机器人设计十篇

机器人设计篇1

2面向生物工程的微操作机器人系统大多数机器人是按照给定的程序做简单重复的动作(如焊接、装配、搬运等)，不需要太强的智能。而对于微操作机器人来说，情况就有很大不同。因为作对象十分微小，操作人员不可能十分清楚它们的精确位置，况且外界环境的变化使得它们的相对位置不定，微观世界里的物理法则及力学特性与宏观世界也大相径庭，这就要求机器人有很强的自动识别能力和决策能力。同时，温度变化、机械振动、噪声波动、机械蠕变等不稳定因素扰动，以及非线性微动特性、传递累积误差的影响，也使得微操作机器人必须具有很强的自我调整能力(即自我实时标定及补偿能力)。因此微操作机器人必须与其它仪器设备组合成一套光机电高度集成的系统，方能进行显微操作。北京航空航天大学机器人研究所正在研制的用于细胞操作的微操作机器人系统包括倒置生物显微镜、粗动平台、左操作手、右操作手、摄像头、图像处理单元、控制系统、人机交互接口等。本系统采用全局闭环控制方法，即将显微视觉作为反馈控制源参与伺服控制形成视觉伺服反馈控制系统。系统的具体运作方式解释如下：活体细胞或染色体悬浮在培养液内，左右微操作机器人对称地安装在显微镜机架上，毛细玻璃管与毛细玻璃针等操作工具作为机器人的末端执行器(毛细玻璃管用于捕捉与固定细胞，毛细玻璃针用于细胞的切割、注射等)。首先，在显微视觉伺服的控制下，玻璃管、玻璃针及作对象将自动地调整到显微镜的焦平面内。左机器人完成活体细胞的捕捉与固定，右机器人完成切割、注射等精细操作。整个操作过程都在显微视觉的监视下完成，即图像处理单元实时地处理分析采集的图像信息(如细胞、玻璃管、玻璃针之间的相对位姿，细胞核在细胞内的位置等)，并变成控制信号输送给控制器，机器人在控制器的命令下实时地对细胞进行追踪、捕捉、注射、转移等，直至完成整个操作过程。在进行显微注射时，外源基因或染色体或蛋白质的注射量的多少也是在显微视觉及注射装置的共同监控下完成的。整个操作过程通过显微镜、摄像头、监视器实时再现出来，供科研人员进行分析研究。在出现意外的情况下，操作者可根据图像信息，通过人机交互接口对系统进行遥控操作。作对象的选取是由操作者通过人机交互接口完成的。

在研制本系统过程中，已取得以下阶段性成果：(1)利用螺旋，对微动并联机构的型综合进行了较深入的，并给出了几种并联机构型综合的新。(2)选用Delta三自由度并联机构作为微操作机器人机构，并结合微操作的特点，对其进行了运动学、工作空间优化、误差分析及动态特性分析。作为微操作系统的核心部分，微操作机器人机构应具有外形小、工作可达域相对较大、驱动精细、有很高的定位精度与精度稳定性、良好的动态特性等特点。Delta微动并联机构基本迎合了这些要求。它的外形尺寸为100mm×100mm×100m，工作空间约为500μm×500μm×400μm，运动分辨率约为80nm。(3)在多年探索研究及广泛调研的基础上，出了一些对构筑微操作机器人系统有指导意义的设计原则。它不单适用于面向生物工程的微操作机器人系统，对构筑其它领域的微操作机器人系统也有一定的价值。(4)将显微视觉作为反馈控制源参与伺服控制形成视觉伺服反馈控制系统，使显微操作自动化程度及操作精度大大提高。操作者只需用鼠标轻轻一点作对象(细胞、染色体等)，系统将自动完成显微操作,如基因注射、细胞切割等。(5)机械加工、装配精度低于系统综合精度的特点导致了系统标定的困难性，而各子系统向参考坐标系转换的误差，以及由温度、振动、蠕变等因素造成的误差的随机性更加剧了离线标定的复杂性。本课题针对视觉伺服控制的微操作机器人系统的特性，提出新颖的欠参数标定法。(6)本项目拟采用多套智能控制算法，如基于视觉校正的模糊自适应控制方法、基于视觉的模糊预测控制方法，实现基于显微视觉全局闭环的机伺服自动协调作业。这些方法在初始模型不精确的情况下，也能保证快速、准确地定位。

3值得注意的若干问题微操作机器人系统的构筑比机器人的设计更为复杂，涉及的研究领域也更为广泛。在构筑“面向生物工程的微操作机器人系统”过程中，以下问题应引起特别注意。这些问题可以作为构筑微操作机器人系统的设计准则。(1)莫奢望能构筑一套“万能机器”。由于细胞或染色体是活性的，它的形状颜色各有不同，研制出的微操作机器人系统不可能完成所有的显微操作。部分操作可能更适合于采用电学、化学、甚至手工方法完成。(2)微操作机器人系统的各单元应刚性连接。为了减少积累误差、增强系统抗振能力、减少标定测量次数，系统各单元应以显微镜视野为分布中心刚性地连接一起。(3)左右微操作手的工作空间应比显微镜的视野大，并且包围它。显微镜的视野是一定的，为了充分利用有限的空间，避免机器人在工作空间边界附近可操作性及灵活性差的情况出现，左右微操作手的工作空间应该比显微镜的视野范围大。系统安装调试时，机器人及相关周边设备应以视野中心分布，保证操作工具的端部与视野中心重合，并在视野内运动操作。这种安装组合方式我们称之为“运动集中型”微操作机器人系统。(4)微操作机器人的理论工作空间应比其实际工作空间大。数学模型的精确性、驱动器的性能、机构材料的弹性变形等因素的存在，使得微操作机器人的实际可达域要比理论可达域小。在构筑机器人系统时，要特别注意这一点。(5)微动机构的运动链应尽量短。为了增强抗振能力、减小装配误差、提高结构刚度，系统应尽量减少运动环节。这也是并联机构在微操作领域倍受青睐的原因之一。(6)自由度过多得不偿失。理论上讲，机器人自由度越多，其操作灵活性越好。但过多的自由度也意味着控制难度的增加及成本的提高。3个移动自由度足可以应付所有显微操作，况且在微观世界里也不易实现大范围转角。(7)对用于细胞操作的微操作机器人来说，其运动速度和加速度尤其重要。对于细胞的注射、切割等显微操作来说，当微注射针或微切割刀切入活体细胞时，需要一定的力方能使细胞膜破裂。如果施加力的速度比较慢，可能导致细胞膜沿工具方向凹陷，直至刺破细胞膜。速度愈慢，凹陷愈深，对活体细胞的损害程度愈大。另外，由于培养液体的粘性及流动性，操作工具的运动使细胞沿同样的方向漂移，要使操作工具尽快捕捉到细胞，它的运动加速度愈大愈好。(8)在选择微动机构时，应尽量避免球铰出现。主要原因是铰链的加工难度太大，成本太高。(9)设置限位装置是必要的。多数微操作机构是靠材料弹性变形来实现微动的。如果材料的变形超出了弹性极限，便会断裂，因此有必要设置限位机构加以保护。(10)应慎重选择显微视觉系统硬件部分。倒置生物显微镜是整个系统中最大最重的设备。它的视野、放大倍率、机械接口、光学性能、抗振能力等都关系着系统的成败。图像处理周期慢与实时运动控制采样周期快的矛盾一直很突出。尽管研究高速图像匹配算法及控制方案是一解决途径，但选择高品质的图像处理硬件(摄像头、图像处理板等)也是必要的。(11)系统应采用使用简单的人机交互接口。数据手套、遥控手柄、虚拟现实等高级复杂的人机交互接口装置越来越多地应用于机器人系统。但运动链过长引起的积累误差对微操作机器人系统来说是个致命的问题。因此微操作机器人系统人机交互接口的选择不可过分追求复杂、时髦，应以简单、、实用为主要目的。如键盘、鼠标、触摸屏等即可。(12)应从整个系统入手提高系统精度，莫将精力过分集中于机构及驱动器上。相对于工业机器人来说，微操作机器人系统的误差来源更为复杂，更不稳定。为了提高系统精度应考虑环境因素(振动、噪声、温度等)、参数因素(杆长、关节零位角、柔性铰链的形状尺寸等)、测量因素(传感器的分辨率、非线性及标定设备的精度等)、控制和计算因素(计算机的舍入误差、跟踪控制误差、数学模型的精确程度、控制方案的选取等)、应用因素(安装误差、坐标系的标定误差等)等。(13)必需简化操作流程。活体细胞或染色体是无地漂浮在培养液里，为了使系统自动完成细胞操作，使机器人有规律、按步骤地动作，就必须简化操作流程(与工厂里的自动生产线类似)。有效的解决方法是设计专用的培养器皿或细胞矫正器(Bio-aligner，类似于生产线上的喂料器)，使活体细胞整齐排列并逐个移送到指定位置。(14)微操作机器人系统对环境要求比较苛刻。有些颗粒或灰尘的体积可能比卵细胞还要大，另外活体细胞的培养对环境的温度湿度也有要求，因此周围环境的质量是不可忽视的。这一点已引起科研工作者的广泛注意。系统的抗振性能也是值得注意的问题之一。系统不但要求机构紧凑、固有频率高，还要将整个系统安装在防振平台上。

