下肢外骨骼机器人系统设计与试验分析

针对老龄人士和残障人士助力助行问题,设计了一款柔性下肢外骨骼机器人.该机器人采用中空走线结构的电动关节,利用小型扭矩传感器、磁编码器采集人体运动意图;根据外骨骼机器人的动力学模型,设计基于最小作用力的控制算法并进行运动学逆解,得出各关节转动参量,实现外骨骼机器人随动控制;通过优化外骨骼机器人机械结构并运用轻量化材料,使得机器人样机重量减轻到10.2 kg;在外骨骼机器人进行穿戴试验中,我们采集典型动作运动时的扭矩、位置、速度和加速度等数值,其结果表明所设计的外骨骼机器人随动运动时冲击小,步姿切换时传感器信号跟随良好,电机响应扭矩传感器时间为0.02 s,能达到实际行走的需求,从而验证了该系统的可行性;助力试验结果显示,穿戴外骨骼机器人后快走和慢走模式助力平均峰值扭矩分别为18.2N·m和15.3 N·m,心率降低1％～7％,且快走比慢走的助力效果更明显.本研究为外骨骼机器人轻量化研究提供了一种参考.     

一种基于移动平台的辅助外骨骼机器人

<正>专利权人:北京精密机电控制设备研究所专利号:201710422109.8简介:一种基于移动平台的辅助外骨骼机器人,涉及仿生可穿戴外骨骼机器人领域,包括下肢人体仿生外骨骼的机械结构、外骨骼移动平台、髋部仿生结构和背部安装板。外骨骼移动平台位于底端;下肢人体仿生外骨骼的机械结构固定安装在外骨骼移动平台的上表面;髋部仿生结构固定安装在下肢人体仿生外骨骼的机械结构的顶端;背部安装板固定安装在髋部     

基于模糊PID下肢外骨骼机器人的控制技术

为研究下肢外骨骼机器人控制技术对轨迹跟踪的影响规律,首先对下肢外骨骼机器人进行结构设计,基于MSC.ADAMS软件建立了外骨骼机器人模型;借助模糊PID控制方法研究下肢外骨骼控制方法,分别研究了传统PID与模糊PID控制技术对外骨骼控制的影响规律;利用MATLAB与MSC.ADAMS实现了对外骨骼运动控制的联合仿真,并对比了输入步态曲线和实际跟踪曲线.研究表明:在相同条件下,模糊PID的控制算法相较于传统PID控制算法能够更快速和准确地跟踪步态曲线,并且能够更好地克服外部扰动.     

外骨骼康复机器人的正向运动学仿真分析

针对外骨骼康复机器人,本文根据人手的功能和运动约束,对机器人进行模块化设计,并建立了机器人位置正向运动学方程及外骨骼康复机器人抓取杯子的仿真模型,运用ADAMS/Hydraulics模块进行运动学仿真,仿真结果表明,虚拟手指运动机构实现了角加速、匀速、减速的运动状态,并得出了康复机械手关节角速度在0～170rad/s范围内人手可以完成关节弯曲运动的康复运动。虚拟指模型的运动学分析为外骨骼康复机械设备的研究提供了必要的理论依据和参数。     

上肢康复外骨骼机器人控制方法进展研究

上肢康复外骨骼机器人主要用于为上肢运动功能障碍患者提供科学有效的康复训练,以实现患肢运动功能恢复及日常生活自理。该文从控制策略的角度综述了近年来上肢康复外骨骼机器人的研究进展。首先,从不同时期的康复治疗需求的角度出发,对已有的控制策略进行主动、被动控制分类,并对不同的控制方法进行概述,分析了各控制方法的当前研究现状。最后,对上肢康复外骨骼机器人发展中一些关键的挑战进行讨论并展望了未来的研究方向。     

外骨骼机器人膝部三铰点零件轻量化研究

为了满足康复训练外骨骼机器人的结构轻量化要求,提出了拓扑优化与响应面法相结合的结构优化方法,通过对某康复训练外骨骼机器人膝部三铰点进行了轻量化研究与多目标优化设计,利用拓扑优化工具对其零件进行初步优化,然后以质量、最大位移及最大极限应力为目标,以零件尺寸为设计变量,进行多目标优化设计。结果表明,在满足刚度和强度的前提下,2次优化后的三铰点零件质量减轻了26.14%,为康复训练外骨骼机器人的轻量化与实用性研究,提供了新的途径。     

基于RBF神经网络自适应控制的下肢外骨骼步态跟踪

针对开发研制的下肢外骨骼机器人控制策略的需要,提出一种基于RBF自适应控制的外骨骼控制方法.建立了关于外骨骼的动力学模型,采用RBF网络分别实现对下肢外骨骼模型动力学方程中的重力项、哥氏力及离心项、正定惯性矩阵的逼近建模;通过实验获取髋关节与膝关节于步行过程中的数据,实现了曲线的拟合并将其作为理想输入,通过对比PID、...     

