基于Opensim的柔性外骨骼机器人的模拟仿真

现有的刚性外骨骼存在关节中心与人体下肢的生物关节中心较难对齐、限制人体运动的自由度和影响穿着舒适度等问题.针对上述问题,设计了一种由电机驱动的助力髋关节屈曲和伸展的柔性外骨骼机器人.基于该柔性外骨骼,利用三维动作捕捉系统和测力平台采集受试者在行走过程中的运动学和地面反作用力数据,运用生物力学分析软件Opensim建立人体-外骨骼模型;利用Opensim分别模拟计算出在行走时助力和不助力两种情况下驱动髋关节的主要肌肉的代谢值.模拟仿真结果表明:和不助力的情况相比,在行走过程中对髋关节助力会减小驱动髋关节运动的主要肌肉的代谢值,减小穿戴者肌肉的负担;在行走过程中减小穿戴者的能量消耗.     

蹲起时助力外骨骼驱动及人机耦合作用驱动补偿

针对由于关节驱动特性不明而造成助力外骨骼蹲起不顺畅的问题,为增强人机交互性及助力外骨骼蹲起可靠性,对蹲起时助力外骨骼的关节驱动及人机耦合作用下的关节驱动补偿进行了研究.通过人体数据采集实验及非线性数据拟合,得到各关节运动学方程.建立了蹲起时的人机耦合动力学模型,研究了关节驱动特征,发现膝关节的驱动特征及其波动性远大于踝关节和髋关节;膝关节驱动力矩与角加速度耦合性强;只在蹲起前半段,系统重心迁移对膝关节驱动有较大影响.根据关节驱动特征的研究结果,膝关节采用双作用线性液压缸进行驱动,与此同时人机耦合作用力可以补偿踝关节部分驱动力矩及髋关节全部驱动力矩.     

下肢外骨骼研究进展及关节运动学解算综述

随着传感融合、移动计算、智能驱动等技术的发展以及研究者对人体运动中下肢重要生物力学功能认知的逐步深化,下肢外骨骼机器人作为一种与下肢并联,能为穿戴者行走助力的可穿戴智能设备愈发受到世界各研究机构的重视。本文根据下肢外骨骼的用途和结构详细综述了近年下肢外骨骼的研究进展,并借此对下肢外骨骼的未来发展进行展望。并针对下肢外骨骼在实时运动学检测与控制上对小型传感器的迫切需求,提出一种能够用于控制下肢外骨骼的基于惯性测量单元的人体下肢关节运动学测量与解算技术,在基于惯性测量的单自由度关节角度结算上得到较好结果。     

基于支持向量机的外骨骼机器人灵敏度放大控制

为了准确控制外骨骼机器人跟随人体运动,需要建立其动态、精确的数学模型;人体下肢外骨骼是一个多自由度、强耦合以及非线性的多连杆系统,难以建立准确的运动学和动力学模型;文章使用三维运动捕捉与空间定位系统,获取实际人体运动参数(运动学与动力学),应用支持向量机(SVM)学习人体下肢外骨骼的数学模型;基于该模型构造基于支持向量机模型的灵敏度放大控制方法;文章使用MATLAB和LIBSVM建立外骨骼下肢机器人的数学模型,并进行仿真分析;仿真结果表明基于SVM的模型学习方法,能够准确计算出人体下肢外骨骼的动力学模型,并简化建模过程;基于SVM的灵敏度放大控制,能够有效计算出人体下肢外骨骼各关节(髋关节、膝关节、踝关节)的输出力矩,并控制外骨骼机器人跟随人体运动。     

面向人机交互的下肢外骨骼自适应轨迹跟踪

在可穿戴下肢外骨骼助力系统的轨迹跟踪控制研究中,针对系统存在人机交互力耦合,建立了人机耦合高阶动力学模型,提出了一种单自由度下肢外骨骼系统的人机协同控制策略.考虑系统存在的模型误差和外界干扰,采用了干扰观测器对系统总扰动进行动态观测和实时补偿;针对模型参数因人而异且难以准确获取的问题,设计了自适应反步滑模控制器;根据Lyapunov稳定性分析,证明了闭环系统渐进稳定.仿真结果表明系统能够快速准确地跟踪期望轨迹且具有较强的鲁棒性,验证了自适应反步滑模控制器的有效性.     

