骨骼服虚拟力控制方法研究

针对骨骼服运动中控制指令信息难以获取这一问题,提出了一种利用安装在操作者和骨骼服之间的多 维力／力矩传感器来估计骨骼服参考轨迹的方法．为了控制骨骼服跟随操作者的运动,并保持人机之间的作用力最 小,以达到辅助承重的目的,提出了一种虚拟力控制策略．该方法首先利用力／力矩传感器的测量信息构建骨骼服在 关节空间的关节控制力矩,然后产生控制骨骼服在操作空间运动的虚拟力,从而控制骨骼服在操作空间的轨迹跟随 操作者的运动．证明了其稳定性,并给出了仿真结果．仿真结果表明,所设计的控制器能实现骨骼服对人体运动的 跟踪,并有效降低人机之间的作用力．     

下肢骨骼服全过程运动控制研究

为了实现下肢骨骼服的全过程运动控制,提出了对下肢骨骼服进行分阶段控制的策略.根据人体运动数据将下肢骨骼服的运动划分为摆动阶段和支撑阶段;根据这2个阶段的特点,摆动阶段采用灵敏度放大控制方法,支撑阶段采用位置控制方法,利用脚底压力传感器信号实现两种状态下控制器的切换.分阶段控制策略既利用了灵敏度放大控制的优点,避免了在使...     

基于重力补偿的下肢骨骼服位置控制研究

关于机器人优化控制的研究,针对下肢动力特性优化进行重点解决.下肢骨骼服是一种能够显著增强人的负重能力的机器人,它能够将人的智能和机器的机械能结合起来.根据人体运动数据(CGA)将下肢骨骼服的运动划分为摆动和支撑两个阶段,分析了这两个阶段的运动特点.为了增加负荷和系统的稳定性,提出了骨骼服的运动模型,并针对下肢骨骼服支撑阶段的特点,采用位置控制方法进行控制.采用MATLAB中的s-function编写相应的仿真程序并搭建simulink模型进行仿真.仿真结果显示所设计的控制器能够使骨骼服准确迅速得跟踪人体运动,并能够显著减小人所施加的力矩,表明所设计的控制器是有效的.     

基于导纳控制的膝关节外骨骼摆动控制研究

针对膝关节外骨骼机械腿运动过程中对操作者的运动跟随问题,提出了一种基于导纳原理的等效惯量补偿控制方法.设计导纳控制器将外骨骼与操作者间的交互力矩转化为期望的运动轨迹;通过低通滤波加速度与惯量增益的乘积形成的闭环反馈实现等效惯量补偿;结合腿部肌肉表面肌电信号进行人体摆腿运动换向的预判,实施膝关节外骨骼机械腿的摆动控制,实验结果表明,膝关节外骨骼与受试者之间的关节角度相对误差为±12%,膝关节外骨骼机械腿对受试者的摆腿运动能实现较好的运动跟随.     

基于虚拟模型的四足机器人对角小跑步态控制方法

为提高四足机器人对角小跑运动的稳定性,实现机器人躯干6维运动方向控制的解耦,提出了一种基于虚拟模型的对角小跑步态控制方法.控制器主要包括支撑相虚拟模型控制和摆动相虚拟模型控制.在支撑相,建立了作用于躯干质心的虚拟力与对角支撑腿关节扭矩之间的数学关系,通过调整躯干虚拟力的大小控制躯干的高度与姿态,控制机器人前进速度和自转角速度.在摆动相,将机器人侧向速度控制引入到足端轨迹规划中,并通过虚拟的"弹簧-阻尼"元件驱动摆动足沿给定轨迹运动.此外,在控制器设计过程中,引入了状态机,用于监控机器人各腿的状态,并输出对角小跑步态相位切换指令.仿真实验结果表明,机器人能够以对角小跑步态在平地上进行全方位移动,跨越不平坦地形,并能够抵抗外部冲击,证明了文中控制方法的有效性和鲁棒性.     

