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An Underwater Biomimetic Robot that can Swim,Bipedal Walk and Grasp

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Journal of Bionic Engineering 2024年第3期21卷 1223-1237页

作者： Qiuxuan Wu Liwei Pan FuLin Du ZhaoSheng Wu XiaoNi Chi farong gao Jian Wang Anton A.Zhilenkov School of Automation Hangzhou Dianzi UniversityHangzhou310018China International Joint Research Laboratory for Autonomous Robotic Systems Hangzhou310018China GEELY Automotive Institute Hangzhou Vocational and Technical CollegeHangzhou310018China Institute of Hydrodynamics and Control Processes Sankt-Petersburg Saint Petersburg State Marine Technical UniversitySankt-PetersburgRussia

In developing and exploring extreme and harsh underwater environments,underwater robots can effectively replace humans to complete *** meet the requirements of underwater flexible motion and comprehensive subsea operation,a novel octopus-inspired robot with eight soft limbs was designed and *** robot possesses the capabilities of underwater bipedal walking,multi-arm swimming,and grasping *** closely interact with the underwater seabed environment and minimize disturbance,the robot employs a cable-driven flexible arm for its walking in underwater floor through a bipedal walking *** multi-arm swimming offers a means of three-dimensional spatial movement,allowing the robot to swiftly explore and navigate over large areas,thereby enhancing its ***,the robot’s walking arm enables it to grasp and transport objects underwater,thereby enhancing its practicality in underwater environments.A simplified motion models and gait generation strategies were proposed for two modes of robot locomotion:swimming and walking,inspired by the movement characteristics of octopus-inspired multi-arm swimming and bipedal *** experimental verification,the robot’s average speed of underwater bipedal walking reaches 7.26 cm/s,while the horizontal movement speed for multi-arm swimming is 8.6 cm/s.

关键词： Underwater soft robots Underwater bipedal walking Multi-arm swimming Cable drive

Estimation of Ankle Angle Based on Multi-Feature Fusion with Random Forest

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Estimation of Ankle Angle Based on Multi-Feature Fusion with...

Constrained oscillation of a bubble subjected to shock wave in microvessel

第37届中国控制会议

作者： CHEN Huihui gao farong CHEN Chao TIAN Taixing Institute of Intelligent Control and Robotics Hangzhou Dianzi University

The electromyography（EMG） has an important application in continuous movement estimation of the human lower limb during walking,which can be potentially implemented in to the fields of the intelligent prosthesis,medical rehabilitation,and man-machine *** the evaluation requirements of the accuracy and speed,in this paper we present an algorithm combined with feature fusion and random forest（RF） to estimate the ankle joint ***,surface electromyographic signals（sEMG） were experimentally collected from the related muscles in the lower ***,three domain features（mean value,variance and waveform length） were extracted from the sEMG which were denoised and ***,the features were taken into the RF input layer and estimated the joint angles of the ***,accuracy and speed indexes were verified and compared between the RF and neural network algorithms by using the mean square root error and the correlation *** results show that the training time of the RF algorithm is far less than the BP neural network while ensuring the accuracy of the estimation,which has a valuable reference for further research on gait analysis and the prosthesis control.

关键词： movement estimation joint angle EMG feature fusion random forest

来源： cnki会议评论

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Progress in Natural Science:Materials International 2009年第9期19卷 1109-1117页

作者： farong gao, Caihua Xiong *, Youlun Xiong Institute of Rehabilitation and Medical Robotics, State Key Lab of Digital Manufacturing Equipment and Technology, School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China Institute of Rehabilitation and Medical Robotics State Key Lab of Digital Manufacturing Equipment and Technology School of Mechanical Science and Engineering Huazhong University of Science and Technology Wuhan 430074 China

A three-phase coupled model of the gasliquid-solid oscillation system is established to analyze the oscillation characteristics of a bubble inside a micro blood vessel with various radii and its shape changes with different interface boundaries. The results show that unlike the spherical symmetric oscillation in an unbounded fluid, the oscillating bubble has significant asymmetric characteristics under the constraint of a fiexible microvessel, especially while its radius reduces to the same order of magnitude as that of the bubble. Moreover, the variation of microbubble motion, whether the geometric shape or oscillation feature, exhibits obvious differences in the micro blood vessel compared with the rigid wall. The reasons behind these phenomena are analyzed in this paper. The conclusions have significant importance in the understanding of the mechanism of microvessel injury in ultrasound therapy.

