Установка манипулятора цена: Доступ ограничен: проблема с IP

• Просмотреть 1 отрывок, справочная информация

Новый подход к срабатыванию робота, удобного для человека

• Просмотреть 1 отрывок, ссылки на методы

Исследования в области недорогой совместимой робототехники

• Просмотреть 1 отрывок, ссылки на методы

Безопасные действия [роботы, удобные для человека]

Новый подход к срабатыванию робота, удобного для человека.

Гибридный подход к срабатыванию робота, удобного для человека

• Просмотреть 1 отрывок, ссылки на методы

Новая концепция срабатывания робота, удобного для человека

• Посмотреть 1 выдержку, ссылки на методы

Эластичные приводы серии

• G. Пратт, М. Уильямсон
• Инженерия, информатика
• Труды 1995 Международная конференция IEEE / RSJ по интеллектуальным роботам и системам. Взаимодействие человека-робота и кооперативные роботы
• 1995

• Просмотреть 1 отрывок, справочная информация

Пневматические манипуляторы | Специалисты по продвинутым манипуляторам, Inc

UltiMate PN ™ — это специально разработанный пневматический промышленный манипулятор, который позволяет оператору легко перемещать и манипулировать продуктом, и все это без потребности в источнике электроэнергии; просто подключитесь к источнику воздуха, и эта машина готова к работе.

Уникальный дизайн этого пневматического манипулятора сохраняет исключительные характеристики электрического подъемника, но по более экономичной цене. Это также дает больше свободы в переносимости. Стандартные модели вмещают до 1000 фунтов с нестандартными машинами, что позволяет практически без ограничений по весу.

Выбирайте вспомогательный подъемный рычаг манипулятора UltiMate PN ™, когда существует большой разброс по весу обрабатываемого продукта; независимо от веса продукта, пневмоподъемные цилиндры выдерживают переменную полезную нагрузку без каких-либо регулировок.

Система манипулятора, изготовленная по индивидуальному заказу, упрощает подъем

Производительность, безопасность и качество, достигаемые с помощью пневматического подъемника UltiMate PN ™

Вся продукция продвинутых специалистов по манипуляторам предлагает превосходные решения по перемещению материалов, которые обеспечивают безопасность оператора и целостность продукта. Пневматический манипулятор UltiMate PN ™ — не исключение. Подвески с регулируемой скоростью позволяют оператору управлять продуктом. Кроме того, специально разработанные элементы управления обеспечивают оптимальный эргономичный комфорт и эффективность для пользователя. Тормоза с защитой от заноса предотвращают нежелательное движение, когда машина не используется. Если подача воздуха прерывается, запорные клапаны с пилотным управлением на цилиндре захвата предотвращают потерю полезной нагрузки, обеспечивая безопасность оператора.

Когда этот пневматический шарнирно-сочлененный подъемный рычаг сочетается с конструированным по индивидуальному заказу рабочим органом, преодолеваются практически все трудности, связанные с перемещением материалов. Индивидуальные рабочие органы легко адаптируются к каждой машине с помощью стандартного фланцевого крепления.Легко и эффективно добирайтесь под препятствиями и в рабочие зоны с помощью специально разработанной руки пневматического манипулятора UltiMate PN ™ и концевого инструмента.

Превосходное качество, низкие эксплуатационные расходы, опции

UltiMate PN ™ — это простая в установке система, не требующая особого обслуживания. Он имеет прочное порошковое покрытие и изготовлен с герметичными прецизионными подшипниками, которые обеспечивают длительный срок службы и плавное движение, простое в обслуживании.

Этот пневматический манипулятор представляет собой эргономичный подъемник, который может быть изготовлен по индивидуальному заказу для приспособления к различным конфигурациям пола практически в любой производственной среде.Его можно установить над головой, на подвесной рельс, на переносном основании или на напольной подставке. Пневматический манипулятор UltiMate PN ™ может быть изготовлен из нержавеющей стали и может быть взрывозащищенным. Наряду с специально разработанным рабочим органом, этот пневмоподъемник может решить практически любую проблему, связанную с перемещением материалов.

Индивидуальный пневматический подъемник предлагает решения

С использованием программного обеспечения для 3D-моделирования эта подъемная система-манипулятор спроектирована и подготовлена ​​для утверждения заказчиком, чтобы гарантировать, что конечный результат превзойдет ожидания. Команда инженеров Advanced является новаторской, отзывчивой, профессиональной и простой в работе. Создание эргономичных решений для обработки материалов — это опыт Advanced Manipulator.

USA Proud… Designed Here. Изготовлено здесь. Собран здесь.

Wälischmiller Engineering — Энергетика

A100 разделен на три части: холодное плечо (ведущее), сквозная трубка и горячее плечо (ведомое).Благодаря постоянному развитию, частично обусловленному требованиями заказчиков, и использованию A100 в различных средах, система A100 стала одной из самых продаваемых систем перемещения, доступных на рынке.

A100 доступен в электрической версии, называемой электрическим манипулятором «ведущий-ведомый» A100S. Привод оснащен серводвигателями и может быть установлен непосредственно на ведомом рычаге или на сквозной трубе. A100S управляется с панели управления с двумя джойстиками или с помощью JOYARM.

Основные преимущества заключаются в том, что оператор может работать в безопасном месте, когда нет доступных окон. Простое подключение / отключение системы значительно снижает затраты на установку и обслуживание.

Манипуляторы с шарнирно-сочлененной рамой для работы с опасными веществами

Шарнирно-сочлененный манипулятор «ведущий-ведомый» A200 состоит из ведущего и ведомого рычагов, соединенных сквозной трубкой. Передача движения полностью механическая. Подчиненная рука выполняет движение напрямую и одновременно через ведущую руку.

Модель A200 проста в конструкции и поэтому очень прочна. Он используется для удаленного обращения с опасными веществами в ядерной медицине и атомной промышленности. Система идеально подходит для небольших ячеек и ящиков.

Силовые манипуляторы для работы с тяжелыми грузами

Силовой манипулятор A1000 представляет собой модульную систему для удаленного перемещения тяжелых грузов. В стандартном исполнении A1000 состоит из подвижного моста, катящегося по рельсам, тележки, катящейся по мосту, телескопа для вертикального перемещения, манипулятора и принадлежностей.

Области применения A1000 — это те области, где люди не могут работать и приходится выполнять тяжелые задачи. Благодаря удобному дистанционному управлению, эффективным движениям, радиационной стойкости и автономной конструкции с электрическими приводами A1000 является выбором номер один для использования в радиоактивных средах.

Серия A1000 доступна в различных версиях, например на подъемном мосту, в качестве напольного манипулятора или на V1000. V1000 — это погрузочно-разгрузочная машина с полностью дистанционным управлением.Предлагается модульная концепция, которая может быть оснащена большим количеством гусеничных систем и манипуляторов. Автомобиль способен работать внутри и снаружи, подниматься по лестнице, подниматься и спускаться по склонам и все это практически на любой поверхности.

Роботизированная рука A1000S является результатом адаптации стандарта A1000 с интеграцией системы управления в декартовой системе координат с шестью степенями свободы (DOF). Шесть степеней свободы манипулятора A1000S оснащены удобными системами управления, включая Wälischmiller Engineering GoTo-Mode, систему обучения и воспроизведения, специально разработанную для роботов с дистанционным управлением.

Операционные системы роботов

Робот TELBOT — это многофункциональная, модульная и автоматическая система с уникальными возможностями, которые включают неограниченные, быстрые и точные движения. Двигатели и шестерни расположены в основании за рычагом. Перемещения осуществляются концентрическими трубками внутри рычага и коническими зубчатыми колесами внутри шарниров. Следовательно, нет никакой проводки ни внутри, ни снаружи манипулятора, и все оси могут свободно вращаться.

Компоненты TELBOT были тщательно отобраны, чтобы противостоять неблагоприятным условиям окружающей среды, например, в ядерной или нефтегазовой промышленности. Гладкие и герметичные части рукоятки облегчают обеззараживание манипулятора. Изящная конструкция и высокая маневренность позволяют TELBOT работать в ограниченном пространстве. TELBOT — единственный в мире робот для использования во взрывоопасных средах, сертифицированный по ATEX категории 1, нулевая зона.

JOYARM — это универсальное устройство для управления всеми видами многоосевых роботов, особенно TELBOT. Он сочетает в себе точное управление осями с помощью джойстика и интуитивно понятное управление, как у masterARM.JOYARM оснащен шестью степенями свободы с обратной связью по усилию. Для облегчения работы он оснащен режимом GoTo.

