基于人手运动功能分析的手指模块划分方法
【专利摘要】基于人手运动功能分析的手指模块划分方法，它涉及一种手指模块划分方法，具体涉及一种基于人手运动功能分析的手指模块划分方法。本发明为了解决人手自由度繁杂，模拟困难的问题。本发明的具体步骤为：步骤一、建立人手抓取姿势库；步骤二、分析关节本身运动特性；步骤三、分析关节间运动特性；步骤四、分析相关性比例系数；步骤五、分析人手解剖学及不同抓取中各个手指的使用频率。本发明属于机器人领域。
【专利说明】
基于人手运动功能分析的手指模块划分方法
技术领域
[0001]本发明涉及一种手指模块划分方法，具体涉及一种基于人手运动功能分析的手指模块划分方法，属于机器人领域。
【背景技术】
[0002]人手作为人体结构最为复杂的一个部分，在日常生活中表现出了高度的灵巧性。这主要体现在，在日常生活中，人手能够变换不同的姿势完成各种类型物体的抓取。为了能够模拟人手的抓取能力，在机器人领域涌现出了各种各样的仿人灵巧手。由于人手是仿人手设计的范本，为了能够模拟人手灵巧的抓取和操作能力，灵巧手设计的研究重点一直是最大程度模拟人手自由度基础上的高度集成化的机电一体化系统研发，典型的如HIT-DLRII等，但就当前的科技水平而言，在人手苛刻的尺寸、重量限制下，完全的模拟人手的自由度是不可能的。从控制的角度来看，人手由五个手指组成，如果按照人手的自由度分布方式，四个手指均至少包含四个自由度，拇指则至少包含五个自由度，但就指尖位置控制而言，每个手指都是一个冗余的串联机器人，更何况整个手是由拇指和四个手指组成，因此，如此冗余复杂的控制系统将会给控制带来困难。因此，无论从仿人手的结构设计，还是控制而言，自由度的简化都显得尤为重要。
[0003]近期在神经科学方面的研究表明，尽管人手拥有如此多的自由度能够完成日常生活中纷繁复杂的抓取任务，但如此多的抓取任务中对应的抓取姿势可以通过少数的特征姿势线性组合成，且复现误差能保持在可接受范围内。因此，人手在完成抓取任务的实际自由度可降低为少数几个。
[0004]从解剖学角度，由于人手关节的驱动肌腱纷繁交错和互相影响，完全独立的驱动某一个关节是十分困难，甚至是不可能做到的。因此，人手各个关节间的运动由于其特殊的解剖学关系，导致关节间运动存在一定相关性。综合神经科学和解剖学方面的研究，为自由度的简化提供了理论依据。
【发明内容】
[0005]本发明为解决人手自由度繁杂，模拟困难的问题，进而提出基于人手运动功能分析的手指模块划分方法。
[0006]本发明为解决上述问题采取的技术方案是:本发明所述方法的具体步骤如下:
[0007]步骤一、建立人手抓取姿势库；
[0008]步骤二、分析关节本身运动特性；
[0009]步骤三、分析关节间运动特性；
[0010]步骤四、分析相关性比例系数；
[0011]步骤五、分析人手解剖学及不同抓取中各个手指的使用频率。
[0012]本发明的有益效果是:本发明在尽可能复现人手运动功能基础上实现了人手自由度的简化，还可用于各类仿人手的抓取控制简化。同时，该自由度简化方法还可用于姿势协同理论的仿人手结构设计，可降低特征姿势中掌指关节和指间关节的系数比，还在姿势协同的特征姿势中同时包括掌指关节和指间关节，从而更为全面的复现人手的抓取功能，以实现掌指关节和指间关节的独立驱动，复现人手抓取的灵巧性。
【附图说明】
[0013]图1是本发明的原理图，图2是本发明具体实施过程示意图。
【具体实施方式】
[0014]【具体实施方式】一:结合图1和图2说明本实施方式，本实施方式所述基于人手运动功能分析的手指模块划分方法的具体步骤如下:
[0015]步骤一、建立人手抓取姿势库；
[0016]步骤二、分析关节本身运动特性；
[0017]步骤三、分析关节间运动特性；
[0018]步骤四、分析相关性比例系数；
[0019]步骤五、分析人手解剖学及不同抓取中各个手指的使用频率。
[0020]本实施方式中将人手关节划分拇指模块和四指模块，四指模块划分为掌指外展-内收关节模块、掌指伸展-屈曲关节模块、指间伸展-屈曲关节模块、远指伸展-屈曲关节模块。由于在解剖学上手指四指的远指节伸展-屈曲与指间关节的伸展-屈曲存在着强耦合关系，已经成为当前仿人手简化设计的共识，因此本发明也同样将四指远指节默认为与指间关节耦合驱动，因此没有对四指远指节的关节运动特性进行分析。同时，在解剖学上，拇指比其余手指有着更加独立和更丰富的功能性肌肉，因此拇指的运动较其余四指更加独立，一般在仿人手结构设计和控制中拇指作为独立模块进行设计和驱动也已经成为机器人领域的共识，因此本发明也将拇指作为单独于其余四指的一个模块。
