专利汇可以提供类人机器人协同运动的肌肉力模型优化方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 提供一种类人 机器人 协同运动的肌肉 力 模型优化方法,通过对人体骨骼肌仿真模型进行编程建模,参照实验对象对类人机器人进行设计、研制;控制类人机器人参照实验对象做同样的运动;比较类人机器人 运动检测 数据与人体骨骼肌仿真模型的输出数据,反复修正类人机器人设计参数及仿真模型中的肌肉力预测公式,直至两者数据接近,得出优化的肌肉力 预测模型 ;该种类人机器人协同运动的肌肉力模型优化方法,能改善在肌肉、骨骼系统 生物 力学研究中因人体运动时的肌肉力无法通过实验直接测量,只能依靠肌肉力模型进行推算而存在不确定的问题,提高了仿真模型的准确性。,下面是类人机器人协同运动的肌肉力模型优化方法专利的具体信息内容。
1.一种类人机器人协同运动的肌肉力模型优化方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一,人体骨骼系统建模:建立三维立体图形的人体骨骼系统;
步骤二,人体肌肉系统建模:采用肌肉作用线对人体肌肉进行建模;
步骤三,骨骼肌系统力学分析:采用基于反向动力学的静态优化方法进行骨骼肌系统力学分析;
步骤四,类人机器人关节样机的设计与研制:采用弹性材料制成的线性体模拟人类的弹性肌腱,线性体的起点、止点与人体肌肉的起点、止点位置一致;
步骤五,类人机器人关节样机的运动控制:基于人体肌肉的特征,进行基于弹性材料制成的线性体模拟人类肌腱的类人机器人控制中,在智能控制的基础上引入导纳、阻抗控制进行类人关节样机的仿生智能运动控制;
步骤六,类人机器人样机运动过程中运动学及动力学参数的检测:使用扭矩传感器、力传感器、位移传感器、加速度传感器,实现类人机器人的运动学及动力学数据检测;
步骤七,类人机器人协同运动对人体骨骼肌的修正:使类人机器人保持与参考的实验对象的进行同步的运动动作,通过传感器检测出的类人机器人上的基于弹性材料制成的线性体的运动学数据与动力学数据,为虚拟现实技术实现的人体骨骼肌生物力学仿真模型提供参考数据,通过对类人机器人样机及仿真模型的反复修正,得出肌肉力预测模型。
2.如权利要求1所述的类人机器人协同运动的肌肉力模型优化方法,其特征在于:在步骤二中,采用肌肉作用线构建肌肉模型时,采用三种肌肉路径构建方式,分别为直线路径、设置代止点的折现路径、设置障碍物的曲线路径。
3.如权利要求1所述的类人机器人协同运动的肌肉力模型优化方法,其特征在于:在步骤二中,根据人体不同关节处的肌肉力的特点选择合适的路径方法对肌肉建模,具体的肌肉附着点的简化为:
当肌肉具有宽大附着点时,如果在附着点范围内,无论标记点在任何地方都不会影响肌力线的位置,则该肌肉的附着点标记于附着点骨面的几何中心;
当肌肉具有宽大附着点时,如果附着点的标记点位置会影响肌力线的位置,则在其他位置增加设置若干标记点几个标记点;
当肌肉的附着点较为局限时,即是肌肉纵轴为直线的肌肉,其附着点标记于附着点的几何中心;
当肌肉的起止点的走向为曲线时,即肌肉在骨骼或韧带处转弯,则可用选择代起点进行标记。
4.如权利要求1所述的类人机器人协同运动的肌肉力模型优化方法,其特征在于:在步骤三中,骨骼肌系统力学分析的具体步骤为:根据运动检测系统获得的数据结合多刚体动力学模型,获得关节力及力矩;通过建立关节力及肌肉力之间的力学平衡方程;根据设定的目标优化函数,求出肌肉力。
5.如权利要求1所述的类人机器人协同运动的肌肉力模型优化方法,其特征在于,在步骤三中,骨骼肌系统力学分析的具体过程为:
根据实验检测人体运动的运动学参数,即在实验对象的关键部位粘贴标记点,在测力轨道上行走,高速摄像机对实验对象的运动进行采集,同时力板同步输出脚底力变化信息,利用牛顿欧拉方程,通过反向动力学计算可求得运动过程中的关节力矩T,在某一个运动瞬时,通过优化进行肌肉力的分配,优化目标函数为 其中,J为目标函数,为第i块肌肉力,n为肌肉数,PCSAi为第i块肌肉的肌肉生理横断面积,R(qi)Fi为所有 块肌肉的力矩和,R(qi)为第i块肌肉的力臂。
6.如权利要求5所述的类人机器人协同运动的肌肉力模型优化方法,其特征在于,通过优化目标函数为 寻找最佳肌肉力组合,使得J最小,且满足约束条件
R(qi)Fi=T,0≤Fi≤Fmax。
7.如权利要求1-6任一项所述的类人机器人协同运动的肌肉力模型优化方法,其特征在于:在步骤四中,类人机器人关节样机的设计与研制的具体步骤为:
通过CT图像软件获得人体骨骼的轮廓曲线,结合三维绘图软件获得人体骨骼轮廓三维实体模型,经数据转换,通过快速成型机或三维打印技术复制骨骼实体模型;
对复制出的骨骼实体模型采用增加辅助装置的方法来实现关节的定位于运动;
在骨骼实体模型上对肌肉的起、止点进行定位,采用弹性材料制成的线性体或薄膜面来模拟人类的弹性肌腱,并把这些线性体或薄膜面固定在肌肉的起、止点上。
8.如权利要求1-6任一项所述的类人机器人协同运动的肌肉力模型优化方法,其特征在于:在步骤六中,检测的运动学及动力学参数包括:运动过程中各肌肉线的长度变化、各肌肉线上的力变化、各肌肉薄膜面的变化、骨骼关节的转动角度变化、骨骼关节间的力矩变化。
9.如权利要求1-6任一项所述的类人机器人协同运动的肌肉力模型优化方法,其特征在于:在步骤七中,通过对类人机器人样机及仿真模型的反复修正,具体为通过调整类人机器人样机中的仿生肌肉的弹性材料性能参数,并调整骨骼肌生物力学仿真模型中的肌肉力优化求解方法,多次修正比较后,得出肌肉力预测模型。
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