縱深 | 基于人體肌肉激活疲勞模型的人機協作裝配序列重規劃研究

摘要

在人機協作裝配過程中，長時間的重復性工作會導致人體出現肌肉疲勞，從而引起裝配序列完成時間的波動，降低整體裝配效率。因此，提升機器人對人當前疲勞狀態的感知能力，實時評估裝配任務中人的肌肉疲勞度，并對裝配序列進行優化，對于提高裝配效率和減輕人的工作負擔具有重要意義。為此，基于人體肌肉激活疲勞模型，研究人機協作裝配序列的重規劃方法：首先，采集人在裝配過程中的動作圖像，并利用Open Pose提取動作數據，據此構建人的個性化骨骼肌模型；然后，使用OpenSim軟件計算裝配動作中的肌肉力變化，結合人體肌肉激活疲勞模型計算最受累肌肉執行裝配動作時的疲勞指數，并利用實時獲取的關節角變化數據，訓練LSTM深度神經網絡以快速通過實時關節角變化判斷人的動作類別，從而可基于判斷的動作類別實時得到人的動作疲勞指數；接下來，利用多目標遺傳算法對總裝配時間和總人體疲勞兩個目標進行優化，并根據人體實時關節角得到人的動作類別以及對應動作的疲勞指數，當人體受累肌肉的疲勞積累時，基于實時監測的人的疲勞與動作耗時重新規劃下一輪的裝配序列，從而提高整體裝配效率并減少人體疲勞。以人機協作裝配齒輪減速箱為試驗場景，開展了實時疲勞檢測與裝配序列重規劃的試驗。試驗結果表明，所提出的方法能夠識別人的肌肉疲勞，并有效重規劃出能夠減輕疲勞的裝配序列，提升了人機協作裝配效率并減輕了人體裝配過程中的肌肉疲勞。

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責任編輯：趙子祎

責任校對：惲海艷

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