一种下肢助坐外骨骼防滑座椅

    公开(公告)号:CN109676582B

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN201811441623.7

    申请日:2018-11-29

    Abstract: 本发明公开一种下肢助坐外骨骼防滑座椅,该外骨骼防滑座椅包括腰部绑带、左支撑腿和右支撑腿;所述腰部绑带分别与左支撑腿和右支撑腿连接;所述的左支撑腿和右支撑腿结构相同,对称的安装在腰部绑带两侧,均包括可调防滑座椅部分、大腿骨架、小腿骨架、可控气弹簧轴承机构、卸力支杆部分和脚支撑部;本发明外骨骼防滑座椅在结构设计上充分考虑到人体下肢各关节的自由度,在不影响人体的正常行走的基础上通过座垫角度以防止出现下滑问题,不仅可以使穿戴者可以保持稳定的坐姿,且助力作用显著提升,有效地解决了工人长期站立工作的劳累。

    一种腿爪机构及基于四旋翼无人机的仿生机械腿爪装置

    公开(公告)号:CN116495230A

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN202310604955.7

    申请日:2023-05-26

    Abstract: 本申请提供一种腿爪机构及基于四旋翼无人机的仿生机械腿爪装置,其中腿爪机构包括具有第一安装面和第二安装面的第一基座本体;腿爪本体包括可转动连接于第一安装面的大腿组件、与大腿组件连接的小腿组件以及与小腿组件连接的抓放组件;储能组件包括第一连接轴、第一齿轮、绞盘部件以及驱动第一齿轮转动的第一驱动组件;第一齿轮与第二安装面之间还设有储能部,第一驱动组件驱动第一齿轮沿第一旋转方向转动时,储能部用于蓄能;第一限位组件限制第一齿轮沿第二旋转方向转动;第一连接组件两端与第一限位组件和抓放组件连接;本方案通过设置储能组件使该机构接触到目标物体时,依靠自身的冲击力即可触发抓放组件的抓取动作,降低了电量消耗。

    一种气动软体臂
    53.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116423491A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310403237.3

    申请日:2023-04-14

    Abstract: 本申请公开了一种气动软体臂,包括:驱动器组件,所述驱动器组件包括软体驱动器,所述软体驱动器内形成有形变腔,一侧开口,用于改变所述形变腔内的气压,当所述形变腔内气压在设定范围内变化时,所述软体驱动器可沿其轴向伸缩,所述软体驱动器材质的弹性模量为第一设定值;外骨骼组件,所述外骨骼组件包括外骨骼,所述外骨骼内形成有容纳腔,一侧开口,并套接于所述软体驱动器上,所述外骨骼可随所述软体驱动器伸缩,其材质的弹性模量为第二设定值,所述第二设定值大于所述第一设定值。该气动软体臂具有更大输出作用力和刚度。

    一种基于神经网络力矩预测的机械臂动力学辨识方法

    公开(公告)号:CN116352724A

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202310567065.3

    申请日:2023-05-19

    Abstract: 本发明为一种基于神经网络力矩预测的机械臂动力学辨识方法,包括以下内容:建立基于LSTM机制的力矩预测模型:将各关节位置、速度、加速度作为输入,输出为预测出的各关节力矩;所述基于LSTM机制的力矩预测模型包括LSTM层、全连接网络层和dropout层;所述LSTM层具有三层结构,前两层中同一行的两个LSTM单元串联,同一列的所有LSTM单元依次串联,第二层的最后一个LSTM单元的输出连接第三层的LSTM单元的输入,第三层LSTM单元的输出连接全连接网络层,所述全连接网络层的输出经dropout层后得到基于LSTM机制的力矩预测模型的最终输出,用于机械臂动力学参数辨识。本发明明显提高力矩计算的平滑性,减少了摩擦等非线性因素对参数辨识的影响。

    一种管件连接装置
    55.
    发明授权

    公开(公告)号:CN107131187B

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN201710492786.7

    申请日:2017-06-26

    Abstract: 本发明涉及一种管件连接装置,其特征在于该装置包括上连接件、下连接件、定位柱、连接螺母、两个支撑件、滑杆和紧固螺母;上连接件和下连接件的外侧分别连接两个被连接管件的一端,在上连接件和下连接件内均安装一个支撑件,所述定位柱的下端与下连接件的上端固定,定位柱的上端插入上连接件,定位柱的外部安装连接螺母;所述滑杆一端与一个支撑件固定,另一端穿过定位柱与安装在下连接件内的支撑件固定;上连接件和下连接件之间通过连接螺母、紧固螺母进行螺纹连接;所述上连接件呈中空结构,上连接件的上端为通过支撑件能够撑起的上连接件圆台结构。