4微操作机器人系统的研究热点与难点在微操作系统研究领域，由于其本身精度的要求及微空间内独有的物理法则，微操作机器人系统的研究至今仍存在许多理论和技术难题，主要表现如下：(1)系统标定事实上单独静态地对微操作系统进行精确标定是行不通的，只有将几何标定与具有自功能的智能控制结合起来才能解决标定问题。(2)显微视觉伺服系统亟待完善就来说，多数微操作机器人只有一套显微监视系统，其操作控制方式是由操作者根据显微监视系统输出的图像，通过操纵手柄、指套、键盘等来遥控微操作机器人的运动。这套监视系统通过操作者的眼睛、大脑和手形成一个大的控制闭环，操作者的精神状态、熟练程度着整个系统的控制精度和效率，不利于提高整个系统的自动化程度。将显微视觉作为反馈控制源参与微操作机器人的伺服控制，是最佳解决途径之一。图像数据的采集和处理延时一直是实现视觉伺服控制的主要障碍。对于微操作机器人来说，这种现象更为突出。微执行器的细小尺寸及材质、微操作对象的形状逼近性、载体的透光品质、显微镜的光学性能、微操作的高精度要求、外界振动及灰尘的介入等因素，使得图像数据处理的延时更长。因此，为实现视觉实时闭环，提高控制品质与速度，研究视觉控制方案，开发具有系统自标定功能的显微视觉伺服系统是努力的目标。(3)微操作控制理论需做进一步的探讨微操作机器人系统是一个高度复杂的非线性系统，传递累积误差和超高精度微位姿实时检测的困难，造成建立精确模型设计控制方案和获得准确的手端误差信号进行反馈控制比较困难，所以系统的微运动控制精度也难以保持稳定(鲁棒性差)。尝试新的控制算法是一条可行之路。(4)微操作机器人可达域与运动分辨率之间的矛盾有待解决受高精度压电驱动单元的短行程和系统机械结构限制，微操作机器人的可达工作空间太小。虽然有些大行程的微动机器人已经出现(如液压式、蠕动式［3］、变异式、模块式、串并联式等典型机器人)，但积累误差、结构复杂、运动分辨率低、控制不便等问题也随之出现。结构紧凑、大可达域、高运动分辨率、整体化结构(Totallymonolithicstructure)式的微操作机器人是设计者们追求的最高“境界”［3］。(5)微观世界的物理法则十分复杂在作对象的微观世界里，其运动学及力学特性不大服从于现有的一些物理法则，因此有些控制策略也不能机械地挪用到微操作机器人系统中。操作培养液中的细胞，不但要考虑重力作用，还要考虑浮力、流动力、布朗运动、范德华力、静电力等。如果不仔细地研究这些微观世界里的物理现象，很难构造出完美的微操作机器人系统。(6)迫切需要研究开发新型的微位移及微力传感器为了使微操作机器人系统具有较强的智能，微位移传感器及微力传感器是必不可少的。由于微观世界里的种种条件约束，现有系统中各种微力、微位移、速度、加速度传感器均未能成功地得到应用。

机器人设计篇2

创新点

较之其他水质监测仪器，该作品的创意点主要有：①采用机器人进行水质监测，有较高的人工智能性，减少了人力投入；②数据采集采用自行设计的双环探头，大幅度降低了成本；③将最终数据处理绘成曲线图，让用户直观了解水质监测情况；④水质数据实时采集汇总警报，提高了应对水质突发事件的能力。

方案设计实施

水质监测机器人由数据汇总机器人和监测机器人两部分组成，简称一号、二号机器人。一号机器人只有一台，而二号机器人根据需要，可以有很多台。

1.二号机器人

二号机器人为监测机器人，负责河水浊度的数据采集，自动将数据发送给一号机器人，相当于一号机器人的“触手”。在这里，我们根据比浊法原理（透过悬浮质点介质的光强度来确定悬浮物质浓度）采用高亮LED作为光源，用光敏电阻监测光强度，传至处理器，并将电信号转换为数字信号。学生设计了两个相互垂直的同心圆环探头来固定传感器，同心环内部空心以铺设光敏模块电路。LED灯与光敏电阻相隔8cm。通过两个方向的光敏传感器测量，取平均值，可得到较准确的数据。水质监测模块设计如图1所示。

2.一号机器人

一号机器人是建立在PC机上的数据汇总机器人，负责把二号机器人传回的数据存入数据库，并将实时水质信息整理成图表，描点绘图，排除错误数据并警报可疑数据。用户也可以通过Web界面查看实时更新的可视化数据。

3.安装方式

二号机器人的环状采集数据传感器安装在水下60cm处，主板及太阳能电池板等安装在水面以上，通过水中木桩或其他方式固定。图2为其安装示意图。

根据需要，在一个水域的关键点布置好多台二号机器人，机器人之间用ZigBee技术组网，并将数据传送到一号机器人。

机器人设计篇3

关键词：康复机器人；下肢训练；脑卒中；脊髓损伤；康复医疗器械 文献标识码：A

中图分类号：R496 文章编号：1009-2374（2016）35-0003-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2016.35.002

脑卒中和脊髓损伤是导致下肢运动功能障碍的两个主要原因。脑卒中的致残率一直相对较高，随之带来的就是偏瘫等后遗症，而偏瘫就是其中最常见的一种。25年来，我国脑卒中患病率以每年8.7%的速度增加，现在面临着严峻的脑卒中患病发展形势。我国社会对于康复医疗的需求急剧增加，然而现有的医疗资源并不能满足大幅增长的康复患者需求，康复专业人才十分匮乏，人才缺口达10.09万人。一个康复医疗师需同时负责多个康复患者的训练，传统的康复训练对于他们来说是一个难以承受的负荷。随着现代康复医疗器械的普及和推广，康复医疗师的工作量有明显下降，但是市场上针对下肢步态的康复机器人主要都是由国外厂商生产，成本十分昂贵，而且某些功能实际训练效果并不是特别理想，所以本课题自主研发了一种成本低、在理论上有更好的训练效果的针对下肢步态康复机器人。

1 机器人总体设计方案

该机器人主要分为机械结构部分和电控制系统部分。机械结构部分是实现运动的主载体，患者必须依托机械结构来实现康复运动，而电控制系统部分是实现运动的动力。该机器人为站立式，电控制系统部分包括电机控制、减重系统、功能性电刺激系统、表面肌电采集系统及电子硬件部分。电机控制主要实现相关运动电机的转动，以带动机械结构执行相关的运动。减重系统帮助患者减少自身负重，以更好地、更轻松地完成康复训练，并减少机械结构和相关电子硬件的承重，延长机器人的寿命。在无功能性电刺激系统的训练下，患者完成的是纯被动训练，而功能性电刺激系统帮助患者完成半主动的训练，能够在情况严重的患者有所好转时对其进行功能性电刺激辅助训练，更好地调动其运动机能，有关实验表明，如电刺激的半主动训练比纯被动训练具有更好的康复效果。表面肌电采集系统能够采集到患者运动时的生理电信号，为其运动的生理特性分析提供信息。

