基于人机耦合模型的上肢康复外骨骼闭环PD迭代控制方法

针对多关节上肢外骨骼重复性康复训练非线性求解困难问题,提出了一种闭环PD迭代学习控制方法。基于人体工学确定了六自由度上肢外骨骼康复机械臂的参数、自由度配置与关节运动范围。以人机交互力为耦合方式,建立了基于牛顿-欧拉法的人机耦合模型,完成了人机耦合动力学模拟分析。基于迭代学习控制理论提出外骨骼康复机械臂的闭环PD迭代学习控制方法,通过建模仿真分析了肩关节/肘关节迭代学习控制的轨迹误差、人机交互力和驱动力矩。第三次迭代后的轨迹误差小于0.05 rad,PD迭代学习控制器的输出对系统控制进行了有效的补偿,提高了系统状态的稳定性。研制了六自由度上肢外骨骼康复机械臂样机,开展试验测试。试验结果表明,随着控制试验在迭代域上的运行,系统的输出向着期望的系统状态转化,所提出的迭代学习控制算法可以提高上肢外骨骼康复训练重复性运动的控制精度,进而提高人机交互性能。     

上肢康复机器人主动训练模式控制策略研究

针对在上肢康复机器人主动训练控制策略中存在的人机交互力跟踪响应速度慢、控制精度低等问题,设计了面向单关节与多关节主动康复训练模式的力阻抗控制器。在对六自由度上肢康复机器人进行运动学与动力学分析的基础上,设计了基于力的阻抗控制算法的力控制器。利用MATLAB/Simulink软件搭建了控制器仿真平台,并分别对阶跃信号、斜坡信号、正弦信号三种不同状态的交互力信号进行控制仿真。仿真结果表明:该方法具有人机交互力跟踪响应速度快、控制精度高的特点。     

气动人工肌肉外骨骼机器人位置跟踪控制

针对以气动人工肌肉作为关节驱动器的外骨骼机器人关节位置跟踪控制问题进行了研究。首先,在动力学模型的基础上,设计了上层控制器,并结合自适应控制和滑模控制方法降低了动力学参数不准确和扰动项未知对外骨骼机器人的影响;其次,基于无模型方法设计了底层关节力矩控制器,调整外骨骼机器人的关节力矩;最后,针对上述控制方案设计仿真实验与外骨骼机器人的穿戴实验。结果表明,该控制方法对气动人工肌肉外骨骼机器人的关节位置跟踪控制是有效的。     

基于插值时间相同的4-1-4样条插值的机器人轨迹规划

设计一种新型的5-DOF上肢外骨骼康复机器人,首先分析了该机器人的机械结构,基于D-H参数法建立了该机器人的D-H坐标,根据其坐标求出了其正,逆运动学方程。为了使病患的康复训练具有舒适性和平稳性,提出了一种基于相同时间插值点的用四次多项式过渡的线性插值函数,用来规划上肢外骨骼康复机器人的轨迹。最后进行了单个和多个关节的轨迹规划,并通过求出的正运动学方程和插值函数作出末端位移、速度和加速度的图像,并在Adams中对用1:1模型建立的上肢外骨骼康复机器人进行实体仿真,来验证此方法的正确性和可行性。通过对单关节和多关节轨迹规划参数的分析,然后将其结果与Adams中的仿真数据进行对比,证明了该方法的可行性和稳定性,可以被用在康复机器人的轨迹规划中。     

一种多功能下肢外骨骼机器人的设计与仿真分析

针对老年人以及下肢运动障碍患者的康复训练和运动代步的需求,设计了一种多功能下肢外骨骼机器人,利用辅助起立机构和腿部外骨骼实现对使用者下肢的康复训练。分别了建立外骨骼机器人单腿支撑阶段和双腿支撑阶段5杆模型,采用拉格朗日方法推导出动力学模型,计算各关节所需的理论力矩;建立虚拟样机模型进行动力学仿真,仿真数据与理论数据进行比较,验证了理论推导的准确性和外骨骼机器人设计的合理性,为后续电机选型提供了依据。     

