19、基于LiDAR的肩部实时测量与控制研究

基于LiDAR的肩部实时测量与控制研究

1. 引言

外骨骼是用于工业应用的可穿戴设备，它能通过主动、被动或两者结合的方式改变穿戴者的内部负载分布。然而，关节力和扭矩无法在体内直接测量，为了可靠地确定这些量，提出用简化的肩臂系统机械模型替代穿戴外骨骼的人，并使用协作机器人模拟外骨骼的影响。这种方法能通过传感器和测量电机电流直接读取肩部的扭矩和力，协作机器人还能模拟外骨骼的支持。

2. 相关工作

• 低维代理模型在人类运动数据预测和特征提取领域是研究热点，主成分分析、神经网络和统计方法较为常用。
• Gaussian过程潜变量模型（GPLVM）被用于创建低维代理模型以最小化钻孔任务的人体工程学得分。
• DMD方法在分析和预测人类运动方面尚未成熟，Enes引入了延迟嵌入DMD算法来解决精确DMD的问题。
• Patil融合了LiDAR和惯性测量单元（IMU）传感器数据来实时跟踪人类运动数据。
• 有研究介绍了具有肩胛骨旋转自由度的肩关节运动控制机械模型。

3. 机械模型

肩臂系统的机械模型由无齿轮伺服驱动器、连接在其轴上的双摆以及用于力和角度测量的传感器组成。上臂和前臂由铣削铝件制成，模拟人体对应部位的质量和尺寸。在手部位置可安装额外质量以模拟不同负载场景。伺服驱动器集成了用于绝对角度测量的旋转编码器，并安装在连接上臂和前臂的（肘部）关节上。肌肉建模为McKibben流体肌肉，二头肌的插入点距肘关节中心50mm，三头肌距肘关节中心25mm。具体组件及规格如下表所示：
| 组件 | 描述 |
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