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公开(公告)号：CN113541265B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202110866508.X
申请日：2021-07-29
申请人： 上海术理智能科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种用于机器人的自动充电系统，其中充电桩识别模块采用随机采样一致性的方法对设置在机器人上的单线雷达反馈的空间内的点云数据进行聚类，筛选出斜率相同的线段，并计算所有斜率相同的线段的端点之间的欧式距离，保留欧式距离符合设定长度的两个端点，根据两个端点的坐标获得充电桩的位置；实时将得到的充电桩的位置发送给导航模块；导航模块根据充电桩的位置获得准备充电位置坐标，机器人沿着由机器人本身与准备充电位置形成的直线移动到准备充电位置，再沿着准备充电位置与充电桩位置形成的直线移动到充电桩进行充电。本发明能够准确、稳定、快速的识别出充电桩，同时能够使机器人在最少动作的情况下移动到充电桩完成充电。
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公开(公告)号：CN118486426A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410646755.2
申请日：2024-05-23
申请人： 上海术理智能科技有限公司
IPC分类号： G16H20/30 , G16H40/60 , G06F18/2411 , G06F18/23213 , B25J9/16
摘要： 本发明公开了一种具有泛化性能的下肢康复训练轨迹优化方法，设计下肢外骨骼初始状态，健康受试者穿戴下肢外骨骼，驱动下肢外骨骼在横断面上环绕，通过IMU采集运动轨迹；将采集到的运动轨迹分离成两个向量(#imgabs0#,#imgabs1#)，分别对#imgabs2#向量和#imgabs3#向量进行聚类，得到不同的聚类簇；对每个簇采用插值算法，使其在时间长度上一致；对插值后的数据采用DBA分析，获取每个簇的中心向量；选取健康受试者特征参数，分别与#imgabs4#向量和#imgabs5#向量的中心向量训练特征分类器；将患者的特征参数输入分类器，选取得分最高的两个向量提取出来，组成一个完整的运动轨迹。本发明可针对不同患者的身体参数，自动配对最合适的康复训练轨迹，大幅度减小成本。
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公开(公告)号：CN118456436A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410694979.0
申请日：2024-05-30
申请人： 上海术理智能科技有限公司
IPC分类号： B25J9/16
摘要： 本申请公开了一种基于上肢机械臂的镜像控制系统，包括姿态数据采集模块和姿态数据发送模块，姿态数据采集模块分别采集患者健侧上肢选定部位在X轴、Y轴和Z轴的姿态信息；姿态数据发送模块被配置为将各姿态信息发送至运动意图识别模块；运动意图识别模块被配置为根据各姿态信息进行患者运动意图识别，及根据姿态信息生成电机在对应轴向旋转角度的驱动信息；当判断患者的运动意图为运动状态，将驱动信息发送至关节电机控制模块；关节电机控制模块被配置为根据驱动信息控制电机，电机用于控制上肢机械臂对应部位的机械结构运动。本申请相比固定握杆式的应变片力传感器，整个采集过程更友好，不需要将手一直放在控制杆上，可对患肢提供高灵敏的动作采集，进行连续的镜像康复运动。
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公开(公告)号：CN118348913A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410522594.6
申请日：2024-04-28
申请人： 上海术理智能科技有限公司
IPC分类号： G05B19/19
摘要： 本发明公开了一种OBVP主动运动控制轨迹优化方法，包括：获取十字滑台当前位置，根据患者运动发力计算末位置；设定目标函数为最小化加速度平方的积分，构建损失函数；基于哈密尔顿函数，利用位置固定和速度固定的边界条件，获取协态输入矩阵；求解所述协态输入矩阵，获取最优状态输入，计算十字滑台末位置力；获取十字滑台的最优轨迹。本发明提供的OBVP主动运动控制轨迹优化方法，能够使得桌面康复设备都能以较为低廉的硬件价格获得力学控制输入信号，并拥有不输于高性能力传感器的控制品质。
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公开(公告)号：CN118717488A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411042722.3
申请日：2024-07-31
申请人： 上海术理智能科技有限公司
摘要： 本申请公开了下肢助行器的控制方法、存储介质和下肢助行器，方法包括获取助行器用户各选定肢体关节的运动信息，根据运动信息确定执行器用户的运动意图，当判断助行器用户具有运动意图，则确定选定肢体关节中除去腰部关节的其他关节相对于腰部关节的相对位姿，以及所有选定肢体关节的全局骨骼点位姿；根据全局骨骼点位姿，确定根速度；根据腰部节点各轴加速度，获得世界空间速度；基于根速度和世界空间速度确定下肢助行器的行进速度；根据行进速度，确定惯性轨迹，生成轨迹指令，以控制助行器。本申请实施例基于用户的运动信息来确定惯性轨迹，能够适应不同用户的行走习惯和需求，实时地反馈患者下肢的真实运动状态。