Этот режим представляет собой «метод обучения и воспроизведения» для манипуляторов. Манипулятор можно обучить заранее заданным комбинациям движений, которые можно выполнять сколь угодно часто. Это полезно для повторяющихся процессов.

TELBOT также может управляться через главный рычаг, который имеет силовую обратную связь с семью степенями свободы. Оператор чувствует обратную связь на главном рычаге для событий на манипуляторе.Простота использования, свободное движение и интуитивно понятное управление — основные характеристики мастер-руки.

Официальные документы

Решения для удаленного управления и робототехники

Wälischmiller Engineering — более 60 лет специализированный производитель решений для дистанционного управления и робототехники для сред, недоступных для людей.

Ссылки на компании

Недорогой манипулятор экзоскелета, использующий двунаправленные трибоэлектрические датчики, улучшенная сенсорная система с множеством степеней свободы

Конструкции поворотного и линейного датчика TBD

Датчик RTBD состоит из трех основных компонентов, созданных с помощью 3D-печати, включая вал, муховое кольцо и бистабильный переключатель.Как показано на рис. 1c (i), он имеет кольцевую структуру и платформу / держатель в качестве приспособления для переключателя в углу. На платформе напечатана полуцилиндрическая подставка для крепления двух электродов выключателя. Другое кольцо с канавкой предназначено для размещения на валу для вращения махового кольца, внешняя поверхность прикреплена решетчатым рисунком с использованием слоев ПТФЭ. Затем устанавливается переключатель в форме полуцилиндра, который фиксируется на платформе вала (между кольцом и стойкой) винтом, сохраняя при этом возможность вращения.В завершенной сборке изогнутая поверхность переключателя должна продолжать скользить по решетчатому рисунку летательного кольца во время вращения и генерировать трибоэлектрический выход для извлечения электродов. Чтобы обеспечить полный контакт между этими двумя поверхностями, избегая при этом явления заклинивания двух жестких движущихся частей в случае, если они придвигаются друг к другу слишком близко, изогнутая сторона переключателя имеет плоскую поверхность, а медная пружина — используется как дополнительная деталь для крепления на плоской поверхности. Следовательно, пружина действует как относительный положительный трибоэлектрический материал и деформируемая контактная поверхность против относительного отрицательного рисунка решетки из ПТФЭ, чтобы обеспечить плавность вращения без ущерба для прочности контакта. Кроме того, металлическая фольга помогает направить выходной сигнал к задней стороне переключателя, где намеренно создан зазор между задней стороной переключателя и подставкой с двумя электродами. Во время вращения махового кольца скользящее действие может приводить к вращению полуцилиндрового переключателя и заставлять один край задней стороны контактировать с соответствующим электродом на подставке при определенном направлении вращения, т.е.е., по часовой стрелке или против часовой стрелки. Затем трибоэлектрические выходы извлекаются для обработки. Настроив этот датчик RTBD для соответствующих частей верхней конечности, можно реализовать многомерное зондирование, такое как обнаружение движений двух степеней свободы (рис. 1c (ii)) и обнаружение скручивания запястья (рис. 1c (iii)). Диаметр кольцевых датчиков RTBD варьируется от 7 до 8,5 см в зависимости от размеров платформы на экзоскелете, а толщина поддерживается на уровне 2 см.

Как показано на рис. 1c (iv), линейный датчик TBD (LTBD), т. Е. Датчик пальца, состоит из держателя в качестве приспособления переключателя, переключателя и гибкой полоски из фторированного этиленпропилена (FEP) с аналогичный рисунок решетки на основе ПТФЭ. В отличие от датчика RTBD, датчик LTBD не имеет кольцевой конструкции. Держатель переключателя может быть установлен на корпус ладони с помощью двух винтов, а конец полосы FEP фиксируется на корпусе пальца. Затем другой конец полосы вставляется в зазор между переключателем и держателем переключателя.

Принцип работы и чувствительный механизм

На рис. 1b, основанном на трибоэлектрической теореме, когда медная пружина скользит по решетке, образованной слоями ПТФЭ на маховом кольце, изменение контактной области электризации приведет к переносу заряда через подключенной внешней цепи, чтобы нейтрализовать контактный поверхностный потенциал между слоем ПТФЭ с большей электроотрицательностью и медной пружиной с меньшей электроотрицательностью (см. дополнительный рис. 2).Когда медная пружина скользит по каждому слою ПТФЭ (рис. 1b (ii – iv)), заряды будут перетекать вперед и назад один раз. Следовательно, весь решетчатый узор из слоев ПТФЭ может многократно индуцировать выходной сигнал с формой импульса для переключателя во время вращения, так что состояние вращения можно контролировать. Кроме того, два электрода на подставке для определения вращения по часовой стрелке и против часовой стрелки обозначены как E1 и E2. Когда пружина на переключателе касается ротора, сила сдвига, вызванная вращением, будет поворачивать переключатель, чтобы отклоняться / вращаться в направлении либо по часовой стрелке, либо против часовой стрелки, и заставляет заднюю часть переключателя касаться E1 или E2, соответственно.В результате создается токопроводящий путь для передачи импульсных сигналов, как показано на рис. 1а. Угол поворота можно определить, считывая количество импульсов от контактирующего электрода, когда ротор продолжает вращаться в том же направлении. После изменения направления переключатель может немедленно отклониться на другой электрод, чтобы записать угол поворота в обратном направлении.

Аналогично, для линейного датчика TBD изгиб и возвращение пальца приведет к вытягиванию и толканию полосы FEP соответственно.Следовательно, поперечная сила, вызванная этим линейным движением, будет поворачивать переключатель для отклонения / поворота в сторону электрода E1 или E2 для определения направления движения. Импульсные сигналы могут определять углы изгиба.

Предлагаемые датчики TBD имеют несколько преимуществ по сравнению с заявленными работами ^35,57,58 . Большинство современных двунаправленных трибоэлектрических датчиков вращения имеют двухдисковую конструкцию, что связано с характером скользящего режима TENG и соответствующих сигналов.На каждом диске есть радиально ориентированные узоры круговых решеток, и по меньшей мере два набора этих узоров круговых решеток расположены от внутренней области к внешней области. Эти шаблоны имеют разность фаз при выравнивании и отдельно подключаются к двум выходным каналам. Следовательно, направление вращения может быть реализовано путем определения опережающей фазы между двумя каналами, а угол поворота может быть подсчитан по выходным пикам. Однако этот метод вносит дополнительную сложность в программную часть идентификации фазы.Требование разности фаз также приводит к требованию дополнительного промежутка, который может снизить разрешение. Хотя было предложено решение добавить дополнительный набор решетчатых рисунков для улучшения разрешения. Такая конструкция увеличивает общий размер и каналы датчика. Более того, эта дискообразная конструкция может действовать как датчик вращения только путем прикрепления к поверхности соединительной части, что ограничивает возможности универсального применения на основе общей конструкции. Напротив, нашему датчику, который подлежит уточнению, требуется только один набор основных решеток, которые предпочтительны для дальнейшего улучшения разрешения считывания за счет уменьшения ширины и размера переключателя. Кольцевая конструкция не только может использоваться для определения вращения в месте соединения, но также может применяться для обнаружения крутильного движения, проходящего через середину кольца. Кроме того, этот двунаправленный переключатель также позволяет контролировать линейные движения, просто выравнивая решетку. В целом, благодаря перепроектированию основы решетчатых паттернов для конкретной цели, эти переключатели со встроенными датчиками TBD можно рассматривать как универсальную систему для многомерного мониторинга различных движений.

Конструкция руки экзоскелета

Чтобы применить предлагаемые нами датчики для мониторинга движений руки и пальца, была разработана система экзоскелета для интеграции и демонстрации системы. Для достижения экономичного и настраиваемого изготовления экзоскелета с хорошей совместимостью с различными пользователями, весь экзоскелет с одной рукой состоит из пяти компонентов, напечатанных на 3D-принтере, как показано на рис. 2а, включая опору для спины и L-образный плечевой модуль. , предплечье, предплечье и перчатка (см. также дополнительный рис.1). Опора для спины с удлиненной круглой платформой фиксируется на жилете винтами, а затем на платформе устанавливается стержень датчика вращения спины TBD (RTBD-B) для обнаружения бокового подъема плеча. Часть кольца RTBD-B размещается на одной стороне L-образного плечевого модуля. Кроме того, вал датчика вращения верхнего плеча TBD (RTBD-U) прикреплен к другой стороне этого плечевого модуля для определения движения плеча вперед и назад, а его муховое кольцо закреплено на одной стороне плеча. рука.Для плечевого сустава человека мониторинг движений двух степеней свободы может быть осуществлен с помощью RTBD-B и RTBD-U. Затем вал датчика вращения TBD на предплечье (RTBD-F) устанавливается с другой стороны плеча, а затем на предплечье фиксируется муховое кольцо. Поскольку человеческий локоть может иметь только одну степень свободы, RTBD-F отвечает за обнаружение соответствующих движений.

