根据提供对抗参赛者的臂力的反作用力的装置，常规掰手腕设备可以大 致分成三种类型。第一种类型是利用弹簧力，而这种类型的典型实例有美国 专利No.3,947,025，其中掰手腕训练设备由如图1a所示的具有可调节刚度 的螺旋盘簧组成。这种类型的其它实例有美国专利：6,652,428；5,458,554； 5,431,616；4,900,019；3,662,602；以及俄罗斯专利No.2,128,539。与这种类 型类似的有中国专利2691654，在该专利中系统被装载重量。
第二种类型的掰手腕设备使用气缸或液压缸，从力的可操控性上来看， 这种类型优于先前的弹簧类型，然而这种类型的弱点在于，系统因为用来生 成气压或液压的辅助设备而变得复杂而庞大，并且因此可能变得很昂贵。这 种类型的典型发明有如图1b所示的美国专利No.5,842,958和如图1c所示 的美国专利No.4,805,900。这种类型的一些其它发明有美国专利No. 3,400,793；4,406,454；4,754,964；以及日本专利公开No.55-54969。
第三种类型的掰手腕设备使用电动马达而不是弹簧或气缸/液压缸以达 到生成对抗用户的抵抗力的目的，绝大多数的新近掰手腕设备都属于这种类 型。这种类型的典型发明有如图1d所示的日本专利公开No.06-315544，其 中转矩马达用于生成臂力，并且传感器盘和光传感器用于检测臂速以防止将 参赛者摔骨折。这种类型的另一实例为日本专利公开No.54-161436。
然而，发明前述设备的目的是为了进行单一的掰手腕比赛或进行力量训 练，其中，它们通常生成固定的力量等级(可以通过按钮或其它装置选择力 量等级)。如果参赛者具有比掰手腕设备更大的力量，那么他将获胜，否则 他将在比赛中失败。因此，缺点在于，在若干次尝试后，参赛者很快就会对 这种掰手腕设备感到厌烦。

因此，本发明的主要目的是提供一种掰手腕机器人和控制方法，其不单 一且不容易令人厌烦，尤其是，其在比赛的初期阶段检测用户的最大臂力， 每次都以用户不能提前预测力量模式的方式自动或随机生成不同的掰手腕 场景，利用与机械臂的运动相关的反馈信号和与作用在机械臂上的转矩相关 的反馈信号来执行力反馈控制以实施该场景，从而使得用户能够获得或强或 弱的臂力而无需通过按钮或任何其它装置进行任何调整。
本发明的另一目的是提供一种掰手腕机器人和控制方法，其通过用户想 要获胜的意愿影响比赛获胜的概率的方式来提高和保持掰手腕的乐趣。
通过以下结合附图对本发明示例性实施例的详细描述，本发明的特性和 优点将变得更加明显。

图1a-1d是如现有技术所用的典型掰手腕设备的示图。
图2a是根据本发明实施例的包括安装环境的掰手腕机器人的透视图。
图2b是根据本发明实施例的臂力生成机构的透视图。
图2c是示出根据本发明实施例与转接器相连的倾斜计的透视图。
图3是根据本发明实施例的控制系统的框图。
图4a是示出根据本发明实施例的掰手腕机器人的基本工作原理的示意 图。
图4b是示出根据本发明实施例的包括控制程序的力反馈控制原理的示 意图。
图5a示出根据本发明实施例的有关转矩命令和实际转矩的示例性曲线 图。
图5b示出根据本发明实施例的有关期望位置和经过位置反馈控制的实 际位置的示例性曲线图。
图6示出根据本发明实施例的有关掰手腕机器人的控制方法的流程图。
图7-9a示出有关控制方法的详细流程图。
图9b是示出测量自八个二十多岁的年轻人的最大臂力的图表。
图10a和图10e示出有关掰手腕机器人的控制方法的详细流程图。
图10b是示出当前臂角为10度的的获胜、平局和失败子场景的图表。
图10c是有关示例性意愿分数和对应的获胜概率的图表。
图10d示出根据本发明实施例的子场景的力量模式。
