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申请/专利权人：河北工业大学

摘要：本发明提供了一种大场景物理人机协作操作力振荡补偿策略，包括以下步骤：步骤一，考虑操作者单手操作的运动协同特征，搭建多模态信息感知平台；步骤二，利用实际数据与人体模型仿真数据分析操作者运动，搭建人体运动数据库；步骤三，结合足部运动数据与手部操作力数据映射关系预测操作力振荡节点与幅度，建立操作者的操作力振荡模型；步骤四，对物理人机协作过程中的操作力振荡进行实时补偿。本发明解决了大场景物理人机协作中由于操作者行走造成的操作力振荡问题，并结合手部与足部信息建立了一种操作力振荡模型，为大场景物理人机协作过程中操作者的柔顺操作奠定理论基础，提高了操作过程的稳定性。

主权项：1.一种大场景物理人机协作操作力振荡补偿策略，其特征在于包括以下步骤：1步骤一：考虑操作者单手操作的运动协同特征，搭建多模态信息感知平台，包括：确定操作者单手操作时的运动协同特征，其中躯干朝向或远离力施加点，鞋底摩擦影响手部用力大小及方向；选择能够感知人体运动关键参数的传感器，包括手部六维力传感器、足部触觉压力传感器和惯性测量单元；设计传感器的布局和安装方式，确保传感器数据的同步性和一致性，并开发数据采集系统实现传感器数据的实时采集和传输；2步骤二：利用实际数据与人体模型仿真数据分析操作者运动，搭建人体运动数据库，包括：同步采集手部六维力传感器、足部触觉压力传感器、惯性测量单元和运动捕捉数据，并确保数据时间同步性；搭建人体模型，将运动捕捉系统捕捉的人体运动数据输入到Anybody人体生物力学模型中进行运动学仿真；结合实际数据与仿真数据分析操作者的运动特征，搭建人体运动数据库，存储操作者的运动特征数据，用于后续的预测和补偿分析；3步骤三：结合足部运动数据与手部操作力数据映射关系预测操作力振荡节点与幅度，建立操作者的操作力振荡模型，包括：找出足部运动数据与手部操作力数据之间的映射规律，并建立映射关系；利用建立的映射关系进行时间序列分析，通过足部运动数据结合机器学习算法预测操作力振荡的节点与幅度；结合人体运动数据库中的数据，建立能够描述操作力振荡特性的数学模型，并根据操作者的身高体重差异需求进行调整；4步骤四：对物理人机协作过程中的操作力振荡进行实时补偿，包括：根据操作者的运动特征和操作力振荡模型设计一种补偿策略，该策略能够根据预测模型和实际实验数据进行优化，以提高补偿效果；实时采集手部六维力传感器和足部传感器数据，并利用预测模型对实时采集的数据进行分析，预测操作力振荡的节点与幅度；根据预测结果，实时调整机器人控制参数，以实现对操作波动的实时补偿。

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