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基于sEMG的人机交互随动控制研究
1
作者 尤波 刘嘉琦 +2 位作者 程晨晨 刘宇飞 李佳钰 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第3期123-142,共20页
针对人机交互条件下机械臂抓取任务中的随动性较差,导致操作流畅性较低、轨迹跟踪不理想等问题,提出了一种基于表面肌电信号(sEMG)的人机交互随动控制方法。首先,利用双gForcePro+臂环IMU数据获取肩、肘关节角度,并结合sEMG信号的特征提... 针对人机交互条件下机械臂抓取任务中的随动性较差,导致操作流畅性较低、轨迹跟踪不理想等问题,提出了一种基于表面肌电信号(sEMG)的人机交互随动控制方法。首先,利用双gForcePro+臂环IMU数据获取肩、肘关节角度,并结合sEMG信号的特征提取,通过PSO-GRNN模型估计腕关节角度,建立人手臂与机械臂的映射关系,实现机械臂的随动控制。实验结果表明,PSO-GRNN模型在腕关节角度估计中的均方根误差(RMSE)相比传统GRNN方法分别降低了62.39%和55.18%,有效提升了控制精度。为进一步提升抓取任务中的控制精度,提出了一种基于CNN-LSTM网络的手势识别方法,实现夹爪的实时控制。同时,结合sEMG信号与实际刚度的映射关系,构建了一种人体上肢刚度估计算法,并将刚度调节信息引入自适应RBF-NFTSMC控制器,实现机械臂的柔顺控制。实验结果表明,优化后的RBF-NFTSMC方法相比传统NFTSMC方法,在轨迹跟踪误差上降低了约30.2%,并增强了系统的抗干扰能力。此外,为验证sEMG变刚度控制策略的有效性,搭建了基于双gForcePro+臂环和UR3e机械臂的实验平台。实验结果表明,基于sEMG变刚度控制的机械臂末端轨迹更接近目标轨迹,相较固定刚度控制方法,轨迹跟踪误差降低了24.6%,并改善机械臂在与物体交互时的柔顺性,提升了机械臂的稳定性、适应性。 展开更多
关键词 柔性机械臂 随动控制 肌电信号 变刚度
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面向自主水下机器人的深海污染物检测
2
作者 张彪 朱振洋 许家忠 《光学精密工程》 北大核心 2025年第11期1803-1817,共15页
海洋垃圾是全球性环境问题的主要组成部分,自主水下机器人可以在一定程度上清理深海垃圾。为了能够快速准确地检测深海垃圾,利用深度学习的方法建立了一个轻量级检测模型(Deep-sea debris yolo,Debris-yolo)。基于全球海洋学数据中心(GO... 海洋垃圾是全球性环境问题的主要组成部分,自主水下机器人可以在一定程度上清理深海垃圾。为了能够快速准确地检测深海垃圾,利用深度学习的方法建立了一个轻量级检测模型(Deep-sea debris yolo,Debris-yolo)。基于全球海洋学数据中心(GODAC)推出的Deep-sea debris数据库创建了深海垃圾数据集。引入改进的BiFPN特征融合网络,减少模型参数数量,提高模型区分背景的能力。然后,设计了轻量级检测头,降低了计算复杂度,提高了深海垃圾检测模型的实用性和可部署性。最后,提出Wise-DIoU(Wise Distance Intersection over Union)损失函数,抑制低质量的样本对模型的干扰,使模型能够更准确地定位深海垃圾。在训练过程中,采用数据增强和自适应色彩均衡水下复原对训练数据集进行增强。实验结果表明,与YOLOv8n相比,本文提出模型Debris-yolo的mAP_(0.5)和mAP_(0.5∶0.95)分别提高了1.3%和1.6%,参数量和GFLOPS分别减少了48.2%和36%。 展开更多
关键词 计算机视觉 目标检测 水下机器人 深海垃圾
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多延时输入下压电驱动器迟滞建模及实验验证 被引量：3