图11示出赢得比赛的意愿强烈和意愿薄弱的两个参赛者所测试的示例 性曲线图。
图12是示出用于实现本发明的方式以及用户与掰手腕机器人之间的实 际参赛的场景的图片。
图13是由生成相同力量模式的一个用户测试两次的示例性曲线图。
图14a是示出用于实现本发明的另一方式并示出72岁的女士参加掰手 腕的图片。
图14b是示出图14a的掰手腕结果的示例性曲线图。
图15a示出25岁的年轻人与图14a的掰手腕机器人之间进行比赛的情 景以及比赛结果。
图15b示出10岁的儿童与图14a的掰手腕机器人之间进行比赛的情景 以及比赛结果。
图16a是示出一个用户与图14a的掰手腕机器人进行了26次掰手腕比 赛时的每次比赛实耗时间以及获胜或失败的图表。
图16b是概括两个用户与图14a的掰手腕机器人都进行了26次掰手腕 比赛时的结果的图表。

本发明涉及掰手腕机器人，其主要包括臂力生成机构10(以下的标号 表示图2a、图2b、图2c以及图3中的标号)以及控制系统100。臂力生成 机构10主要包括电动马达11、位置/速度传感器12、转矩传感器15以及机 械臂A。控制系统100在比赛的初期阶段检测用户的最大臂力，每次生成不 同的比赛场景，并且执行力反馈控制逻辑并生成马达控制输入信号，以利用 来自位置/速度传感器12的与机械臂A的运动相关的反馈信号以及来自转矩 传感器15的与作用在机械臂A上的转矩相关的反馈信号来实现该场景。
更具体地，图2a示出根据本发明实施例的包括安装环境的掰手腕机器 人(以下称为“掰手腕机器人”)，其中示出桌子T、在桌子T上仿造人体 上半部的主体B、安装在右侧的(或者，安装在左侧的)臂力生成机构10、 连接在主体B上并为用户显示指导消息的图像输出显示器20a、在桌子T前 的椅子C、在桌子T的前部上的两个超声波传感器30a和30b以及在桌子T 下方的光电传感器30c。虽然没有在图2a中显出，但是还预备有在桌子下方 的控制系统100、用以指导用户的语音输出扬声器20b。
两个超声波传感器30a和30b(还有可能是一个超声波传感器或多个超 声波传感器)被连接在桌子T的前部的右侧和左侧，并且在掰手腕机器人附 近的指定范围的角度内检测人的靠近。一般来说，超声波传感器与其它类型 的传感器相比具有高的抗扰性的优点并且能够很容易测量任何情况下靠近 的人的距离。利用红外线的超声波传感器30c检测人坐在椅子C上，与其它 类型的传感器相比，它检测很窄范围角度内的物体。
为了指导参赛者，预备了图像输出显示器20a和/或语音输出扬声器20b (在图3中)，并且语音输出扬声器可以与图像输出显示器20a成一体或者 可以单独安装在桌子T的合适位置。
更具体地如图2b所示，臂力生成机构10包括：电动马达11，其根据 由控制系统100计算出的马达控制输入信号提供必需的转矩；位置/或速度 传感器12，其检测马达11的角位置和角速度，并且为控制系统100提供与 角转动相关的反馈信号；减速器13，其连接至马达11，降低达11的速度并 增加马达11的转矩；带有手A的机械臂，其中用户握住手A进行掰手腕比 赛；转矩传感器15，其安装在减速器13和机械臂A之间，并且检测作用在 机械臂A上的转矩；带有机械制动器14的转接器16，其安装在减速器13 和机械臂A之间，并且被用来限制机械臂A运动的角范围以保证用户的安 全；以及底盘17，其支持马达11和制动器座台18，并且它本身固定在桌子 T上。臂力生成机构10利用马达11产生的转矩使得机械臂A沿顺时针转动 方向或者逆时针方向转动。
为了更高的分辨率，理想地选用增量式编码器作为其中的位置/速度传 感器12(其它类型的位置/速度传感器也是可能的)，并且理想地选用谐波 驱动而不是常规的齿轮作为减速器13，这是由于常规的齿轮具有巨大的反 冲并且这样会给转矩控制性能造成麻烦。
