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人 - 机器人可变阻抗技能转移学习基于动态运动原体和视觉系统.

Honghui Zhang1,2, Fang Peng1, Miaozhe Cai3

  • 1School of Mechanical and Electrical Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Zhongshan Institute, Zhongshan 528400, China.

Sensors (Basel, Switzerland)
|September 27, 2025
PubMed
概括

本研究介绍了机器人技能转移的多式联络框架,使用人类阻抗估计来提高适应能力. 该系统在动态环境中的物理交互过程中提高了机器人的稳定性和安全性.

关键词:
动态运动原始体 (DMPs)模仿学习学习的学习.硬度估计 硬度估计表面电肌图 (sEMG) 是一种表面电肌图.

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科学领域:

  • 机器人技术 机器人技术 机器人技术
  • 人与机器人的交互
  • 生物力学 生物力学

背景情况:

  • 机器人需要在动态环境中提高适应能力.
  • 技能转移对于灵活的机器人任务执行至关重要.
  • 估计人类阻抗可以改善机器人与环境的交互.

研究的目的:

  • 为机器人技能转让提出一个多式联运框架.
  • 整合基于视觉的动感教学和表面电肌学 (sEMG) 用于人类阻抗估计.
  • 开发一种适应性控制器,以提高机器人的适应性.

主要方法:

  • 开发了一种关于上肢刚性的笛卡尔空间模型.
  • 线性映射的sEMG信号到终点刚度.
  • 利用动态运动原体 (DMP) 进行技能概括.
  • 实现了一个具有sEMG调节硬度的自适应接入控制器.

主要成果:

  • 成功将人类阻抗特征转移到UR5机器人.
  • 证明了增强的稳定性和环境适应性.
  • 在物理交互任务中验证了提高安全性.

结论:

  • 多式联运框架有效地提高了机器人的适应性.
  • 基于sEMG的阻抗估计是技能转移的可行方法.
  • 该系统在人机物理交互方面提供了显著的改进.