基于无模型自适应的外骨骼式上肢康复机器人主动交互训练控制方法

设计了一种基于无模型自适应的外骨骼式上肢康复机器人主动交互训练控制方法.在机器人与人体上肢接触面安装力传感器采集人机交互力矩信息作为量化的主动运动意图,设计了一种无模型自适应滤波算法使交互力矩变得平滑而连贯;以人机交互力矩为输入,综合考虑机器人末端点与参考轨迹的相对位置和补偿力的信息,设计了人机交互阻抗控制器,用于调节各关节的给定目标速度;设计了将无模型自适应与离散滑模趋近律相结合的速度控制器完成机器人各关节对目标速度的跟踪.仿真结果表明,该控制方法可以实现外骨骼式上肢康复机器人辅助患者完成主动交互训练的功能.通过调节人机交互阻抗控制器的相应参数,机器人可以按照患者的运动意图完成不同的主动交互训练任务,并在运动出现偏差时予以矫正.控制器在设计实现过程中不要求复杂准确的动力学建模和参数识别,并有一定的抗干扰性和通用性.     

分布式驱动电动车行驶稳定性控制建模与仿真

针对分布式驱动电动车的行驶稳定性控制问题,利用CarSim和MATLAB/Simulnk软件建立模型并搭建联合仿真平台。设计稳定性控制算法,包括横摆力矩控制、转矩协调控制和驱动防滑控制。以车辆横摆角速度和质心侧偏角作为控制变量,运用滑模变结构控制方法,设计横摆力矩控制器。通过转矩分配算法,对单个车轮施加驱动或制动力,产生稳定横摆力矩,并建立模糊控制器对车轮滑转率进行控制。在仿真平台完成了双移线工况的仿真,结果表明,该算法能提高车辆行驶稳定性。     

前轮驱动自行车机器人定车运动的鲁棒控制实现

针对一种前轮驱动的自行车机器人,研究其在具有内部结构参数和外部环境不确定性因素下实现原地定车的控制方法;给出基于Lagrange方法的定车运动简化力学模型;提出以欠驱动的车架横滚角为输出,将有驱动的前轮转角作为系统内部动态考虑的鲁棒控制器;仿真结果表明,控制器可以实现快速稳定的定车,并且对系统50%的结构参数误差、幅值为1N.m正弦干扰力矩和幅值为10N.m的脉冲干扰力矩体现了较强的鲁棒性;物理样机实验进一步证明,控制器可以在凹凸不平的地面环境、传感器数据不精确及脉冲干扰力矩下实现±3°车架倾角范围的定车运动。     

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。     

基于双臂摆动的仿人机器人偏摆力矩矫正方法

针对仿人机器人在步行时产生的绕ZMP(零力矩点)的偏摆力矩导致其失稳甚至摔倒的问题,提出了一种基于双臂摆动的偏摆力矩矫正方法.分析了偏摆力矩产生的原因及其对机器人步行稳定性的影响;根据仿人机器人的连杆模型和手臂摆动的单摆模型,推导出了双臂摆动力矩的表达式,结合双臂摆动的示意图阐述了利用双臂摆动力矩矫正偏摆力矩的原理;采用三次样条插值规划出双臂参数化的摆动角轨迹,再通过穷举法遍历摆动角参数使双臂摆动力矩满足偏摆力矩的矫正要求.仿真结果表明,该方法不仅能较好地矫正偏摆力矩,使机器人实现稳定的步行,而且能保证双臂的摆动角轨迹单调、平滑和周期性。     

Control and system identification for the Berkeley lower extremity exoskeleton (BLEEX)

The Berkeley lower extremity exoskeleton (BLEEX) is an autonomous robotic device whose function is to increase the strength and endurance of a human pilot. In order to achieve an exoskeleton controller which reacts compliantly to external forces, an accurate model of the dynamics of the system is required. In this report, a series of system identification experiments was designed and carried out for BLEEX. As well as determining the mass and inertia properties of the segments of the legs, various non-ideal elements, such as friction, stiffness and damping forces, are identified. The resulting dynamic model is found to be significantly more accurate than the original model predicted from the designs of the robot.     