3
作者 杨柳 石树先 李东洁 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1501-1508,共8页
压电陶瓷驱动器(PEAs)是一种多用于在精密仪器仪表中实现高速、高精度定位的智能驱动器。然而,其自身存在迟滞、蠕变等非线性,尤其是迟滞特性严重影响了压电驱动器的的控制精度。针对迟滞建模中的不对称和速率相关问题,提出一种多延时输... 压电陶瓷驱动器(PEAs)是一种多用于在精密仪器仪表中实现高速、高精度定位的智能驱动器。然而,其自身存在迟滞、蠕变等非线性,尤其是迟滞特性严重影响了压电驱动器的的控制精度。针对迟滞建模中的不对称和速率相关问题,提出一种多延时输入Prandtl-Ishlinskii(MDPI)模型,基于传统PI模型引入了一组延时输入来描述迟滞的率相关特性,随后加入了偏移系数用于改善模型的非对称性。最后,在压电微运动平台上采集了1~100 Hz的1 V正弦信号实验数据,并与率相关PI模型和动态延迟PI模型进行了模型精度对比。实验结果表明,相比另外两个动态PI模型,该模型能够更准确地描述PEAs的动态特性和迟滞特性。在50 Hz和100 Hz下,MDPI模型最大绝对误差(MAE)分别为0.0815μm和0.1429μm,均方根误差(RMSE)分别为0.0095μm,0.0119μm。相较二者该模型均方根误差精度分别平均提高了72.46%和64.21%。 展开更多
关键词 压电驱动器 多延时输入 Prandtl-Ishlinskii 动态迟滞
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基于力估计与切换控制的六足机器人三边遥操作 被引量：4
4
作者 李佳钰 黄启霖 +2 位作者 尤波 张喜洋 丁亮 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期253-264,共12页
传统三边遥操作系统的力传感器对主从端交互力进行测量时局限性较大,且在共享权重切换时易导致系统不稳定,本文设计基于力估计与权重切换控制的六足机器人三边遥操作控制架构。针对系统各端口交互力信息缺失的问题,设计一种非线性交互... 传统三边遥操作系统的力传感器对主从端交互力进行测量时局限性较大,且在共享权重切换时易导致系统不稳定,本文设计基于力估计与权重切换控制的六足机器人三边遥操作控制架构。针对系统各端口交互力信息缺失的问题,设计一种非线性交互力估计器,实现对各端口间交互力的实时估计。聚焦双操作者控制权重动态调整过整中的柔顺切换问题,本文基于共享控制策略,设计权重因子自适应切换算法。为保证所提出系统的稳定性及透明度,融合力估计器及权重切换算法,设计遥操作系统的控制器。通过力反馈设备分别和Vortex与ElSpider六足机器人搭建半物理仿真平台与实物实验平台,对本文提出控制方法进行验证。相对于传统三边遥操作,实验表明在平坦地形下速度跟踪性提高了45.12%,力跟踪提高了64.71%;在崎岖地形下速度跟踪提高了39.02%,力跟踪提高了29.41%。 展开更多
关键词 六足机器人 三边遥操作 交互力估计 共享控制 权重因子动态调节
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联合超声甲状腺结节分割与分类的多任务方法研究 被引量：1
5
作者 刘侠 吕志伟 +2 位作者 王波 王狄 谢林浩 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期764-774,共11页
