人-机器人技能传递技术研究
发布时间：2022-12-18 11:02
随着市场对产品的需求发生转变,制造生产模式也须转变。传统工业机器人存在编程效率低、开发应用成本高、制造柔性不足等缺点,已难以满足新一代制造业发展的要求,并已经成为阻碍产业升级的瓶颈之一,如何克服这些缺点是业界当前亟待解决的关键问题。人-机器人技能传递（Human-robot skill transfer）技术能够将人的柔顺作业技能（Compliant skills）快速地传递给机器人。该技术具有两个显著的优点:（1）能够高效地实现对机器人的示教编程,从而便于对机器人产线快速开发应用,降低人工与时间成本;（2）能够使得机器人具备类人化（Human-like）的柔顺操作技能,提高基于机器人的制造系统的柔性,从而能够拓宽机器人在制造业中的应用场景并提高其产品加工质量。由此可见,人机技能传递技术是解决上述问题的有效手段,成为业界当前重点研究领域之一。本文从当前工业机器人发展现状出发,首先阐述了人-机器人技能传递技术的研究背景和意义。接着对人机技能传递技术的发展现状进行了综述,主要集中在两个方面:运动技能的获取与表达和柔顺技能的学习方法。在运动技能的获取与表达方面,介绍了机器人学习示教者技能的一...
【文章页数】：122 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 运动技能表达研究综述
1.2.1 人机技能传递一般过程
1.2.2 技能示教的人机交互方式
1.2.3 运动技能表达模型综述
1.3 仿人柔顺技能学习研究综述
1.3.1 基于肌电信号的柔顺技能传递
1.3.2 基于运动学习的柔顺技能传递
1.4 本文主要研究内容
第二章 基于肌电信号的变刚度技能传递系统设计
2.1 引言
2.2 双臂示教系统设计
2.3 基于肌电信号的手臂刚度估计
2.3.1 肌电幅值包络获取
2.3.2 基于肌电的手势识别
2.3.3 手臂刚度估计模型
2.4 双臂阻抗控制策略
2.4.1 人-机械臂刚度映射
2.4.2 关节空间变阻抗控制器设计
2.5 实验与分析
2.5.1 实验一
2.5.2 实验二
2.6 本章小结
第三章 基于动态运动原语模型的变刚度技能建模与泛化
3.1 引言
3.2 基于BP-AR-HMM模型的技能分割算法
3.3 基于DMP的变刚度技能表达
3.4 基于多次示教的技能学习
3.4.1 主观评价方法
3.4.2 基于GMM模型的方法
3.5 示教轨迹对齐处理
3.6 实验与分析
3.6.1 实验一
3.6.2 实验二
3.6.3 实验三
3.7 本章小结
第四章 多模态信号融合表达的技能学习
4.1 引言
4.2 多模态信号融合表达模型
4.2.1 利用HSMM模型从示教数据中学习
4.2.2 利用GMR生成控制变量
4.3 阻抗控制策略
4.4 实验与分析
4.4.1 实验一
4.4.2 实验二
4.4.3 实验三
4.5 本章小结
第五章 基于人体运动调节机制的技能学习
5.1 引言
5.2 仿人运动学习调节机制
5.2.1 人的运动学习基本规律
5.2.2 在轨迹层面的阻抗与力的学习
5.2.3 在参数空间的阻抗与力的学习
5.3 实验与分析
5.3.1 实验一
5.3.2 实验二
5.3.3 实验三
5.4 本章小结
第六章 结论与展望
6.1 本文工作总结
6.2 未来工作展望
参考文献
攻读博士学位期间取得的研究成果
致谢
附件
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于表面肌电的运动意图识别方法研究及应用综述[J]. 丁其川,熊安斌,赵新刚,韩建达. 自动化学报. 2016(01)
[2]基于人体动作反馈的上肢康复机器人主动感知系统[J]. 马高远,林明星,吴筱坚,孙强三. 机器人. 2018(04)
[3]基于表面肌电图像的灵巧假手控制系统[J]. 胡旭晖,宋爱国,李会军. 控制理论与应用. 2018(12)
[4]机器人操作技能学习方法综述[J]. 刘乃军,鲁涛,蔡莹皓,王硕. 自动化学报. 2019(03)
[5]机器人操作技能模型综述[J]. 秦方博,徐德. 自动化学报. 2019(08)
[6]人–机器人技能传递研究进展[J]. 曾超,杨辰光,李强,戴诗陆. 自动化学报. 2019(10)
博士论文