Рис. 2: Определение характеристик и оптимизация трибоэлектрических двунаправленных (TBD) датчиков.

a Конфигурация сборки сенсорной системы экзоскелета с ротационным трибоэлектрическим двунаправленным задним датчиком (RTBD-B), ротационным трибоэлектрическим двунаправленным плечевым датчиком (RTBD-S), ротационным трибоэлектрическим двунаправленным локтем (RTBD-E) датчик, вращающийся трибоэлектрический двунаправленный датчик на запястье (RTBD-W) и линейный трибоэлектрический двунаправленный датчик пальца (LTBD-F). b (i) Конфигурация решеток различной ширины (1, 3, 5 и 7 мм) с постоянным шагом 3 мм для датчика вращения TBD (RTBD), (ii) измерение выходных трибоэлектрических сигналов от вращения скорость от 10 оборотов в минуту (об / мин) до 300 об / мин, и (iii) увеличенные кривые от 10 об / мин и 300 об / мин. c (i) Конфигурация переменного расстояния (1, 2 и 3 мм) с постоянной шириной 3 мм для датчика RTBD, (ii) измерение трибоэлектрических выходных сигналов со скоростью вращения от 10 до 300 об / мин, и (iii) увеличенные формы волны 10 об / мин и 200 об / мин. d Конфигурация и измеренные трибоэлектрические выходные сигналы для линейного датчика TBD (LTBD) с изменяемым расстоянием во время сгибания пальца на 90 °. e Задержка срабатывания переключателя (зазор 1,5 мм) при изменении направления вращения. Вставленный график представляет собой увеличенную форму волны 10 об / мин, а также время пиковых напряжений сигналов разделения (1) и контакта (2). f Измеренные сигналы для двунаправленного вращения с решеткой четырех различных значений ширины (1, 3, 5 и 7 мм).

Кроме того, человеческая рука также способна выполнять скручивающие действия, особенно предплечья, это действие необходимо для различных задач, например, для работы с инструментами. Чтобы зафиксировать скручивающее движение, в середине части предплечья сделана канавка для перпендикулярной фиксации вала датчика вращательного движения TBD на запястье (RTBD-W), чтобы сквозь него проходила рука человека. Затем кольцо для мух модифицируется с помощью эргономичной U-образной конструкции для мягкого закрепления на руке человека. Для дальнейшей сборки всех четырех частей, включая опору для спины, L-образный плечевой модуль, верхнюю часть руки и предплечье, на стыках плеч и локтей применяют три несущих винта для усиления конструкции и поддержания плавности вращения. . Кроме того, перчатка имеет футляр для ладони с креплениями и отдельные футляры для пальцев. Затем на корпус ладони крепится линейный датчик пальца TBD (LTBD-F). Толстая полоса на основе FEP с таким же рисунком решетки из PTFE закрепляется на корпусе пальца, а другая сторона полоски вставляется в датчик LTBD-F на корпусе для ладони.Перчатка может обеспечить обнаружение всех пяти пальцев за счет каскадирования количества датчиков в зависимости от области применения.

Оптимизация и определение характеристик вращающегося трибоэлектрического двунаправленного датчика (RTBD)

Интенсивность сигнала и угловое разрешение датчика RTBD являются двумя основными факторами, которые потребовали оптимизации и определения характеристик. Как упоминалось ранее, площадь контакта влияет на интенсивность трибоэлектрического выхода, мы провели испытания, варьируя ширину полос ПТФЭ на 1, 3, 5 и 7 мм, как показано на рис. 2b (i). Чтобы гарантировать постоянство условий испытаний, область муховика одинаково предназначена для прикрепления к ней четырех типов полос с фиксированным расстоянием 3 мм. В частности, имеется 12 решеток шириной 1 мм, 9 решеток шириной 3 мм, 6 решеток шириной 5 мм и 5 решеток шириной 7 мм. Кроме того, чтобы исследовать взаимосвязь между интенсивностью сигнала и скоростью вращения, а также угловым разрешением при высокой скорости вращения, весь датчик установлен на шаговом двигателе для регулировки вращения.Затем датчик был протестирован на шести различных скоростях: 10, 50, 100, 150, 200 и 300 об / мин (оборотов в минуту). На рис. 2b (ii) интенсивность сигнала увеличивается по мере увеличения скорости вращения и показывает значительное усиление после достижения 200 об / мин. Такое увеличение выходной мощности может быть связано с более коротким временем передачи заряда. Поскольку общее количество зарядов, представленное интегрированием площади одиночного пика напряжения, остается неизменным, более узкий пик (более короткое время скольжения по одиночной решетке) приведет к более высокой амплитуде пика. Увеличенные выходные сигналы 10 и 300 об / мин представлены на рис. 2b (iii). Для скорости вращения 10 об / мин все четыре типа решеток показывают правильное количество пиков, соответствующее соответствующему количеству решеток. Среднее пиковое выходное напряжение возрастает с 0,4 до 1 В по мере увеличения ширины полосы ПТФЭ. При скорости вращения 300 об / мин количество решеток все еще можно четко наблюдать через эти выходные пики. Кроме того, среднее пиковое выходное напряжение увеличивается до 18 В для решеток шириной 5 и 7 мм.Принимая во внимание точность изготовления вращающихся деталей, напечатанных на 3D-принтере, для рисунка решетки выбирается полоса из ПТФЭ шириной 3 мм, чтобы сбалансировать разрешение и интенсивность сигнала в потенциально зашумленных рабочих условиях.

Во-вторых, для выбранной полосы шириной 3 мм также проводится дополнительное исследование влияния расстояний между ними. Основное правило задания расстояния между ними состоит в том, чтобы обеспечить возможность создания дифференцируемых пиков для двух соседних решеток, когда медная пружина переключателя скользит по ним. Следовательно, ширина контакта медной пружины и расстояние имеют решающее значение, чтобы избежать перекрытия этих пиков сигнала. В соответствии с выбранным размером медной пружины, расстояния между решетками выбираются равными 1, 2 и 3 мм, которые делят мухобойку на три области с равными площадями (рис. 2c (i)). В частности, имеется 14 решеток с шагом 1 мм, 12 решеток с шагом 2 мм и 9 решеток с шагом 3 мм. Аналогичным образом датчик был протестирован на шести различных скоростях, чтобы оценить влияние скорости вращения на выходные сигналы: 10, 50, 100, 150, 200 и 300 об / мин.Как показано на фиг. 2c (ii), аналогичным образом интенсивность сигнала увеличивается по мере увеличения скорости вращения и показывает значительное улучшение после достижения 200 об / мин. С другой стороны, хотя ширина решеток остается неизменной, увеличенный выходной сигнал 10 об / мин показывает, что расстояние между ними также может влиять на интенсивность сигнала (рис. 2c (iii)), которая увеличивается с 0,5 до 0,8. V как среднее пиковое напряжение. Возможная причина может быть объяснена тем, что более узкое расстояние сократит время отсутствия контакта между решетками и медной пружиной при постоянной скорости, и, следовательно, время передачи зарядов также уменьшится.В результате неполный процесс переноса заряда в конечном итоге приведет к снижению пикового выходного напряжения для каждой решетки. Это явление можно отчетливо наблюдать на более высокой скорости, то есть 200 об / мин. В общем, все ожидаемые пики для трех типов интервалов можно различить от 10 до 200 об / мин. Однако для 300 об / мин решетки с шагом 1 мм показывают потерю выходных пиков (см. Дополнительный рисунок 3). Эта проблема может быть решена из-за процесса неполной передачи заряда, вызванного высокой скоростью вращения.Другими словами, высокая скорость и узкое расстояние приводят к тому, что медная пружина почти непрерывно скользит по этим решеткам из ПТФЭ, и, следовательно, выходные пики будут время от времени исчезать. Возможным решением этой проблемы является изменение конструкции медной пружины с меньшим размером, чтобы уменьшить площадь контакта с решетками, чтобы пружина все еще могла определять более узкое расстояние на высокой скорости. Основанные на характеристических тестах для определения вращения, экспериментальные результаты подтверждают возможность достижения надежного обнаружения в диапазоне от низкой до высокой скорости вращения.

