20、机器人手逆运动学数值优化与步行脚踝辅助设备研究

机器人手逆运动学数值优化与步行脚踝辅助设备研究

在当今科技飞速发展的时代，机器人技术和康复辅助设备领域的研究取得了显著进展。本文将深入探讨机器人手逆运动学的数值优化方法，以及步行脚踝辅助设备的相关研究，旨在为读者揭示这些技术背后的原理、应用及优势。

机器人手逆运动学数值优化

实验设计

研究聚焦于四种抓握活动，分别是捏取硬币、捏取笔、环抱圆柱体和环抱苹果。实验采用Vicon 8 - 相机运动捕捉系统，以100Hz的频率采集数据。为确保数据的准确性，每个任务连续重复十次，但仅选取中间5秒（500个样本）的数据用于校准，去除采集数据的初始和结尾部分。

多体模型与优化算法

手的多体模型可以用方程系统F表示：$F(\Phi, q) = X$。其中，$\Phi$是几何参数数组，$q$是独立变量数组（即关节角度），$X$是收集每个物体姿态坐标的数组。由于直接测量$\Phi$存在困难，因此通过一个参考时间帧进行估计，即$F(\Phi, q_0) = X_0$，求解该方程得到$\Phi_0$，作为全局优化的初始猜测值。

为了找到最优的几何参数和关节角度，研究比较了三种不同的全局优化技术：Levenberg - Marquardt（Lev - M）、Sequential Quadratic Programming（SQP）和Genetic Algorithms（GA）。这些技术的目标是最小化误差目标函数：
$ObjFun = \sum_{t = 1}^{T}\sum_{m = 1}^{M} \left| X_{daq_{m,t}} - F_{m,t}(\Phi, q) \right|$

其中，$X_{d