[0021]本实施方式中将四指共分为五个模块，分别为模块A、模块B、模块C、模块D、模块E;其中模块A包括食指的掌指关节，模块B包括食指的指间关节和远指关节、中指的指间关节和远指关节，模块C包括中指的基关节和无名指的掌指关节，模块D包括无名指的掌指关节和远指关节、小指的指间关节和远指关节，模块E包括小指的掌指关节，模块B的主动关节为食指的指间关节，其余关节按一定的传动比与主动关节耦合，模块C的主动关节为中指的掌指关节，其余关节按一定的传动比与主动关节耦合，模块D的主动关节为小指的指间关节，其余关节按一定的传动比与主动关节耦合。
[0022]【具体实施方式】二:结合图1和图2说明本实施方式，本实施方式所述基于人手运动功能分析的手指模块划分方法，其特征在于:步骤一中建立人手抓取姿势库用于体现人手抓取能力，其具体步骤为:
[0023]步骤一(一)、选取10个被测试者，每个被测试者分别抓取6种形状大小不同的物体，抓取过程中人手的手腕位置固定不能进行平移，但手腕可调整不同姿势进行物体的抓取；
[0024]步骤一(二)、每个被测试者手腕调整不同姿态完成6个物体位于相对于人手前中后、左中右、上中下共27个相对位置的抓取，每个物体抓取两次；
[0025]步骤一(三)、建立人手抓取姿势库，人手抓取姿势库包括27 X 2 X 6 X 10 = 3240个抓取姿势。
[0026]其它组成及连接关系与【具体实施方式】一相同。
[0027]【具体实施方式】三:结合图1和图2说明本实施方式，本实施方式所述基于人手运动功能分析的手指模块划分方法的步骤二中分析关节本身运动特性用于省略不同抓取中关节角度一致的自由度，在此基础上，只对四指掌指关节外展-内收、掌指关节伸展-屈曲和指间关节伸展-屈曲进行关节运动特性分析，在构建的人手抓取姿势库的基础上，与其他类型关节自由度相比得出在不同抓取中，人手四指的外展内收关节角度变化不大，一致性很强，因此，将人手四指的外展-内收关节自由度省略，保留人手四指掌指伸展-屈曲关节、指间关节伸展-屈曲关节，不同抓取中关节角度变化程度排序为:掌指伸展-屈曲关节大于指间伸展-屈曲关节远大于掌指关节外展-内收，因此，掌指伸展-屈曲关节对应的耦合模块数应该小于指间伸展-屈曲关节。其它组成及连接关系与【具体实施方式】一相同。
[0028]【具体实施方式】四:结合图1和图2说明本实施方式，本实施方式所述基于人手运动功能分析的手指模块划分方法，其特征在于:步骤三中分析关节间运动特性用于将保留的关节自由度划分为模块，在对保留的关节自由度相关性分析下，分别在掌指伸展-屈曲关节和指间伸展-屈曲关节确定一对和两对运动具有高的相关性的关节。其它组成及连接关系与【具体实施方式】一相同。
[0029]【具体实施方式】五:结合图1和图2说明本实施方式，本实施方式所述基于人手运动功能分析的手指模块划分方法，其特征在于:步骤四中分析相关比例系数用于确定每个模块的主动自由度，当各耦合模块内的主动自由度为红点对应的关节时，三个耦合驱动模块的耦合系数差距很小，因此选择每个耦合模块内的红点作为该耦合驱动模块的主动自由度。
[0030]6、根据权利要求1所述基于人手运动功能分析的手指模块划分方法，其特征在于:步骤五中分析人手解剖学及不同抓取中各个手指的使用频率用于在参考相关性比例系数分析基础上最终确定耦合模块的主动自由度。
[0031]由于根据解剖学常识，人手的食指和小指相对中指和无名指由更加独立的功能性肌肉进行单独驱动。因此，依据人手解剖学常识，图2(4)中B、D模块的主动自由度与相关性比例系数分析确定的主动自由度一致，因此维持现状。从不同抓取中各个手指的使用频率来看，四指中的食指和中指相对中指和无名指由较高的使用频率。因此，图2(4)中C模块的主动自由度与相关性比例系数分析确定的主动自由度一致，因此维持现状。又由于在解剖学上手指四指的远指节伸展-屈曲与指间关节的伸展-屈曲存在着强耦合关系，因此将四指的外指关节并入耦合模块，得到最终的关节模块化结果。
[0032]其它组成及连接关系与【具体实施方式】一相同。
[0033]本发明打破以单手指为模块的传统划分方法，人手关节分模块的整个过程如图1所示，详细的关节分模块结果如图2所示。如图1所示，首先通过大量人手抓握实验，构建尽可能全面体现人手抓取能力的人手抓取姿势库。
[0034]由于人手关节纷繁复杂，难于用于统一分析，且从解剖学角度，同一类型的的关节往往由同一种功能性肌肉进行驱动，单独从功能性肌肉驱动来说，不同类型的关节驱动是相对独立的部分，因此将人手关节划分拇指模块和四指模块，四指模块由划分为掌指关节模块、指间关节模块、远指关节模块。