2 机械结构部分

本课题的康复机器人主要作用于脚踝，通过脚踏板运动角度的改变带动患者的脚踝在x-o-y平面的旋转和平移，进而带动患者小腿和大腿运动，实现患者整个下肢的步态训练。

脚踏板的运动是通过曲柄―连杆机构加上圆盘转动来实现的。二连杆的一端铰接在圆盘的非圆心点上，二连杆的另一端连接在脚踏板侧面。通过圆盘的转动，依次带动二连杆、脚踏板运动来使脚踏板改变x-o-y平面上的位移，从而使固定在脚踏板上的患者的脚跟随着脚踏板做被动式康复训练。其中最主要的部分就是利用圆盘的转动，使固定在圆盘上的连杆做一个往复式的运动，进而能够达到模拟人步行的效果。脚踏板的一个侧面和连杆通过转动副连接，另外一个侧面通过一个滑动副固定在一个具有一定轨迹的滑槽内来固定脚踏板滑动时的轨迹，更好地拟合人步行的轨迹。

3 电控制系统部分

在电控制系统方面，本系统采用了伺服电机、压力传感器、光电角度传感器、光电限位开关等设备来完成智能化的功能。

在脚踏板的底部，封装有两个压力传感器，脚掌和脚跟各一个，来监控脚步压力的变化，根据压力变化的情况，系统能够有相对应的响应。

伺服电机放置在圆盘中心、脚踏板侧面。其中放置在圆盘中心的伺服电机带动圆盘转动，放置在脚踏板侧面的伺服电机带动脚踏板旋转，使踝关节的角度发生变化，配合连杆带动的平移运动，就完成了平面的平移――旋转运动。而两个伺服电机又是由一个智能的控制系统控制的，就是电控制系统的下位机部分，控制伺服电机在不同的步行时间点旋转相应的角度，完成整个步行周期时间序列的脚部位置要求。光电角度传感器用来监控伺服电机转动的角度，保障了该控制系统的精度。

由于大部分的偏瘫患者运动损伤程度较为严重，对于正常的站立都无法靠自己正常地完成，更不用说让其独立完成整个康复训练，因此设计了一个减重系统来帮助患者保持训练过程中的平衡，更容易地完成训练。该减重机构能够根据患者的身高，上下调动手支架的高度，满足不同患者的需求。主要的承重部分由一个拉力绳来承担，拉力绳通过一系列的滑轮组来实现将患者升高和降低。

功能性电刺激系统让该机器人摆脱了纯被动式的康复训练。功能性电刺激系统的作用原理主要是通过施加的电流的作用，神经细胞能够产生一个与自然激发引起的动作电位完全一样的神经冲动，使其支配的肌肉纤维产生收缩，从而获得运动的效果。这样通过对患者的下肢使用功能性电刺激，患者下肢的肌肉和神经运动单元进行刺激，产生自主性的运动，能够达到和正常人相同的步行效果。

髋关节的相关运动肌群有单关节髋部屈肌，单关节髋部伸肌；膝关节的相关运动肌群有腿筋、股二头肌、股直肌和股骨肌等；踝关节的相关运动肌群有单关节踝部趾屈肌群和踝部脚背伸肌群等。利用功能性电刺激系统刺激相应的肌肉或者肌群，就会产生相应的动作。

本电刺激系统采用中枢模式发生器（Central Pattern Generator）来实现刺激系统的控制。人类的行走基本模式由脊髓系统产生，并不需要大脑皮层的运动指令，节律性的运动可以随时开始或停止，一旦运动发起，不再需要意识的参与而自主地进行。这种触发方式更适合于步态的运动模式。

表面肌电（sEMG）系统采集人体的动作电位，和传统的肌电采集相比，表面肌电采集设备的贴片电极是放置在皮肤表面的，而传统的肌电采集设备是用有创的针电极来测量人体的肌电信号，所以表面肌电设备具有无创性、可大量重复性等优点。人体的各种动作都是由大脑的中枢神经系统发送一个指令给神经运动单元，神经运动单元的细胞内外电势差产生动作电位，进而刺激肌肉纤维和肌腱产生激发和收缩，从而完成一系列指令所对应的动作。通过表面肌电设备，我们能够检测到人体内这些动作电位。这些动作电位包含有丰富的动作――电位信息，对人体的步态分析、上肢的运动、手势识别等具有相当大的研究价值。sEMG方法越来越多地应用到了临床诊断当中，在康复运动领域是一种比较流行的运动能力评判标准。

4 结语

在本课题中的康复机器人中，sEMG采集系统采集到患者康复运动过程中的sEMG信号，将其作为输入参数传递给功能性电刺激系统，功能性电刺激系统将会根据sEMG信号里面包含的运动信息，调整功能性电刺激中电流大小及电流脉冲宽度等参数，更好地适应不同患者的不同程度的运动损伤，为患者提供一个个性化的治疗方案。

参考文献

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机器人设计篇4

关键词机械人;机械系统;并行设计

1.前言

对于机械人而言，柔性设计个刚性设计都是在设计过程中的重点，因此是整个机电一体化产品中不可缺少的一部分，同时作为机械学科和电子学科的交叉学科在整个设计过程中有着复杂化的特点。

2.机器人机械系统的设计特点

机器人机械系统一般包括机身、行走系统、操作臂、末端执行器及周边设备，这是机器人的重要组成部分，是机器人系统在工作中实现机器人各种功能运动和操作任务的被控对象。它与机器人控制系统、感知系统等构成一个紧密联系的整体。机器人机械系统的性能优劣直接影响到机器人计算机控制系统、伺服系统、感知系统及其相关软、硬件的复杂程度。另一方面，就其机械系统本身而言，由于机器人要求具有高度的能动性和灵活性，能在复杂条件下满足各种各样的工作要求和作业任务，而这些是传统机械装置不能达到的。因此，机器人的机械系统设计和传统的机械设计有着本质的差别。其机械系统的设计具有如下特点：

（1）复杂性机器人的机械结构总的来看是相当于一系列悬臂杆件通过关节串连起来的开式链。但由于误差和变形的累积，使得在结构设计时，一方面要保证开链结构的能动性和灵活性，另一方面又要处理这种结构带来的运动传递、误差补偿和消除等问题，使机械结构的设计变得较为复杂。

（2）依赖性由于机械系统与控制系统、感知系统等构成机器人的一个紧密体，因此机械系统的总体方案、结构方案依赖于控制系统、感知系统的方式、方法及手段的确立。

（3）协调性机器人机械系统的形式、实现手段等将直接影响到控制系统的结构及复杂程度，以及其它系统部件的结构、安装、调控等，因此，机械系统的设计必须与其它系统进行不断的协调才能进行。

3.常见的机械并行模式

3.1机器人设计的一般模式

机器人的设计主要分为3个过程：一是概念设计，即根据定义的任务来确定机器人的执行要求，包括负荷、操作对象、精度、速度等，并进行机械系统方案设计;二是初步设计，包括机械结构设计与分析、传感器与控制策略的确定、伺服系统设计与模块化;三是详细设计，包括详细机械设计、详细电子设计和系统综合。

对每一过程的评价若不通过，则都将返回到该过程的初始点或上一过程中去再设计。这种自上而下的串行设计方式不利于机器人系统的整体优化，同时将使设计过程变得漫长。

3.2机械系统并行设计的模式

所谓并行设计就是指在产品开发的设计阶段即考虑产品生命周期中工艺规划、制造、装配、测试、维护等其它环节的影响，通过各环节的并行集成，以缩短产品的开发时间，提高产品的设计质量，降低产品成本。

对于机电一体化产品的机器人来说，其本身就是机械、控制、电子和计算机等高技术的集成，因此，机器人机械系统的设计需要机械运动与传动、控制理论与方法、电子电气和计算机应用技术等学科相互交叉和渗透的技术支持。针对机器人系统的设计要求和特点，运用并行设计的思想。

3.3模式分析

机器人机械系统的并行设计模式主要由方案设计、领域技术分析、综合与评价以及机械系统具体设计等部分构成。不难看出，方案设计与领域技术分析对应于一般意义上的机械设计的概念设计过程，综合评价与系统设计对应于具体设计过程。由于机器人的运动和传动方案设计涉及到机器人的机构、轨迹规划、误差的检测辨识与软硬件补偿技术、动力学参数辨识、振动与防治、关节柔性等方面的内容，因此需要机构运动、传动系统、控制系统（包括传感、检测）、电子系统和制造工艺及装配等方面的技术支撑，同时，机器人的运动与传动形式也一定程度上决定了上述支撑技术系统的方式和方法。所以，运动方案和传动装置方案的设计与各支撑系统的分析设计是一种并行设计的协作关系。这样才能达到机械系统方案与其它系统方案的协调、有效、可靠与快捷设计的实现。系统的综合是对机器人机械系统各组成部分的总体协调，同时对设计方案进行评价。它力求避免方案中各支撑技术方案的冲突，引导并处理各支撑技术方案的完善统一，并对机械系统设计方案组织具体实施。

