本技术是一种G3连续且运动平稳的机器人路径光顺方法。首先，在工件坐标系下进行机器人末端位置路径光顺，通过构建6次Bezier曲线拐角过渡模型，实现路径衔接处的位置G3连续平滑转接；其次，在绕工件坐标系的欧拉角空间内进行机器人末端姿态路径光顺，通过构建6次Bezier曲线拐角过渡模型，实现路径衔接处的姿态G3连续平滑转接；最后，对转接光顺后的机器人末端位置和姿态路径进行参数同步处理，通过考虑位姿同步条件和位姿路径的几何特性自适应调整位置、姿态过渡参数，确保末端姿态相对于位置路径弧长的一阶、二阶、三阶导连续。本发明能实现机器人末段位姿G3连续平滑转接，没有任何迭代计算，光顺误差可控的同时机器人末端工具刀轴角运动更平稳。

 本技术涉及机械抓手分析领域，具体是一种基于导电液体自感知检测的柔性抓手，包括步进电机、与步进电机连接的传动连接件、与传动连接件连接的至少一对柔性手指，还包括在柔性手指中最长的非抓取工作表面上采用沿着长度方向布置的方式安装的若干个导电液体传感器，通过检测各个导电液体传感器的输出情况，以获取柔性手指的弯曲状态。本发明柔性手指嵌入了导电液体传感器，导电液体传感器与柔性抓手合为一体，在抓取时能够更好的配合抓手工作，不会对被抓取物造成损伤，并且增加了抓手的耐用性；此外还能实时对抓手的手指进行弯曲状态检测，获取被抓取物的形态结构参数，对被抓取物的检测更为精准，提高抓取效率，进而提高生产率。

 本技术公开了连续体机器人无模型形状控制方法、系统、装置及介质，方法包括:对形状特征参数误差函数应用零化神经网络模型，根据第一设计公式得出执行器的更新公式，根据雅可比矩阵的估计值计算出执行器的变化量；对参数速度误差函数应用零化神经网络模型，根据第二设计公式得出雅可比矩阵的更新公式，根据传感器反馈的实际形状特征参数的加速度值和估计的执行器加速度计算出雅可比矩阵的估计变化量；根据执行器的变化量和雅可比矩阵的估计变化量学习得到下一时刻连续体机器人的执行器控制输入和雅可比矩阵的估计值，对下一时刻的连续体机器人进行形状控制。本发明提高了连续体机器人无模型形状控制的效率和准确性，可应用于机器人控制技术领域。

 本技术属于机器人领域，公开了一种六自由度智能力控模块化灵巧手，其中手掌结构包括手掌外壳和骨架，骨架用于装配手指、大拇指和电机控制系统；电机系统包括第一电机和第二电机；手指均通过连杆机构与第一电机相连，第一电机驱动每根手指的弯曲动作；大拇指具有两个自由度，包括大拇指的弯曲自由度和横向摆动自由度，大拇指的弯曲由第一电机和连杆机构控制，横向摆动由第二电机控制；大拇指通过第二电机控制横向摆动，实现对掌运动，与其他手指协同完成复杂的抓握任务。大拇指的设计具有两个独立的自由度，其中一个用于控制大拇指的弯曲，另一个用于实现大拇指的横向摆动，使大拇指能够与其他手指协同工作，从而提高抓取时的灵活性与精确性。

 一种基于结构导向运动轮廓的机械臂轨迹规划方法，属于机器人控制相关技术领域，包括以下步骤:S1、输入关节空间的期望位置点矩阵P和机械臂的物理约束；S2、初始化参数，所述参数包括：点到点轨迹模型的斜坡系数和局部非对称系数，变量边界、种群大小、外置存储器大小和最大迭代次数；S3、基于结构导向运动轮廓生成初始轨迹Ω；S4、根据解析法优先策略优化初始轨迹Ω；S5、输出最优解或帕累托最优解集。本技术实现机械臂高效和高精度运行，达到提升生产效率和作业精度。