关键词： Asymmetric oscillation Microbubble Shock wave Micro blood vessel Boundary effects

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基于多尺度熵的人体静平衡状态分析

华中科技大学学报（自然科学版） 2015年第S1期43卷 385-388页

作者：许敏华高发荣郑潇孙曜杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所杭州310018

针对视觉系统和本体感觉对静态稳定的影响,采用三轴加速度计获取四种不同站立状态下的人体姿态数据,引入基于多尺度熵的数据分类处理方法,将多尺度熵作为人体静立姿态数据复杂性的度量,实现不同站立状态的分类.结果表明:随着尺度的增加... 详细信息

针对视觉系统和本体感觉对静态稳定的影响,采用三轴加速度计获取四种不同站立状态下的人体姿态数据,引入基于多尺度熵的数据分类处理方法,将多尺度熵作为人体静立姿态数据复杂性的度量,实现不同站立状态的分类.结果表明:随着尺度的增加,多尺度熵值曲线趋于平稳,并具有明显的区分度,能较好地对不同人体站立状态进行分类识别.

关键词：分类识别平衡状态三轴加速度计本体感觉视觉多尺度熵

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弱振动环境中的压电俘能器

华中科技大学学报（自然科学版） 2008年第3期36卷 54-57页

作者：薛欢胡元太胡洪平高发荣华中科技大学土木工程与力学学院湖北武汉430074

研究了一种能从弱振动环境中有效俘能并储能的压电俘能器,分析了该器件将机械能转化成交流电和直流电并最终储存到化学电池的全过程.利用能量平衡条件,确定了直流升压变换器的占空比与俘能结构的输出整流电压之间的关系,该关系式使得人... 详细信息

研究了一种能从弱振动环境中有效俘能并储能的压电俘能器,分析了该器件将机械能转化成交流电和直流电并最终储存到化学电池的全过程.利用能量平衡条件,确定了直流升压变换器的占空比与俘能结构的输出整流电压之间的关系,该关系式使得人们可以通过调节电路参数占空比来改善俘能结构的性能,以保证在环境振动变化时,俘能端也能随之调节到最优工作状态.计算表明:有直流升压变换器的压电俘能器充电效率比没有时的充电效率要提高好几倍.

关键词：压电俘能器弱振源直流升压变换器占空比充电效率

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低频螺旋状压电俘能器结构性能分析

固体力学学报 2007年第1期28卷 87-92页

作者：胡洪平高发荣薛欢胡元太华中科技大学力学系武汉430074

利用螺旋状双晶片压电梁式俘能器可以有效地从低频工作环境中提取能量.由于这种俘能结构振动中存在弯曲振动和伸缩振动两种模态,确定俘能器的最优工作模态非常重要,这样外载作用型式(即面内受载还是面外受载)对俘能器的影响较大.数值结... 详细信息

利用螺旋状双晶片压电梁式俘能器可以有效地从低频工作环境中提取能量.由于这种俘能结构振动中存在弯曲振动和伸缩振动两种模态,确定俘能器的最优工作模态非常重要,这样外载作用型式(即面内受载还是面外受载)对俘能器的影响较大.数值结果表明:外激励方向不同时,最大输出功率密度出现在不同阶数的固有频率处,并且最大输出功率密度的大小也显著不同,面内加载方式明显优于面外加载方式.最后还详细讨论了储能电路的阻抗,自由端悬挂的集中质量对俘能器性能的影响规律.

