【技术实现步骤摘要】
一种视触觉引导的外肢体机器人力位混合控制方法及系统
[0001]本专利技术涉及机器人力位混合控制
，尤其涉及一种视触觉引导的外肢体机器人力位混合控制方法及系统
。
技术介绍
[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术
。
[0003]脑卒中
、
脑梗死等脑血管疾病
、
脊髓血管疾病
、
脑炎
、
脑脓肿
、
外周神经炎以及外伤均可引起肢体瘫痪，使得病人丧失上肢的部分甚至全部运动功能，严重影响了患者独立生活的能力，大大降低患者的生活质量
。
因此，为上肢运动功能丧失的患者提供辅助技术和装备是社会
、
家庭和患者共同的期盼
。
[0004]外肢体机器人是一种高度智能化设备，可为运动障碍者提供有效的运动功能辅助
。
外肢体机器人可为上肢偏瘫患者提供抓握辅助，完成日常基本操作，对助老助残具有重要意义
。>但这种装备仍有许多本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种视触觉引导的外肢体机器人力位混合控制方法，其特征在于，包括以下步骤：从视觉角度获取人体手臂在抓握不同物体过程中的手腕部姿态信息
、
五指的姿态信息和生成的运动轨迹；利用外肢体机器人手臂学习人体手腕部运动轨迹，外肢体机器人手部学习人体五指抓握运动轨迹，并得到人体五指抓握运动轨迹和外肢体机器人手部运动轨迹的误差；获取外肢体机器人在抓握不同物体时的指尖力信息作为指力反馈；基于强化学习和比例积分微分建立力位混合控制器，利用力位混合控制器根据人体五指抓握运动轨迹和外肢体机器人手部运动轨迹的误差进行力位控制，并根据指力反馈对外肢体机器人手部进行姿态的调整，得到最优运动轨迹；利用最优运动轨迹继续学习和调整，直到外肢体机器人能够完成稳定的抓握，并符合预设外肢体机器人的抓握成功率
。2.
如权利要求1所述的视触觉引导的外肢体机器人力位混合控制方法，其特征在于，外肢体机器人手臂通过动态运动原语算法学习人体手腕部运动轨迹
。3.
如权利要求1所述的视触觉引导的外肢体机器人力位混合控制方法，其特征在于，外肢体机器人手部通过可训练时间扭曲算法和基于期望最大化的高斯混合回归算法学习人体五指抓握运动轨迹
。4.
如权利要求3所述的视触觉引导的外肢体机器人力位混合控制方法，其特征在于，人体五指抓握运动轨迹通过高斯混合回归算法处理得具体步骤为：首先通过可训练时间扭曲算法得到相似的运动学信息以及运动特征；然后再利用基于期望最大化的高斯混合回归算法进行处理，从而将所有轨迹拟合为一条
。5.
如权利要求1所述的视触觉引导的外肢体机器人力位混合控制方法，其特征在于，力位混合控制器将人体五指抓握运动轨迹和外肢体机器人手部运动轨迹的误差作为输入，将外肢体机器人手部的指力和末端执行器的运动速度作为反馈，利用强化学习根据反馈数据迭代出控制器的控制参数，从而使得机器人能够根据环境做出最优的运动规划
。6.
如权利要求1所述的视触觉引导的外肢体机器人力位混合控制方法，其特征在于，根据力位混合控制器生...
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