下肢助行外骨骼步态规划与仿真研究

针对目前大多数下肢助行外骨骼自身不能维持稳定行走与步态规划方法存在缺陷的现状，设计一种10自由度主动驱动下肢外骨骼；其步态规划基于静稳定性判据，采用重心投影法，利用构造函数规划重心及踝关节轨迹，进一步通过运动学计算获得完整步态周期内所有关节的运动轨迹；运用ADAMS构建人-外骨骼耦合运动虚拟样机模型，进行平地步行仿真，仿真得到关键点的空间轨迹与动力学参数，通过与规划的重心和踝关节轨迹对比，外骨骼能够实现预期运动并稳定行走，仿真结果表明所设计的步态规划方法合理有效。     

一种上肢外骨骼运动学分析与奇异性消除方法

为合理确定上肢外骨骼机械臂的物理参数,评估其运动性能,提出一种人体上肢运动空间的准确建模方法,并针对人体上肢自身的生理特点,给出自运动流形的优化求解以及外骨骼上肢机构奇异性消除方法.首先,通过分析人体上肢解剖结构,建立胸锁骨关节、盂肱关节以及肘关节等角度与末端位置的等效运动学模型,进而准确模拟上肢运动范围内的可达空间.其次,依据上肢冗余自由度导致的自运动特点,以上肢负载能力最大为约束条件,求解运动流形中的最佳姿态.最后,根据所建模型分析上肢的奇异姿态,给出可避免奇异性的外骨骼系统结构配置,从机构设计上避免上肢外骨骼系统运动控制过程奇异性的发生.     

基于人体特殊步态分析的下肢外骨骼机构设计

为使所设计的下肢外骨骼机构适用于各种常见步态,通过分析非平衡性、强直性、短肢性、不同步速、不同负重等5种常见特殊步态以及正常步态的实验数据,对下肢外骨骼机构各关节进行了集成液压套索驱动系统配置与优化,并完成了下肢外骨骼机构动力学模型的建立与计算.驱动系统的配置使下肢外骨骼机构各关节满足在各种常见步态下的运动学与动力学特征,优化则在保证驱动效率的基础上最大程度降低了液压缸的工作速度,利于其控制.动力学计算得出了当最快步速不低于1.3m/s时,下肢外骨骼机构各关节驱动系统所应具备的扭矩与功率等动力学参数.所设计的下肢外骨骼机构满足各常见步态的运动学与动力学性能要求.     

PPRRRP和RRRPU肩关节康复外骨骼机构运动性能的分析比较

基于外骨骼机构的构型综合和优选原则,提出PPRRRP和RRRPU两种外骨骼构型.在优选的构型中,通过在人机连接处引入被动关节,使外骨骼机构和人体上臂形成的人机闭链转化为3-DOF（自由度）运动学恰约束系统,实现人机运动学相容.从人机闭链整体的角度,分别建立PPRRRP和RRRPU人机闭链运动学模型,通过对被动关节的合理分解及运动学特征分析,推导其运动学约束方程,并分别求得两闭链的速度雅可比矩阵,该方法降低了人机闭链运动学分析的复杂性.通过对速度雅可比矩阵的数值仿真,在冠状面、矢状面和水平面对2种外骨骼构型进行条件数倒数、可操作度椭球以及灵巧操作速度的分析比较.结果表明：在上述3个面内,PPRRRP构型的运动灵活度、运动各向同性和速度操作灵巧性的运动学性能要优于RRRPU.在此基础上,研制了PPRRRP构型的上肢康复外骨骼样机.     

基于柔性驱动关节的下肢外骨骼双模态切换控制

为了提高外骨骼关节柔性以及穿戴舒适性,设计了基于柔性驱动关节的可穿戴式下肢外骨骼,同时针对下肢外骨骼在控制的不同相位阶段其侧重点不同的特点,提出基于双模态切换的混合控制策略.首先,针对下肢外骨骼关节的柔性问题,设计了基于双平行弹簧的串联弹性体,并将其安装于外骨骼关节驱动模块,通过双编码器实现关节力矩和位置信息的反馈.然后,分析外骨骼在不同步态相位的运动特征,提出了双模态切换控制策略,即支撑相采用自适应阻抗控制算法来提高稳定性和抗冲击能力,摆动相采用自抗扰-终端滑模控制算法来提高响应速度和跟踪精度.最后,通过控制仿真和主被动跟踪实验,验证了本文算法相较于传统PID(比例-积分-微分)和自抗扰控制算法的优越性.被动跟踪实验结果说明当关节误差收敛范围在土5％时,收敛时间可达0.28 s;在主动跟踪实验中,实验人员穿戴外骨骼时髋关节和膝关节最大均方根误差分别为0.47°和1.28°,说明本文控制算法可以实时跟踪人体运动意图,满足人机交互柔顺性需求.     