七自由度虚拟外骨骼运动仿真研究

研究人体运动的真实关节状态,针对地面反作用力对外骨骼系统的影响,单纯数学模型不准确。为解决上述问题,提出了根据机械模块(SimMechanics)的建模方法。利用D-H(Denavit Hartenberg model)运动模型建立外骨骼的机械连杆模型,并作为虚拟建模的对象。引入速度阈值,解决地面反作用力的不连续问题,采用PD控制方法进行控制。利用SimMe-chanics中的驱动器模块、传感器模块、关节模块建立完整虚拟外骨骼机械仿真模型进行仿真。仿真结果显示虚拟外骨骼的关节运动状态能够有效的跟踪上期望值,证明方法能够真实体现人体的运动形态动特性。     

An admittance controller based on assistive torque estimation for a rehabilitation leg exoskeleton

Intelligent Service Robotics - A rehabilitation exoskeleton leg was constructed for gait training, and a method for exoskeleton leg swing control based on admittance model was studied. The...     

一种基于行为控制的两自由度机械臂智能控制器

基于行为的控制方法相对于传统的控制方法在解决未知环境中的机器人中有着更好的鲁棒性和实时性.本文提出了一种基于反应式行为控制的智能控制器,以强化学习作为智能控制器的学习算法.通过采用评价-控制模型,该智能控制器能够不依赖于系统模型,通过连续地在线学习得到机器人的行为.将该智能控制器应用到两自由度仿真机械臂的控制中,仿真结果表明该智能控制器可以实现对两自由度机械臂的连续控制,使其能够迅速达到目标位置.     

An anthropomorphic hand exoskeleton to prevent astronaut hand fatigue during extravehicular activities

This correspondence presents a prototype of a powered hand exoskeleton that is designed to fit over the gloved hand of an astronaut and offset the stiffness of the pressurized space suit. This will keep the productive time spent in extravehicular activity from being constrained by hand fatigue. The exoskeleton has a three-finger design, the third and fourth fingers being combined to lighten and simplify the assembly. The motions of the hand are monitored by an array of pressure sensors mounted between the exoskeleton and the hand. Controller commands are determined by a state-of-the-art programmable microcontroller using pressure sensor input. These commands are applied to a PWM driven DC motor array which provides the motive power to move the exoskeleton fingers. The resultant motion of the exoskeleton allows the astronaut to perform both precision grasping tasks with the thumb and forefinger, as well as a power grasp with the entire hand     

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。     

基于BP神经网络补偿的下肢外骨骼位置控制

坐卧式康复外骨骼机器人可以帮助下肢功能障碍患者进行康复训练,为实现康复训练的位置控制目标,通过深入分析人机耦合关系,建立包括穿戴者、外骨骼在内的耦合运动学/动力学模型,提出了基于人机混合系统动力学模型的带前馈补偿项的PD控制算法,然而为了实现良好的运动轨迹跟踪性能,必须在位置控制算法中加入对不确定项的补偿,因此提出一种基于BP神经网络补偿的位置控制算法并通过仿真验证算法的高效性。     

Robo-Erectus: a low-cost autonomous humanoid soccer robot

An exoskeleton robot can replace the wearer's motion function by operating the human's body. The purpose of this study is to propose a power assist method of walking, standing up and going up stairs based on autonomous motion of the exoskeleton robot suit, HAL (Hybrid assistive Limb), and verify the effectiveness of this method by experiment. In order to realize power assist of tasks (walking, standing up and going up stairs) autonomically, we used the Phase Sequence control which generates a task by transiting some simple basic motions called Phases. A task was divided into some Phases on the basis of the task performed by a normal person. The joint moving modes were categorized into active, passive and free modes according to the characteristic of the muscle force conditions. The autonomous motions which HAL generates in each Phase were designed corresponding to one of the categorized modes. The power assist experiments were performed by using the autonomous motion with a focus on the active mode. The experimental results showed that the wearer's muscle activation levels in each Phase were significantly reduced. With this, we confirmed the effectiveness of the proposed assist method.