机器人辅助上肢关节运动控制与临床实验研究

针对机器人辅助患肢被动康复训练过程中关节活动度(ROM)及运动控制参数不能随患肢病情实时调整的问题,提出一种新的模糊自适应关节被动运动闭环监督控制方法.该方法首先根据患肢关节活动恢复程度设计上层监督控制器,得到符合患肢病情的关节期望运动范围;再通过设计下层闭环位置跟踪控制器,控制机器人平稳地牵引患肢关节沿目标轨迹进行训练.临床实验结果验证了所提算法的有效性.     

基于动态插补方法的上肢康复机器人运动控制

为提高康复训练机器人运动控制性能,提出了基于动态插补策略的控制系统设计方法.首先采用分段平滑标准差方法提取患肢运动特征并通过模糊推理实时评估患肢物理状态;然后运用动态插补决策机制选择适宜的插补方法进行运动控制;最后利用位置阻抗控制实现训练运动.该方法避免了传统单一插补方法的局限性,能够有效地融合不同插补方法的特性.在由WAMTM构建的康复机器人平台上进行实验,结果表明,本文方法在扰动情况下具有更优的运动控制性能.     

基于模糊逻辑的上肢康复机器人阻抗控制实验研究

针对机器人辅助患肢主动康复训练过程中辅助力／阻力不能随患肢病情实时调整的问题,提出了一种 新的模糊自适应阻抗力控制方法．该方法实时检测患肢与机器人之间的相互作用力,并进一步运用辨识算法实时估 计出患肢的病情状态;然后运用模糊阻抗控制器对两者之间的相互作用力进行实时调整,使得在患肢主动能力不 足时提供一定的辅助,而在其有能力完成动作时,实时调整阻力实现肌力训练．实验结果表明了该控制方法的有效 性．     

下肢康复机器人的自适应人机交互控制策略

针对康复机器人运动过程中的人机交互性问题,提出一种下肢康复机器人自适应人机交互控制策略.提取伸屈运动中下肢表面肌电信号（Surface electromyography,sEMG）和足底压力特征,分别用于表征下肢运动意图和人机交互力（Interaction force,IF）信息,建立基于sEMG-IF的人机交互信息融合模型,实现下肢康复机器人运动轨迹的在线规划;考虑主动康复运动过程中的人机交互作用,建立具有时变动态特性的人机系统动力学模型,设计间接模糊自适应控制器对期望轨迹进行跟踪控制,实现下肢康复机器人自适应人机交互控制.通过对5名被试者进行下肢康复机器人运动控制实验研究,验证所提方法的可行性和有效性.     

基于模糊补偿的主从式上肢外骨骼康复机器人训练控制方法

针对主从式上肢外骨骼康复机器人主臂信息获取、从臂快速响应等问题,提出了基于关节位姿、速度和力/力矩等信息的运动意图建模方法及基于模糊补偿的康复训练控制策略.根据人体工程学原理,提出了一种同构同型的主从式双臂康复机器人新型结构;利用D-H算法给出了笛卡儿空间的主从臂运动学模型,建立了患者健肢运动意图信息和从臂各关节动作的人机协作映射关系;以患者运动意图力矩作为输入,基于模糊补偿算法提出了患者-主臂-从臂协作控制策略,并利用李亚普诺夫定理证明了该控制系统的稳定性.仿真结果表明,康复机器人从臂可以根据患者运动意图跟随主臂运动,能有效地防止抖动误动,可避免对患肢的二次伤害.实验结果表明从臂运动轨迹平滑,无剧烈波动,控制轨迹跟踪主臂效果好.     

基于GALIL控制器的踝康复机器人控制系统

介绍了基于GALIL运动控制器的踝关节康复机器人的控制系统。该踝关节康复机器人引入生物融合理念,基于4-UP(Pe)S/PS并联机构,采用PC+运动控制器相对独立运行的并行控制模式,实现踝关节复合康复运动。用户利用PC机实现康复机器人康复运动轨迹的规划,康复运动控制程序的自动编制和运动控制器程序的下载,通过操作面板控制运动控制器相对PC独立地执行程序。这种并行控制模式能够在满足康复运动相对复杂的空间康复轨迹需要的前提下,保证踝关节康复机器人系统的反应速度。该系统成功地用于踝关节康复机器人系统,取得了很好的康复效果,为PC+运动控制器模式的康复系统设计提供了范例。     