[1]基于sEMG与交互力等多源信号融合的下肢外骨骼康复机器人及其临床实验研究[D]. 范渊杰.上海交通大学 2014
[2]基于表面肌电信号的人机动作信息传递研究[D]. 梁培栋.哈尔滨工业大学 2017
[3]基于肌肉协同的肌电模式识别方法研究与应用探索[D]. 王东清.中国科学技术大学 2018
硕士论文
[1]生物电信号分析及其在运动动作疲劳检测中的应用研究[D]. 王珏.华南理工大学 2018
[2]基于肌电信号的机器人遥操作控制[D]. 徐艳宾.华南理工大学 2018
本文编号：3721935
【文章页数】：122 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 运动技能表达研究综述
1.2.1 人机技能传递一般过程
1.2.2 技能示教的人机交互方式
1.2.3 运动技能表达模型综述
1.3 仿人柔顺技能学习研究综述
1.3.1 基于肌电信号的柔顺技能传递
1.3.2 基于运动学习的柔顺技能传递
1.4 本文主要研究内容
第二章 基于肌电信号的变刚度技能传递系统设计
2.1 引言
2.2 双臂示教系统设计
2.3 基于肌电信号的手臂刚度估计
2.3.1 肌电幅值包络获取
2.3.2 基于肌电的手势识别
2.3.3 手臂刚度估计模型
2.4 双臂阻抗控制策略
2.4.1 人-机械臂刚度映射
2.4.2 关节空间变阻抗控制器设计
2.5 实验与分析
2.5.1 实验一
2.5.2 实验二
2.6 本章小结
第三章 基于动态运动原语模型的变刚度技能建模与泛化
3.1 引言
3.2 基于BP-AR-HMM模型的技能分割算法
3.3 基于DMP的变刚度技能表达
3.4 基于多次示教的技能学习
3.4.1 主观评价方法
3.4.2 基于GMM模型的方法
3.5 示教轨迹对齐处理
3.6 实验与分析
3.6.1 实验一
3.6.2 实验二
3.6.3 实验三
3.7 本章小结
第四章 多模态信号融合表达的技能学习
4.1 引言
4.2 多模态信号融合表达模型
4.2.1 利用HSMM模型从示教数据中学习
4.2.2 利用GMR生成控制变量
4.3 阻抗控制策略
4.4 实验与分析
4.4.1 实验一
4.4.2 实验二
4.4.3 实验三
4.5 本章小结
第五章 基于人体运动调节机制的技能学习
5.1 引言
5.2 仿人运动学习调节机制
5.2.1 人的运动学习基本规律
5.2.2 在轨迹层面的阻抗与力的学习
5.2.3 在参数空间的阻抗与力的学习
5.3 实验与分析
5.3.1 实验一
5.3.2 实验二
5.3.3 实验三
5.4 本章小结
第六章 结论与展望
6.1 本文工作总结
6.2 未来工作展望
参考文献
攻读博士学位期间取得的研究成果
致谢
附件
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于表面肌电的运动意图识别方法研究及应用综述[J]. 丁其川,熊安斌,赵新刚,韩建达. 自动化学报. 2016(01)
[2]基于人体动作反馈的上肢康复机器人主动感知系统[J]. 马高远,林明星,吴筱坚,孙强三. 机器人. 2018(04)
[3]基于表面肌电图像的灵巧假手控制系统[J]. 胡旭晖,宋爱国,李会军. 控制理论与应用. 2018(12)
[4]机器人操作技能学习方法综述[J]. 刘乃军,鲁涛,蔡莹皓,王硕. 自动化学报. 2019(03)
[5]机器人操作技能模型综述[J]. 秦方博,徐德. 自动化学报. 2019(08)
[6]人–机器人技能传递研究进展[J]. 曾超,杨辰光,李强,戴诗陆. 自动化学报. 2019(10)
博士论文
[1]基于sEMG与交互力等多源信号融合的下肢外骨骼康复机器人及其临床实验研究[D]. 范渊杰.上海交通大学 2014
[2]基于表面肌电信号的人机动作信息传递研究[D]. 梁培栋.哈尔滨工业大学 2017
[3]基于肌肉协同的肌电模式识别方法研究与应用探索[D]. 王东清.中国科学技术大学 2018
硕士论文
[1]生物电信号分析及其在运动动作疲劳检测中的应用研究[D]. 王珏.华南理工大学 2018
[2]基于肌电信号的机器人遥操作控制[D]. 徐艳宾.华南理工大学 2018
本文编号：3721935
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