[发明专利]一种面向背抱式移乘护理机器人的人体姿势识别系统有效
申请号: | 201910256688.2 | 申请日: | 2019-04-01 |
公开(公告)号: | CN109910024B | 公开(公告)日: | 2020-10-09 |
发明(设计)人: | 郭士杰;尹宇霆;刘玉鑫 | 申请(专利权)人: | 河北工业大学 |
主分类号: | B25J11/00 | 分类号: | B25J11/00;B25J13/08 |
代理公司: | 天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙) 12210 | 代理人: | 付长杰 |
地址: | 300130 天津市红桥区*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 向背 抱式移乘 护理 机器人 人体 姿势 识别 系统 | ||
1.一种面向背抱式移乘护理机器人的人体姿势识别系统,该系统包括气囊式压力传感器阵列、足底压力传感器与护理机器人,所述足底压力传感器置于护理机器人放置人体双脚的踏板上;所述护理机器人采用背抱式的方式将被护理者进行位置的移动,包括机器人本体、上位机、机器人运动控制器,机器人本体包含移动部分和背抱部分,背抱部分由电动缸驱动机械臂和胸部靠板实现机器人机械臂的位置及胸部靠板角度变化将被护理者背抱起身,胸部靠板的空间位置的移动由机械臂绕机器人底盘处转动及机械臂自身的转动实现,胸部靠板的转动由机械臂与胸部靠板之间的电动缸实现;
该系统采用以下步骤:
S1.信息采集与处理:
护理机器人与人体接触的部分为胸部靠板,将人体上肢分为上胸、下胸、上腹和下腹四个部分,上胸、下胸、上腹和下腹的质心分别记为A、B、C和D,气囊式压力传感器阵列铺设在护理机器人胸部靠板上,气囊式压力传感器阵列设有四个独立工作的传感单元,每个传感单元对应检测上述的一个质心位置所受压力;气囊式压力传感器阵列连接护理机器人的上位机,通过数据采集卡将数据传送到上位机中;
S2.构建护理机器人姿态与人体上肢重量分配的人机力学解算模型:
通过在上位机中构建护理机器人姿态与人体重量分配的人机力学解算模型得到在护理机器人在任意姿态下使用者身体与护理机器人接触时不同部位所产生的压力,具体步骤如下:
以护理机器人机械臂与机器人底盘相接部位为坐标原点O,以地面以上为Y方向正方向,水平方向人体所在方向为X方向正方向,建立直角坐标系;护理机器人胸部靠板与X方向的夹角记为θm,人体上肢四部分与水平夹角分别为θh1、θh2、θh3和θh4,气囊式压力传感器阵列对应的四个传感单元的压力值分别为F1、F2、F3和F4;根据人体上肢姿态受力关系满足公式(1)-(8):
f1×cos(θh1-θm)+F1×sin(θh1-θm)+F1i+G1×sinθh1=0 (1)
G1+F1i×sinθh1+F1×cosθm+f1×sinθm=0 (2)
f2×cos(θh2-θm)+F2×sin(θh2-θm)+F2i+G2×sinθh2=0 (3)
G2+F2i×sinθh2+F2×cosθm+f2×sinθm=0 (4)
f3×cos(θh3-θm)+F3×sin(θh3-θm)+F3i+G3×sinθh3=0 (5)
G3+F3i×sinθh3+F3×cosθm+f3×sinθm=0 (6)
f4×cos(θh4-θm)+F4×sin(θh4-θm)+F4i+G4×sinθh4=0 (7)
G4+F4i×sinθh4+F4×cosθm+f4×μ×sinθm=0 (8)
其中,f1、f2、f3和f4分别为人体上肢四部分分别所受摩擦力,其值f=F×μ,μ为胸部靠板材料的摩擦系数,则f1=F1×μ、f2=F2×μ、f3=F3×μ、f4=F4×μ;θm由机器人控制器求得;G1、G2、G3和G4分别为人体上肢四部分所受重力,G1、G2、G3和G4为人体躯干重量的四等分;F1i、F2i、F3i和F4i分别为记上胸、下胸、上腹和下腹所受内力,人体双腿与双脚占人体总重的34.5%,则F1i、F2i、F3i和F4i的值通过公式(9)-(12)求得:
式中,Fs为足底压力;
根据气囊式压力传感器阵列的数值变化通过对上述方程(1)-(12)进行联立求解在上位机中得到人体上肢四部分与水平夹角分别为θh1、θh2、θh3和θh4,从而识别人体上肢姿势;
根据人体姿势识别结果与预先设置的人体舒适姿势进行对比,将两者的差值作为控制目标带入给机器人运动控制器,使护理机器人运动并将人体姿态调整到合理位置。
2.根据权利要求1所述的面向背抱式移乘护理机器人的人体姿势识别系统,其特征在于,上肢姿势识别后,进行下肢姿势识别,具体过程是:
记人体大腿长度为H1,小腿长度为H2,大腿与水平夹角为θH1,小腿与水平夹角为θH2,胸部靠板下部与人体胯部重合线的中点E的坐标记为(XE,YE),人体足部脚后跟中点的坐标记为F(XF,YF);
将使用者的身体数据进行测量,带入人体大腿长度为H1,小腿长度为H2,则人体下肢姿势满足公式(13)和(14):
式中,胸部靠板下部与人体胯部重合线的中点E的坐标(XE,YE)可通过机器人运动控制器中数据进行运动学正解得到,人体足部脚后跟中点的坐标点F(XF,YF)为预设值,通过将式(13)与式(14)进行求解得到人体下肢关节角度,即大腿与水平夹角为θH1,小腿与水平夹角为θH2;
通过上述步骤,人体姿势的主要关节角度均能解算求得,最终实现人体姿势识别。
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