软体弯曲驱动器设计与建模

与传统的"刚性"机器人相比,基于仿生学启发的软体机器人由于其与生俱来的柔顺性和安全性受到广泛关注。然而,此类软体机器人驱动器的设计与控制目前仍缺少理论指导。针对这些问题,设计了一种由气压驱动的可实现弯曲运动的新型软体驱动器,在系统分析其结构和弯曲原理的基础上,利用几何方法和虚功原理建立了其数学模型,并且通过有限元模型和原理样机实验验证了数学模型的有效性,为软体机器人驱动器的优化设计和控制提供了依据。     

基于眼动、位姿及场景视频的人体运动方向预测方法

外骨骼机器人作为新提出的改善、提高人类生活能力的智能设备，同样需要高效智能的人机交互系统，而人机交互的第一步，则是精准预测人的行为意图。从外骨骼机器人的顶层控制角度出发，介绍了人体运动意图识别和外骨骼机器人智能交互能力的研究现状，并对人体运动方向识别进行了研究。提出了一种结合眼动信息、位姿信息及场景视频信息的多信息融合的人体运动意图识别网络架构，并进行了采集设备的穿戴实验。利用实验数据，对提出的网络方法进行了实验验证。结果表明:所提出的人体运动方向的识别系统，可以预测出人体运动过程中的运动方向。      

基于特征运动观测的蝴蝶前飞规律及样机验证

为了研究蝴蝶扑翼飞行的原理，研制低频扑翼的仿生器，通过蝴蝶飞行运动的生物学观测，提出蝴蝶的3种特征运动状态，分析扑翼运动、胸部俯仰运动及腹部摆动运动之间的相位关系，构建蝴蝶前飞运动学模型。基于“杆-膜”仿生翼的新工艺和定制的机载飞控系统，研制轻量化的仿生蝴蝶扑翼飞行器样机，研究蝴蝶样机的飞行控制策略。通过六维力传感器对样机做地面动力学测试，利用高速摄像机对样机飞行进行运动学跟踪，证明了基于特征运动状态的蝴蝶前飞规律和原理样机研制的有效性。