偏瘫患者辅助下肢外骨骼设计与仿真分析

针对偏瘫患者外骨骼康复机器人降低外骨骼质量的要求,设计了一种辅助下肢外骨骼机器人,采用柔索驱动的膝关节,具有结构简单,质量轻的特点。同时利用ADAMS建立了外骨骼关节柔索驱动的动力学模型,绳索模块建立了柔索驱动模型,通过Ariel生物运动分析软件,采集髋、膝、踝关节运动数据,运用Spline函数进行了仿真分析。经过仿真分析柔索驱动在上台阶运动过程中的不同拉簧预紧力和拉簧刚度下传动特性和驱动力矩,为进一步研究设计下肢外骨骼提供依据。     

基于变刚度驱动的下肢外骨骼

针对传统刚性驱动的外骨骼在复杂人机交互环境中柔顺性不足、无法保证人体安全等问题，设计一种变刚度下肢外骨骼用于康复训练。提出了一种可重构的变刚度原理，通过调整关节弹簧的预紧力来实现关节刚度的改变，同时通过滑轮组的重构来增大外骨骼的刚度调整范围。基于所提出的可重构变刚度原理，设计了用于驱动外骨骼主动关节的变刚度执行器，并进一步设计了变刚度下肢外骨骼的机械结构。建立了外骨骼的理论刚度模型，并对其刚度特性进行了仿真分析。搭建了变刚度下肢外骨骼的试验平台，对样机的刚度特性进行了试验验证。结果表明，试验得到的刚度曲线与理论模型吻合。基于变刚度驱动的扭矩-偏角特性，提出一种无交互力传感器的外骨骼行走跟随控制方法，并在不同速度下进行了行走跟随试验。试验结果表明，外骨骼与人体的最大交互力矩为0.8243 N·m，证明外骨骼可以跟随人体运动。     

绳驱动柔性上肢外骨骼机器人设计与控制

为了提高上肢外骨骼机器人的拟人化程度及关节柔性,设计了一种由串联弹性驱动器和鲍登线驱动的4自由度柔性上肢外骨骼机器人.首先,设计一种六连杆双平行四边形机构,建立肩关节虚拟转动中心,满足人体肩部3自由度运动需求.然后,设计基于串联弹性驱动器和鲍登线的驱动模块,将驱动器和机器人关节分离,降低结构的复杂度,减轻关节质量,实现力矩/位置信息的反馈.最后,构建机器人运动学及动力学模型,设计关节阻抗控制器并对样机肘关节进行阻抗控制实验.由实验结果可知,刚度系数在0.5 N·m/(°)～1.5 N·m/(°)时,力矩跟踪均方根为0.33 N·m;阻尼系数在0.001 N·m·s/(°)～0.01 N·m·s/(°)时,力矩跟踪均方根为0.57 N·m.实验结果表明,调节阻抗控制器中的阻抗系数能够改变关节的刚度和阻尼特性,从而提高人机连接的柔顺性.因此该机器人可以满足康复训练需求.     

复式套索人工肌肉驱动的下肢外骨骼的运动控制

设计了复式套索人工肌肉驱动的下肢外骨骼系统,并研究了外骨骼关节精密运动控制问题.首先,介绍了复式套索人工肌肉驱动的下肢外骨骼系统.其次,建立了复式套索人工肌肉的传递模型,并基于拉格朗日法建立了下肢外骨骼动力学模型.然后,基于该动力学模型提出了一种滑模控制方法.进行了滑模控制与比例-微分(PD)控制外骨骼膝关节运动的对比实验,证明了该滑模控制算法具有更高的运动控制精度.最后,完成了下肢外骨骼的被动训练实验,其关节角度跟踪误差低于3.78?.     

下肢负重外骨骼机器人的初步设计

研究设计了一种能够增强人体负重的下肢外骨骼机器人,该负重外骨骼机器人具有8个自由度,可实现髋关节的外展与内收、屈/伸运动;膝关节的屈/伸运动以及踝关节的弯曲运动;根据人体步态分析研究出各个关节的运动角度范围,结合目标负重进行结构优化设计;对机器人的结构进行简化,建立了外骨骼机器人的连杆模型,根据其几何关系,采用D-H准则对外骨骼机器人进行了数学建模;以计算机、六轴运动控制卡和STM32为核心构建了控制系统,结合ZMP (zero moment point)零力矩点稳定性判据及三次样条插值进行了步态规划,并将此步态规划应用于样机上;样机实验结果表明,此结构能够满足不同体型的人进行穿戴,并能够根据规划的步态轻松行走,验证了其结构和控制系统的合理性.     