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公开(公告)号：CN116030499A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310083427.1
申请日：2023-02-08
申请人： 上海术理智能科技有限公司
IPC分类号： G06V40/10 , G06V10/25 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了基于机器视觉和深度学习的手部活动记录系统，包括摄像模块、前端检测提取模块、后端记录模块、绘图组件输出模块；所述手势在摄像模块中摄入用户的手势，将摄像模块中视频获取到识别手部的矩形框作为手部关键识别输入前端检测提取模块中，通过前端检测提取模块提取手部关键点识别和显示，然后后端记录模块进行手部识别结果的矩阵重构获取最终的识别矩阵；最终通过绘图组件输出模块对获取的手部识别结果矩阵进行导出和保存。本发明提出的基于机器视觉和深度学习方案搭配简化手部模型识别的算法的组合，传感器便宜(普通单目RGB相机)，落地场景多，可部署在手机PC等多样的运行设备上。
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公开(公告)号：CN115499830A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211231608.6
申请日：2022-10-08
申请人： 上海术理智能科技有限公司
IPC分类号： H04W12/033 , H04W12/069 , H04W4/80 , G06F3/01
摘要： 本发明公开了一种基于Wi‑Fi独立加密信道的脑机控制系统和方法，采用三步加密的密钥验证机制，分别对独立信道、整报文、报文帧进行加密；控制指令发送模块包括脑电信号采集模块、脑电识别模块和识别结果发送模块；脑电信号采集模块读取受试者的脑电信号数据，脑电识别模块进行脑电信号特征提取，并输入训练好的分类器中进行识别分类；将分类结果通过识别结果发送模块发送给机器人；识别结果发送模块基于Wi‑Fi独立加密信道与机器人通信；控制指令接收模块接收脑电识别分类结果，并发送给运动控制模块用于控制机器人的运动。本发明由机器人的前进、后退、左转、右转等行为直接展示脑电识别效果，方便患者直观感受脑电识别的正确性，增强康复意愿。
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公开(公告)号：CN115157244A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210774656.3
申请日：2022-07-01
申请人： 上海术理智能科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于MINIMAL‑SNAP的被动运动轨迹生成方法，进行初始条件设置，分配一个稀疏轨迹点序列；设置分段最大允许数目，进行稀疏轨迹点序列分段，并配置分配时间函数；确定目标约束矩阵；确定过程约束矩阵，包括配置导数约束，配置连续性约束；回调求解段内轨迹参数矩阵，保存末端端点状态值；遍历循环处理两点之间的所有段，然后再处理轨迹序列的所有点，将生成的序列发往轨迹执行机构进行执行生成轨迹。本发明通过给定一个稀疏粗糙的轨迹点序列，自主完成轨迹平滑，动力学平滑，且在兼顾执行速度的情况下完成轨迹点高效输出，弥补了低成本运动控制器无法生成复杂轨迹的缺陷，可以为患者提供良好的被动运动康复体验。
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公开(公告)号：CN113541265A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110866508.X
申请日：2021-07-29
申请人： 上海术理智能科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种用于机器人的自动充电系统，其中充电桩识别模块采用随机采样一致性的方法对设置在机器人上的单线雷达反馈的空间内的点云数据进行聚类，筛选出斜率相同的线段，并计算所有斜率相同的线段的端点之间的欧式距离，保留欧式距离符合设定长度的两个端点，根据两个端点的坐标获得充电桩的位置；实时将得到的充电桩的位置发送给导航模块；导航模块根据充电桩的位置获得准备充电位置坐标，机器人沿着由机器人本身与准备充电位置形成的直线移动到准备充电位置，再沿着准备充电位置与充电桩位置形成的直线移动到充电桩进行充电。本发明能够准确、稳定、快速的识别出充电桩，同时能够使机器人在最少动作的情况下移动到充电桩完成充电。
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公开(公告)号：CN118342517A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410646752.9
申请日：2024-05-23
申请人： 上海术理智能科技有限公司
IPC分类号： B25J9/16
摘要： 本发明公开了一种基于强化学习的机械臂步进式路径轨迹优化方法，根据策略函数进行机械臂运动，通过策略优化算法优化策略函数的输出；每次机械臂运动之后，计算绕z轴旋转的关节的旋转角度；当绕z轴旋转的关节基本面向目标点时，锁定对应关节的输出角度值；锁定对应输出角度值后，继续训练，当末端位姿与目标位姿的距离小于一定阈值时，提前终止训练，否则直到训练结束；训练过程中使用奖励函数。本发明步进式训练可以有效的减少学习时间，并以最优姿态快速定位目标点。通过锁定先训练好的关节动作输出值，使得模型通过动用更少的关节，在更短的时间内，达到更好的效果。奖励函数的设计优化了模型规划路径，以最少的动作达到最优的路径。
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