针对超声图像中甲状腺结节多尺度、结节边缘模糊、良恶分类不平衡问题,提出一种联合超声甲状腺结节分割与分类的多任务方法。以全卷积网络作为主干共享网络,将提取到的浅层特征共享给多任务分支网络,在分割网络分支中,先加入深层卷积块... 针对超声图像中甲状腺结节多尺度、结节边缘模糊、良恶分类不平衡问题,提出一种联合超声甲状腺结节分割与分类的多任务方法。以全卷积网络作为主干共享网络,将提取到的浅层特征共享给多任务分支网络,在分割网络分支中,先加入深层卷积块,获取分割分支深层特征,再对深层特征进行上采样。本文提出一种改进卷积注意力模块的多尺度卷积注意力模块,将上采样结果与主干共享网络每个特征提取阶段经过带有多尺度卷积注意力模块跳跃连接后的特征张量进行拼接,减少结节边缘模糊问题,提高分割性能。同时将多尺度卷积注意力模块融入到分类分支中,优化分类性能。实验结果表明:本文所提多任务方法能有效提升分割和分类的精度,较单任务深度学习网络具有更优的分割与分类性能,能有效处理甲状腺结节多尺度、结节边缘模糊的问题,降低良恶分类不平衡带来的影响。 展开更多
关键词 深度学习 多任务学习 甲状腺结节超声图像 图像分割 图像分类 深层卷积块 多尺度卷积注意力模块 残差结构
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基于变波阻抗控制策略的六足机器人双边遥操作
6
作者 李佳钰 张喜洋 +2 位作者 于晓洋 刘宇飞 尤波 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期119-129,共11页
针对变时延条件下六足机器人行进任务中的跟踪性较差问题,本文提出了一种基于波阻抗在线补偿策略的六足机器人双边遥操作控制方法。该策略以四通道控制架构为基础,采用时延预估器对通信时延进行预估,并设计波阻抗在线调整规则,以此提高... 针对变时延条件下六足机器人行进任务中的跟踪性较差问题,本文提出了一种基于波阻抗在线补偿策略的六足机器人双边遥操作控制方法。该策略以四通道控制架构为基础,采用时延预估器对通信时延进行预估,并设计波阻抗在线调整规则,以此提高系统的跟踪性。同时结合时域无源性控制方法,对通信环节与环境端潜在的有源性进行二次补偿,保证系统的绝对无源,利用Llewellyn准则设计主从端的控制律参数。搭建基于Vortex半物理仿真实验平台与实物实验平台对本文所提出的方法进行验证。实验结果表明变波阻抗控制结合时域无源性控制可以保证系统的无源性,相对于传统双边遥操作速度跟踪性提高了84.3%,力波动范围降低了84.7%。 展开更多
关键词 六足机器人 遥操作 变时延 变波阻抗 时域无源控制
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基于驾驶员模型的六足机器人自主/协同决策 被引量：3
7
作者 陈潇磊 尤波 +2 位作者 李佳钰 丁亮 董正 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期91-100,共10页
重载六足机器人在野外地形环境移动作业时的决策智能水平亟待提高。然而,当机器人在尚未形成合理的决策结构层次时,直接采用其与环境进行交互方式进行常规的强化学习训练,将导致机器人的行为决策过于发散。因此,本文首先利用一种符合驾... 重载六足机器人在野外地形环境移动作业时的决策智能水平亟待提高。然而,当机器人在尚未形成合理的决策结构层次时,直接采用其与环境进行交互方式进行常规的强化学习训练,将导致机器人的行为决策过于发散。因此,本文首先利用一种符合驾驶员决策逻辑的分步训练神经网络,得到驾驶员的决策经验模型,使机器人快速形成自主决策智能。此外,为融合人机决策优势,本文基于合作博弈理论,提出一种消除人机协同决策指令冲突的方法。搭建面向重载六足机器人人机协同决策的半物理仿真实验系统,开展实验的结果表明,机器人通过学习驾驶员先验模型和自主训练,其决策效果可接近驾驶员决策水平,同时人机协同决策指令可有效弥补单智能体决策指令的缺陷,在规则沟壑地形下协同决策指令的碰撞率指标优于驾驶员单智能体指令23.8%,障碍地形下协同决策指令的能量消耗指标优于机器自主单智能体指令34.1%。 展开更多
关键词 六足机器人 协同决策 驾驶员先验模型 半物理仿真 神经网络
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