关键词：螺旋状压电双晶片压电俘能器功率密度

基于感兴趣脑区LASSO-Granger因果关系的脑电特征提取算法

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电子与信息学报 2016年第5期38卷 1266-1270页

作者：佘青山陈希豪高发荣罗志增杭州电子科技大学机器人研究所杭州310018

该文将脑功能网络引入到脑电特征提取的研究中,提出一种基于感兴趣脑区LASSO-Granger因果关系的新方法,克服了当前基于孤立脑区的研究方法的不足。先利用主成分分析提取各感兴趣区的最大主成分,然后计算它们之间的LASSO-Granger因果度量... 详细信息

该文将脑功能网络引入到脑电特征提取的研究中,提出一种基于感兴趣脑区LASSO-Granger因果关系的新方法,克服了当前基于孤立脑区的研究方法的不足。先利用主成分分析提取各感兴趣区的最大主成分,然后计算它们之间的LASSO-Granger因果度量,并将其作为特征向量,最后输入支持向量机分类器,对BCI Competition IV dataset 1中的4组数据进行分类识别。结果表明,基于感兴趣脑区间LASSO-Granger因果关系分析和支持向量机分类器的方法对不同的运动想象任务识别率较高,提供了新的研究思路。

关键词：脑功能网络 LASSO-Granger 感兴趣脑区特征提取

基于sEMG的行走步态非均匀特性及其对识别的影响

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传感技术学报 2016年第3期29卷 384-389页

作者：王佳佳高发荣孙曜罗志增杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所杭州310018 浙江大华技术股份有限公司杭州310053

人体生理特性和运动特性是影响步态识别的重要因素。利用实验采集的下肢表面肌电信号,首先对肌电信号进行小波消噪及特征提取,然后构造支持向量机分类器进行分类与识别,并针对步态周期数据的非均匀性(非等时性)特性进行了详细讨论。结... 详细信息

人体生理特性和运动特性是影响步态识别的重要因素。利用实验采集的下肢表面肌电信号,首先对肌电信号进行小波消噪及特征提取,然后构造支持向量机分类器进行分类与识别,并针对步态周期数据的非均匀性(非等时性)特性进行了详细讨论。结果表明,即使在匀速行走条件下,人体步态周期仍然存在一定的非均匀特性,且这一特点会影响步态识别的准确性。这对于进一步研究步态稳定性和步态识别率等具有一定的参考价值。

关键词：步态识别肌电信号支持向量机非均匀特性

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高光谱图像深度模糊核聚类的洋底锰结核识别

中国图象图形学报 2021年第8期26卷 1886-1895页

作者：张启忠郑恩迪王叶剑高发荣杭州电子科技大学水下智能装备实验室杭州310018 杭州电子科技大学自动化学院杭州310018 自然资源部第二海洋研究所杭州310012

目的海洋资源调查是海洋科学研究的重要组成部分,对于开发利用海洋资源、保护海洋环境有重要意义。将深海高光谱图像用于调查洋底锰结核资源,相比传统图像方法信息更为全面,识别更为准确。但是高光谱方法中用于有监督分类识别的分类器... 详细信息

目的海洋资源调查是海洋科学研究的重要组成部分,对于开发利用海洋资源、保护海洋环境有重要意义。将深海高光谱图像用于调查洋底锰结核资源,相比传统图像方法信息更为全面,识别更为准确。但是高光谱方法中用于有监督分类识别的分类器需要人工标定的标签,这在深海环境中是较为困难的。针对这一局限性,本文提出了一种融合深度网络与模糊核聚类的深度模糊核聚类(deep kernel fuzzy C-means,DKFCM)算法,实现对洋底锰结核高光谱图像的无监督聚类。方法DKFCM由随机深度卷积网络(Rdnet)及改进的模糊核聚类算法两大模块组成。Rdnet通过降维、随机图块卷积及非线性激活操作的循环,实现对高光谱图像浅层及深层特征的提取,融合这两类特征作为后续聚类识别的输入。改进的模糊核聚类算法先用欧氏距离计算初始聚类中心,再用模糊核聚类的方法以实现海洋资源的准确分类。结果实验结果表明,DKFCM无监督聚类能有效聚类洋底资源,对锰结核的聚类准确率达到76.59%,相比单用K-means聚类提高了20.99%,相比经Rdnet提取特征后再用K-means聚类提高了13.76%,对比实验表明DKFCM算法在无标签数据的情况下也能达到良好的准确率。结论本文所提的高光谱深度模糊核聚类方法,实现了深海锰结核的无监督聚类,可以用于海洋资源量的评估。

关键词：高光谱图像深度学习卷积网络特征提取聚类锰结核