带有机械制动器14的转接器16进一步被用来通过马达11的低速控制 来设置机械臂A的初始绝对角。下面给出绝对角的初始设定的详细描述。 机械臂的绝对角的初始设定也能够通过使用如图2c中所示的倾斜计19中的 一个、两个或三个而不是使用机械制动器14来实现。
安装在减速器13和机械臂A之间的转矩传感器15应该具有合理的分 辨率以得到合理的力控制性能。
底盘17具有多个固定孔H并且起到了利用螺栓和螺母或利用类似装置 将臂力生成机构10固定到桌子T的作用。然而，无需使用底盘17而将臂力 生成机构10直接固定到桌子T是可能的。
图3示出控制系统100，其包括放大来自转矩传感器15的低电平电压 信号并实现信号调整的放大器部分110，调整来自位置/速度传感器12的反 馈信号的逻辑电路部分130，为超声波传感器30a和30b生成脉冲信号的脉 冲生成部分120，根据马达控制输入信号驱动马达11的马达驱动部分140， 驱动语音输出扬声器20b和图像输出显示器20a的输出装置部分150，存储 包括控制逻辑和场景的控制程序200的存储部分160，以及控制部分170， 该控制部分170利用控制程序200和反馈信号生成马达控制输入信号并将该 马达控制输入信号传送至马达驱动部分140，并且生成语音和图像信号并将 所述语音和图像信号传送至输出装置部分150。
A/D转换器101a插在放大器部分110和控制部分170之间以将模拟电 压信号转换成控制部分170能够识别的数字信号，还有A/D转换器101b-101d 类似地被插在倾斜计19和控制部分170之间、超声波传感器30a-30b和控 制部分170之间以及光电传感器30c和控制部分170之间。D/A转换器101e 被插入在控制部分170和马达驱动部分140之间，以将数字信号转换成模拟 电压信号。
如图3所示，控制系统100进一步包括马达电源控制部分180，该马达 电源控制部分180包括：固态继电器182，其接收来自控制部分170的初始 化完成信号并发送相应的输出信号给机械继电器184；以及机械继电器184， 其根据来自固态继电器182的输出信号连接电源P和马达驱动部分140；该 控制系统还包括电力线上的马达电源开关MS，以便只有在控制部分170进 行的初始化进程被完成时才将电力P施加到马达11上。
当控制部分170由于某些原因停机时，D/A转换器101e仍然可以输出 停机状态之前的马达控制输入的最后信号，这样，在这种条件下，如果电力 重新施加到马达11上，可能会出现危险情况。
为了解决上述问题，控制部分170通过D/A转换器101f或数字输出针 将初始化完成信号传送至马达电源控制部分180，并且当在控制部分170进 行的初始化进程完成时将零值通过D/A转换器101e发送至马达驱动部分 140(当主开关113被按下后初始化进程开始)。然后，马达电源控制部分 180根据依次由初始化完成信号激励的固态继电器182的输出信号开启机械 继电器184以将电力P提供给马达11。
因此，由于电力并没有被传送到马达11，所以即使在完成初始化进程 之前或在控制系统170的异常条件下马达电源开关MS被接通时，用户安全 也能得到保证。
控制系统100利用力反馈控制逻辑控制机械臂A的力量和运动，其中 根据子场景生成转矩命令。一完成子场景的执行，就预备在力量增加和力量 维持时间方面具有随机特性的下一个子场景。可以在那个瞬间在线生成这个 子场景或者可以在预先准备的许多子场景中选择这个子场景。掰手腕的场景 由若干这些子场景组成。下面给出该场景的详细描述。
