提出一种采用人体动作捕捉技术与JACK软件仿真结合的坐姿舒适度评价方法,并利用该方法对坐在座椅前后端的舒适度进行分析与评价。实验选用美国Motion Analysis光学动作捕捉系统,采用EVART软件获取22名受试者分别坐在座椅前后端进行试验动作时各关节的空间点位信,通过MATLAB进行关节角度与关节力矩的计算,结合人机工程理论进行不同坐姿下的舒适度分析;将人体动作实验获取的人体点位信息导入JACK软件,进行实验动作仿真回放,建立人体三维模型求解关节平均强度等相关参数,验证舒适度结果的正确性。通过MATLAB计算与JACK软件运动仿真均得出了坐在座椅后端比坐在座椅前端更满足人体舒适度要求这一结果,研究方法提高了结论的可靠度,为研究坐姿舒适度评价与座椅的优化设计提供了重要参考。

外骨骼助行机器人具有非线性和强耦合性特征,控制策略设计是下肢外骨骼助行机器人试验样机设计的关键。针对传统线性PD控制存在外骨骼助行机器人动力系统稳定性不高的问题,采用一种自适应鲁棒PD控制策略对下肢外骨骼助行机器人进行控制设计。基于逆动力学方法建立外骨骼二自由度连杆机构动力学方程,基于MATLAB/Simulink平台分析下肢外骨骼助行机器人动力学模型的稳定性,结果表明,在外部信号扰动下系统模型的响应时间短,关节位置跟踪误差能快速趋于0,验证了自适应鲁棒PD控制策略控制外骨骼助行机器人具有良好的稳定性。仿真获得了髋、膝关节的力矩曲线,髋、膝关节的力矩均小于100 Nm,为下肢外骨骼的结构与驱动优化设计提供数据支持。

采用目前方法控制液压驱动机械臂的关节力矩时,没有对液压驱动机械臂的运动学和动力学进行分析,导致方法存在关节位置跟踪误差大、控制效率低、控制性能差和压力损失大的问题。提出液压驱动机械臂多关节力矩控制方法,分析了液压驱动机械臂的结构,并建立了机械臂坐标,分析液压驱动机械臂关节在坐标系中的运动情况,在Lagrange函数的基础上建立其动力学模型,分析关节在液压驱动机械臂运动过程中的势能和动能。对机械臂关节力矩误差和误差变化率进行计算,并将其作为模糊神经网络的输入变量,通过模糊神经网络完成液压驱动机械臂多关节力矩的控制。仿真结果表明,所提方法的关节位置跟踪误差小、控制效率高、控制性能好、压力损失小。