人机协作型移动双臂机器人的基础研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    91648201
  • 项目类别:
    重大研究计划
  • 资助金额:
    300.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0501.机器人与机构学
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Aiming to meet the needs of developing cooperative dual-arm mobile robot (CDMR), the project focuses on four basic scientific problems, which are integrated bionic structure and compliance design methodology, action laws of interactive human-robot-environment system coupled with multimensional motion and forces, knowledge increment mechanism after decomposing and transmitting of human operations and highly efficient and secure coordination strategy in a human-robot-object shared space. To this end, studies including bionic synthesis design of CDMR, interaction dynamics and synergic control of human-robot-environment system, multimodal perception and human-robot coordination technique, information conveying method based on augmented reality, high-efficiency coordination oriented state evaluation, integration and experimental verification of CDMR system will be conducted. The resultant CDMR platform will perform typical applications of future manufacture , such as precise assembly and streamlined production via human-robot coordination, thus providing critical support for developing new generation of human-fused robot in terms of state-of-art theories and technologies.
本项目针对工业领域对协作型移动双臂机器人的重大需求,围绕“协作型移动双臂机器人的构型仿生与刚柔软一体化设计方法”、“人-机器人-环境交互系统的空间/运动/力多维耦合作用规律”、“人操作技能解析、操作技能高效传授与机器人知识增殖机理”、“人、机、物共享空间下协作的高效性与安全性动态调控机制”等四方面基础科学问题,开展具有原创性的人机协作型移动双臂机器人的仿生综合设计、人-机-环境交互系统动力学与多元协同控制、机器人多模态环境感知与人机互适应协作技术、基于增强现实与自然交互的人-机技能传授技术、面向高效人机协作的状态评估与安全作业机制、人机协作移动双臂机器人系统集成与实验验证等理论方法与技术研究。建立协作型移动双臂机器人的技术验证平台,面向未来制造业 “人机协作精密装配”和“人机协作流水作业”等典型应用开展功能演示与技术验证,为推动新一代与人共融机器人的发展提供必要的基础理论与关键技术支撑。

结项摘要

本项目按照项目计划书的目标及进度安排完成了各项研究工作,具体包括:完成了协作型移动双臂机器人的仿生构型设计,自主研发了谐波减速机、永磁同步伺服电机、光电编码器,力矩传感器、驱控一体化关节等机器人核心零部件,自主编写了机器人底层驱控软件及图形化编程软件等,在此基础上完成了工程样机研制,开展了相关理论算法研究。具体为:基于全局优化的机械臂动力学参数辨识及碰撞检测方法;基于麦克斯韦模型的阻抗控制、导纳控制及柔顺控制方法;静态环境复杂轨迹学习与精确复现、动态环境下的技能学习与实时避障;基于模仿学习的机器人接触任务多约束安全控制,人臂变阻抗技能学习与传递、多臂机器人协调运动规划理论等研究,实验验证了所提方法的有效性,以上技术可为推动新一代与人共融机器人的发展提供必要的基础理论与关键技术支撑。

项目成果

期刊论文数量(28)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(44)
A Study on Optimal Compensation Design for Meteorological Satellites in the Presence of Periodic Disturbance
周期性扰动下气象卫星优化补偿设计研究
  • DOI:
    10.3390/app8071190
  • 发表时间:
    2018-07
  • 期刊:
    APPLIED SCIENCES-BASEL
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Xu Shijie;Cui Naigang;Fan Youhua;Guan Yingzi
  • 通讯作者:
    Guan Yingzi
Real-Time Joint Angular-Acceleration Planning for Vision-Based Kinematically Redundant Manipulator in Dynamic Environment
动态环境下基于视觉的运动冗余机械臂实时联合角加速度规划
  • DOI:
    10.1109/access.2020.3001266
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Hui Zhang;Hongzhe Jin;Mingda Ge;Yanhe Zhu;Jie Zhao
  • 通讯作者:
    Jie Zhao
Variable impedance interaction and demonstration interface design based on measurement of arm muscle co-activation for demonstration learning
基于手臂肌肉协同激活测量的可变阻抗交互和演示界面设计用于演示学习
  • DOI:
    10.1016/j.bspc.2019.02.008
  • 发表时间:
    2019-05
  • 期刊:
    Biomedical Signal Processing and Control
  • 影响因子:
    5.1
  • 作者:
    Wu Rui;Zhang He;Peng Tao;Fu Le;Zhao Jie
  • 通讯作者:
    Zhao Jie
Maxwell Model-Based Null Space Compliance Control in the Task-Priority Framework for Redundant Manipulators
冗余机械手任务优先级框架中基于麦克斯韦模型的零空间柔顺控制
  • DOI:
    10.1109/access.2020.2975125
  • 发表时间:
    2020-01-01
  • 期刊:
    IEEE ACCESS
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Fu, Le;Zhao, Jie
  • 通讯作者:
    Zhao, Jie
Reactive Execution of Learned Tasks With Real-Time Collision Avoidance in a Dynamic Environment
在动态环境中通过实时避免碰撞来反应式执行学习任务
  • DOI:
    10.1109/access.2018.2873718
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Liu Gangfeng;Song Caiwei;Zang Xizhe;Zhao Jie
  • 通讯作者:
    Zhao Jie

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其他文献

镜面热变形及吹气流场对光束的联合影响
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Ti2AlNb合金超薄波形板脉冲电流辅助辊压成形精度控制机理
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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