GA优化的RBF神经网络外骨骼灵敏度放大控制

为改善外骨骼机器人灵敏度放大控制(SAC)性能,结合遗传算法(GA)与径向基函数(RBF)神经网络建立在线计算外骨骼机器人的精确动力学模型.用GA优化RBF神经网络的中心矢量与基宽度,并对RBF网络的权值实时更新,在线学习外骨骼机器人动力学模型中的参数矩阵,进一步推导出SAC控制律.仿真结果表明:GA优化后的RBF网络,可以在线学习外骨骼的动力学模型,基于该模型的SAC能够实现精确的人体轨迹跟踪,相比于优化前,人体轨迹跟踪误差以及人机交互信息会快速减小并收敛到0的微小邻域内,可实现人机协调运动.     

一种辅助踝髋关节的柔性可穿戴步行辅助机器人的设计与分析

针对传统的外骨骼机器人存在的柔顺性差、穿戴舒适性差等问题,设计了一种可以为踝髋关节提供辅助的可穿戴机器人.该机器人由踝关节驱动系统、髋关节驱动系统、传递系统和绑带系统组成.通过对踝髋关节的受力分析表明,在穿戴者步态周期的0%～60%范围内该机器人可以为踝关节和髋关节提供约200 N和222 N的峰值力,进而可以为穿戴者的脚踝弯曲和髋关节伸展提供帮助.该研究成果可为外骨骼步行辅助机器人的设计提供理论依据.     

上肢运动康复外骨骼肩关节优化设计与系统应用

针对脑卒中患者早期肌肉力量严重不足,需要密集重复性运动康复训练的情况,设计一套外骨骼机器人系统,并结合传统运动疗法提出镜像训练、示教训练和轨迹重复训练等训练模式.镜像训练通过健肢引导患肢运动,促使患者自主训练;示教训练由理疗师引导患肢运动,实现“一对多”分布式训练;轨迹重复训练能够按照理疗师指定的特定轨迹患肢进行动作重复训练.外骨骼机器人系统包含负责位姿检测的主外骨骼和负责动作辅助的从外骨骼2个子系统,两者具有相同的七自由度上肢串联运动学模型.根据人体肩关节旋转中心生理运动形式优化设计外骨骼自适应肩关节,提高了人机运动链相容性.临床实验结果表明:外骨骼系统能够为脑卒中患者提供安全可靠的运动训练.     

基于气动肌肉的可穿戴式上肢外骨骼助力机器人动力学仿真

依据仿生设计原理,设计了一种基于气动肌肉的可穿戴式上肢外骨骼助力机器人,并进行了动力学仿真分析。参考人体肩关节、肘关节、腕关节的运动机理及特性参数,设计外骨骼的机械结构,运用Pro-e软件建立其三维装配体模型,将其导入ADAMS中进行动力学仿真。通过仿真分析得到大、小臂等的角速度和角加速度以及各个关节的力矩变化规律,验证了设计的合理性与正确性,为机器人智能控制提供了理论基础。     

下肢助力外骨骼机器人自适应阻抗控制研究

当前用于人体运动增强的下肢助力外骨骼系统获得越来越多的关注。获取高精度跟随控制是下肢助力外骨骼机器人研制的主要挑战。针对当前基于位置的控制算法需要复杂的外骨骼动力学模型的问题,该文提出了基于增强学习的变参数阻抗控制算法。首先介绍了HUALEX助力外骨骼系统并对HUALEX建立简单动力学模型。基于此,提出一种基于增强学习的自适应阻抗控制算法,验证了阻抗参数对控制效果的影响,并通过仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于Simulink的下肢外骨骼机器人模糊PID控制与仿真分析

为研究下肢外骨骼的轨迹跟踪控制,结合人体生物学特点及户外助力要求,设计了一款可穿戴式下肢外骨骼机器人。针对PID控制在轨迹跟踪时无法消除扰动的问题,为实现下肢外骨骼的柔顺控制,设计了一种模糊PID控制算法。首先在Solid Works上进行外骨骼结构设计,然后将外骨骼模型导入Simulink中搭建动力学仿真模型,对髋、膝、踝六关节驱动输入正常人体行走的力矩信息,在仿真模型中分别用普通PID控制器与模糊PID控制器对比控制效果,并对比了步态输入曲线与实际跟踪曲线。通过仿真结果对比可知,模糊PID控制相较于普通PID控制具有响应速度快、抗干扰能力强等优点。     