Как правило, при параметрах решетки шириной 1 мм и шагом 1 мм угловое разрешение может достигать 4 ° для датчика диаметром 8,5 см. Что касается применения носимого датчика на основе экзоскелета, суставы человека, то есть локоть, обычно движутся со скоростью вращения намного ниже 300 об / мин ⁵⁹ . Следовательно, предлагаемый экзоскелет с интегрированным сенсором подходит для обнаружения движений человека с разумным разрешением, достигаемым за счет экономичного процесса изготовления, и проецирования соответствующих движений в виртуальное пространство или роботов для реализации интуитивных, разнонаправленных и количественных манипуляций. .Кроме того, для дальнейшего улучшения разрешения зондирования для конкретного приложения, которое требует высокой точности, могут быть приняты различные подходы к изготовлению, описанные в соответствующих исследованиях, для увеличения плотности решеток с размером микрометрового уровня при сохранении качества сигнала. Процесс МЭМС, трафаретная печать и т. Д. Были продемонстрированы для изготовления мелкодисперсных решеток для TENG ^{35,57,58,60,61} .

Кроме того, чтобы проверить влияние длительного использования на качество сигнала, также проводится проверка надежности, как показано на дополнительном рис.4. Изготовлен тестовый датчик с 18 решетками. Данные испытаний за 3 часа были записаны при скорости вращения 100 об / мин. Нет значительного уменьшения интенсивности сигнала, и все 18 пиков выше порогового напряжения по-прежнему четко представляют 18 решеток. Таким образом, этот тест на надежность может подтвердить надежность предлагаемого датчика. Влияние влажности и температуры также оценивается, как показано на дополнительном рисунке 5. Благодаря стратегии измерения, состоящей в подсчете пиков с надлежащим пороговым напряжением, затухающая интенсивность сигнала при относительной влажности (RH) 95% все еще может соответствовать измерению. требования.Кроме того, эта стратегия также способствует долговременной функциональности сигналов считывания во время непрерывной работы.

Оптимизация и характеристика линейного трибоэлектрического двунаправленного датчика (LTBD)

Датчик LTBD применяется для обнаружения сгибающего движения пальца путем преобразования сгибающих движений в линейное растяжение датчика в положении переключателя. На рис. 2d ширина полосы ПТФЭ уменьшена до 2 мм для решетчатого рисунка с учетом ограничения смещения, вызванного изгибом.Расстояние между тремя различными датчиками составляет 1, 2 и 3 мм. Следовательно, для изгиба на 90 ° имеется 5 пиков, 4 пика и 3 пика, обнаруженных как для прямого, так и для обратного направлений, соответственно. Среднее пиковое напряжение составляет около 0,2 В.

Задержка срабатывания переключателя для двунаправленного измерения

В качестве датчика угла / вращения способность различать вращения по часовой стрелке и против часовой стрелки является основным требованием, которое необходимо изучить. Как показано на рис.2e маятниковый переключатель встроен в основание вала с двумя электродами, расположенными на задней стороне. Сдвигающая сила, возникающая при вращении или линейном растяжении, приведет к отклонению переключателя в ту же сторону (противоположную направлению вращения). В нейтральном состоянии между переключателем и двумя электродами создаются два промежутка, чтобы избежать путаницы в генерируемом сигнале. Функциональные сигналы могут быть отправлены, когда край переключателя соединен с одним из электродов в отклоненном состоянии.Однако наличие этих промежутков может привести к задержке времени отклика при смене направления. Чтобы исследовать эту проблему, полоски из ПТФЭ прикреплены к обоим краям переключателя, чтобы образовать два простых TENG с разделением контактов с электродами E1 и E2. Следовательно, контакт и разделение на E1 и E2, вызванные переключением направления вращения, затем будут генерировать трибоэлектрические выходы в качестве индикаторов. Общее время, необходимое для поворота переключателя с E1 на E2 (или с E2 на E1), можно получить, наблюдая за разницей во времени между пиками контакта и выходами разделения, особенно для медленной скорости вращения. Для сравнения, два различных зазора 1,5 и 3 мм разработаны путем настройки формы двух углов (см. Данные для зазора 3 мм на дополнительном рис. 6). На рис. 2е данных для зазора 1,5 мм отрицательный пик относится к отделению от электрода, а положительный пик указывает на контакт с электродом. Приведены экспериментальные результаты вращения на 10 и 100 об / мин. Исходя из увеличенных выходных сигналов, период времени между разъединением и контактом переключателя составляет около нескольких миллисекунд, что является временем, необходимым для изменения направления измерения назад или вперед.Следовательно, учитывая общее состояние скорости движения человека, во время переключения почти не возникает значительной временной задержки даже при низкой скорости вращения 10 об / мин. Более того, результаты зазоров 1,5 и 3 мм доказывают, что эта конструкция обладает хорошим временем отклика для двунаправленного считывания, и эти зазоры можно еще больше уменьшить, просто изменив дизайн края переключателя, например, увеличив угол наклона края. Результат теста измерения двунаправленного вращения также представлен на рис. 2е, выбраны четыре решетки разной ширины, включая 1, 3, 5 и 7 мм.Он показывает общую функцию датчика RTBD.

Обработка сигналов для управления в реальном времени

Носимые трибоэлектрические датчики обычно сталкиваются с колебаниями сигнала, вызванными движениями тела и подключениями проводов. Согласованность сигналов необходима, особенно для непрерывного и оцифрованного определения углов поворота, для обеспечения точного распознавания соответствующих выходных сигналов. Вариации пикового напряжения затруднят программирование распознавания пиков.Следовательно, внешняя схема состоит из операционного усилителя и компаратора, разработанного для микропроцессора Arduino, как показано на рис. 3a. Пороговые напряжения регулируются сопротивлением в цепи компаратора. В качестве ориентира, пороговое напряжение должно быть установлено как можно более низким для распознавания слабых сигналов во время медленных движений, но также должно быть намного выше, чем фоновый шум, чтобы избежать ложного обнаружения. После предварительной обработки схемы исходные трибоэлектрические сигналы будут преобразованы в прямоугольные формы для подсчета эффективных пиков, как показано на рис.3b (см. Также дополнительный рис. 7).

a Блок-схема обработки трибоэлектрического сигнала для манипулирования в виртуальном пространстве. b Примеры исходных трибоэлектрических сигналов после схемы предварительной обработки. c Демонстрация управления виртуальным персонажем: (i) контролируемые движения и активированные датчики с ограничениями диапазонов движения для вращательного трибоэлектрического двунаправленного обратного датчика (RTBD-B), вращательного трибоэлектрического двунаправленного плечевого датчика (RTBD-S), ротационный трибоэлектрический двунаправленный датчик локтя (RTBD-E), ротационный трибоэлектрический двунаправленный датчик запястья (RTBD-W) и линейный трибоэлектрический двунаправленный датчик пальца (LTBD-F) и (ii) сигналы в реальном времени во время манипуляции, выходные каналы BF, BB, SF, SB, EF, EB, WF, WB, FF и FB обозначают прямое (по часовой стрелке) и обратное (против часовой стрелки) вращение датчика RTBD-B, датчика RTBD-S, датчик RTBD-E, датчик RTBD-W и датчик LTBD-F, т. е.е., домкрат для прямого вращения РТБД-Б. Фотография предоставлена ​​Минглу Чжу, Национальный университет Сингапура.

С помощью этого подхода трибоэлектрическая сенсорная информация может быть легко применена в процессе программирования. Для каждого датчика есть два канала, отвечающих за двунаправленное зондирование. Выходные пики двух каналов могут быть запрограммированы для печати определенных чисел, т. Е. 1 для вращения вперед и 2 для вращения назад (см. Дополнительный фильм 1). Для рисунка решеток с полосой ПТФЭ шириной 3 мм и шагом 3 мм каждая решетка представляет собой угол 10 °.Следовательно, если во время вращения распечатывается пять единиц 1 (например, 11111), датчик поворачивается вперед на 50 °. Для четырех 2 (например, 2222) датчик повернут назад на 40 °.

Демонстрация манипуляций в виртуальном пространстве

Принимая во внимание резкое развитие технологий VR / AR, были разработаны различные типы обучающего или развлекательного программного обеспечения для обогащения пользовательского опыта. Что касается аппаратного обеспечения HMI, текущие устройства в основном представляют собой портативные контроллеры для захвата движений рук и пространственного положения.Взаимодействие на основе кнопок по-прежнему не интуитивно понятно. Хотя есть несколько компаний, представляющих информационные перчатки с инерционными или резистивными датчиками для мониторинга активности пальцев. Универсальное решение для проецирования движений всей руки с низким энергопотреблением необходимо, чтобы проложить путь к эффективному и долгосрочному использованию этого тренировочного или развлекательного программного обеспечения. Следовательно, сначала была проведена первичная демонстрация проецирования движений человеческой руки на виртуального персонажа (см. Дополнительный фильм 2).Как изображено на рис. 3c (i), контролируемые диапазоны движения виртуального персонажа помечены в соответствии с степенями свободы экзоскелета руки (не руки человека), включая подъем на 120 ° в сторону, подъем на 180 ° вперед, 200 ° на сгибание в локтевом суставе. , 270 ° сгибания запястья и 90 ° сгибания пальцев.