4.两轮移动式倒立摆机器人的运动模型

二级倒立摆系统是一个快速响应系统，要求执行器能根据控制量变化快速做出动作系统主要由车轮车厢摆杆防震轮组成，2个车轮的轴线在同一直线上，分别由2台直流力矩电机直接驱动，在车厢的内部安装有蓄电池左右直流力矩电机编码器倾角传感器陀螺仪无线传输模块等，控制小车的自平衡，测量左右车轮的旋转角度。系统采用的传感器包括倾角传感器陀螺仪编码器，通过它们可以测量和计算出小车的状态参数，其中，车体倾角速度分别由倾角传感器陀螺仪直接测量，左右车轮旋转角度可由编码器测量，通过微分可以计算左右车轮的角速度，进而推算出左右车轮的行驶速度，车体的前进速度，小车在地面的旋转角速度。

轮式机器人因其具有良好的移动性能一直备受关注，国内外许多学者从理论方面研究了它的运动规划轨迹跟踪控制方法，并取得了很多成果。

两轮式机器人，同时也是一个倒立摆系统，对它的运动进行控制时需要保持系统的平衡状态机器人跟踪目标，首先要由视觉部分作为机器人的眼睛，完成识别目标的位置速度方向等信息的任务，这些信息是做出正确决策的基础视觉系统需要图像采集设备，包括摄像头和采集卡等两轮式移动倒立摆机器人还没有装备视觉系统，为了检测倒立摆机器人跟踪能力，模拟了一个虚拟的跟踪目标，PC机通过无线模块不断将目标位置发送给机器人，供机器人决策倒立摆机器人的位置可以通过自身的传感器获取。

5.结束语

综上所述，在进行机械并行系统的设计过程中要根据设计的需求进行针对性的设计，防止，由于设计过程中的背不当导致了后期机械人在施工过程中带来的诸多问题，发挥设计者的作用。

参考文献：

[1]宋昌统.两轮移动式倒立摆机器人系统结构及模型设计[J].镇江高专学报2014（1）.

[2]张葛.基于运动控制器的微创手术系统设计与实现[J].医疗卫生装备.2013（12）.

[3]许真珍，闫志斌，胡志强等.基于B/S模式的AUV协同设计平台设计与实现[J].计算机应用与软件

机器人设计篇5

【关键词】机器人；手臂关节；机械设计

1.引言

从机械手臂投入商用起，已经有了几十年的应用和发展历史。将模块化的设计思路与理念引入机械手臂的设计中，能够充分发挥其灵活、可拆分、可组合的特点，并将其应用于更多的场合，包括服务机器人，工业生产制造领域、医疗领域等等。本文结合机械臂设计的模块化理念，着重对其进行系统分析和设计，包括旋转关节、传动系统、减速系统进行实现，具有比较好的理论价值与实践意义。

2.机器人手臂关节机械设计

2.1手臂关节模块

手臂关节模块包含了许多零部件，主要有旋转电机、减速器和反馈单元等。在手臂关节的内部固定了控制单元和传动系统，以二级减速传动作为传动模式，即齿轮减速传动与谐波减速传动，这种传动模式可以支持手臂关节自由度之内的回转运动。下面具体阐述其设计方案：

(l)模块外壳方案

手臂关节的外壳能够为电机、制动器、滚动轴承提供必要的机械支撑，并起到必要的保护作用。在手臂关节运动的过程中，模块的外壳也承受了期间多产生的种种应力，因此模块的外壳必须满足一定的刚度。模块外壳的主要构成部分包括：底盖、电机、齿轮盖、主壳体、轴承、制动器等。其中，底盖位于结构的底端，其作用是为整个旋转模块的各个部件提供支撑与连接；主壳体构成此部件单元的外壳，对单元当中的电机、制动器等子单元起到连接和支撑作用；齿轮盖覆盖于模块的齿轮传动单元之上，起到保护和连接作用，而且能够支持谐波齿轮减速器的安装。为保证机械臂有足够的强度，模块外壳选取的制作材料为铝合金，并将壁体设计为圆桶状的抗压结构，为防止氧化与腐蚀，表面结果特殊处理。

(2)减速齿轮方案

减速齿轮方案的主要构成部分包括：电机连接齿轮、中心齿轮、中心轴以及制动连接齿轮等。其实现方式简述如下：通过小齿轮来连接直流电机的输出端，然后通过与小齿轮相咬合的中心齿轮互相连接；同理，通过另一个小齿轮来连接断电制动器的输出端，然后通过与小齿轮相咬合的中心齿轮互相连接。在这种啮合模式下，当减速齿轮单元加电后，便由系统的电机来作为动力源输出，而当减速齿轮单元端电后，便由系统的制动器来作为阻力源输出。考虑到机械臂的关节在不同运动时，会使减速齿轮持续维持高速转动状态，因此必须有足量的剂。又因为该减速齿轮不是封闭结构，因此本文以滑脂来起到齿轮的作用。

(3)中轴传动方案

中轴的传动方案是整个机械臂设计中非常关键的一个组成部分。中轴传动的作用是，首先支持来自中心齿轮的动力，其次还要为波发射器高效传递动力。考虑到中轴会承接一定比例的来自轴向的受力和很大比例的径向应力，因此为支持中轴，引入了角接触轴承。中轴传动单元主要由旋转模块、断电制动器、卡簧、角接触轴承、中心齿轮、主轴、连接法兰以及波发射器组成。

因为中轴传动单元在设计上要求同轴度与圆柱度都在较高的水准，因此尤其应注重其材料选择和参数控制。本研究所设计的中轴用以45号钢才作为原料，并在成型后淬火，从而保证单元在表面具备一定的硬度。

在中轴传动方案中，最关键的是旋转模块的结构设计。旋转模块的设计思路是：将其转轴与中心轴线重合，并以电机驱动。在模块上部署有电磁编码器，用于周期性地检测角位移和角速度。将之与直流伺服电机相联。结合具体的应用环境与需求，直流伺服电机也可以加装起到减速增力作用的行星减速箱，共同起到动力输出的作用。而后通过小齿轮与中心齿轮的咬合，以正齿轮传动方式来实现系统的减速增力功能。

断电制动器的结构设计也是中轴传动方案中的关键，断电制动器有两方面的作用，首先在旋转模块进行位置搜索时能够起到保持作用，其次，在旋转模块因故失去电源之后也能发挥保护的功能。在中轴中，当旋转单元加电，并处于转动状态的时候，断电制动单元便会随着系统的小齿轮单元传递过来的中心齿轮作用而转动，而在断电制动器运动的时候，其输出轴的动力也来自小齿轮单元。在本文所涉及的机械臂中，电机与制动器全部布置于电机底座，并且将电机底也作为旋转单元外壳的一部分，其好处在于保护内部零部件。

2.2连接件模块

连接件的主要功能是在机械臂中连接旋转关节不同的单元，因此是机械臂的重要组合部分，对机械臂的组合与功能的发挥均有着不容忽视的作用。由于机械臂的各个模块单元是相对独立的关系，因此只要将不同的模块单元互相组合，起可以发挥机器人的机械臂基本功能。因此本文结合具体的需求，设计开发了数种类型不同的连接结构。

机器人的机械臂在实际操作中，连接件实现了不同部件单元之间的力矩传递，而其质量的大小也关系到机械臂整体重量和轻便程度，因此在实际设计中，一方面应保证改模块单元具有足够的机械强度，另一方面也应考虑到减轻其质量。本文在设计中，考虑到铝合金属于高强度低密度的材料，同时具有比较好的可塑性，因此以铝合金作为连接件的制作材料。

2.3模块手抓单元

考虑到机械臂必须部署在一个可以移动的平台上，来在现场抓取物体，因此模块手抓单元的末端执行器是其中最重要的组件。为了满足这个系统的模块化的设计，末端执行器必须具备一定的应用和扩展功能。假若模块手抓单元附加多指灵巧手，其实能够抓取更多类型的对象，本课题的研究只需模块手抓单元能够抓取简单对象，因此使用了图中的简单的夹钳手抓，其优点是结构简单、容易控制。

