In this paper, we address the development of a robotic rehabilitation system for the upper limbs based on collaborative end-effector solutions. The use of commercial collaborative robots offers significant advantages for this task, as they are optimized from an engineering perspective and ensure safe physical interaction with humans. However, they also come with noticeable drawbacks, such as the limited range of sizes available on the market and the standard control modes, which are primarily oriented towards industrial or service applications. To address these limitations, we propose an optimization-based design method to fully exploit the capability of the cobot in performing rehabilitation tasks. Additionally, we introduce a novel control architecture based on an admittance-type Virtual Fixture method, which constrains the motion of the robot along a prescribed path. This approach allows for an intuitive definition of the task to be performed via Programming by Demonstration and enables the system to operate both passively and actively. In passive mode, the system supports the patient during task execution with additional force, while in active mode, it opposes the motion with a braking force. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method.


翻译:本文针对基于协作末端执行器解决方案的上肢康复机器人系统开发进行了研究。商用协作机器人在此任务中展现出显著优势,因其从工程角度进行了优化设计,并确保与人体实现安全的物理交互。然而,这类机器人也存在明显缺陷,例如市场上可选尺寸范围有限,且标准控制模式主要面向工业或服务应用。为克服这些局限,我们提出一种基于优化的设计方法,以充分挖掘协作机器人在执行康复任务中的潜力。此外,我们引入一种基于导纳型虚拟夹具方法的新型控制架构,该架构可将机器人运动约束在预设轨迹上。该方法支持通过示教编程直观定义待执行任务,并使系统能够同时实现被动与主动两种工作模式。在被动模式下,系统通过施加辅助力支持患者执行任务;在主动模式下,系统则通过制动力对抗患者运动。实验结果验证了所提方法的有效性。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
人工智能即服务与未来战争(印度视角)
专知会员服务
0+阅读 · 57分钟前
《美国战争部2027财年军事人员预算》
专知会员服务
0+阅读 · 今天7:44
伊朗战争中的电子战
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:04
大语言模型平台在国防情报应用中的对比
专知会员服务
5+阅读 · 今天3:12
美海军“超配项目”
专知会员服务
6+阅读 · 今天2:13
《美陆军条例:陆军指挥政策(2026版)》
专知会员服务
10+阅读 · 4月21日
《军用自主人工智能系统的治理与安全》
专知会员服务
7+阅读 · 4月21日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员