Программная часть включает код считывания сигналов в Arduino, код обработки и визуализации сигналов на Python, код управления движением в Unity. Также требуется код последовательной связи между Arduino и Python, а также Python и Unity.Для управления в реальном времени команды на основе чисел генерируются путем обнаружения пиков из определенных каналов / стыков. Затем код управления движением в Unity свяжет эти числа с соответствующими суставами виртуального персонажа, то есть плечом, локтем, запястьем и т. Д. На рис. 3c (ii), установив 10 ° на пик как скорость вращения виртуального персонажа. суставов проиллюстрированы соответствующие сигналы для управления виртуальным персонажем для достижения окончательной позы. Примечательно, что скорость вращения также может быть настроена в коде управления движением для достижения различного соотношения проецирования движений руки, т.е.е., 30 ° виртуального поворота локтя путем поворота реальной руки на 10 °.

Демонстрация управления роботизированным оружием

Роботизированные манипуляции необходимы для промышленного производства, медицинских операций и повседневной помощи. В настоящее время традиционные методы включают джойстик, тачпад и носимые устройства на основе инерционных или резистивных датчиков. Однако для достижения эффективного параллельного управления в режиме реального времени низкое энергопотребление и настраиваемая сенсорная система по-прежнему необходимы для дальнейших исследований, чтобы удовлетворить требования промышленной автоматизации, реабилитации и программы обучения в киберпространстве.Предложенные экзоскелетные руки с датчиками TBD затем применяются для реализации интуитивного управления роботизированными руками для выполнения конкретной задачи.

Человекоподобная роботизированная рука состоит из пяти двигателей, которыми управляет контроллер двигателя, включая два двигателя на плече для двух движений степеней свободы, один двигатель на локте, один двигатель на запястье и один двигатель для захвата. На рис. 4а для связи с контроллером принята команда в шестнадцатеричном формате.Следовательно, предыдущая команда десятичного числа будет сначала преобразована в шестнадцатеричную перед отправкой в ​​контроллер. Основываясь на дополнительном фильме 3, для проверки функциональности руки экзоскелета было выполнено разнонаправленное и многоуровневое управление, чтобы доказать выполнимость.

a Блок-схема обработки трибоэлектрического сигнала для манипулирования роботизированными руками и фотография сенсорной системы экзоскелета (правая рука) с вращающимся трибоэлектрическим двунаправленным датчиком спины (RTBD-B), вращающимся трибоэлектрическим двунаправленным плечом (RTBD- S), ротационный трибоэлектрический двунаправленный датчик изгиба (RTBD-E), ротационный трибоэлектрический двунаправленный датчик запястья (RTBD-W) и линейный трибоэлектрический двунаправленный датчик пальца (LTBD-F). b Демонстрация совместной работы двух роботизированных манипуляторов для взятия куба и помещения его в ящик, (i) блок-схема движений, а также активированного манипулятора и датчиков. (ii) сигналы в реальном времени во время манипуляции, каналы BF, BB, SF, SB, EF, EB, WF, WB, FF и FB представляют собой прямое (по часовой стрелке) и обратное (против часовой стрелки) вращение Датчик RTBD-B, датчик RTBD-S, датчик RTBD-E, датчик RTBD-W и датчик LTBD-F. Фотография предоставлена ​​Минглу Чжу, Национальный университет Сингапура.

Затем была проведена комплексная демонстрация умелого манипулирования двумя роботизированными руками. Всю задачу можно разделить на несколько шагов, начиная от движения черного пустого ящика и заканчивая опусканием схваченного куба в ящик. Подробное описание движения и соответствующие выходные сигналы от каждого датчика представлены, как показано на рис. 4b (i), (ii). Два микропроцессора используются для записи сигналов от двух рук экзоскелета. Во-первых, левый рычаг поднимается на 20 ° в качестве бокового подъема посредством обнаружения датчика RTBD-B (шаг 1). Затем выполняется подъем на 60 ° вперед путем измерения поворота с помощью датчика RTBD-S (шаг 2). После этого предплечье перемещается к телу на 70 ° по сигналам датчика RTBD-E в локтевом суставе (шаг 3). Наконец, руку поворачивают назад (против часовой стрелки) на 90 °, чтобы отрегулировать ориентацию черного ящика с помощью датчика RTBD-W на запястье (шаг 4). Для правого плеча он поднимает сторону на 30 ° по сигналам датчика RTBD-B и перемещается к держателю куба (шаг 5). Затем палец сгибается на 90 ° внутрь, чтобы схватить куб, отслеживая сигналы от LTBD-F (этап 6).Точно так же рука затем поднимается вперед и перемещается к телу на 60 ° и 70 ° соответственно (этап 7, 8). Затем руку поворачивают вперед (по часовой стрелке) на 70 °, чтобы отрегулировать ориентацию куба (шаг 9). Наконец, палец открывается на 60 °, чтобы опустить куб в коробку (шаг 10). Причина увеличения угла изгиба, составляющего 90 °, во время захвата куба, заключается в увеличении силы, позволяющей надежно захватить его, а возврата на 60 ° достаточно, чтобы освободить куб.

Эта интегрированная демонстрация роботов в качестве основного результата доказывает возможность использования недорогих, энергосберегающих датчиков для ловкого управления роботами, которые могут быть дополнительно расширены для реализации параллельного управления несколькими роботами в реальных промышленных условиях. Приложения.Следовательно, этот подход предлагает более простой способ выполнить работы по перепрограммированию роботизированных манипуляторов.

Демонстрация игры в пинг-понг

Благодаря количественному определению многомерных движений для всех суставов рук, виртуальные взаимодействия могут выполняться более точно. Проекция всей цепочки движений руки при выполнении сложной задачи может значительно повысить эффективность программы тренировки благодаря лучшей согласованности между реальной и виртуальной деятельностью.Специально для спортивных программ и программ реабилитации, хотя эти приложения демонстрируют большой потенциал с точки зрения эффективности повышения производительности, частые движения и необходимость специальных движений становятся проблемой для сенсорной системы. Таким образом, была представлена ​​демонстрация игры в пинг-понг для проверки интегрированных манипуляций при выполнении конкретной задачи (см. Дополнительный фильм 4). В частности, эта демонстрация предназначена для тренировки по отслеживанию движений суставов во время конкретного удара (рис.5а). Следовательно, код Python будет записывать полное ударное действие реального игрока для распознавания удара, а затем соответствующая команда ударного действия будет отправлена ​​в программу Unity. В этой программе выполняются четыре ударных действия, в том числе удар справа, правое боковое вращение, левое боковое вращение и удар. В отличие от синхронизированной манипуляции, показанной на рис. 3b, команда управления может быть запущена только в том случае, если правильные совместные движения обнаруживаются датчиками. Как показано на рис. 5b, для удара справа и датчик RTBD-S, и датчик RTBD-E были повернуты вперед, когда плечо и локоть были подняты вверх для удара по мячу.Соответствующие сигналы показаны на рис. 5в. Аналогичным образом, для левого или правого бокового вращения датчик RTBD-B и датчик RTBD-W были активированы, когда плечо было поднято в сторону, а запястье было соответственно повернуто. Для нанесения удара на всем пути удара было задействовано в основном три датчика, включая RTBD-B, RTBD-E и RTBD-W. Соответствующие пики сигнала каждого датчика для каждого удара могут указывать на состояние движения реальной руки человека и, следовательно, отслеживать, следует ли рука по правильной траектории.Этот подход играет ключевую роль либо в обучении новичков возможностям коррекции действий в виртуальном пространстве, либо в мониторинге мобильности пациентов с ограниченными возможностями в процессе реабилитации.

a Иллюстрации четырех ударных движений в игре в пинг-понг: (i) удар справа, (ii) левое вращение, (iii) правое вращение и (iv) удар. b Основные активированные датчики на экзоскелете для соответствующих ударов, направление вращения каждого датчика отмечено красной стрелкой. c Сигналы в реальном времени, генерируемые четырьмя ударами, каналы BF, BB, SF, SB, EF, EB, WF, WB, FF и FB представляют собой вращение вперед (по часовой стрелке) и назад (против часовой стрелки). ротационный трибоэлектрический двунаправленный задний датчик (RTBD-B), ротационный трибоэлектрический двунаправленный плечевой датчик (RTBD-S), ротационный трибоэлектрический двунаправленный датчик изгиба (RTBD-E), ротационный трибоэлектрический двунаправленный датчик на запястье (RTBD-W) и линейный трибоэлектрический двунаправленный пальчиковый датчик (LTBD-F).

