪5，主要由5个3关节手指12与可旋转手掌13组成；以计算PID控制为基础控制算法，综合前馈、补偿、解耦、自适应的控制技术，得到所需的速度、位移、角度控制量，实现多指空间轨迹的协同控制。
所述的驱动传动单元和控制单元6为控制所述机械手掌13、机械手指12进行移动控制，利用ASME动作要素分类，通过对维修对象和维修资源的维修特征的分析，分析提取最为基础的手部运动要素；对手部的生理学特性进行分析，具体分析每个运动单元的肌肉部位，对韧带的控制约束作用进行具体分析，确定相应韧带的可控范围。对人手典型维修动作要素进行分解，描绘出相应运动轨迹，并分解为相应运动单元的参与情况与作用，建立运动单元运动形式、运动轨迹与单指手指指尖轨迹的对应关系。进一步的，将手指模型等效为关节连杆模型，应用D-H参数法对相邻关节点进行矩阵转换计算，通过为每个连杆建立局部坐标系，然后用坐标变换矩阵表示局部坐标系之间的相关关系，最终建立手指上任意一点与基座的数学联系，得到指尖运动空间方程；根据单指指尖运动方程，构建多指运动方程，描述多指运动目标与参与单指指尖运动轨迹的相互关系。
所述的指令收发单元3采用蓝牙传感器11实现数据的输送，蓝牙接收传感器11接收频率与所述的蓝牙发送传感器相同，用于发送端打包发送固定波特率多数据位字节，由接收端传感器按照该频率进行解析打包数据，拆分其各个关节的步进以及角度指令数据，实现远程穿戴感知式控制外骨骼维修机器手完成精密的维修操作。
进一步的，所述的肌电传感器7、肌磁传感器8、弯曲传感器9、压力传感器10，分布在各个手指关节上侧，对手指运动有关肌肉的生物电场与生物磁场进行监测，分析旋转、屈伸等典型肌肉运动的生物电磁场的变化规律和内在模式，应用小波分析、经验模式分解等技术，构建自适应降噪算法，实现肌电肌磁特征信号与背景噪声的有效分离；根据多个肌电肌磁传感器测量的时间序列，采用压缩感知、独立分量分析等技术提取肌电肌磁信号模式；综合肌电、肌磁、弯曲、压力等信号输入，应用贝叶斯估计、加权决策等方法对多源信号进行融合，将肌肉运动转化为手指运动空间信息。
本发明构建了智能维修机器手原型系统，主要包括助力外骨骼感知手套1、传感测量单元2、指令收发单元3、外骨骼支撑手臂4、多指外骨骼手爪5、驱动单元和控制单元6，手部外骨骼助力的基本原理是通过外骨骼结构提供支撑作用，采用肌电传感器7、肌磁传感器8、弯曲传感器9、压力传感器10等感知手指运动信息，由主控模块识别出手指运动意向，通过蓝牙传感器11对指令进行收发，由指令模块转化为驱动器运动指令，采用绳索等柔性结构作为类肌腱，用线性执行器的往复运动代替肌肉的收缩和舒展，实现手指按照用户需求进行运动。
所述的助力外骨骼维修机械手1，关键技术包含智能机器手的控制流程和规律，智能机器手的运动建模、运动意向感知、运动解耦与高效控制等关键技术；以及对人手的生理结构、肌电肌磁信号的高效增强等方法，均为本发明的研究前提。
所述的助力外骨骼感知手套1、传感测量单元用于对手指运动的意向感知，首先对多手指运动有关肌肉的生物电场与生物磁场进行理论分析，以及手指旋转、屈伸等典型肌肉运动时，生物电磁场的变化规律和内在模式；应用小波分析、经验模式分解等技术，构建自适应降噪算法，实现肌电肌磁特征信号与背景噪声的有效分离；根据多个肌电肌磁传感器测量的时间序列，采用压缩感知、独立分量分析等技术提取肌电肌磁信号模式；综合肌电、肌磁、弯曲、压力等信号输入，应用贝叶斯估计、加权决策等方法对多源信号进行融合，将肌肉运动转化为手指运动空间信息，构建手指运动意向感知与识别算法；并且构建了试验系统，对输出处理、感知与识别算法进行验证。