 本技术实施例提供了一种模块化机器人轨迹优化方法，实现了模块化机器人关节轨迹优化，包括:获得模块化机器人运动链矩阵和模块化机器人期望末端运动轨迹，依据模块化机器人运动链矩阵，获得模块化机器人当前运动参与自由度数，依据模块化机器人当前运动参与自由度数，获得模块化机器人运动分布向量，依据模块化机器人期望末端运动轨迹、模块化机器人运动分布向量，设计模块化机器人轨迹优化方法，基于灰狼优化算法框架，对模块化机器人运动分布向量进行编码后，获得模块化机器人最优关节轨迹。根据本发明实施例提供的技术方案，可实现的模块化机器人末端轨迹误差小、运动总能耗小和模块间能耗均衡的关节轨迹优化。

 本技术涉及机器人控制技术领域，特别涉及一种用于精密装配的高精度抗扰动SCARA机器人控制方法。所述方法包括:利用蚁群算法寻觅机械臂工作路径；按评分高低顺序排列工作路径；以最优工作路径作为机械臂的首选目标路径；控制机械臂按首选目标路径执行；在执行过程中，若发生偏差，则利用适应度函数判断是否切换为其它工作路径。本方法用于精密装配的SCARA机器人，使得机器人系统具有高抗干扰性，系统自动化程度高，减少了人工干预，同时兼顾全局路径优化和局部动态调整，适用于复杂环境和动态任务的精密装配。

 本技术公开了基于数字孪生技术的机械臂逆运动学求解及轨迹规划方法，包括构建数字孪生平台，实现虚实交互；具体包括搭建虚拟环境和构建虚实交互通信；基于SAC算法进行强化学习训练，构建机械臂逆解求解模型；具体包括状态空间设计、动作空间设计、通过奖励函数和课程学习策略逐步优化逆运动学求解模型、模型导出以及模型集成；采用多项式插值规划机械臂运动轨迹，生成平滑轨迹。本方法基于强化学习的逆运动学求解方法能够快速适应不同的目标任务，并通过高效的奖励函数设计实现最优解，能够解决传统方法求解耗时长以及适应性差的问题。

 本技术一种穿戴式无源上肢助力外骨骼假肢，属于可穿戴助力设备技术领域。外骨骼假肢包括穿戴于腰部的腰部支撑组件，穿戴于肩部、与腰部支撑组件通过绑带连接的肩部支撑组件，两个对称设于背部两侧、连接腰部支撑组件和肩部支撑组件的背部支撑组件，两个对称安装于两侧背部支撑组件上端部的助力装置，以及两个对称穿戴于双臂、与助力装置的支撑臂连接的臂部支撑组件。其中，背部支撑组件下端与腰部支撑组件的固定座铰接，增加了背部支撑组件的活动自由度。助力装置使用S形涡卷弹簧的预紧力提供支撑力，增加助力范围且调节省力。本发明结构简单、重量轻、佩戴舒适度好，特别是活动自由度高，助力大小调节无需要借助工具即可完成。

 本技术公开了一种pH响应性微型末端操作器及其制造方法，涉及机器人领域，操作器本体包括连接的pH响应层和软质非pH响应层，pH响应层能够在pH变化时产生膨胀变形或收缩变形；pH响应层能够通过自身的收缩变形使操作器本体产生绕第一基准线的卷曲变形；pH响应层靠近软质非pH响应层一侧的膨胀变形能力小于pH响应层远离软质非pH响应层一侧的膨胀变形能力；沿第一基准线，pH响应层两端的膨胀变形能力大于pH响应层中部的膨胀变形能力；pH响应层能够通过自身的膨胀变形使操作器本体产生绕第二基准线的卷曲变形；第一基准线和第二基准线之间的夹角大于0。本发明能够应对复杂变化的环境，为pH响应性微型末端操作器的功能性扩展提供基础，适应性更为广泛。