3.结束语

机器人的机械臂设计与开发属于机电一体化领域的高精尖课题。考虑到机械臂的结构具有比较高的复杂性，本文阐述的设计方案充分顾及了模块设计的标准化与产品的通用性，从而能够良好的满足模块之间的替代性特征需求，因而也能够保障机器人的机械臂在实际应用中能够满足用户的要求。

参考文献

[1]郭立新，赵明扬，张国忠.空间冗余度机器人最小关节力矩的轨迹规划.东北大学学报(自然科学版 ).2010:512-515

[2]马江.六自由度机械臂控制系统设计与运动学仿真.北京工业大学硕士学位论文,2009:3-10

机器人设计篇6

在实际的上肢康复机器人开展工作的过程中，其工作模式主要有主动训练与被动训练两种，其中在主动训练模式中：是通过对电机实时力矩的检测以及空载力矩开展比较来对上肢的运动意图进行判断，然后通过上位机的控制信号来对电机的运动实施控制，从而有效的完成主动训练的相关任务，这种训练模式在康复训练的中后期具有广泛的应用，在时期，通常患者的手臂已经具备了一定的运动能力，在该使其制定出渐进性的运动训练计划，为患者开展针对性的训练，对于患者患肢的康复具有非常重要的作用；在被动训练模式中，会对患者康复训练的轨迹与速度进行设定，运动控制器对伺服电机通过所设定的参数来进行控制，从而带动患者的患肢做一定速度与轨迹的康复训练，这在康复训练的早期，主要是以临床抢救为主要内容，这能够有效的实现肢体的基本运动，对于预防患者关节的变形与萎缩具有非常重要的作用。

二、上肢康复机器人的运动学分析

上肢康复机器人的机械手臂实质上是一系列的关节所连接起来的连杆机构所构成的，其各个关节的结合关系可以应用D-H参数来进行藐视，在实际的运行过程中，首先需要对各个关节的坐标系来进行定义，之后依据机器人的结构来对D-H参数表进行获取，这里所说的D-H参数表主要有：转动关节角位移θ、杆件扭角α、移动关节线位移d、杆件长度a几个分量组成，或者能够对某一杆件相对于前一杆件的位姿予以有效的描述。在康复机器人的运动学方程的求解过程中，应用几何法来进行求解，先应用前两个关节所确定的平面，应用三角形公式推出前两个关节的解，然后再应用已经解出的参数对子空间位姿矩阵进行求解，最终能够求出第三个关节的解。

三、上肢康复机器人的运动学仿真分析

机器人设计篇7

关键词：机器人；人脸识别；特征提取；拉普拉斯特征映射方法

中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)31-0000-0c

Face Recognition of the Robot Design and Implementation

LEI Hong-le,WEI Zhong-heng,PENG Yan-jun

(Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266510, China)

Abstract: Introduces the overall design of the intelligent voice robot, including hardware design and software design, through the installation of cameras in the robot collection streaming video information, the system for real-time face detection, and compared with the face feature which from the feature database, if successful, trigger Speech module and the Mechanical module, interaction with you such as shaking hands、greetings、speech with person. Focus on the introduction of the classic method of feature extraction-Laplacian Eigenmaps.

Key words: robot; face recognition; feature extraction; laplacian eigenma

人脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。

本文所研究的机器人人脸识别，对于服务机器人的应用领域具有重要的现实意义。

1 机器人整体设计

整个系统采用CPU作为核心控制，外加音频输入输出模块、视频输入输出模块、触屏模块、显示模块、电源模块和电机驱动模块。

运动模块主要由一系列电机驱动器组成，通过CAN总线与CPU进行通信，音频模块用来采集音频信息，视频模块用来采集视频图像信息，触屏模块和显示模块为机器人提供了良好的人机交互方式。各个部分的相互关系如下图1所示。

图1 系统的总体框架图

1.1 机器人的硬件设计

机械动作模块（即硬件设计）包括左右手、左右肘、左右肩、腰部、头部的直流电机控制器，配合语音能够完成“握手”、“再见”、“两手自然交叉，放在腹前”等等正式的迎宾动作及舞蹈表演，机械动作模块通过CAN总线通信模块与主控器联系。

图2硬件功能图

1.2 机器人的软件设计

该机器人的实现其全部功能的过程就是整个软件的实现过程，系统软件设计的基本流程，如下图3。

图3 程序流程图

2 人脸识别和特征提取的实现

一个完整的人脸识别系统一般包含人脸图像的获取、人脸检测与定位、人脸特征提取和特征比对四个主要环节。其中，如何快速、准确地进行人脸检测，如何准确地对检测到的人脸进行特征提取，直接影响到整个人脸识别系统的性能。本文应用了经典的非线性的拉普拉斯特征映射方法提取算法实现人脸特征的提取。图4为人脸识别系统框架图：

图4 人脸识别系统框架

2.1 特征提取

拉普拉斯特征映射方法(Laplacian Eigenmaps,LE)是基于局部保持的思想，构建高维原始空间和低维特征空间在局部意义上的对应关系。其具体的流程如下：

1）构建近邻图。判断xi和xj之间是否存在近邻关系：当点xi和xj之间满足条件xi-xj＜ε(ε＞0)时，点xi和xj有边连接，与样本点xi相连接的点都是其近邻点。

2）给边赋权重。有如下两种途径：热核方式(Heat Kernel)：若样本点xi和xj有边连接，则赋该边权重为

否则，Wij=0。

简约方式，若若样本点xi和xj有边连接，则赋该边权重为Wij=1否则，Wij=0。

3）求特征映射。计算下面特征方程的广义特征值和特征向量

Ly=λDy （1）

其中：D是一个正定的对角矩阵，定义为：Dij=∑jWij，L是近邻图的Laplacian矩阵，且为对称的、半正定矩阵，定义其为：L=D-W。式(1)的特征值为λ0，λ1，、、、、λn（λ0≤λ1≤…≤λn），对应的特征向量为y0,y1,…,yn-1，并取d个最小特征值对应 非0特征向量y1,y2,…,yd作为最佳映射结果，即

xi(y1i,y2i,…,ydi)

于是，将点xi∈RD映射为d维空间中的点(y1i,y2i,…,ydi)。

设有一个连通图G=(V,E)，V是由各个样本点组成的结点集合，则|V|=n；近邻的点之间有边连接，E是边集。各个样本点之间是否邻近通过各边的权重来表示。目的是求取一个映射，使得G中近邻的点在映射后仍尽可能的靠近。可以通过在一定约束条件下，最小化下面的相应嵌入空间目标函数来求解

（2）

最小化该目标函数，可以尽量地保证在高维空间中邻近的点投影后在低维空间中对应的映射值依然是邻近的。因为一旦相互邻近的两点经过投影后在特征空间中变为相互远离的两点，目标函数就会变大。该目标函数与图G的拉普拉斯矩阵之间的关系可以通过下面的等式看到。对于任意的Y=(y1,y2,…,yn)T有

（L=D-W） （3）

求取目标函数最小化问题可以转化为如下最优问题求解：

argYTDY=1 min YTLY （4）

其中：YTDY=1是一个强制约束条件。由此可

知，特征方程LY=λDY的最小特征值对应的特征向量即为上述最优问题的解。

2.2 实验结果

为了验证本文人脸识别方法的效果,构建了人脸特征库A和人脸特征库B两个特征库进行人脸识别。其中，特征库A中包含10个人的人脸特征的提取，每个人提取8个特征（其中正面特征提取4个，左右侧脸的特征4个），一共有80个特征提取的文件。人脸正对摄像头，进行人脸识别，在该情况下人脸识别正确率达到90%，因为是实时检测人脸，所以正对摄像头识别率很高。如图5。

图5 人脸识别1

注：识别结果：错误码为-1，说明没识别出来，错误码为0，识别出结果。

ID:特征库人名文件，类红乐5表示与特征文件5一致。

识别分数：在特征库中的8个特征提取文件与人脸的相似分数。

特征库B中也包含10个人的人脸特征的提取，每个人提取8个特征，一共有80个特征提取的文件。人脸微侧，进行人脸识别，如图6，

图6 人脸识别2

人脸微侧可以正确识别出结果，但角度太大就不可以了，在角度太大的情况下，识别不出来，而且即使识别出来，识别错的概率也是很高的。

通过大量的实验表明，当在特征库中有该人近期照片提取的特征，且人脸正对摄像头的时候识别率可以达到90%以上，甚至更高，但人脸和摄像头有一定的角度的时候，识别率就会受到影响，根据角度的大小有所不同。

2.3 人脸识别流程和功能实现

人脸识别模块通过安装在机器人主体头部的摄像头采集视频流信息，系统进行实时人脸检测并与特征库中的人脸特征文件进行对比，若匹配成功，触发语音模块和机械动作模块，与此人握手、问候、语音对话等互动。图7是详细的人脸识别程序流程。

图7 人脸识别流程

本系统主要完成的功能有：

1）单人脸识别和多人脸识别；

2）注册

3 总结

该机器人系统有硬件系统和软件系统组成。硬件系统包括机器人载体和机械运动，系统的软件部分由人脸识别模块、语音识别模块等组成。主程序模块实现机器人的全面控制功能，并调用人脸识别模块和语音模块等进行人机交互。人脸识别模块实现了单人脸识别、多人脸识别和拍照注册功能。本文对现有经典的人脸特征提取算法--拉普拉斯特征映射方法进行分析、研究、并进行了大量的试验，给出了试验结果。在这个系统中还利用了远程控制，来确保程序的稳定性和可靠性。

参考文献：

[1] 王慧鑫.基于子空间的人脸特征提取和识别算法[D].哈尔滨:哈尔滨理工大学,2010.