掰手腕机器人的基本工作原理如图4a所示，并且更具体地，如图4b所 示。也就是说，控制系统100接收来自位置/速度传感器12的实际角位置和 角速度的反馈信号以及来自转矩传器15的实际转矩的反馈信号，利用反馈 信号和场景来计算转矩命令，并通过利用力反馈控制逻辑生成马达控制输入 信号来控制机械臂A。
力控制性能主要依赖于来自这些传感器的反馈信号的精确性、包括采样 时间的精确性的实时控制能力，以及力反馈控制逻辑本身。图5a示出当用 户与掰手腕机器人进行掰手腕时有关转矩命令(虚线)和实际转矩(实线) 的示例性曲线图。在图5a中，横坐标表示时间[秒]，纵坐标表示转矩[N·m]。
力反馈控制在掰手腕机器人进行掰手腕时起到了关键的作用，但是位置 反馈控制对于使机械臂A旋转到开始位置并设定机械臂A的初始绝对角来 说是必需的。图5b示出有关掰手腕机器人的位置反馈控制的结果的示例性 曲线图。在图5b中，期望位置由实线来表示，实际位置由虚线来表示。图 5b中的右侧曲线是大约6.5秒的左侧曲线的放大曲线。
当把增量式编码器用作位置/速度传感器12时，需要最初设置机械臂A 的绝对零位。该机械臂角度的初始设置利用机械制动器14和速度反馈控制 来实现。更具体地，控制部分170利用位置反馈控制来顺时针或逆时针缓慢 地驱动马达11，并测量转矩传感器15的转矩值。如果测得的转矩比指定的 值大，由于该大的测量转矩意味着机械制动器14碰到了制动器座台18，那 么控制部分170就将当前的角位置设置为绝对角的指定度数。
绝对臂角的初始设置还可利用另外的元件，如多个倾斜计19来实现， 而不使用机械制动器14，不过这样臂力生成机构10就会更复杂并且可能会 更昂贵。
以下描述控制掰手腕机器人的方法。如图6所示，该方法主要包括三个 步骤。在步骤1(S110)中，将臂力生成机构10和控制系统100初始化并 完成机械臂A的初始角的设置。在步骤2(S130)中，根据来自于转矩传感 器15的反馈信号，在指定的时间间隔内测量用户的最大臂力。在步骤3 (S140)中，臂力生成机构10由力反馈控制来激励以执行掰手腕场景。
上述方法还可以在步骤1(S110)和步骤2(S130)之间进一步包括另 一个步骤S120，在S120中，利用多个超声波传感器30a-30b检测人靠近掰 手腕机器人，并且利用光电传感器30c检测人坐到椅子C上。
如图7所示，步骤1(S110)包括：阶段1-1(S111)，将臂力生成机 构10和控制系统100初始化；阶段1-2(S112)，将初始化完成信号传送给 马达电源控制部分180，并根据转矩命令“零位”将马达控制输入信号传送 给马达驱动部分140；阶段1-3(S113)，在马达电源控制部分180接收到 初始化完成信号后，将电源P施加到马达驱动部分140；以及阶段1-4 (S114)，设置机械臂A的初始绝对角。
如图8所示，S120包括：阶段S121，通过超声波传感器30a和30b检 测人靠近掰手腕机器人；阶段S122，如果检测到人，则通过语音和图像消 息指导这个人，否则，重复阶段S121；阶段S123，检测人坐到椅子C上； 阶段S124，如果人坐到椅子C上，则通过语音和图像消息指导这个人，否 则，重复阶段S123。
在阶段S122和S124中，指导语音消息可以是“您好，欢迎光临掰手腕 机器人！如果您想要掰手腕，请坐到椅子上”，“如果您准备好了，请握住 我的手开始吧”，等等。图像消息可以是各种变化多端的面部表情的体现和 /或是适合于掰手腕情形的文本显示。详细的指导消息就不在此赘述，这是 因为这些消息是掰手腕机器人的增补功能，并且在不偏离本发明的范围的情 况下可以有所变化。