下肢外骨骼助力机器人关节驱动设计及试验分析

针对人体下肢关节特点与助行要求,设计了外骨骼机器人关节结构;通过ADAMS软件仿真,分析了外骨骼机器人水平助行过程中关节功率配置需求,根据关节需求设计了外骨骼电液伺服驱动系统;为满足外骨骼机器人对人体下肢关节助力及柔顺性要求,提出了基于关节误差估计的PID控制方法。详细介绍了外骨骼机器人下肢关节结构的运动形式与技术参数,优化配置了关节结构的运动范围与驱动行程,对该机器人进行了运动学分析并通过外骨骼的典型动作进行验证;划分了外骨骼助行过程中步态与关节驱动映射,给出误差估计与补偿PID控制的具体参数;分别从关节跟踪与助力功率的角度,量化分析、对比了基于关节误差估计与常规PID两种控制方法的助力指标参数。试验结果表明,所设计外骨骼关节与驱动系统可实现穿戴者助力行走;对比常规PID控制,抑制了关节驱动控制输出区间的不连续,改善了关节跟踪误差,提升了助力效果与柔顺性。     

适应环境刚度、阻尼参数未知或变化的机器人阻抗控制方法

针对机器人阻抗控制在实际应用中其性能受环境的阻尼、刚度参数未知或变化影响的问题,提出了一种机器人自适应阻抗控制方法。在定义机器人阻抗控制性能指标的基础上结合阻抗模型刚度变化的几何表示,给出了阻抗模型刚度参数初值计算方法,提出了基于人工神经网络的环境等效刚度在线估计方法,并结合二阶系统临界阻尼条件计算阻抗模型阻尼参数初值。机器人力控制实验结果验证了该方法较已有的机器人阻抗控制方法在参考轨迹平滑性、力控制稳定性和易于工程实践方面有一定的优势。     

下肢外骨骼康复机器人动力学分析与仿真

下肢外骨骼康复机器人动力学模型的准确建立,是实现机器人精确控制的前提条件。文中将下肢外骨骼机器人简化为7杆模型,并将下肢运动周期划分为单腿支撑和双腿支撑两个阶段,采用拉格朗日方法建立外骨骼康复机器人系统的整体动力学模型。通过人体下肢运动的实时动作捕捉及其运动轨迹的数据分析,得到人体正常行走时的关节运动规律,推导出各个关节所需的驱动力矩。利用SolidWorks建立机器人三维简化模型并导入ADAMS软件进行动力学仿真,验证了理论推导的准确性,为机器人电机的选型和控制系统的设计提供了理论依据。     

上肢康复机器人控制系统设计

在传统治疗方法中主要由医务人员来辅助偏瘫患者完成康复训练,为减轻医务人员的劳动强度、提高康复训练的效果,基于阻抗控制方法为四自由度上肢康复机器人设计控制系统,实现康复机器人辅助患者完成康复训练。对控制方法进行分析后基于工业控制计算机搭建硬件平台,并分别对单关节运动、多关节连动进行理论分析、软件仿真,信号测试和样机实验。基于阻抗控制的上肢康复机器人控制系统能实现辅助患者完成沿规划轨迹的被动训练和跟随患者运动意识的主动训练。     

体感控制的上肢外骨骼镜像康复机器人系统

为辅助患肢进行自主康复训练,研制了一种体感控制的上肢外骨骼镜像康复机器人系统。设计了可穿戴式三自由度上肢康复机械臂,利用Kinect传感器提取人体6个骨骼关节点数据,计算所需控制参数,将健肢的体势动作转化为控制信号,控制机械臂带动患肢做镜像或同步运动康复训练。搭建了上肢外骨骼康复机器人系统实验平台,分别进行了单关节镜像控制和多关节联动同步控制穿戴实验,系统具有良好的体感控制随动性能,能满足上肢康复训练的要求。     

主被动结合的上下肢一体化助力外骨骼机器人的设计与效能评估

针对上肢外骨骼机器人对使用者腰背产生过重负荷的问题,设计了一种主被动结合的上下肢一体化助力外骨骼机器人,利用无源下肢外骨骼来承担部分负荷。基于助力外骨骼应用场景和人体结构特征分析,建立外骨骼机器人的机械结构模型,完成运动学仿真分析,验证了模型的合理性。为解决外骨骼机器人效能评估问题,提出一种模糊综合评估模型,详细介绍了外骨骼机器人的效能评估方法,评估结果为性能良好。研制外骨骼机器人样机,搭建总体控制系统,开展助力性能和负重性能测试实验。实验结果表明,所设计的上下肢一体化助力外骨骼机器人可承受20 kg的负载且对穿戴者提供一定的助力效果。所提出的模糊综合评估模型,为外骨骼机器人的优化设计提供了方向和理论依据。     