所述的多指外骨骼手爪5、驱动传动单元15和控制单元6，是本发明的核心技术，利用手指运动的多自由度解耦与高效控制技术实现维修机械手的空间作业；本发明采用在多指运动方程的基础上，将各个手指的运动意向映射为单指指尖运动轨迹需求；结合单指运动方程，应用关节空间法、作业空间法等技术，将指尖运动轨迹映射为各个运动单元的轨迹规划，以最小时间为目标函数，在满足自然约束和作业约束的前提下，寻找运动路径最优方案；建立驱动单元 15与运动单元12的系统动力学模型，对驱动单元实施反馈伺服控制，划以计算 PID控制为基础控制算法，综合前馈、补偿、解耦、自适应的控制技术，得到所需的速度、位移、角度控制量，实现多指空间轨迹的协同控制。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (8)
1.一种蓝牙感知的外骨骼维修机器手，其特征在于，包括：助力外骨骼感知手套、传感测量单元、指令收发单元、外骨骼支撑手臂、多指外骨骼手爪、驱动单元和控制单元；采用肌电传感器、肌磁传感器、弯曲传感器、压力传感器感知手指运动信息，由主控模块识别出手指运动意向，通过蓝牙传感器对指令进行收发，用指令模块将指令转化为驱动器运动指令，采用绳索柔性结构作为类肌腱，用线性执行器的往复运动代替肌肉的收缩和舒展，实现机械手指按照用户需求进行运动。
2.根据权利要求1所述的机器手，其特征在于，采用可穿戴式感知手套，感知传感器线性分布在手套手指上侧。
3.根据权利要求1所述的机器手，其特征在于，所述外骨骼支撑手臂末端具有可穿戴式U形臂，该结构可在维修过程中穿戴在人手臂上方实现实施控制的助力维修操作。
4.根据权利要求1所述的机器手，其特征在于，所述的多指外骨骼手爪，主要由5个3关节手指与可旋转手掌组成；以计算PID控制为基础控制算法，综合前馈、补偿、解耦、自适应的控制技术，得到所需的速度、位移、角度控制量，实现多指空间轨迹的协同控制。
5.根据权利要求1所述的机器手，其特征在于，所述驱动单元和控制单元为控制所述机械手掌、机械手指进行移动，利用ASME动作要素分类，通过对维修对象和维修资源的维修特征的分析，提取最为基础的手部运动要素。
6.根据权利要求1所述的机器手，其特征在于，将手指模型等效为关节连杆模型，应用D-H参数法对相邻关节点进行矩阵转换计算，通过为每个连杆建立局部坐标系，然后用坐标变换矩阵表示局部坐标系之间的相关关系，最终建立手指上任意一点与基座的数学联系，得到指尖运动空间方程；根据单指指尖运动方程，构建多指运动方程，描述多指运动目标与参与单指指尖运动轨迹的相互关系。
7.根据权利要求1所述的机器手，其特征在于，所述指令收发单元采用蓝牙传感器实现数据的输送，蓝牙接收传感器接收频率与所述的蓝牙发送传感器相同，用于发送端打包发送固定波特率多数据位字节，由接收端传感器按照该频率进行解析打包数据，拆分其各个关节的步进以及角度指令数据，实现远程穿戴感知式控制外骨骼维修机器手完成精密的维修操作。
8.根据权利要求1所述的机器手，其特征在于，所述的肌电传感器、肌磁传感器、弯曲传感器、压力传感器，分布在各个手指关节上侧，对手指运动有关肌肉的生物电场与生物磁场进行监测，分析旋转、屈伸等典型肌肉运动的生物电磁场的变化规律和内在模式，应用小波分析、经验模式分解技术，构建自适应降噪算法，实现肌电肌磁特征信号与背景噪声的有效分离。
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2021
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