下肢负荷外骨骼的变负载控制研究

下肢负荷外骨骼需要在变负载情况下实现助力的功能,外骨骼应能准确地跟踪人体的期望运动轨迹。为此,基于系统的动力学模型,提出了鲁棒自适应PD控制方法。该方法将系统外界的干扰、关节摩擦和噪声统一为上确界已知的干扰项,在控制器设计时引入中间变量,计算出以关节变量为参数的回归矩阵和一个描述外骨骼质量特性的未知定常参数向量,利用回归矩阵和引入的中间变量设计自适应律。仿真结果表明,外骨骼能够准确跟踪上期望的运动轨迹,系统的鲁棒性得到改善,实现了系统变负载控制的目的。     

基于运动预测的髋关节外骨骼实时助力控制

针对下肢肌力衰退群体日常出行需求,设计了可穿戴的髋关节外骨骼,实现对人体日常步行意图的精准感知,并对髋关节的屈曲/伸展动作提供实时助力.为了实现频繁走停条件下的助力时机准确性和规律步行条件下的助力无延时,提出了一种基于混合振荡器的运动预测模型,将步态数据从时域转化为相角域,实现人体步行步态的预测和步态周期的分割,通过相角在线计算助力矩,对髋关节外骨骼进行助力控制.为了消除大助力矩下产生的抖动,对大腿杆上的惯性测量单元进行了解耦布置设计.通过跑台步行实验和自由步行实验,分别验证了髋关节外骨骼对于瞬时速度变化、均匀速度变化的适应性,以及在走停切换、自由随意步行时的适应性和有效性.同时检测和对比人机交互力,验证了带预测能力的自适应振荡器模式能提供更好的助力体验.实验结果表明,基于混合振荡器模型的助力控制策略能够兼顾走停切换条件下非周期步态的助力和规律步行条件下的类周期无延时助力.     

基于踝关节处人机位姿误差的外骨骼摆动腿控制

提出了一种外骨骼整机运动控制策略,并重点介绍了外骨骼摆动腿的运动规划与PD(比例-微分)控制.作为外骨骼摆动腿运动规划的依据,踝关节处人机位姿误差检测仅需要在腰部与踝足部进行人机绑定,降低了对穿戴者运动的限制与控制系统的复杂性.通过Adams与Matlab验证了作为外骨骼摆动腿PD控制器设计基础的外骨骼动力学模型的正确性.引入卡尔曼滤波器预测穿戴者摆动腿的运动可以在有限的采样频率下改善控制精度.实验结果表明,该方法能有效识别穿戴者摆动腿的运动意图并驱动外骨骼髋、膝关节实现人机踝关节轨迹的跟踪,可用于下肢外骨骼摆动腿的控制.     

基于移动补偿的绳驱动关节运动解耦方法

提出了一种通过移动补偿解决绳驱动关节运动耦合的方法。首先,根据运动耦合的机理推导出解耦的约束条件,并相应地设计了一种2自由度绳驱动机械臂;然后,为分析绳索的弹性形变对解耦效果的影响,应用绞盘方程建立了绳索拉力对关节转角偏移影响的理论模型;最后,开展了相应的试验。试验结果显示当关节不受外力矩时,其最大角度偏移量为0.72°;关节上施加一定力矩后,基于上述模型得到的关节转角偏移量同试验值的差异小于0.02°。此外,关节转角偏移量随着预紧力的增大而减小,且关节的动态解耦性能良好。以上结果验证了提出的解耦方法的有效性和关节转角偏移模型的准确性。     

基于人体运动意图卡尔曼预测的外骨骼机器人控制及实验

为在外骨骼控制中准确获取人体运动意图,本文使用力矩传感器测量人机交互信息.基于人体下肢摆动腿的单摆模型获得摆动腿关节的运动轨迹,并使用卡尔曼滤波进行预测,从而弥补意图延时.使用PD(比例-微分)控制律控制外骨骼跟踪人体摆动腿的关节轨迹,编码器反馈外骨骼关节的实时位置,形成位置闭环控制.进行外骨骼摆动腿实验,结果表明,测得的人机交互信息经过卡尔曼滤波后,可以预测人体摆动腿的运动意图,外骨骼机器人能够实现对人体摆动腿关节轨迹的跟随,所提方法可行.