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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利外骨骼機(jī)械手控制方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119897876B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510404111.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B25J9/16；該發(fā)明授權(quán)外骨骼機(jī)械手控制方法是由鄭佳怡;文子軒;唐智川;呂璟浩;陳培杰;葉晨霖設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-01向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本外骨骼機(jī)械手控制方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種外骨骼機(jī)械手控制方法，包括：構(gòu)建手部生物力學(xué)模型，定義手指關(guān)節(jié)的自由度，并基于Bowden電纜的驅(qū)動(dòng)動(dòng)力學(xué)方程進(jìn)行分關(guān)節(jié)建模；在手部部署高密度傳感器；S3：改進(jìn)手部特異性Bouc?Wen模型，引入指間耦合項(xiàng)以修正滯后狀態(tài)方程，并通過(guò)分層辨識(shí)算法對(duì)微滯后參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)；S4：設(shè)計(jì)自適應(yīng)協(xié)同控制策略，實(shí)現(xiàn)肌電信號(hào)到關(guān)節(jié)力矩的模糊映射，并通過(guò)多關(guān)節(jié)參數(shù)耦合自適應(yīng)律對(duì)協(xié)同跟蹤誤差進(jìn)行優(yōu)化；S5：采用修正的雙卡爾曼濾波器對(duì)手部機(jī)械阻力進(jìn)行動(dòng)態(tài)補(bǔ)償；S6：優(yōu)化閉環(huán)執(zhí)行與安全策略。本發(fā)明的外骨骼機(jī)械手控制方法，通過(guò)改進(jìn)的Bouc?Wen模型和自適應(yīng)協(xié)同控制策略，能夠有效處理肌電信號(hào)與機(jī)械手動(dòng)作之間的映射關(guān)系，適應(yīng)不同的操作環(huán)境。

本發(fā)明授權(quán)外骨骼機(jī)械手控制方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種外骨骼機(jī)械手控制方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：構(gòu)建手部生物力學(xué)模型，定義手指關(guān)節(jié)的自由度，并基于Bowden電纜的驅(qū)動(dòng)動(dòng)力學(xué)方程進(jìn)行分關(guān)節(jié)建模； S2：在手部部署高密度傳感器，包括指尖觸覺(jué)陣列、關(guān)節(jié)微型編碼器和表面肌電傳感器，其中指尖觸覺(jué)陣列用于測(cè)量接觸力分布，關(guān)節(jié)微型編碼器用于測(cè)量關(guān)節(jié)角度，表面肌電傳感器用于采集前臂屈伸肌群的肌電信號(hào)； S3：改進(jìn)手部特異性Bouc-Wen模型，引入指間耦合項(xiàng)以修正滯后狀態(tài)方程，并通過(guò)分層辨識(shí)算法對(duì)微滯后參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)； S4：設(shè)計(jì)自適應(yīng)協(xié)同控制策略，實(shí)現(xiàn)肌電信號(hào)到關(guān)節(jié)力矩的模糊映射，并通過(guò)多關(guān)節(jié)參數(shù)耦合自適應(yīng)律對(duì)協(xié)同跟蹤誤差進(jìn)行優(yōu)化； S5：采用修正的雙卡爾曼濾波器對(duì)手部機(jī)械阻力進(jìn)行動(dòng)態(tài)補(bǔ)償，包括狀態(tài)濾波器和參數(shù)濾波器，分別用于實(shí)時(shí)估計(jì)關(guān)節(jié)摩擦力和更新摩擦系數(shù)； S6：優(yōu)化閉環(huán)執(zhí)行與安全策略，包括變阻抗控制、手指協(xié)同軌跡優(yōu)化和安全邊界保護(hù)機(jī)制； 