Оценка силы с кинетическим анализом сенсорной информации

Для повышения согласованности и интеллектуальности проекции движения между человеком и объектами, управляемыми HMI, необходим сбор различных физических параметров. Например, с точки зрения этой гуманоидной робототехники весьма желательны операции с точным перемещением и скоростью линейных и вращательных движений. Между тем, для программы спортивной тренировки или здравоохранения в виртуальном пространстве входная информация об ускорении и силе также имеет решающее значение для улучшения иммерсивного опыта для лучших результатов тренировок.В настоящее время приняты два основных подхода к решению этих задач. Один из них состоит в том, чтобы ввести несколько датчиков, которые отвечают за обнаружение различных механических воздействий, таких как сила, деформация, смещение, инерция и т. Д. Однако эти различные датчики определенно увеличат сложность системы и потребление энергии в течение длительного времени. срок устойчивости ⁶² . В качестве альтернативы другим методом является реализация кинетического анализа существующих датчиков для извлечения большей динамической информации, кроме первичных сигналов считывания.Например, инерционный датчик часто используется для определения ускорения и ориентации, но его также можно использовать для определения силы удара с помощью надлежащего алгоритма. Следовательно, стратегию применения кинетического анализа для реализации многофункционального зондирования с помощью одного типа датчика можно рассматривать как многообещающее решение, которое принесет больше удобства для интеграции системы и обработки сигналов зондирования.

Для предлагаемых датчиков RTBD обнаружение вращения основывается на импульсных сигналах, как упоминалось ранее.Поскольку расстояние между двумя соседними решетками из ПТФЭ составляет 10 ° углового поворота, временной интервал между двумя импульсами может указывать время, необходимое для поворота на 10 °. Следовательно, мгновенную среднюю скорость можно рассчитать напрямую, как показано ниже:

$$ {{\ mathrm {RPM}}} = \ frac {60} {{{\ rm {{{t}}}}}} _ {{\ mathrm {p}}} * {\ rm {{{N}}}}} $$

(1)

Где t _p — временной интервал между двумя импульсами, N — количество решеток муховика.

Путем интеграции этого простого вычисления в код Python можно реализовать датчик скорости вращения. Между тем, благодаря специальной конструкции руки экзоскелета, положение датчиков вращения TBD и расстояние между этими датчиками хорошо соответствуют положению человеческих суставов и длине человеческих рук, соответственно. Это преимущества использования сенсорной информации для достижения продвинутого кинетического анализа движений человека.В качестве проверки, прямой удар / джеб в боксе был проведен для предварительного расследования, как показано на рис. 6a (i). Чтобы упростить анализ, плечевой сустав рассматривается как фиксированная точка, если предполагается отсутствие крутильного движения, и все траектории движения трех суставов, где L ₁ — длина плеча, L ₂ — длина плеча. предплечье, α — угол между плечом и центральной линией удара, β — угол между предплечьем и средней линией удара, γ — угол между плечом и предплечьем.На рис. 6a (ii) выходные сигналы датчиков RTBD-S и RTBD-E представляют данные, полученные от начального состояния (40 ° по γ и 90 ° по α) до конечного состояния во время полной штамповки. В результате при одинаковом смещении кулака имеется 14 пиков и 9 пиков для датчика RTBD-E и датчика RTBD-S соответственно. Следовательно, датчик RTBD-E имеет лучшее разрешение для этой деятельности.

a (i) Схема и (ii) генерируемые сигналы от вращательного трибоэлектрического двунаправленного плечевого датчика (RTBD-S) и вращательного трибоэлектрического двунаправленного углового датчика (RTBD-E) во время удара, каналы BF, BB , SF, SB, EF, EB, WF, WB, FF и FB представляют собой прямое (по часовой стрелке) и обратное (против часовой стрелки) вращения ротационного трибоэлектрического двунаправленного обратного датчика (RTBD-B), ротационного трибоэлектрического двунаправленного плеча (RTBD). -S), ротационный трибоэлектрический двунаправленный датчик изгиба (RTBD-E), ротационный трибоэлектрический двунаправленный датчик запястья (RTBD-W) и линейный трибоэлектрический двунаправленный пальцевый датчик (LTBD-F).L1 и L2 представляют длину плеча и предплечья, α, β и γ представляют углы между плечом и центральной линией, предплечьем и средней линией, а также предплечьем и плечом. b (i) Схема и (ii) измеренные данные для взаимосвязи между тремя углами и положением кулака. c Сравнение измеренного положения и положения, рассчитанного на основе сенсорной информации. d Расчетная мгновенная линейная скорость кулака при изменении угла α для заданных скоростей вращения 10, 50, 100 и 200 оборотов в минуту (об / мин). e Расчетная сила удара, оказываемая на цель, в зависимости от изменяющейся скорости кулака и изменения продолжительности остановки, масса руки участника составляет ~ 5,5 кг. f Расчетная сила удара, оказываемая на цель при изменении угла α для конкретной скорости вращения, фактический эффективный диапазон движения кулака заштрихован. г Демонстрация оценки силы удара по данным измерения вращения от датчиков RTBD в виртуальном пространстве, (i) процесс определения уровня виртуального удара на основе информации измерения вращения, (ii) легкий удар и тяжелый удар демонстрации.Фотография предоставлена ​​Минглу Чжу, Национальный университет Сингапура.

Рисунок 6b (i) иллюстрирует схему всего кинетического анализа прямого пуансона. Сумма α, β и γ всегда равна 180 ° согласно основной треугольной теореме. Более того, поскольку и плечо, и кулак фиксируются на центральной линии, существует предсказуемая взаимосвязь между тремя углами для определенного положения кулака. Соотношения трех углов по всей траектории штамповки представлены на рис.6b (ii) посредством фактических измерений (см. Дополнительную таблицу 1). В целом, это движение можно рассматривать как кривошипно-ползунковый механизм для дальнейшего изучения ⁶³ . Длина между плечом и кулаком может быть выражена как:

$$ L = {L} _ {1} {\ rm {cos}} \, \ alpha + {L} _ {2} {\ rm {cos }} \, \ beta $$

(2)

Следовательно, пусть \ (\ lambda = {{L} _ {1} / L} _ {2} \), положение кулака можно рассчитать как:

$$ d = {L} _ {\ mathrm {max}} — \ left ({L} _ {1} {\ rm {cos}} \, \ alpha + {L} _ {2} \ left (\ sqrt {1 — {{({\ rm { sin}} \, \ alpha)} ^ {2} \ lambda} ^ {2}} \ right) \ right) $$

(3)

Где L _max — максимальное расстояние между плечом и кулаком. {2}}} $$

(5)

Учитывая круговое вращение датчика RTBD-S и построив график зависимости линейной скорости кулака от угла α, показанный на рис.6г, максимальная линейная скорость наблюдается при угле α ~ 60 °. Для быстрого пуансона с 200 об / мин рассчитана скорость ~ 7,6 м / с, что показывает хорошее соответствие с литературными данными. Кроме того, с точки зрения интерпретации данных для других движений, линейное ускорение также может быть получено через вторую производную функции линейного смещения. Затем сила удара также может быть определена с помощью уравнения сохранения количества движения:

$$ {mv} -m {v} _ {0} = {F} _ {{\ mathrm {t}}} {t} _ { {\ mathrm {c}}} $$

(6)

Где м — масса руки, v ₀ — начальная скорость кулака, v — конечная скорость кулака, F _t — сила, воспринимаемая цель, t _c — период времени от контакта цели до полной остановки кулака.Поскольку v ₀ = 0 м / с, \ ({F} _ {{\ mathrm {t}}} = \ frac {{mv}} {{t} _ {{\ mathrm {c}}) }} \). Следовательно, силы продавливания для разных периодов контакта и разных линейных скоростей показаны на рис. 6e. На рис. 6f для периода контакта 0,1 с силы продавливания в зависимости от угла α нанесены на график при различных угловых скоростях, а фактический эффективный диапазон движения заштрихован синим цветом.

