48、利用本体感受反馈的欠驱动夹具对人体前臂抓握角度的估计

利用本体感受反馈的欠驱动夹具对人体前臂抓握角度的估计

在机器人与人类的交互中，安全地操作人类肢体是一个重要的研究方向。本文介绍了一种利用欠驱动夹具和本体感受反馈来估计人体前臂抓握角度的方法，为机器人发起的物理人机交互（pHRI）开辟了新的应用前景。

1. 背景与意义

在灾难场景中，伤员的分诊和初步护理至关重要，这些任务往往需要安全地操作人类肢体。目前，视觉方法虽然可以估计人体关节的坐标，但无法提供前臂绕轴的角度（滚动角），而且在抓握过程中，前臂的滚动角可能会发生变化。

在物理人机交互（pHRI）领域，涉及机器人与人类直接物理接触的研究较少。大多数相关研究集中在远程操作系统的控制技术、外骨骼、假肢部件或康复机器人等方面。此外，pHRI中的机器人夹具也是一个需要解决的问题，目前虽然有多种特制的末端执行器，但仍需要开发能够实现自主安全抓握、具有足够鲁棒性和柔软性的夹具。

2. 自适应夹具设计

2.1 驱动机制选择

实现驱动机制主要有两种方法：肌腱和刚性连杆。在本研究中，由于肌腱位于手指内侧，接触表面容易挤压前臂皮肤，因此选择了刚性连杆，它位于手指背部，能提供更清洁的接触区域。

2.2 运动学设计

设计了一种具有两个独立欠驱动手指的夹具，每个手指有两个指节和一个单一的执行器。参数值经过设计，以适应周长在15.3至18.8厘米之间的人类前臂的形状和大小，具体参数如下表所示：
| 参数 | O1Oa [mm] | L0, L1, L2 [mm] | a [mm] | b [mm] | c [mm] | d [mm] | ψ [°] | 宽度 [mm] |
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