下肢外骨骼机器人意图识别算法研究

下肢外骨骼机器人能让截瘫患者一定程度上恢复站立、行走等一些运动能力。其作为一种人机耦合的系统,人机交互接口（HMI）扮演着重要的角色。准确地获取穿戴者（截瘫患者）的运动意图,是下肢外骨骼机器人研发的主要挑战。针对当前意图识别主要采用手动阈值判断的方式,该文提出了一种利用机器人零力矩点（ZMP）特征,并基于支撑矢量机（online SVM）检测穿戴者运动意图的在线学习算法。最后在实际系统上完成该算法的验证。     

直线电机外骨骼被动元件参数最优匹配方法

外骨骼机器人的能耗和续航时间是决定其能否走向实用化的关键性能指标之一,为了选择最优的被动元件参数匹配使外骨骼驱动关节的能耗达到最优,本文提出一种被动元件的参数最优匹配方法。本文提出了被动元件参数最优匹配的优化目标和约束条件,利用基于卡尔曼滤波的改进遗传算法求解最优的被动元件参数,实验结果表明利用该方法能够显著降低直线电机外骨骼驱动关节的能耗。     

脑血栓康复训练器的机械结构设计

为提高我国脑血栓患者的康复效率,减轻护理强度,设计了一种针对脑血栓患者的康复训练机器人。该康复训练机器人可协助患者在站立姿态和坐姿之间切换,坐姿状态下,康复训练机器人可实现电动轮椅的功能,在站立姿态下可利用仿生外骨骼装置辅助患者进行行走训练。     

太空实验机器人系统——“贾斯汀”

德国宇航中心最新研制出一款太空实验机器人系统——“贾斯汀”。该机器人系统具有重量较轻的手臂和四指手，是理想的太空实验平台。由于配备了一个集成电子系统的外骨骼结构，该机器人系统的机械手具备敏感触觉，可更好地进行远程操控；其独立的车轮可满足机器人执行任务时上半身的操作需求；     

针对下肢外骨骼机器人的基于概率运动基元的黑盒优化运动学习（英文）

外骨骼作为一种可穿戴的机器人,通过拟人化的构型直接传递机械动力来辅助或增强穿戴者运动。当外骨骼用于促进穿戴者的运动时,运动生成过程通常在高层控制中发挥重要作用。该领域的主要挑战之一是实时生成符合人类意图且可以适应不同情况的参考轨迹。在本文中,我们首先提出了一种基于概率运动基元(ProMP)的下肢外骨骼运动建模方法,它是一种用于生成运动轨迹的新型且强大的代表性工具。为了在不同穿戴者使用外骨骼时使轨迹适应不同情况,我们接着提出了一种基于黑盒优化PI^BB结合ProMP的新型运动学习方案。运动模型首先由ProMP离线学习,它可以生成参考轨迹供外骨骼控制器在线使用,再采用PI^BB在线学习和更新模型,提供了系统的自适应能力,消除了不确定性的影响。使用下肢外骨骼HEXO对六名受试者进行的模拟和实验证明了所提出方法的有效性。     

下肢外骨骼康复机器人的灵敏度放大控制研究

针对课题组研发的下肢外骨骼康复机器人中的患者主动训练模式,提出了灵敏度放大的控制方法,建立弹簧阻尼模型更好的模拟出人机交互时的交互力,并通过Matlab/Sim Mechanics和BP神经网络建立逆动力学模型,用Sim Mechanics和Simulink模块进行了计算机仿真实验,仿真结果表明采用灵敏度放大控制方法能减小患者训练时体能的消耗,实现了患者以较小的力矩带动外骨骼实现共同运动,同时可以采集到患者腿部的数据进行康复评价.     

4自由度上肢康复机器人结构设计与仿真分析

设计了一种4自由度外骨骼康复训练机器人,改善了当前康复机器人运动关节单一、康复训练空间有限的缺陷。参照人体上肢尺寸标准,应用SolidWorks绘制了机器人三维模型,根据DH法对机器人建立正向运动学模型,通过Matlab验证了模型的正确性。通过Adams对模型进行运动学仿真,验证了结构在不发生干涉的条件下能够实现多关节复合康复训练运动。同时对机器人工作空间进行仿真分析,验证了机器人工作空间与人体上肢的日常活动空间是相匹配的,能够满足患者上肢康复训练的要求,应用Matlab对抬臂屈肘康复运动进行轨迹规划,验证了整个康复运动平稳合理。