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申请/专利权人：沈阳工业大学

摘要：本发明涉及协作机器人规划与监测，尤其涉及一种家庭养老护理任务的协作机器人规划与监测孪生方法。其通过提前预判执行护理任务存在的危险，可以有效地防止意外事故的发生，保障老年人的安全。包括以下步骤：S1、获取协作机器人的机器人本体及末端执行器的几何模型；收集协作机器人内部和外部传感器信息；测定协作机器人的关键性能指标；S2、构建协作机器人的数字孪生体；S3、将虚拟机器人的动作输出与真实机器人比对，并采用最小二乘法进行参数校准；S4、建立孪生家庭场景；S5、配置网络参数实现协作机器人数字孪生体和孪生家庭场景交互；S6、在机器人仿真器上对数字孪生系统实施PID反馈控制，通过实时计算并应用误差信号，调控虚拟机器人在运动轨迹和位置上的精度；S7、任务规划与优化，S8、实时监控与风险预判。

主权项：1.家庭养老护理任务的协作机器人规划与监测孪生方法，其特征在于：包括：S1、获取协作机器人的机器人本体及末端执行器的几何模型；收集协作机器人内部和外部传感器信息；测定协作机器人的关键性能指标，包括定位精度、速度、加速度、负载能力、工作范围；S2、构建协作机器人的数字孪生体；将几何模型导入机器人仿真器；采用改进的D-H参数法来构建虚拟机器人的运动学模型，确保虚拟机器人的关节结构和运动特性与真实机器人保持一致；并根据传感器信息来配置虚拟机器人，使其能够模拟真实传感行为；S3、将虚拟机器人的动作输出与真实机器人比对，并采用最小二乘法进行参数校准；S4、建立孪生家庭场景；采用3D建模创建一套虚拟家庭环境模型，同时，对机器人与周围环境交互对象的物理属性进行设定；其中，物理属性包括物体形状、重量、材质；S5、配置网络参数实现协作机器人数字孪生体和孪生家庭场景交互；通过网络连接，将S1步骤中收集的传感器信息和S3步骤中的参数校准结果实时传输给虚拟机器人，使其能够根据真实机器人的状态进行调整和响应；采用OPC-UA协议捕获和控制协作机器人的工作状态，MQTT协议将该工作状态信息传输至家庭的中央控制系统；从而形成一个面向家庭养老护理任务的协作机器人数字孪生系统；S6、在机器人仿真器上对数字孪生系统实施PID反馈控制，通过实时计算并应用误差信号，调控虚拟机器人在运动轨迹和位置上的精度；S7、任务规划与优化：S8、实时监控与风险预判：1使用基于深度学习的图像识别模型YOLOv8和人体姿态估计模型OpenPose追踪并分析老年人的姿态变化；2利用周期性数据采集的健康监测传感器、加速度阈值超过2g时激活的跌倒传感器、动作范围0-180°的动作传感器，结合数据采样率为500Hz的控制器来协调传感器数据的收集与处理，并在检测到异常情况时触发报警机制；3对机器人与老年人交互过程中的接触力度进行连续、动态监测，监测范围设定为0-50N；根据力阈值算法，自动进行风险指数计算和等级评估，评估等级分为低、中、高；4基于监测结果，优化调整虚拟机器人模型的行为策略，并将优化后的参数实时反馈至真实机器人；其中，行为策略调整频率为每次交互后参数更新延迟小于100ms，反馈机制通过PID控制器实现。

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