[0035]在构建的人手抓取姿势库基础上，分析手指各关节运动特性，得出手指关节模块划分方法。为了更为全面的分析人手关节的运动特性，将关节的运动特性分为关节本身运动特性和关节间运动特性，关节本身运动特性体现的是在不同种抓握运动中关节角度本身的变化程度，可通过关节方差等描述性的统计量进行量化，如果在不同抓取中关节角度的变化程度大，则表明该关节在不同抓取中表现出不同的关节角度，人手抓取姿势是人手抓取能力的体现，从复现人手抓取姿势的角度来看，应该保留不同抓取中关节角度变化程度大的关节自由度，相比之下，忽略不同抓取中关节角度变化程度小的关节自由度。因此，将关节本身运动特性作为人手关节自由度简化的依据。
[0036]关节间运动特性体现的是在不同种抓握运动中各个关节角度变化的关联性，可通过相关性分析等形势进行量化，根据相关性分析结果，选择运动相关性高的关节对作为耦合驱动模块。实现人手关节自由度的模块划分。
[0037]在对关节本身运动特性和关节间运动特性分析过后，得出了耦合驱动模块，由于耦合驱动模块的单输入多输出形式，无论是结构设计还是控制，都需要得出该耦合驱动模块内的主动自由度才能实现该耦合驱动模块的耦合运动。因此，选取耦合模块内适当的主动自由度，依据主动自由度选取后的关节耦合驱动相关性比例系数，尽可能的保证各个耦合模块内的耦合比例系数相似，以便于使各个模块内的耦合能采用同一套耦合驱动机构，以尽可能简化机械设计。同时还可参考人手的解剖学基础和各个关节在不同抓取中实际使用频率，来最终确定耦合模块的内的主动自由度。
[0038]以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质，在本发明的精神和原则之内，对以上实施例所作的任何简单的修改、等同替换与改进等，均仍属于本发明技术方案的保护范围之内。
【主权项】
1.基于人手运动功能分析的手指模块划分方法，其特征在于:所述基于人手运动功能分析的手指模块划分方法的具体步骤如下: 步骤一、建立人手抓取姿势库； 步骤二、分析关节本身运动特性； 步骤三、分析关节间运动特性； 步骤四、分析相关性比例系数； 步骤五、分析人手解剖学及不同抓取中各个手指的使用频率。2.根据权利要求1所述基于人手运动功能分析的手指模块划分方法，其特征在于:步骤一中建立人手抓取姿势库用于体现人手抓取能力，其具体步骤为: 步骤一(一)、选取10个被测试者，每个被测试者分别抓取6个形状大小不同的物体，抓取过程中人手的手腕位置固定不能进行平移，但手腕可调整不同姿势进行物体的抓取；； 步骤一 (二)、每个被测试者手腕调整不同姿态完成6个物体位于相对于人手前中后、左中右、上中下共27个相对位置的抓取，每个物体抓取两次； 步骤一(三)、建立人手抓取姿势库，人手抓取姿势库包括27 X 2 X 6 X 10 = 3240个抓取姿势。3.根据权利要求1所述基于人手运动功能分析的手指模块划分方法，其特征在于:步骤二中分析关节本身运动特性用于省略不同抓取中关节角度一致的自由度，在此基础上，只对四指掌指关节外展-内收、掌指关节伸展-屈曲和指间关节伸展-屈曲进行关节运动特性分析，在构建的人手抓取姿势库的基础上，与其他类型关节自由度相比得出在不同抓取中，人手四指的外展内收关节角度变化不大，一致性很强，因此，将人手四指的外展-内收关节自由度省略，保留人手四指掌指伸展-屈曲关节、指间伸展-屈曲关节，不同抓取中关节角度变化程度排序为:掌指伸展-屈曲关节大于指间伸展-屈曲关节远大于掌指关节外展-内收，因此，掌指伸展-屈曲关节对应的耦合模块数应该小于指间伸展-屈曲关节。4.根据权利要求1所述基于人手运动功能分析的手指模块划分方法，其特征在于:步骤三中分析关节间运动特性用于将保留的关节自由度划分为模块，在对保留的关节自由度相关性分析下，分别在掌指伸展-屈曲关节和指间伸展-屈曲关节确定一对和两对运动具有高的相关性的关节。5.根据权利要求1所述基于人手运动功能分析的手指模块划分方法，其特征在于:步骤四中分析相关比例系数用于确定每个模块的主动自由度，当各耦合模块内的主动自由度为红点对应的关节时，三个耦合驱动模块的耦合系数差距很小，因此选择每个耦合模块内的红点作为该耦合驱动模块的主动自由度。6.根据权利要求1所述基于人手运动功能分析的手指模块划分方法，其特征在于:步骤五中分析人手解剖学及不同抓取中各个手指的使用频率用于在参考相关性比例系数分析基础上最终确定耦合模块的主动自由度。
【文档编号】B25J9/16GK105945945SQ201610339812
【公开日】2016年9月21日
【申请日】2016年5月20日
【发明人】姜力, 刘源, 何其佳, 杨大鹏, 樊绍巍, 程明
【申请人】哈尔滨工业大学