如图9a所示，步骤2(S130)包括：阶段2-1(S131)，将作用在机械 臂A上的转矩增加到指定值；阶段2-2(S132)，确定机械臂A的速度是正 向还是反向；阶段2-3(S133)，如果机械臂A是正向的，则根据指定的规 则来增加作用在机械臂A上的转矩；阶段2-4(S134)，如果机械臂A是反 向的，则根据指定的规则来减小作用在机械臂A上的转矩；以及阶段2-5， 在指定的时间间隔内重复阶段2-2(S132)到阶段2-4(S134)，并且确定 用户的最大臂力。
图9b示出示例性的图表，该图表示出利用步骤2(S130)的过程测得 的八个二十多岁的年轻人的最大臂力。在该图表中，第一栏和第三栏代表测 试号码，第二栏和第四栏代表以N.m为单位测量的最大臂力。
如图10a所示，步骤3(S140)包括：阶段3-1(S141)，首先在获胜、 平局和失败子场景中选择一个子场景；阶段3-2(S142)，利用在执行所选 择的场景期间由转矩传感器15测得的用户的平均臂力以及在步骤2(S130) 中测得的用户的最大臂力来计算出用户的意愿分数；阶段3-3(S143)，根 据在阶段3-2(S142)中计算出的意愿分数，在多个子场景中选择下一个子 场景；阶段3-4(S144)，确定所选择的子场景属于获胜、平局和失败子场 景中的哪一个；阶段3-5(S145)，如果所选择的子场景是平局子场景，那 么在完成与平局子场景相应的力反馈控制后返回阶段3-2(S142)；阶段3-6 (S146)，如果所选择的子场景是获胜子场景，那么在完成与获胜子场景相 应的力反馈控制后结束比赛；以及阶段3-7(S147)，如果所选择的子场景 是失败子场景，那么在完成与失败子场景相应的力反馈控制后结束比赛。
关于专门术语，一次比赛的完成要使用多个子场景，并且一次掰手腕场 景(或仅仅一场景)由一组若干子场景组成。
获胜子场景意味着转矩命令值的显著减小；失败子场景意味着转矩命令 值的显著增加；而平局子场景意味着转矩命令值的轻微增加、轻微减小或不 变化。子场景通过预先确定好间隔进行划分，然而获胜、平局和失败子场景 的分组则要依据当前的臂角，并且要利用规定的规则来完成。图10b示出当 前臂角值为10度的示例性子场景，其中每个子场景都从-150度到150度被 划分为10度的间隔。例如，图10b的图表中的编号8～15被划分为在当前 臂角下人获胜的子场景。
在阶段3-2(S142)中，意愿分数是通过以下公式来计算的。
意愿分数＝(一种子场景期间的平均臂力)/(用户的最大臂力)×100
当意愿分数越接近100时，认为用户赢得比赛的意愿越强。当意愿分数 越接近0时，认为用户赢得比赛的意愿越弱。掰手腕机器人的掰手腕的进行 受到如图10c所示的意愿分数和示例性概率的影响，在图10c中，第一栏代 表意愿分数值；第二栏代表人获胜概率；第三栏代表平局概率；第四栏代表 人失败概率。
步骤3可以用与图10a不同的方式来实现。也就是说，步骤3可以通过 在线生成以力量增量、上升时间和维持时间为特性的子场景来实现，如图 10d所示，所有这三个值都是随机确定的。在图10d中，横坐标代表时间， 纵坐标代表转矩等级。如图10d所示，子场景中力量的增加或减小要靠多项 式曲线，如机器人臂力的直线或其它平滑过渡的曲线来实现。
图10e示出另一步骤3，该步骤3包括阶段3-1(S151)，调节在步骤2 (S130)确定的最大臂力；阶段3-2(S152)，随机确定持续值；阶段3-3 (S153)，生成具有随机力量增量、随机上升时间和随机维持时间的子场景； 阶段3-4(S154)，执行在阶段3-3(S153)生成的子场景；阶段3-5(S155)， 检查用户是否获胜，并且如果获胜则结束比赛；阶段3-6(S156)，检查用 户是否失败，并且如果失败则结束比赛；阶段3-7(S157)，检查子场景是 否完成，如果没有完成则重复阶段3-4(S154)至阶段3-7(S157)；阶段 3-8(S158)，检查持续值是否等于零，并且如果不等于零则转到阶段3-9 (S159)，如果等于零则转到阶段3-10(S160)；阶段3-9(S159)，将 持续值减1并转到阶段3-3(S153)；以及阶段3-10(S160)，按照指定的 方式减小最大臂力，并转到阶段3-2(S152)。