基于屏障 Lyapunov 函数的上肢康复机器人 自适应主动交互训练控制

针对上肢运动功能障碍患者进行辅助康复训练,搭建了一套上肢康复外骨骼机器人系统,并提出一种基于屏障Lyapunov函数的增广神经网络自适应导纳控制策略。首先,介绍了上肢康复外骨骼的机械机构及其控制系统。然后,推演了控制器的设计过程并进行了Lyapunov稳定性证明。最后,分别进行了不同控制内环的轨迹跟踪被动训练实验和不同导纳参数下基于人机交互力的主动交互训练实验,同时分析比对了主动训练时的人机交互力与轨迹偏差的变化关系。被动训练实验结果证明了增广神经网络对人机模型动力学的逼近效果,其轨迹跟踪峰值误差为模糊PID控制器的53%。主动交互训练实验证明了通过调整导纳参数可实现在相同训练任务下不同强度的康复训练以匹配不同康复阶段下的患者。     

液压驱动下肢外骨骼系统设计与控制研究

研究基于液压驱动的下肢外骨骼机器人,旨在实现人体下肢的运动康复。设计结构紧凑型液压驱动下肢外骨骼整体机构。建立了下肢外骨骼多连杆机构模型,基于拉格朗日法对模型进行动力学分析。针对下肢外骨骼的快速随动控制提出了一种滑模控制器,并运用MATLAB进行了控制仿真模拟,仿真结果表明,外骨骼采用该控制算法具备良好的跟踪效果。搭建了外骨骼系统软硬件平台,通过预设步态跟踪控制实验,验证了机构的合理性与控制算法的有效性。     

Control and Implementation of 2-DOF Lower Limb Exoskeleton Experiment Platform

In this study,a humanoid prototype of 2-DOF(degrees of freedom)lower limb exoskeleton is introduced to evaluate the wearable comfortable effect between person and exoskeleton.To improve the detection accuracy of the human-robot interaction torque,a BPNN(backpropagation neural networks)is proposed to estimate this interaction force and to compensate for the measurement error of the 3D-force/torque sensor.Meanwhile,the backstepping controller is designed to realize the exoskeleton's passive position control,which means that the person passively adapts to the exoskeleton.On the other hand,a variable admittance controller is used to implement the exoskeleton's active follow-up control,which means that the person's motion is motivated by his/her intention and the exoskeleton control tries best to improve the human-robot wearable comfortable performance.To improve the wearable comfortable effect,serval regular gait tasks with different admittance parameters and step frequencies are statistically performed to obtain the optimal admittance control parameters.Finally,the BPNN compensation algorithm and two controllers are verified by the experimental exoskeleton prototype with human-robot cooperative motion.     

矢量场逐次迭代的人-机身体交流控制

为使人和机器人在身体交流中保持运动协调同步,提出了基于矢量场逐次迭代的人-机身体交流智能控制方法。对智能控制方法中具有任意目标轨迹的三维空间矢量场逐次迭代系统进行算法设计,使其输出的关节期望位移信号能与输入的扭矩信号保持同步,且同步强度要达到能实现参数可调的目的;分析了具备不同矢量场的两个逐次迭代系统的相互作用情况;以人和机器人身体交流的典型例子--下肢外骨骼助力机器人为对象,对该智能控制方法进行了应用仿真,并分析了关节扭矩成分对同步运动的影响。仿真结果表明该控制方法有效。     

基于虚拟现实手臂外骨骼康复系统的研究

将虚拟现实和外骨骼技术引入到肢体的康复工程，根据康复医学的运动疗法和作业疗法，为上肢残疾患者研制出手臂外骨骼康复系统，实现了手臂的运动控制，并构建了虚拟环境仿真平台。借助于触觉感知接口的力反馈作用可以使患者感觉到手臂受到的作用力。提出手臂功能康复测评方法，并建立患者康复病案数据库。手臂外骨骼康复系统为患者提供有效的肢体功能恢复的工具。