基于模糊PI的Delta机器人运动控制系统

搭建了视觉决策的并联机器人系统,其技术路线是由智能相机通过在线视觉检测算法分割目标,采用张正友标定方法进行相机标定;采用五次多项式插值对机器人的抓取路径进行关节空间轨迹规划;由逆运动学的代数解法求取各轴关节空间坐标.以Delta机器人的运动机构为研究对象,设计了新型的模糊PI控制器,并运用LabVIEW软件结合FPGA实现了机器人的运动控制.测得50组基于模糊PI控制器和PI控制器的上升时间的均值分别为179.6 ms和200.2 ms,试验结果表明,模糊PI具有更快的动态响应过程,同时还兼具了传统PI控制稳态性能好的特点.     

一种基于预瞄控制的Robocup足球机器人带球轨迹跟踪方法

通过深入分析足球机器人带球状态下的运动特点,结合智能预瞄控制方法建立带球状态下的非线性数学运动模型。分别对机器人的线速度和旋转速度使用专家PID控制,实现在带球情况下不丢球的机器人轨迹跟踪。仿真和试验证明该方法具有良好的快速性和鲁棒性。     

基于Internet的遥操作机器人监督控制器的设计

为了解决基于事件的控制方法在基于事件参量的控制器设计上的困难,以及它给机器人的运动带来的走走停停的缺点,在基于事件的控制结构中加入了主端的预测显示控制,引入传统时间参量并建立了基于事件,时间的混合系统监督控制器模型。在保证机器人局部稳定的情况下降低了机器人控制器设计的复杂度,并使得运动操作可以连续进行,不再受遥机器人状态的限制。     

基于外骨骼的可穿戴式上肢康复机器人设计与研究

为辅助对患肢进行高强度标准化康复训练工作,研制了一种基于外骨骼原理的可穿戴式4自由度上肢康复机器人.该康复机器人可实现肩关节水平方向外展/内收、竖直方向上摆/下摆和旋转运动以及肘关节的屈/伸运动.首先根据康复医学原理确定出人手臂各关节的运动角度范围,并在确保驱动力矩最小的原则下进行结构设计.然后,对各结构进行了运动学与动力学仿真分析,并据此对结构进行优化.最后,设计了康复机器人在连续被动康复运动(CPM)模式下的控制系统.实验结果表明,此结构方便穿戴于人体,机器人的运动自由度与人体运动自由度同轴,能有效地对患肢前、后臂各部位进行支撑和牵引,精确地施加牵引力于上肢的各关节.     

Adaptive Impedance Control for Upper-Limb Rehabilitation Robot Using Evolutionary Dynamic Recurrent Fuzzy Neural Network

Control system implementation is one of the major difficulties in rehabilitation robot design. A newly developed adaptive impedance controller based on evolutionary dynamic fuzzy neural network (EDRFNN) is presented, where the desired impedance between robot and impaired limb can be regulated in real time according to the impaired limb??s physical recovery condition. Firstly, the impaired limb??s damping and stiffness parameters for evaluating its physical recovery condition are online estimated by using a slide average least squares (SALS)identification algorithm. Then, hybrid learning algorithms for EDRFNN impedance controller are proposed, which comprise genetic algorithm (GA), hybrid evolutionary programming (HEP) and dynamic back-propagation (BP) learning algorithm. GA and HEP are used to off-line optimize DRFNN parameters so as to get suboptimal impedance control parameters. Dynamic BP learning algorithm is further online fine-tuned based on the error gradient descent method. Moreover, the convergence of a closed loop system is proven using the discrete-type Lyapunov function to guarantee the global convergence of tracking error. Finally, simulation results show that the proposed controller provides good dynamic control performance and robustness with regard to the change of the impaired limb??s physical condition.     

