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庞牧野 副教授
工作单位 : 武汉理工大学自动化学院 技术领域 : 机器人

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技术职称 : 副教授 所属行业 : 其它

专业/学科 : 武汉理工大学 服务意愿 : 机器人,自动化

研究领域 : 机器人仿生智能控制,检测技术与自动化装置 所在地区 : 保密

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个人简介

庞牧野,男,副教授

【2017.01 – 现在】

仿肌肉反射的双足机器人直立抗扰策略研究(国家基金) 双足机器人稳定直立靠统一控制的方式实现。为抵抗复杂扰动,模型被不断扩充,算法越亦复杂,导致控制器负担增大,而实际效果却不明显,研究陷入瓶颈。人体直立抗扰策略的形成不只是脑控制的结果,肌肉反射也发挥着重要作用。肌肉反射可独立于脑,控制关节自发抵抗扰动,降低脑的负担。本项目通过研究人体踝关节肌肉反射控制机制,提出一种直立抗扰策略,使机器人踝关节可自行抵抗微小外力扰动,减轻控制器负担。涉及控制理论与控制工程、检测技术与自动化装置。

【2015.05 – 现在】

机器人关节作动器设计(横向课题) 机器人关节作动器是机器人各组件中的核心元件。本项目旨在设计一款基于串联弹性原理的机器人关节作动器,实现精准的位置及力控制,增强机器人关节性能。涉及控制理论与控制工程、检测技术与自动化装置。

【2012.06 – 2015.03】

实时外骨骼康复系统研究(博士课题)

[a] 提出一种基于人体肌电信号的上肢运动识别算法。该算法仅通过上臂肌肉的肌电信号即可识别上肢伸展弯曲,前臂内转外转以及手腕前曲背曲动作。

[b] 设计一种基于前臂肌电信号的手指连续伸展弯曲运动识别算法。

[c] 基于已提出的上肢运动识别算法,通过建立骨骼-肌肉模型并采用优化的Hill类肌肉模型,量化了上肢肌电信号与上肢运动角度之间的关系,并提出了一种上肢连续运动识别算法。通过该算法实现了外骨骼设备的双边控制。该控制方式将运用在双边康复训练中。

[d] 基于已建立的骨骼-肌肉模型,仅通过采集到的上肢肌电信号,实现了人体上肢与外部环境之间交互力的测量。

[e] 结合Kinect传感器,Phantom Premium触觉设备,设计一套实时远程上肢交互力评价系统。

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2018-10-17

问 :

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一般cclink走线尽量远离动力线,屏蔽层要接好,终端电阻接好,接地接好,就没什么啦。CCLINK网络必须两端加终端电阻终端电阻 100Ω
2018-04-24

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人类视觉的适应性很强,能够在复杂及变化的环境中识别目标,具有高级智能,运用逻辑分析和推理能力去识别变化的目标,以及总结规律,虽然人类视觉对色
2018-04-24

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寿命特性:光源一般需要持续使用。为使图像处理保持一致的精确,视觉系统必须保证长时间获得稳定一致的图像。对比度:对比度对机器视觉来说非常重要。
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