[2] 邓伟洪.高精度人脸识别算法研究[D].北京:北京邮电大学,2009.

[3] 赵天闻.基于机器学习方法的人脸识别研究[D].上海:上海交通大学,2008.

[4] 李建刚.人脸识别中分类器与特征提取研究[D].无锡:江南大学,2009.

[5] 韦立庆.图像的特征提取及其在人脸识别中的应用[D].无锡:江南大学,2011.

机器人设计篇8

关键词： 外骨骼机器人； 虚拟样机技术； 机构设计； 液压系统

中图分类号： TN911?34； TP319 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2014）04?0056?04

Mechanism design of exoskeleton robot based on virtual prototype technology

WANG Chao， SONG Hui?xin

（China North Vehicle Research Institute， Beijing 100072， China）

Abstract： In order to improve the ability of carrying heavy loads and reduce the energy consumption of people moving under their way， a wearable exoskeleton robot driven by hydraulic pressure was designed in this paper. The key part in the design is the leg mechanism design. The leg stress of the exoskeleton robot is analyzed with mathematical formulas. The driving torque needed by each joint was derived based on simulations of the simplified exoskeleton robot model. On the basis of the above analysis， the designs of exoskeleton robot mechanism and the hydaulic system were completed. The virtual prototype technology was used to show that the selection of the mechanism design parameters is reasonable and the hydraulic system meets the design requirements.

Keywords： exoskeleton robot； virtual prototype technology； mechanism design； hydraulic system

0 引 言

足式机器人与轮履式机器人相比，具有较强的地形适应能力和越障能力，一直是机器人研究领域的热点。其中可穿戴式外骨骼机器人既具有超过普通2足机器人的稳定性和高通过性，又避免了4足机器人的机构冗余性和控制复杂性，因而更加受到各国的重视[1?2]。

目前研制的大多数外骨骼机器人均存在自身质量较重，穿戴复杂，需外接能源等问题，实际应用受到限制，基本停留在实验室研究阶段，如美国的“XOS”系列外骨骼机器人[3]、日本的外骨骼机器人“HAL” [4]等。美国洛克希德?马丁公司的下肢外骨骼机器人“HULC”采用液压驱动，是当今世界上最先进的外骨骼机器人，已经在战场上试用[5?6]。

为了实现重物背负并降低人类在行进中的能量消耗，以液压驱动外骨骼机器人为研究对象进行了机构设计，并通过虚拟样机技术验证了机构设计满足要求。

1 外骨骼机器人机构设计

在借鉴分析外骨骼机器人“HULC”的基础上，进行液压驱动外骨骼机器人的机构设计。初步选定该机器人自重约为30 kg，负重50 kg，行走速度能达到约1 m/s。

1.1 腿部结构设计

腿部设计是外骨骼机器人设计中最为关键的部分之一，直接决定着外骨骼机器人的各项性能。为了便于设计，仿照人体解剖学将外骨骼机器人的腿部分为三段，分别为大腿、小腿和足部，通过关节实现连接。其中髋关节具有1个主动自由度和2个被动自由度，膝关节具有1个主动自由度，踝关节具有3个被动自由度。通过单腿具有的2个主动自由度和5个被动自由度实现对人体的助力行走。系统整体框架如图1所示。

本文以下肢外骨骼的膝关节设计为例，分析膝关节处所受力矩，图2为单腿的结构二维图。其中A点为液压缸端，B为膝关节处，C为活塞杆端，设AB=c，BC=a，CA=b，[θ]为AB与BC间夹角，即膝关节角，设定[θ]允许转动范围为45°～180°，h为B到AC的距离，即膝关节转动力臂。由此可以得到膝关节处参数间的几何关系，如下：

[b2=a2+c2-2accosθ] （1）

[hb=acsinθ] （2）

[Te=pπd24h] （3）

式中：[p]为系统油压；[d]为液压缸内径；[Te]为液压缸对膝关节的转动力矩。

图1 系统整体框架

图2 单腿结构二维图

在进行外骨骼机器人结构设计时，需要获得各关节运动所需力矩作为依据。为了得到膝关节运动所需的最大力矩，在动力学仿真软件Adams中进行外骨骼机器人原地蹲下起立仿真，以此测量膝关节转动时所需的最大力矩。对模型进行简化，设置如下：只在膝关节处施加一转动驱动，忽略足部，踝关节通过1转动副连接背架，小腿通过1转动副与地面相连，仿真中设置背架及负载重量为70 kg，大腿质量为2 kg，小腿质量为1.1 kg，蹲下起立运动时间为2 s，并保证膝关节角在运动范围内，如图3（a）所示。

图3 简化模型及仿真结果

图3（b） 所示为仿真时膝关节转动所需力矩与其对应的关节角度曲线，在机器人蹲下起立过程中，膝关节角度θ越小，此时所需要的力矩越大，整个过程中所需最大力矩为197.4 N·m。

结合《GB 10000?1988中国成年人人体尺寸》中成年人下肢尺寸，初步选定机构参数为c=450 mm，p=21 MPa，d=20 mm，当a在一定范围内取值时，根据式（1）～式（3），在Matlab中对其进行仿真，得到了膝关节处力矩曲线，如图4所示。由图4可以看出b的取值决定了膝关节最大输出力矩。结合图4曲线，本文取a为0.1 m，此时对应的T?[θ]曲线为如图5所示。由图3 （b）可以看出此时膝关节处液压缸输出力矩远大于膝关节转动所需力矩，完全符合机构设计要求。

图4 膝关节油缸输出转动力矩曲线

图5 膝关节油缸输出转动力矩

同样，髋关节处转动自由度在运动时输出力矩及所需最大力矩的分析仿真思路与膝关节处类似，因此不再论述。

1.2 躯干部分设计

外骨骼机器人的躯干部分主体为背架。背架上放置有外骨骼机器人的控制系统，动力系统、部分姿态系统和高效能源系统及相关附件。人体所需背负的重物也通过背架作用在外骨骼机器人上。背架上各系统通过电缆、液压油管与腿部的传感器、执行器等连接，实现对整个外骨骼机器人的感知和控制。其相应的三维模型如图6所示，从1～7分别为液压泵，液压系统控制阀块及姿态传感器，高性能锂电池，系统控制器、液压油箱，驱动电机，动力系统散热器，背架。

图6 外骨骼躯干部三维模型

1.3 外骨骼机器人三维模型

综合上文所述，并结合仿生学和人机工程原理设计了外骨骼机器人三维模型，如图7所示。

图7 外骨骼机器人三维模型

1.4 外骨骼机器人液压系统设计

由于液压驱动相比于其他驱动方式具有功率质量比高、推力大、响应迅速等优点，所以本文设计的外骨骼机器人采用液压驱动。液压系统的选取一方面要保证系统能输出足够大的力及力矩， 以满足外骨骼机器人的性能要求；另一方面应该使液压系统的体积质量尽可能的小，有助于减轻机器人自身质量。

液压系统的油压与液压缸内径、活塞杆直径决定了液压伺服缸在该处输出力的大小，从而决定了该关节输出力矩的大小。为了满足外骨骼机器人在负重50 kg的条件下能够快速行走的要求，并结合对国内液压产品市场调研，进行了外骨骼机器人液压系统的设计。液压系统关键参数选取如表1所示。