Control System Design for an Upper-Limb Rehabilitation Robot

Control system implementation is one of the major difficulties in rehabilitation robot design. The purpose of our study is to present newly developed control strategies for an upper-limb rehabilitation robot. The Barrett WAM Arm manipulator is used as the main hardware platform for the functional recovery training of the past-stroke patient. Passive and active recovery training have been implemented on the WAM Arm. A fuzzy-based PD position control strategy is proposed for the passive recovery exercise to control the WAM Arm stably and smoothly to stretch the impaired limb to move along predefined trajectories. An adaptive impedance force controller is employed in the active motion mode in which a fuzzy logic regulator is used to adjust the desired impedance between the robot and impaired limb to generate adaptive force in agreement with the change of the impaired limb's muscle strength. In order to evaluate the change of the impaired limb's muscle power, the impaired limb's mechanical impedance parameters as an objective evaluation index is estimated online by using a recursive least-squares algorithm with an adaptive forgetting factor. Experimental results demonstrate the effectiveness and potential of the proposed control strategies.     

康复机器人上肢传递系统的周期稳态与自主控制

研究康复机器人上肢传递系统的周期稳态和自主控制.运用计时事件图和极大–加代数方法,建立康复机器人上肢传递系统的数学模型,给出传递系统的周期计算公式、周期稳态的扰动估计范围和自主控制策略,并分析周期稳态相对于参数扰动的鲁棒性.周期稳态的扰动估计可用于提高上肢康复机器人工作的精确性和柔顺性,而自主控制策略有益于保证上肢康复机器人工作的实时性和安全性.扰动估计和自主控制方法易于计算,并有助于上肢康复机器人传递运动智能辅助系统的设计、控制和优化.     

一种新的康复与代步外骨骼机器人研究

针对老年人及下肢障碍者康复训练与代步问题,本文提出一种新的康复与代步外骨骼机器人.本文首先详细介绍了机器人各部分组成及机构设计方案,通过下肢外骨骼与轮椅的有机结合,有效保持或恢复老年人、脑卒中患者下肢运动能力的同时,为患者提供一种方便的代步工具;运用脚蹬车运动制订康复训练策略,可保持下肢康复训练轨迹固定,保证患者安全;提出主从式操作方法及多模态康复训练控制流程提高使用者参与感.最后通过仿真与实验验证了所提康复系统的可行性与设计的正确性.     

Robust Fuzzy Control of Electrical Manipulators

Stability analysis for fuzzy control of robot manipulators has been a serious challenging problem in literature. The theoretical difficulties are highly increased due to the complexity of both manipulator dynamics and fuzzy controller structure. This paper develops a novel robust fuzzy control approach for electrical robot manipulators using the direct method of Lyapunov. We pass analytical difficulties by the use of voltage control strategy in replace of torque control strategy. Then, a normalized and decentralized Takagi–Sugeno fuzzy controller is presented in a simple structure. A simple Lyapunov candidate is proposed to apply stability analysis without knowing the explicit dynamics of system. Consequently, fuzzy control is analyzed and designed as a robust nonlinear control. Roles of scaling factors, gains in consequent parts, and membership functions in condition parts are considered in the control design. The proposed control approach is applied on a Puma560 robot arm.     

Enhanced direct adaptive fuzzy control of robot manipulators

In this article, an enhanced direct adaptive fuzzy robot controller is developed to overcome problems of high‐frequency oscillations across the boundary of the constraint set and large control signals. The direct adaptive fuzzy robot control algorithm employs tracking errors of the joint motion to drive the parameter adaptation. The predominant concern of the adaptation law is to reduce the tracking errors, and closed‐loop stability is ensured by appending a supervisory controller. This adaptive controller, appended with the supervisory controller, does not require the exact robot dynamics, but only the boundary of the dynamics. Theoretical results and simulation studies on a two‐link robot manipulator show that by modifying the activation function of the supervisory controller, the enhanced direct adaptive fuzzy robot controller is as robust as before and the problems of high‐frequency oscillations across the boundary of the constraint set and large control signals are alleviated. ©1999 John Wiley & Sons, Inc.     

基于模糊自整定PID的下肢康复训练步态机器人变负载控制

针对下肢康复训练机器人中步态控制机器人的变负载问题,提出了基于模糊自整定PID的控制策略.首先推导了负载力模型,设计了模糊自整定控制器,基于Matlab/Simulink/SimMechanics建立了被控对象的动力学模型及整个控制系统的仿真模型,仿真结果表明所提出的控制策略是可行的,较经典PID控制具有超调小,响应速度快,稳态精度高等优点,能较好地跟踪规划运动曲线,满足系统控制性能要求.