    一种辅助行走的柔性下肢外骨骼

    公开(公告)号:CN110103207A

    公开(公告)日:2019-08-09

    申请号:CN201910551803.9

    申请日:2019-06-25

    Abstract: 本发明公开了一种辅助行走的柔性下肢外骨骼,该下肢外骨骼包括腰部模块、髋关节模块、腿部模块、踝关节模块和绳驱动模块;所述腰部模块的两侧分别由上至下依次设置有髋关节模块、腿部模块和踝关节模块;所述绳驱动模块有两个,每个绳驱动模块的一部分设置在腰部模块中,另一部分与各自的腿部模块相连。该下肢外骨骼通过膝关节的刚性结构实现膝关节的柔性连接,能较好地适应膝关节的变中心转动,增加了使用的舒适性。

    一种下肢助坐外骨骼防滑座椅

    公开(公告)号:CN109676582A

    公开(公告)日:2019-04-26

    申请号:CN201811441623.7

    申请日:2018-11-29

    CPC classification number: B25J9/0006 B25J17/00

    Abstract: 本发明公开一种下肢助坐外骨骼防滑座椅,该外骨骼防滑座椅包括腰部绑带、左支撑腿和右支撑腿;所述腰部绑带分别与左支撑腿和右支撑腿连接;所述的左支撑腿和右支撑腿结构相同,对称的安装在腰部绑带两侧,均包括可调防滑座椅部分、大腿骨架、小腿骨架、可控气弹簧轴承机构、卸力支杆部分和脚支撑部;本发明外骨骼防滑座椅在结构设计上充分考虑到人体下肢各关节的自由度,在不影响人体的正常行走的基础上通过座垫角度以防止出现下滑问题,不仅可以使穿戴者可以保持稳定的坐姿,且助力作用显著提升,有效地解决了工人长期站立工作的劳累。

    一种穿戴式下肢辅助起立外骨骼
    58.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109048872A

    公开(公告)日:2018-12-21

    申请号:CN201811268671.0

    申请日:2018-10-29

    CPC classification number: B25J9/0006

    Abstract: 本发明公开一种穿戴式下肢辅助起立外骨骼,包括上身绑带、大腿支撑部分、小腿支撑部分、脚部固定部分;上身绑带的下部的两个连接端分别与两个大腿支撑部分的远离膝关节的一端相连,大腿支撑部分的另一端与小腿支撑部分的一端相连,两者连接处形成膝关节,小腿支撑部分的另一端与脚部固定部分相连;一个大腿支撑部分、一个小腿支撑部分和一个脚部固定部分构成一个单侧下肢辅助起立外骨骼,两个单侧下肢辅助起立外骨骼呈对称装配。使用者将其穿戴在身上,当进行起立动作时,它能够提供足够的支撑力,同时也在人体进行步行时,可对人体提供行走的动力,针对制造业、医院等需长时间站立、下蹲的环境,具有广阔的应用前景。

    一种基于外力观测器的机械臂安全碰撞策略

    公开(公告)号:CN108772838A

    公开(公告)日:2018-11-09

    申请号:CN201810628311.0

    申请日:2018-06-19

    Abstract: 本发明公开一种基于外力观测器的机械臂安全碰撞策略,该机械臂安全碰撞策略首先建立外力干扰下的柔性关节机械臂动力学模型,并对其进行受力分析;采用双编码器的方法来采集电机端和连杆端的角度信息,该外力观测器里需要对关节位置与速度的测量,而不需要检测加速度或惯性矩阵的逆矩阵,即可反映电流输入;对于多自由度的机械臂,广义动量p和矢量η的计算需要递推或迭代方法,通过该观测器可以对外力矩或外力进行检测,并依据观测器的观测值设定了动态阈值,当观测值超过动态阈值的限定范围,控制系统即认为碰撞发生,为保证操作人员和机器人的安全,将立刻切换到碰停模式,实现在不同运动速度下的安全反应。

    基于深度学习带有旋转信息的人脸表情识别方法

    公开(公告)号:CN107330420A

    公开(公告)日:2017-11-07

    申请号:CN201710573387.3

    申请日:2017-07-14

    Abstract: 本发明基于深度学习带有旋转信息的人脸表情识别方法,该方法的步骤是:1)确定人脸表情识别的深度卷积神经网络模型与参数;2)将步骤1)中的深度卷积神经网络模型中的第一个卷积层,即数据输入层后面的Conv1层,改为带有角度信息的卷积层,并将带有角度信息的卷积层命名为NConv层;3)通过图像旋转对FER2013人脸表情数据库进行数据扩充,将扩充后的FER2013人脸表情数据库命名为FER2013II数据库,并对FER2013II数据库进行标签处理;4)使用步骤3)得到的FER2013II数据库对步骤2)处理后的深度卷积神经网络模型进行训练和测试,得到修正后的深度卷积神经网络模型;5)将需要进行识别的人脸表情图片经过预处理后,输入到修正后的深度卷积神经网络模型中,输出人脸表情识别结果。

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