在步骤3(S150)中，随着时间变化，需要持续值变量随机地形成平均 机器人力量的递减比率。
图11示出赢得比赛的意愿强烈和意愿薄弱的两个参赛者(利用步骤 S140)所测试的示例性曲线图。在图11中，上面的实线代表用户的意愿分 数，下面的实线代表不同度数的臂角。这些图示出比赛期间意愿分数的变化 以及强烈的获胜意愿会增加人的获胜概率。
图12示出用于实现本发明的方式以及用户和掰手腕机器人之间掰手腕 的情景的图片。图13是生成相同力量模式的一个用户(利用步骤S140)与 图12中的掰手腕机器人进行两次测试的示例性曲线图。图13示出即使用 户生成相同的力量模式，比赛的结果还有可能不同。图13中的曲线(a)对 应于用户获胜的情况，曲线(b)对应于用户失败的情况。在曲线(a)和曲 线(b)中，上面的实线代表用户的意愿分数，下面的实线代表不同度数的 臂角。
图14a示出用于实现本发明(使用第S150步)的另一方式以及72岁的 女士与掰手腕机器人对抗的情景的图片。图14b是图14a的比赛结果的示例 性曲线图。图14b中的曲线(a)和曲线(b)示出转矩命令(蓝色实线)、 实际转矩(灰色实线)、角速度(红色实线)和臂角(灰色虚线)。曲线(a) 对应于该老年女士失败的情况，曲线(b)对应于该老年女士获胜的情况。 从曲线(a)和曲线(b)中，能看出即使是相同的人来玩，每场比赛中掰手 腕机器人生成的力量模式以及掰手腕的实耗时间都是不一样的。
图15a示出25岁的年轻人与图14a中的掰手腕机器人之间进行比赛的 情景以及比赛的结果。图15b示出10岁的儿童与图14a中的掰手腕机器人 之间进行比赛的情景以及比赛的结果。年轻人一结束图15a的比赛，儿童 便开始了图15b的比赛。尽管年轻人产生了大概50N·m的转矩，儿童产生 了大概20N·m的转矩，但掰手腕比赛在无需对掰手腕机器人进行任何改变 的情况下顺利地进行。换句话说，本发明的掰手腕机器人具有根据用户臂力 的大小自动生成合适的力量等级的功能。
图16a是示出一个用户与图14a的掰手腕机器人进行了26次掰手腕比 赛时的每次比赛实耗时间以及获胜/失败的图表。从图16a中的图表中，能 看出每次比赛的实耗时间都不同，并且每次比赛的结果也不相同，因此掰手 腕带来的乐趣能维持很长时间。
图16b是概括两个用户与图14a的掰手腕机器人都进行了26次掰手腕 比赛时的结果的图表。图16b中的图表示出第一位用户的获胜概率为63％， 第二位用户的获胜概率为75％。
另外，本发明不局限于上述的实例，而是还包括在不偏离其精神的范围 内的进一步的若干修改。虽然已经针对优选实施例示出和描述了本发明，不 过本领域的技术人员应理解的是，在不偏离本发明所附权利要求中所限定的 本发明的精神和范围的情况下，可以对本发明做出各种改变和修改。 工业适用性
本发明的掰手腕机器人的主要功能特点有：(i)掰手腕机器人在检测 到人的臂力后自动生成适合每个人的力量等级，因此无论人的力量是大还是 小都能来玩掰手腕；(ii)每次比赛生成的力量模式都不一样，因此一个人 能与机器人长时间地玩掰手腕而不会感到厌烦；以及(iii)机器人获胜的平 均数是在比赛开始的瞬间随机确定的，而且人想在比赛中获胜的意愿会影响 到机器人获胜的平均数。
由于以上特点，本发明可适用于娱乐部门供人们娱乐，适用于服务部门 以促进老年人健康，以及适用于教育部门以满足学生的好奇心。