В качестве практической демонстрации, основанной на предыдущем кинетическом анализе, программа тренировок по боксу в Unity была разработана и выполнялась с использованием экзоскелетной руки (см. Дополнительный фильм 5).После программирования соответствующих уравнений в коде Python для обработки сигналов углов поворота соответствующая команда может быть отправлена ​​персонажу Unity в ответ на реальные движения руки. Как показано на фиг. 6g (i), после выполнения штамповки максимальная скорость вращения записывается для дальнейшего расчета силы штамповки. После этого будет соответственно инициирован виртуальный удар с разными силами. При этом одновременно отображается расчетное усилие продавливания, пуансон с силой 50 Н был получен при скорости 1 м / с, а пуансон — с 1.5 м / с создавали силу 87 Н (рис. 6g (ii)). Чтобы представить эффект разной силы удара в виртуальном пространстве, в качестве цели с физическим эффектом был добавлен мешок с песком. Следовательно, более тяжелый удар вызовет более сильную отбивку, чем легкий удар. Чтобы оценить точность расчетной силы, был применен измеритель силы удара, чтобы проверить фактическую силу, прилагаемую рукой с той же скоростью (см. Дополнительный рисунок 8a (iii)). Сила удара 1 и 1,5 м / с измеряется как 4 и 6 кг соответственно и эквивалентна 40 и 90 Н.Ошибки могут быть связаны с несколькими аспектами, такими как несогласованность движений человека, потеря десятичных разрядов измерителя силы и колебания угловой скорости из-за потери обнаружения решеток во время вращения. Проблемы, связанные с датчиками, могут быть решены путем применения методов микрообработки или процесса MEMS с более высокой точностью изготовления.

В целом, без добавления других типов датчиков, правильное использование сигналов от существующих датчиков TBD может эффективно исследовать возможности выполнения многофункционального мониторинга с минимальной оптимизацией (см. Дополнительный рис.9). Путем дальнейшего развития экзоскелета нижних конечностей, после сбора размеров нижних конечностей (длина, масса и т. Д.), Можно оценить темп ходьбы, скорость ходьбы, длину шага и даже силу шага. В результате система с возможностью мониторинга всего тела может удобно отслеживать статус активности как спортсменов, так и пациентов, проходящих реабилитацию. Благодаря легко разработанным недорогим датчикам TBD и экзоскелету, вся система не только обеспечивает экономичное и универсальное решение для регистрации сложных движений человека, но также предлагает стратегию расширения ее функциональных возможностей за счет специального анализа исходных данных. данные.

GitHub — panagelak / Open_Mobile_Manipulator: дешевый образовательный мобильный манипулятор своими руками

Описание

Этот проект призван помочь вам в создании вашего собственного дешевого образовательного мобильного манипулятора , как в симуляции, так и в реальности !!

Это может помочь вам выучить

Moveit, Navigation, Rtabmap, Amcl, Ros Control, аппаратный интерфейс реального робота и многое другое

Филиалы

мастер ветка для симуляции — Melodic

ветка jetson для настоящего робота — я использую Jetson Nano — Melodic

## Некоторые гифки

На имитационном роботе

Автономный SLAM — gmapping — move_base — жадная разведка

Функции извлечения 3D Perception — цвет HSV — Нормали поверхности в формате гистограммы

3D Perception — распознавание объектов с этикетками и TF

Последовательность захвата беседки

RTAB-отображение в смоделированном мире беседки с богатым набором функций

На реальном роботе

Автономная навигация — Move_base — AMCL

Реальное движение руки

3D-карта моего дома с помощью RTAB-Map

Локализация роботов-похитителей с помощью RTAB-карты

видео на Youtube

Выберите и разместите сервер с распознаванием 3D и визуальными инструментами Moveit — видео

Посмотрите, как он распознает объект и отодвигает его в сторону !!! Он также использует сервер выбора и размещения + клиент с визуальными инструментами Moveit

Автономная навигация — AMCL — Move_Base — Узел патрулирования — Видео

Посмотрите, как он перемещается по моему дому.Скорость 0.25 linear.x 1.05 linear.z Возможно, я мог бы увеличить скорость, но я думаю, что это приличная скорость. Полная интеграция с контроллером дифференциала привода Ros Control

RtabMap — 3D-отображение — Локализация — Похищение робота

Здесь вы можете увидеть, как робот отображает реальную трехмерную среду с помощью RTAB-Map, и после того, как у нас будет карта в памяти, он может решить проблему локализации робота Kidnap !!!

Для реального робота выполните команду

$ roslaunch ommp_bringup real_bringup.запуск

Для запуска описания робота, контроллеры — аппаратный интерфейс, последовательные и сенсорные драйверы

ssh -X [email protected] (для входа в jetson)

** экспорт ROS_MASTER_URI = ** http: // mia: 11311 / (на терминале ПК для запуска rviz на ПК)

можно экспортировать ROS_IP = 192.168.1.2 соответственно на .bashrc компьютера и jetson Nano

Для моделирования

$ roslaunch ommp_bringup sim_bringup.запустить мир: = простой робот: = ommp_sim

Чтобы снова запустить робота в беседке рядом с контроллерами и т. Д.

Тогда вы можете попробовать, например, следующие команды

$ roslaunch ommp_moveit_interface moveit.launch

$ rosrun ommp_moveit_interface set_start_pos.py

$ roslaunch ommp_navigation gmapping.launch

$ roslaunch ommp_navigation teleop.запуск

Скрипты

Вместо открытия нескольких терминалов и записи команд 1 на 1, а затем изменения конфигурации rviz и т. Д.

Рекомендуется использовать файлы сценариев для автоматического запуска нескольких терминалов с желаемыми командами, просто запустив сценарий

Убедитесь, что вы установили эмулятор xterm

sudo apt-get update -y

sudo apt-get install -y x-terminal-emulator

также ваши скрипты (и.py) файлы имеют разрешения

chmod + x safe_spawner_navigation.sh

Для этого вы можете перейти в ($ roscd safe_spawner), там вы найдете несколько скриптов — демонстрации, которые вы можете запустить, например

1. $ ./safe_spawner_rtabmap_basic.sh для создания робота в Gazebo + контроллеры Moveit + и rviz

2. $ ./safe_spawner_pseudo_real.sh для загрузки описания робота (реального) + контроллер Ros + фиктивный аппаратный интерфейс, который предполагает идеальное выполнение + moveit.Попробуйте переместить робота и вооружиться. Посмотрите, как это можно сделать, используя только RViz без беседки.

3. $ ./safe_spawner_rtabmap_drive.sh для создания контроллеров роботов, rviz и teleop с интерактивной маркировкой для поворота, которая не работает.

4. $ ./safe_spawner_navigation.sh для навигации по ранее известной карте с помощью amcl и move_base

5. $ ./safe_spawner_without_map_navigation.sh для навигации ТОЛЬКО с использованием move_base без сопоставления или наличия предыдущей карты

6.$ ./safe_spawner_patrol.sh для навигации по ранее известной карте с amcl и move_base и узлом патрулирования

7. $ ./safe_spawner_exploration.sh для автоматического картирования нового мира беседки с move_base, gmapping и жадным узлом исследования

8. $ ./safe_spawner_frontier_exploration.sh для автоматического картирования нового мира беседки с move_base, gmapping и узлом исследования границы. Публикуйте точки в RViz, чтобы сделать многоугольник Публикацией точки внутри многоугольника.Робот должен попытаться исследовать определенную область.

9. $ ./safe_spawner_object_recognition.sh для создания робота в мире с одним объектом, который вы можете распознать, также запускает сервер выбора и размещения рядом с клиентом, нажмите «Продолжить» в rviz. P.S см. Предварительные требования к 3D-восприятию

10. $ ./safe_spawner_rtabmap_mapping.sh , чтобы создать робота в многофункциональном мире, чтобы выполнять трехмерное отображение с помощью команд телеобъекта.

11.$ ./safe_spawner_rtabmap_localization.sh , чтобы создать робота в многофункциональном мире, чтобы выполнить локализацию «Похищение робота». Похищайте робота в беседке -> смотрите, как RViz прыгает в правильную позицию. Убедитесь, что у вас есть база данных rtabmap в каталоге catkin_ws. Я не включил базу данных RTAB-Map в репо из-за ограничений по размеру

Подробнее об этом в функции

Одна проблема

Я посоветую также запустить MoveIt и установить руку в исходное положение (поэтому во всех скриптах мы также запускаем MoveIt)

Furhtermore, я сделал регулятор высоты тона для kinect e.g для распознавания объектов kinect должен смотреть вниз, см. соответствующий сценарий, чтобы узнать, как перемещать kinect

Jetson Nano проблема с Kinect?

У меня была проблема с драйвером Openni на jetson nano, который запускает ros melodic, я думаю, что они неправильно создали драйвер для процессоров Arm.