表1 液压系统关键参数设计值

选取性能好、响应速度快且体积小的高速开关电磁阀作为液压系统控制阀，通过调节开关阀的占空比系统实现对油缸位置的精确控制，保证了外骨骼机器人动作的准确性[7?8]。液压系统所需最大流量与活塞杆速度、油缸进/出油腔面积及处于同时工作状态的液压缸数成正比。系统的液压泵通过电动机驱动，通过控制电机功率来控制液压系统功率。整个系统动力源来自外骨骼机器人背部安装的两块高性能锂电池。

2 外骨骼机器人虚拟样机仿真

2.1 外骨骼机器人虚拟样机

在Solidworks中建立外骨骼机器人三维模型，如图8所示，利用parsolid接口，通过_. x_t文件将三维模型导入Adams中。在Adams中完成约束副的添加[9?10]，在膝关节和髋关节处添加已设定的运动函数，使其能够模仿人类正常行走步态。仿真时各部件完全按照设计参数进行设置，其中人体模型参数按照《GB/T 17245?2004 成年人人体惯性参数》中95%的百分位数对应的数据进行设定，以保证外骨骼机器人的通用性。虚拟样机如图8所示。

图8 外骨骼机器人虚拟样机

2.2 行走仿真及结果分析

仿真时间为5 s，仿真结束后得到外骨骼机器人质心位移曲线，如图9所示，可得机器人的步速约为1.1 m/s，略优于设计要求。在图9中曲线初始阶段的位移出现负数是由于仿真初始阶段步态未达到正常步态造成的，在实现步态正常后即可消除。

图9 机器人质心位移时间曲线

膝关节和髋关节处所受转动力矩曲线分别如图10、图11所示，其中纵轴负载力矩为负值表明活塞杆伸出需要克服的负载力矩，为正值表明活塞杆收缩时需要克服的负载力矩。图10中负峰值出现在足部落下刚与地面接触时，膝关节转动力矩绝对值的最大值为162.5 N·m，远小于膝关节处油缸最大输出力矩197 N·m，满足设计要求。当活塞杆收缩时，所克服的力矩很小，而图中出现的正向较大峰值是由于仿真时未考虑机器人的姿态控制而造成的，也是下一步在步态控制中所需要解决的。同样髋关节转动关节处液压缸也可以提供足够的驱动力，能够满足系统设计要求。

图10 膝关节所受力矩曲线

3 结 语

在借鉴分析了外骨骼机器人“HULC”的基础上，完成了液压驱动外骨骼机器人机构设计，并采用虚拟样机技术对所设计外骨骼机器人进行了建模和行走仿真实验，通过对仿真结果进行分析验证了机器人机构设计的合理性及所选择液压系统满足设计要求。为接下来的样机加工提供了理论依据。

图11 髋关节所受力矩曲线

参考文献

[1] 杨智勇，归丽华，张静，等.能量辅助骨骼服的研究现状及发展趋势[J].山东科技大学学报：自然科学版，2012，31（5）：41?49.

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机器人设计篇9

关键词：机器人；课外教学设计；组织模式；教学评价

中图分类号：G712 文献标识码：A 文章编号：1672-5727（2014）02-0124-03

机器人教育是时代和社会发展的必然，是学校培养科技创新型人才的重要载体，对培养学生的科学素质和创新精神有着至关重要的作用。机器人课程日益受到重视，在各类机器人竞赛的推动下，机器人课外教学也在如火如荼地开展。但是，为竞赛而竞赛、学生管理的自主状态、师资配置不足、缺乏系统管理等问题在机器人课外教学中也是客观存在。因此，机器人课外教学迫切需要重新审视，坚持以培养人为中心，认真分析机器人课外教学的教学内容、教学目标、教学组织、教学评价等，系统研究机器人课外教学设计策略。

概念界定

关于课外教学的概念 国际教育界对“课外”的英文词语不外乎两种：“extra-curricular（课程之外）”或“extra-class（课堂之外）”。教学是教育目的规范下的、教师的教与学生的学共同组成的一种教育活动。从系统性和完整性的角度，本研究将“课外”界定于extra-class，同时把课外教学纳入课程范畴。根据教学定义，进一步明确：课外教学应该包括“教（teach）”和“学（learn）”两种不同性质的活动，教学实施过程中的行为主体包括教师和学生，课外教学是在教学目标指引下，由教师的教与学生的学系统组成的一种教育活动。

关于教学设计策略的概念 策略是为达到某种目的使用的手段或方法。所谓教学策略，是在教学目标确定以后，根据已定的教学任务和学生的特征，有针对性地选择与组合相关的教学内容、教学组织形式、教学方法和技术，形成的具有效率意义的特定教学方案。教学策略根据教学活动的内容分为教学设计策略、教学实施策略和教学反思策略。教学设计是教学的首要环节，主要包括教学目标、教学内容、教学组织、教学评价四个方面的内容。

机器人课外教学的教学目标与教学内容设计

确定机器人课外教学目标首先要确定机器人教育目的和意义。从学生能力结构上，可以将“机器人教育目的”理解为：推进素质教育，培养学生的创新意识和创新能力、团体意识和合作精神、设计能力和研究能力以及跨专业综合应用能力。

教学目标设计是对教学活动预期所要达到的结果的规划，是教学设计的重要环节。合理的教学目标是保证教学活动顺利进行的必要条件。教学目标设计应与教学内容紧密相连，应以教学内容为基础，教学内容的组织和实施应能促进教学目标的实现。教学内容是学生所系统学习内化的间接经验和直接经验的总和。根据建构主义教学理论，教学目标设计应促进学生主动学习而不是被动接收，应激发学生思维，促进知识内化为技能，促进学生建构自己的知识体系。

因此，机器人课外教学内容需要教师认真进行选择、加工、组织，遵循连续性、递进性和整合性的原则，同时教学内容组织要考虑逻辑顺序和心理顺序。根据实践，现将机器人课外教学的教学目标和教学内容、教学形式加以总结，如表1所示。

机器人课外教学组织模式

教学组织形式，就是教学活动中教师与学生的组合结构形式，或者说是教师与学生共同活动在人员、程序、时空关系上的组合结构形式。机器人课外教学因其灵活性、开放性、综合性的特点，给课外教学的组织增加了难度。但通过实践，逐步形成了以科技社团为载体、以社团组织课外教学活动开展为主线、以充分盘活资源为核心、以科技竞赛为动力的师生互联全员互动的机器人课外教学组织模式。机器人课外教学组织模式如图1所示。

（一）机器人课外教学组织模式发展溯源

我们的研究最早从1996年开始，引进了日本机器人教育的先进经验，结合我国的具体国情，在机器人教育方面进行了探索，并取得了一定的经验，成功地组织了多届大学生小型机器人设计和制作比赛。将机器人教育与教学改革相结合，完成了全国职业技术师范教育委员会“九五”教育科学研究课题“电类专业现代职业技能开发一增设‘小型机器人设计和制作’的教学内容”项目的研究工作。

我们以“小型机器人设计与制作”为课题，组织自控、机械、电子、计算机、工业设计等专业的教师组成跨学科的指导教师小组，吸收以上专业大学三年级以上的学生参加，进行毕业设计改革试点。同时，在制作多台不同结构和功能的教学用智能机器人的基础上，按照低成本、模块化、系统集成的设计思想，研制了多种通用机器人设计和制作的标准化模块及多种传感器模块。系统采用开放式结构，根据设计任务需要，学生也可进行特定的模块设计。学生在教师的指导下进行系统模块配置，模块设计，机器人结构设计安装、制作、调试、模块软件编程等环节的学习，设计并制作小型机器人进行比赛。

此项教育改革将机器人教学与第二课堂相结合，利用学生的课余时间延长毕业设计时间，提高了毕业设计课题的综合性。该项学生毕业设计的研究成果在第五届“挑战杯”天津市大学生课外学术科技竞赛中获科技制作类一等奖。

1997年，我们成立了电子工程师摇篮协会，组织开展电子竞赛等科技活动；1999年，成立了机器人俱乐部，自主研制机器人模块化设计开发平台和各种机器人功能模块，致力于机器人开发和研究，同时不断研究和设计适合中国国情的比赛规划。在星火创业协会成立后，以上三个学生科技社团合并成立了大学生科技实践中心，开展各项课外科技活动。

