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基于飞行时间传感器的冲击波机器人姿态控制

李泽光 熊根良 禹超 吕咸吉 尹鹏

李泽光, 熊根良, 禹超, 吕咸吉, 尹鹏. 基于飞行时间传感器的冲击波机器人姿态控制[J]. 上海工程技术大学学报, 2024, 38(2): 187-195. doi: 10.12299/jsues.23-0187
引用本文: 李泽光, 熊根良, 禹超, 吕咸吉, 尹鹏. 基于飞行时间传感器的冲击波机器人姿态控制[J]. 上海工程技术大学学报, 2024, 38(2): 187-195. doi: 10.12299/jsues.23-0187
LI Zeguang, XIONG Genliang, YU Chao, LV Xianji, YIN Peng. Attitude control of shockwave robot based on time-of-flight sensor[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2024, 38(2): 187-195. doi: 10.12299/jsues.23-0187
Citation: LI Zeguang, XIONG Genliang, YU Chao, LV Xianji, YIN Peng. Attitude control of shockwave robot based on time-of-flight sensor[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2024, 38(2): 187-195. doi: 10.12299/jsues.23-0187

基于飞行时间传感器的冲击波机器人姿态控制

doi: 10.12299/jsues.23-0187
基金项目: 国家自然科学基金资助(61763030);国家重点研发计划资助(2018YFB1305300);上海市地方高校能力建设项目资助 (23010501600)
详细信息
    作者简介:

    李泽光(1998−),男,硕士生,研究方向为冲击波理疗机器人控制研究。E-mail:1264843297@qq.com

    通讯作者:

    熊根良(1978−),男,教授,博士,研究方向为机器人技术、机器人柔顺控制、人−机器人交互、医疗服务机器人。E-mail:xionggenliang@sues.edu.cn

  • 中图分类号: TP212

Attitude control of shockwave robot based on time-of-flight sensor

  • 摘要: 在按摩养生服务行业及肌肉拉伤理疗领域,用机械臂代替人工,不仅解放了人力,还能更加系统、精确地控制理疗设备的姿态。冲击波理疗需要与人体表面接触且以一定的姿态工作,如法线方向,而控制机器人的姿态始终从人体面法向进行工作是一大难点。基于飞行时间传感器提出冲击波机器人姿态控制,将多个VL6180X传感器组成测距传感器阵列安装于机械臂末端,测量机器人到人体表面的距离获得人体表面位置信息,根据该信息使用最小二乘法实时构建人体表面模型,控制机器人姿态,从法线方向对人体进行理疗按摩。
  • 图  1  飞行时间原理

    Figure  1.  Time-of-flight principle

    图  2  VL6180X测距传感器

    Figure  2.  VL6180X distance measuring sensor

    图  3  VL6180X内部结构

    Figure  3.  VL6180X internal structure

    图  4  VL6180X尺寸图

    Figure  4.  VL6180X dimension drawing

    图  5  激光散角

    Figure  5.  laser diffraction angle

    图  6  多设备I2C连接

    Figure  6.  Multi-device I2C connectivity

    图  7  VL6180X与控制板连接

    Figure  7.  VL6180X Connection to control board

    图  8  单个传感器测距

    Figure  8.  Single sensor ranging

    图  9  Comparison of individual sensor ranging data数据

    Figure  9.  Comparison of single sensor range data

    图  10  单个传感器测距误差

    Figure  10.  Ranging error of a single sensor

    图  11  4个传感器连接

    Figure  11.  4 sensor connections

    图  12  4个传感器阵列测距试验图及测距数据对比

    Figure  12.  Array ranging test diagram of four sensors and comparison of ranging data

    图  13  传感器阵列误差

    Figure  13.  Sensor array error

    图  14  传感器阵列测量误差均值与标准差

    Figure  14.  Sensor array measurement error mean and standard deviation

    图  15  拟合平面

    Figure  15.  Fitting plane

    图  16  不同距离拟合平面

    Figure  16.  Fitting planes at different distances

    图  17  6个VL6180X传感器阵列

    Figure  17.  Six VL6180X sensor arrays

    图  18  6个VL6180X传感器简化阵列

    Figure  18.  Simplified array of six VL6180X sensors

    图  19  人手模拟试验

    Figure  19.  Manual simulation experiment

    图  20  曲面拟合结果

    Figure  20.  Surface fitting results

    图  21  法线追踪框图

    Figure  21.  Normal tracing block diagram

    图  22  Matlab仿真结果

    Figure  22.  Matlab simulation results

    图  23  机械臂接近试验

    Figure  23.  Robotic arm approach experiment

    图  24  机械臂末端姿态跟踪试验

    Figure  24.  Robotic arm end attitude tracking experiment

  • [1] 马红霞, 丁薇, 佟河亭. 体外冲击波治疗仪控制系统设计[J] . 青岛大学学报(工程技术版),2020,35(4):77 − 81.
    [2] 李正义. 机器人与环境间力/位置控制技术研究与应用[D]. 武汉: 华中科技大学, 2011.
    [3] LI S Z. Markov random field modeling in image analysis [M]. Heidelberger: Springer Science & Business Media, 2009.
    [4] HUANG Z L, WANG X G, WEI Y C, et al. Ccnet: Criss-cross attention for semantic segmentation[EB/OL].(2020−07−09)[2022-08-30]. http://arxiv.org/pdf/1811.11721.
    [5] DAI J F, QI H Z, XIONG Y W, et al. Deformable convolutional networks[C]//Proceedings of 2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). Venice: IEEE, 2017: 764−773.
    [6] 郑欣悦, 赖际舟, 吕品, 等. 基于红外视觉/激光雷达融合的目标识别与定位方法[J] . 导航定位与授时,2021,8(3):34 − 41.
    [7] 王洋, 王俊元, 杜文华, 等. 基于最小平方中值的点云平面拟合算法[J]. 激光与光电子学进展. 2023, 60(4). DOI: 10.3788/LOP213208.
    [8] 刘梅姜. 基于多项式拟合模型的GPS高程转换方法研究[J] . 福建地质,2012,31(1):84 − 89.
    [9] 高原, 张恒璟, 赵春江. 多项式曲面模型在GPS高程拟合中的应用[J] . 测绘科学,2011,36(3):179 − 181.
    [10] 曹湘斌, 颉炯. 基于多传感器数据融合的机器人测距系统设计[J] . 电气传动自动化,2020,42(6):16 − 18.
    [11] 孙晶. 传感器的原理与应用研究[J]. 科技咨询, 2011(21): 4. DOI: 10.3969/j.issn.1672-3791.2011.21.004.
    [12] 樊鹏辉, 杨光永, 程满, 等. 基于线性补偿的测距传感器结构设计与参数优化[J] . 单片机与嵌入式系统应用,2021,21(2):82 − 85.
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-08-30
  • 刊出日期:  2024-06-30

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