步驟S1中，手指關(guān)節(jié)的自由度為14個(gè)，每個(gè)關(guān)節(jié)的動(dòng)力學(xué)方程為： ， 其中，i=1,2,…,14表示關(guān)節(jié)編號(hào)，τi為第i個(gè)關(guān)節(jié)的驅(qū)動(dòng)力矩，Ji為慣性項(xiàng)，θi為關(guān)節(jié)角度，Bi為阻尼項(xiàng)，Ki為彈性項(xiàng)，Hizi為滯后項(xiàng)，τext,i為外部力矩項(xiàng)，F(xiàn)fric,i為第i個(gè)關(guān)節(jié)摩擦項(xiàng)，包含指尖接觸摩擦與關(guān)節(jié)軸承摩擦的耦合效應(yīng)； 步驟S2中，指尖觸覺(jué)陣列為4×4壓阻傳感器，接觸力分布Ftip的計(jì)算公式為： ， 其中，wj為歸一化權(quán)重，Pj為第j個(gè)傳感器的測(cè)量值，wj∈[0,1]，∑wj=1； 步驟S3中，改進(jìn)的Bouc-Wen滯后狀態(tài)方程為： ， 其中，zi表示第i個(gè)關(guān)節(jié)的滯后狀態(tài)變量，Cij為指間耦合系數(shù)，通過(guò)抓握實(shí)驗(yàn)標(biāo)定； 通過(guò)分層辨識(shí)算法對(duì)微滯后參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)，外層采用PSO優(yōu)化算法優(yōu)化αi、βi、γi和n，αi為第i個(gè)關(guān)節(jié)的滯后剛度系數(shù)，控制滯后線性部分，βi為第i個(gè)關(guān)節(jié)的非線性滯后阻尼參數(shù)，影響飽和速率，γi為第i個(gè)關(guān)節(jié)的非線性滯后形狀參數(shù)，n∈[1,3]，為滯后非線性階數(shù)； 內(nèi)層采用最小二乘法實(shí)時(shí)更新Cij和Ffric,i； 步驟S5中，狀態(tài)濾波器的預(yù)測(cè)和更新方程為： ， 其中Ai=diag[0.92,0.85]，Ai為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，描述摩擦狀態(tài)的動(dòng)態(tài)衰減特性，通過(guò)階躍響應(yīng)實(shí)驗(yàn)標(biāo)定，表示第i個(gè)關(guān)節(jié)的角度的一階導(dǎo)，表示上一時(shí)刻的第i個(gè)關(guān)節(jié)的角度的一階導(dǎo)，為第i個(gè)關(guān)節(jié)的摩擦狀態(tài)向量，表示上一時(shí)刻的第i個(gè)關(guān)節(jié)的摩擦狀態(tài)向量，Kf,i表示第i個(gè)關(guān)節(jié)狀態(tài)濾波器的卡爾曼增益矩陣，F(xiàn)tip,i表示第i個(gè)指尖觸覺(jué)陣列的接觸力分布，，Hi為觀測(cè)矩陣，將摩擦狀態(tài)映射到傳感器測(cè)量空間，其中，，為速度歸一化因子，Bfric,i為輸入耦合矩陣，是角速度對(duì)摩擦狀態(tài)的激勵(lì)權(quán)重； 步驟S5中，參數(shù)濾波器的更新方程為： ， 其中，σi為摩擦系數(shù)，為當(dāng)前時(shí)刻的摩擦系數(shù)，表示上一時(shí)刻的摩擦系數(shù)，Kσ,i為參數(shù)更新增益，控制參數(shù)收斂速率，為模型靈敏度矩陣； 指尖接觸力前饋補(bǔ)償?shù)难a(bǔ)償力矩公式為： ， 其中，τcomp,i為第i個(gè)關(guān)節(jié)的補(bǔ)償力矩，xj為指尖接觸點(diǎn)位置坐標(biāo)，F(xiàn)tip,j表示4*4指尖觸覺(jué)陣列中第j個(gè)傳感器的接觸力，表示第i個(gè)關(guān)節(jié)角度對(duì)各個(gè)指尖觸覺(jué)陣列中的第j個(gè)傳感器的導(dǎo)數(shù)，Ktip表示映射系數(shù)，用來(lái)增益接觸力映射。

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