（二）机器人课外教学组织模式的形成

层层选拔，循序渐进 课外科技活动的实践证明，科技社团是机器人课外教学实践的重要载体。科技社团与活动开展的思路逐步形成：电子工程师摇篮协会负责组织机器人相关培训、讲座、参观等，进行机器人现成产品研究（包括实验、验证等），并通过小型科技竞赛选拔学生到机器人俱乐部，开发机器人模块化设计平台，自主设计与制作机器人。同时选拔学生到专家实验室、研究所参与机器人相关课题研发，并参加全国的机器人大赛。坚持循序渐进的教学原则，如模式图中的主线自下而上，对应的机器人课外教学的难度从低到高设置，为不同专业、不同年级、不同兴趣和特长的学生提供了多层面的选择空间和学习平台。科技竞赛成为选拔、培养学生的重要手段。在教师的全面指导下，学生通过活动、竞赛等进阶选拔，接触到从社团骨干到科技辅导员、从研究生到专家教授等多层面的辅导和培训，专业技能和综合能力逐步提高。

全员参与，分工协作 资源是机器人课外教学实施的重要保证。盘活资源能有效保证机器人课外教学质量，有力提升资源效能，推动机器人课外教学的各项实践活动。人是影响教学质量的根本因素，教师在机器人课外教学中具有不可替代的作用。充分发挥教师作用的关键是全员参与。全员参与需要全体教师都能围绕“机器人课外教学”明白自己该做什么、怎样做、为什么这样做、如何做得更好。在实践中，学院领导带头高度重视课外教学工作，系统设计教学环节、教学模式，宏观指导机器人课外教学工作，同时提供机器人课外教学必需的专家、教授、科技辅导员等人力资源和实验室设备场地等资源的大力支持。我们在实践中率先设立了科技辅导员岗位，负责指导科技社团的各项活动，培养选拔科技人才，促进学生科技水平提升和综合实践能力提高。同时设立了班级实践委员，构建了以班级为依托的学生科技实践环境，改变了传统意义上的班干部结构，在班上设立了实践委员。实践委员负责在班里营造科技实践气氛，开展科技实践活动，推荐并协助选拔学生进入科技社团。实践委员对科技辅导员负责，接受科技辅导员的指导。同时，科技辅导员指导社团的骨干力量对班级的科技活动给予相应的支持和帮助。专家、教授不仅为科技社团做培训和讲座、指导学生参加科技竞赛，而且从科技社团选拔挑选学生参与实验室课题研发，安排研究生参与活动中，指导研究生与本科生互助，快速提高、快速成长。此外，还通过校企合作，引入西门子奖学金，用于举办应用创新类科技活动，并举办了“西门子杯”应用创新类学生竞赛。

机器人课外教学评价

教学评价，可简单定义为“对教学工作质量所作的测量、分析和评定”。机器人课外教学评价主要包括：对机器人课外教学过程的评价，对机器人课外教学学生学习效果的评价，对机器人课外教学质量的评价。机器人课外教学评价可采取的方法有调查问卷、竞赛、项目制作、征答、观察提问等。机器人竞赛已成为机器人课外教学的主流方式，竞赛取得的成绩能对师生及教学起到巨大的激励作用，而竞赛中的不足能帮助诊断分析机器人课外教学中存在的问题，经反馈后予以调节、修正和改进。机器人课外教学评价有利于机器人教学实施和教学反思，但目前还有很多不完善之处，比如机器人课外教学评价体系和评价标准尚未确立，评价方法也需要进一步深入探索。

自1996年以来，我院机器人课外教学16年的实践成绩显著：在2004年第三届“CCTV杯”全国大学生机器人电视大赛中获得第三名；获得市级以上科技竞赛奖项一百二十多项。笔者试图对机器人课外教学实践进行总结归纳，但机器人课外教学实践在如何实现课外教学与课堂教学的有机结合，如何培养学生的自主性，如何充分发挥教师的组织和辅导作用，如何培养课外教学指导教师，如何加大课外教学投入等诸多问题上还亟待进一步深入研究。

参考文献：

[1]耿乃国，赵凌飞.基于大学生素质培养的课外教学体系的问题与对策研究[J].中国西部科技，2010（7）：79-81.

[2]王道俊，王汉澜.教育学[M].北京：人民教育出版社，1999.

[3]袁振国.当代教育学[M].北京：教育科学出版社，2010.

[4]戴敏，等.大学生创新与实践能力培养的探索——“教育机器人设计与制作综合实践”课程建设的一点体会[J].东南大学学报（哲学社会科学版），2008（10）：258-260.

[5]崔世钢.机器人与教育改革[J].机器人技术与应用，2000（4）：16-17.

机器人设计篇10

一、语音机器人之软件程序设计

（一）程序流程设计

要让语音机器人实现人机互动，就要先设计一套合理的人机对话程序。人与人之间对话的流程可描述为：人与人开始对话开始提出一个问题对方反应问题开始第二轮对话。根据人与人对话的模式，人机对话流程如图1所示。

（二）功能模块设计

为了实现以上的程序流程，需将以上的功能划分为数个模块，以模块的方式完成程序流程[2]。程序模块如图2所示：假设语音机器人接受到一段对话，它会在语音识别库中找寻声音波段较相近的例子，缩小问题理解的范围。语音机器人从该句子中提取关键词，根据该关键词理解句子。机器人根据关键词的理解，得出可信度的判断：若可信度低，则给出语音错误的提示；如果可信度高，则根据关键词生成的问题理解给出相应的回复。语音机器人给出生成的句子，完成第一轮对话。

（三）语音机器人软件程序模块设计要点

1．问题领域判断所谓的问题领域判断，就是指机器人识别出句子以后，需根据关键词检索，得到数个关键词，然后根据关键词词汇的组合寻找与之相关的问题库。机器人找到相关的问题领域，就能缩小问题判断的范围。2．问题理解判断所谓的问题理解，就是指机器人针对关键词进行判断，找到可以理解的句子。比如人们问机器人：“你的姓名是什么？”它会针对关键词进行判断，得到自己能够理解的句子。3．关键词的检索所谓关键词，是指人们进行对话时，句子中的关键词汇。语音机器人理解的并非是整个句子，而是不同的关键词。比如说，人们问机器人“你的姓名是什么？”语音机器人判断的关键词为“你”“姓名”，它针对这两个词在语音库中进行检索，找到语音库中与之最相近的句子。关键词的设计能够简化机器人对句子的判断。4．问题可信度判断机器人在用关键词判断句子时，会将接受到的句子与语音库中的句子进行比较，给出一个可信度的评估。如果语音库内所有句子的评估指数都不合格，程序将会给出一个“不能理解句子”的提示；如果语音库中有评估指数高的句子，将根据评估指数最高的句子给出相应的回答。

（四）语言素材设计

1．建立语音识别库语音识别库中，样本是否全面，决定语音机器人智能的程度。要建立一个语音识别库，需根据性别、年龄段、录音环境等生成语音脚本，然后用数据库的方法管理建立的语音脚本。2．声学模型的建立所谓的声学模型的建立，是在语音识别库建立的基础上建立语音模型，比如建立成年男性声音的模型、女性声音的模型、未成年人声音的模型。通过声学模型的建立，机器人能更精准的理解每个句子的意思[3]。

二、语音机器人之软件程序设计的实现

语音机器人程序设计，要靠软件的方式完成。可设计语音机器人的软件很多，现使用SpeechSDK软件为例说明语音机器人软件程序调计实现的方法。SpeechSDK是微软公司开发出的声音识别系统，人们只要下载微软公司提供的语音识别库，就能使用语音合成引擎完成语音识别与语音输出的功能。程序员只要应用该软件设计出语音机器人程序应用的方法，就能得到一套语音机器人。

（一）程序模块流程化实现

如果用SpeechSDK软件来实现语音机器人程序模块运行流程，程序实现的步骤如表1所示。

（二）语音识别功能的实现

SpeechSDK软件语音识别的功能实现如下：初始化COM平台；完成以上模块流程化中序号1的工作；创建语音接口规则，完成序号2、3的工作；接受语音对话，分析接受的语音，完成序号4、5的工作；如果该轮对话没有接束，回到步骤4，直到完成该轮对话结果，直到下一轮对话开始，如果对话全部结束，则循环中止，直到下一轮对话开始[4]。语音识别流程图如图3所示。

（三）程序语言编程的实现