Чтобы преодолеть это, я использовал простой образ Docker, который вы можете найти в папке DockerFile внутри папки данных. Jetson Nano поставляется с установленным докером, в противном случае установите его.Чтобы создать образ, запустите его из каталога DockerFile

$ docker build -t kinect_image: 1.0.

Затем вы можете запустить образ и получить темы kinect с помощью следующей команды

$ sudo docker run —net = host —privileged kinect_image: 1.0

УРДФ робота

В пакете ommp_description / urdf / robots / ommp_sim / находится основной xacro робота

Я постарался максимально упростить модификацию xacro, чтобы быстро настроить мобильные манипуляторы P.S Я бы хотел их увидеть

В том же каталоге вы можете найти common_properties.xacro, где есть некоторые глобальные переменные, которые доступны для всех макросов, например положение лидара, kinect, руки, размер базы робота и т. Д.

В базовых макросах вы можете найти robot_footprint вместе с верхним уровнем, базами kinect и т. Д.

В common_properties есть arg sim, он определяет, будем ли мы включать gazebo.xacro, которые необходимы для моделирования, но не для реального робота, например ros_control_plugin и gazebo_sensor_macros.Кроме того, когда мы включаем, например, файл kinect xacro, этот аргумент передается туда, и этот файл решает, будет ли он включать плагин xacro kinect.gazeb0 и будет ли он создавать этот макрос беседки

Восприятие 3D

Шаг 1: Обучение — Извлечение функций

$ roslaunch sensor_stick training.launch

Это запустит простой мир беседки с сенсорным джойстиком и камерой RGB.

Затем вы можете запустить узел функций захвата, который будет порождать объекты в случайной ориентации и извлекать функции (гистограммы hsv и нормалей поверхности), когда этот узел будет готов, он выведет набор training_set.sav файл.

$ rosrun sensor_stick capture_features.py

Взгляните на этот узел, чем больше ориентаций, тем лучше, вы можете добавить свои собственные модели в каталог sensor_stick / models, поместив на свой bashrc следующий

экспорт GAZEBO_MODEL_PATH = ~ / catkin_ws / src / Open_Mobile_Manipulator / sensor_stick / models: $ GAZEBO_MODEL_PATH

P.S Вы также можете скачать модели беседок osrf (опционально)

Шаг 2. Обучение классификатора SVM

Затем с помощью training_set.sav файл готов, мы готовы обучать наш классификатор SVM. Запускаем узел

$ rosrun sensor_stick train_svm.py

Убедитесь, что training_set.sav находится в месте, которое pickle может читать. Будет выведен файл model.sav, содержащий классификатор.

Шаг 3: Запустите конвейер распознавания объектов, например, предварительную обработку pcl (даунсэмплинг, обрезка, удаление выбросов — удаление плоскости RANSAC) -> (сегментация эвклидовой кластеризации) -> Используйте классификатор для классификации облаков подточек -> Опубликовать TF и ​​метки

$ roslaunch sensor_stick object_recognition.запуск

P.S для демонстрации вы также можете запустить связанный скрипт (у меня уже есть классификатор — файл model.sav)

P.S Чтобы запустить 3D Perception, вы должны иметь возможность импортировать pcl и sklearn в python2, как это сделать, см. Ниже

Затем вы увидите, что ваш объект распознается метками на RVIZ и ассоциируется с TF

Ros_control Аппаратный интерфейс

Я использовал репо PickNikRobotics , надо было форкнуть, но это сложно 🙂

Если вы хотите, следуя инструкциям этого репо, переименовать ommp_control по своему вкусу.Он преобразован в формат библиотеки, например, genecric_hardware_interface, generic_control_loop. Затем внутри ommp_control вы включаете эту библиотеку, наследуете и пишете функции read () и write (). См. Код, который разработал Дэйв Коулман. Это хороший пакет для изучения аппаратных интерфейсов и кода ros в целом.

Поскольку моя рука не имеет обратной связи при чтении и записи, я просто передаю position_command_interface в Joint_state_interface, это означает, что мы предполагаем идеальное выполнение.

Это также приводит к тому, что robot-rviz (то есть то, что думает робот) думает, что рука движется (Joint_states), независимо от того, подключена ли у вас настоящая рука или нет (вы можете увидеть, как она движется в rviz).

Запустите сценарий ./safe_spawner_pseudo_real.sh для демонстрации этого, вместе с фиктивным интерфейсом сквозной скорости для колес

Кроме того, я включил в аппаратный интерфейс издателя и подписчика для связи с Arduino rosserial, но в ветвях моделирования в read () и write () я закомментировал.методы публикации, и я использовал фиктивное сквозное выполнение вместо

После этого в реальной руке робота я использовал узел, который подписывается на Joint_states, преобразует их в соответствующие серво-команды и отправляет их в драйвер ros PCA9685 для выполнения в сообщении Multiarray. Вы можете найти этот узел по адресу ommp_bringup / src / pub_to_arduino_class.cpp

Это означает, что рука является «клоном» Joint_states. Кроме того, в коде pub_to_arduino есть вызов activate_arm, если вы публикуете целое число по этой теме, он активирует сервоприводы в предопределенной позиции.Если вы переместите руку с помощью MoveIt в это место до того, как активируете сервоприводы в это положение, тогда, когда вы активируете сервоприводы, ваша рука будет синхронизирована !!! и может безопасно клонировать Объединенные Штаты без резких движений.

Наконец, на реальном роботе мы используем издателя и подписчика аппаратного интерфейса для отправки соответствующих заданных значений скорости на Arduino и получения обратной связи от кодировщика после их небольшого преобразования. Здесь мы не предполагаем идеального исполнения, как в случае с сервоприводами.Таким образом, наш робот полностью интегрирован с ros_control Diff_Drive_Controller

См. В ommp_control / config / hardware_interface.yaml, как настроить аппаратный интерфейс, я заметил, что с echo Joint_states стыки располагаются в алфавитном порядке, и в конфигурации вы должны разместить их в том же порядке.

PCA9685 Драйвер

Это драйвер PCA9685 ros , который вы можете использовать напрямую с ROS и Jetson Nano, чтобы избежать промежуточного программного обеспечения Arduino, разработанного dheera. Я включил этот драйвер в дополнительные пакеты, по крайней мере, в ветке jetson.Убедитесь, что у вас есть I2C в группе пользователей, см. Документацию. Кроме того, я думаю, что у него есть небольшая ошибка: если вы опубликуете ту же команду, она отключит сервоприводы, поэтому, если Joint_states не изменится, я сделаю трюк + — 1, чтобы этого не произошло

Компиляция

mkdir -p ~ / catkin_ws / src && cd catkin_ws / src

git clone https://github.com/panagelak/Open_Mobile_Manipulator.git

компакт-диск ~ / catkin_ws

rosdep install —from-paths src —ignore-src -r -y (зависимости установки)

catkin_make иногда не работает, поэтому сборка с помощью catkin build ** установите его из установите инструменты для катушки

сборка сережек -DCMAKE_EXPORT_COMPILE_COMMANDS = 1

Теперь теоретически должно быть легко скомпилировать проект в ROS Melodic

стр.S В дополнительные пакеты я поместил несколько пакетов, разработанных мной или другими, например, m-explore (жадный) и frontier exploration. Я знаю, что это не лучшая практика включать такие пакеты, потому что вы не будете получать никаких обновлений и т.д., но, по крайней мере, их проще установить, и у вас будет рабочая версия этих пакетов, совместимая с моим репозиторием PS (мне также пришлось удалить их мерзавцы :))

Инсталляция 3D Perception

За 3D Perception отвечает пакет sensor_stick, это мод проекта 3D Perception от Udacity, совместимый с моим репо и немного упрощенный.Он должен компилироваться нормально, но для выполнения вы должны иметь возможность ИМПОРТИРОВАТЬ pcl и sklearn в python 2

Перейдите к этому пакету RoboND-Install-PCL clone в другой папке и следуйте инструкциям там, чтобы установить pcl

Для sklearn я поместил в package.xml этот python-sklearn , надеюсь, он работает, но я не тестировал в чистой системе

Arduino из-за

I Совет использовать Arduino Due, потому что он намного быстрее, не так дорого, и все выводы можно использовать для чтения кодеров

Также я считаю, что это более дешевый и простой способ читать 4 квадратурных энкодера напрямую с pid без дополнительного оборудования и экранов поверх rosserial, также для Arduino. Из-за работы с rosserial добавьте эту строку в верхнюю часть вашего эскиза. #define USE_USBCON

Загрузите Arduino IDE, затем загрузите плату в диспетчере плат