[发明专利]一种移乘护理机器人的行为安全控制方法有效
申请号: | 201710307623.7 | 申请日: | 2017-05-03 |
公开(公告)号: | CN107088128B | 公开(公告)日: | 2019-03-19 |
发明(设计)人: | 刘今越;路浩;李路;王宁;刘秀丽;王旭之;顾立振 | 申请(专利权)人: | 河北工业大学 |
主分类号: | A61G7/14 | 分类号: | A61G7/14 |
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: | 李济群;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 护理 机器人 行为 安全 控制 方法 | ||
本发明涉及一种移乘护理机器人的行为安全控制方法,所述移乘护理机器人采用前抱式的方式进行移乘,该方法通过对机器人移乘动作的过程研究,分析在每个动作周期内对机器人和人体的姿态运动参数,获得移乘护理机器人的姿态与人体姿态的函数关系,即人体重心的变化情况,进而得到机器人姿态与人体重力分配的解算模型,以此解算模型为参考标准,在移乘护理类机器人实际动作过程中,结合人体脑电波信号和握力手柄力信号,实时监测支撑部位的压力值,当检测到不合理姿态时,通过比较实际值和解算模型理论值的误差,及时调整机器人动作姿态,达到安全舒适的护理动作效果。
技术领域
本发明属于护理机器人技术领域,具体涉及一种移乘护理机器人的行为安全控制方法。
背景技术
随着社会的不断发展,人口老龄化程度加快。照顾老年人的生活起居成为了当今社会每个家庭的难题,尤其是对于肢体患病的老年人。移乘护理机器人的出现将极大缓解老年人护理的工作压力。移乘护理机器人即通过机器人来协助行动不便的老年人进行日常活动。通过机器人自身的脚踏板、胸靠、腋下扶手的支撑,帮助老年人从床上换乘到轮椅或者其他指定目标位置。
目前,人体康复护理方向的研究大都是关于上肢和下肢的康复训练控制方法,主要是主-被动结合的患肢康复训练策略。在移乘护理方向,日本理化研究所研究的RIBA机器人(参见图1)(Mukai T,Hirano S,Yoshida M,et al.Tactile-based motion adjustmentfor the nursing-care assistant robot RIBA[C]//IEEE International Conferenceon Robotics and Automation.IEEE Xplore,2011:5435-5441.)通过胳臂上的发动机来完成抱人的工作,后来开发的改进版本在胳膊上增加了柔性皮肤传感器,及时对人体的接触力的大小进行感知,进而调整姿态位置,更加安全的完成抱人过程。该机器人主要是通过触觉指导的控制策略,需要除机器人和受护理人外的第三辅助者对机器人进行触觉干预,假设当双臂距离不合适或角度不合理时,辅助者用手对机器人双臂施加一个合理方向的力,机器人手臂会跟随施加力方向动作,进行双臂的抱紧或放松,预先实验分析得到机器人抱人的基本轨迹(包括参数:双臂的距离和关节角度),然后通过机器人与人体接触部分的面式柔性触觉传感器,实时采集接触力,通过接触位置和力信息来修正轨迹误差,通过反馈控制器来控制双臂的距离和关节角度。不足之处在于需要除机器人外另一名辅助人员对机器人进行辅助操作,不能完全实现机器人的自主化。移乘护理机器人尚属于新兴机器人,相关技术方面还不成熟,提到过移乘护理机器人方面的安全控制策略研究甚少。这类机器人主要的问题是在整个移乘护理过程中,如何保证人体的安全,不会对老年人的生命造成难以估量的危险。
中国专利ZL201080005421.3公开一种移乘辅助设备,该设备适用于前抱式移乘护理机器人,通过控制单元预先设置的轨迹进行动作,不安缓解控制单元实时采集人体的心率变化,当人体心率值高于正常阈值时,将不安程度信号传给驱动电路,进而改变电机转速控制机器的旋转关节角,通过整个闭环控制来保证人体的安全舒适。不足之处在于:单纯依靠心率变化为控制标准,难以区别心率变化是否完全是由于机器的不正确动作造成的,还是有其他外界干扰因素造成的。
发明内容
针对现有移乘护理机器人在安全控制方面存在的不足,本发明拟解决的技术问题是,提供一种移乘护理机器人的行为安全控制方法。该方法以达到提高护理机器人行为安全为目的,使护理机器人在整个动作过程中保证被护理者的安全舒适性,减少被护理者的不适感。本发明方法通过对人体(暂考虑为多刚体模型)与机器人移乘过程进行研究,分析在每个动作周期内对机器人姿态和人体姿态的运动参数,获得移乘护理机器人的姿态与人体关节角的函数关系,即人体重心的变化情况,进而得到机器人姿态与人体重力分配的解算模型,以此解算模型为参考标准,在移乘护理类机器人实际动作过程中,结合人体脑电波信号和握力手柄力信号,实时监测支撑部位的压力值,当检测到不合理姿态时,通过比较实际值和解算模型理论值的误差,及时调整机器人动作姿态,达到安全舒适的护理动作效果。
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