柔性膝关节保护外骨骼及其行走助力方法设计

设计柔性可穿戴式膝关节保护外骨骼,用于实现人体运动过程中膝关节负载减重及行走助力功能. 根据人体生物力学特点,使用固体各向同性材料惩罚（SIMP）模型与有限元分析设计柔性外骨骼膝关节,该柔性关节在行走运动支撑期具有刚性,能够减轻膝关节体重负载,在摆动期柔性较强,能适应人体生理关节运动特性,不对膝关节造成额外载荷. 在柔性可穿戴式膝关节外骨骼结构的基础上,配套设计行走助力模块,研究相应的助力控制方法可以实现步行助力. 性能测试实验表明,单侧膝关节保护外骨骼最大能减轻110 N的膝关节负载,外骨骼结构自身质量为639 g,减重比大;带行走助力模块的外骨骼系统质量为4.8 kg,能实现步行运动的助力功能.     

被动式储能助力下肢外骨骼系统设计与仿真分析

为了达到缓解人体行走时的关节压力、减轻关节负担和辅助人体行走的目的,基于人体行走原理提出了髋膝耦合被动式储能助力外骨骼设计方案。髋膝耦合机构用于实现膝关节的离散化助力,是以髋关节运动控制膝关节助力的离合控制方法。该文运用仿真和实验验证的方法验证了该外骨骼的有效性。运用Adams对人-机模型进行联合仿真,验证外骨骼对人体助力的理论效果。在实际穿戴实验中,通过对比是否穿戴外骨骼人体运动时的能耗来验证外骨骼的真实有效性。对比仿真与穿戴实验数据证明该外骨骼能够降低12%～13%的人体运动能耗。     

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。     

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.     

基于力反馈导纳控制的踝关节柔性外骨骼

针对踝关节康复训练的需求,分析踝关节的运动机理,运用模块化驱动单元与鲍登线,设计轻量化、易穿戴的柔性踝关节外骨骼机器人,实现踝关节跖屈/背屈、内/外翻的运动辅助.柔性外骨骼在背屈和跖屈阶段分别采用位置控制和力矩控制.位置控制以传统PID为主;力矩控制以力为反馈信号,建立交互力差值与鲍登线内芯位移补偿之间的导纳模型.通过Sigmoid变形函数实现导纳参数的动态调控,满足辅助力矩输出和人机交互柔顺性的需求.实验结果表明,位置跟踪误差不超过0.46 cm,力输出误差为-1.5～1.5 N,能够满足人体康复训练的需求.     

连杆侧无传感器下机器人柔性关节系统的零力控制

针对机器人直接示教应用场景,提出机器人柔性关节系统在连杆侧无传感器下的零力控制方法. 引入动态LuGre摩擦模型进行关节摩擦力矩估计,采用2段四次多项式建立柔性关节系统刚度模型,基于广义动量观测关节力矩. 该方法利用刚度逆模型以及关节力矩估算谐波减速器扭转位移,结合谐波减速器运动传递特性估计连杆侧角度并计算重力矩,利用连杆动力学方程估计接触力矩. 构建期望的电机驱动力矩（包含估计的重力矩、摩擦力矩与接触力矩）,通过对该期望电机驱动力矩的跟踪实现零力控制. 在搭建的机器人柔性关节系统实验平台上进行实验. 实验结果表明,完成相同的拖动示教过程时,该方法所需要的接触力矩约为1.8 N·m. 基于重力矩与摩擦力矩补偿的零力控制方法需要接触力矩约为3.4 N·m. 功率级脱离示教所需要的接触力矩约为14 N·m,验证了所提方法的实际效果.     

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。     

基于体外传感检测的人体站起动力学分析

基于人体站起运动三肢段动力学模型,采用自制力传感平台与定制的加速度和角速度传感器,开发了一套非侵入式人体运动传感检测系统,并与实验室光学运动采集系统进行了比对验证;基于所检测的信号计算了下肢各关节力矩,分析了人体站起动力学参数特征。本传感分析系统通过穿戴式体外检测,无需解剖学植入传感器,相较于实验室人体动力学检测和分析方法,传感器数量和种类都有所减少,降低了成本。通过比较分析所开发系统与作为参照的实验室光学检测系统的实验数据,验证了本文检测系统的精度和有效性,可用于人体站起康复运动训练检测和评估系统,进而可用于外骨骼康复训练机器人的控制。     

用于检测下肢关节运动信息的外骨骼机构设计及运动学分析

对人体下肢关节的运动属性、直立行走的步态特征及人-机之间关节运动属性差异对人-机相容性的影响进行了分析,根据下肢康复训练的功能需求并通过在人-机联接环节增置连接关节,提出一种用于检测人体下肢髋、膝关节运动信息的外骨骼机构.建立了外骨骼机构关节运动与人体下肢关节运动之间的映射关系,并对人-机组成的封闭运动链进行了运动仿真分析.分析表明:外骨骼机构的关节运动与人体下肢髋、膝关节运动之间具有确定的量化联系,通过安置于外骨骼机构关节处的传感器能检测人体直立行走时的下肢关节运动信息.     

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。