机器人生态圈
下载贤集网APP入驻自媒体
近日，中国科学院沈阳自动化研究所在外肌肉机器人领域取得新进展，研究的具备高泛化能力的人体运动识别方法，与对人体步频特性不敏感的外肌肉机器人系统，对提升机器人适应能力、辅助效率以及对促进机器人在智能医疗、智能养老等领域的实用化具有重要意义。 中国科学院沈阳自动化研究所控制组以机器人识别与控制的高适应性为目标，受到人体下肢运动的状态驱动与节律/CPG驱动特点的启发，开展了具备高适应性的人体运动识别与机器人控制方法的研究。基于人体相平面与相曲线的概念，研究利用相曲线的特征相似度不变特性，提出了一种可适应不同受试者、不同步态模式的人体运动类型识别方法，并进一步验证了在下肢运动障碍人群运动功能量化评估方面的应用可行性；结合人体下肢运动的节律特性，构建了一种可快速适应人体步频变化的外肌肉机器人控制系统，提升机器人对人体步频、运动环境与人机耦合动力学特性等变化的快速适应能力。
