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...     

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．     

骨骼服灵敏度放大控制方法研究

为了减少操作者和骨骼服之间的传感器,并在减小操作者施加力矩、提高操作者舒适度的情况下,实现骨骼服跟踪操作者的运动,研究了一种骨骼服灵敏度放大控制方法。利用Matlab的SimMechanics工具箱建立了骨骼服的摆动腿的单自由度和三自由度模型,作为控制对象,根据骨骼服的数学模型设计了灵敏度放大控制器,以PID控制器仿真实现人机之间的交互模型。仿真结果表明：骨骼服运动过程中,在驱动器施加较大力矩的情况下,操作者只需很小的力矩就可以摆动骨骼服,能够有效降低操作者的能量消耗,是一种行之有效的控制方法。     

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MBD的教育机器人运动仿真平台研究

针对目前教育机器人缺少仿真平台的问题,建立了一个基于多体系统动力学的教育机器人三维运动仿真平台.对教育机器人仿真平台所涉及的关键技术进行研究.根据教育机器人特点和运动仿真需求,提出教育机器人动态仿真平台的框架结构.在给出教育机器人拼接件几何模型和物理属性统一表达方法的基础上,基于多刚体系统动力学理论,建立教育机器人离散动力学模型和碰撞接触响应模型,并提出了相应的仿真方法,模拟教育机器人的物理行为.对教育机器人控制器、传感器及执行器进行仿真,构建了教育机器人虚拟控制系统,实现虚拟教育机器人的控制.最后,实际应用表明,仿真平台能够较好地满足教育机器人运动仿真的需要.     

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.     

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.     

下肢携行外骨骼系统模糊自适应位置控制研究

研究下肢携行外骨骼系统稳定性控制问题。下肢携行外骨骼系统支撑行走阶段位置控制存在稳定性、实时性不足,提高位置控制的速度及精度,使具有适应性和鲁棒性,为了克服具有实时重力补偿的传统方法,提出固定重力补偿的位置控制方法,并利用模糊推理逻辑可逼近非线性函数的特点,将模糊控制算法与具有固定重力补偿的传统PD控制算法相结合,提出了具有固定重力补偿的模糊自适应位置控制算法,应用到下肢携行外骨骼支撑行走阶段的位置控制中。仿真结果表明控制方法能够使外骨骼准确迅速跟踪人体运动,并能够显著减小人所施加的力矩,系统鲁棒性较强,能够适应负载的变化,证明是一种行之有效的控制方法。     

自平衡两轮机器人的分层模糊控制

为解决具有非线性、强耦合和绝对不稳定特点的自平衡两轮机器人的运动控制问题,提出一种分层模糊控制方法.该方法对机器人体的倾斜角度和轮子转动速度分别设计相应的模糊控制器,其输出同时进入决策器,由决策器进行智能判断与协调,输出控制量.两控制器交替工作,实现机器人体倾角控制和轮子转速控制的有机统一.该方法具有模糊规则少,控制逻辑简单的特点.对机器人的速度跟踪、运动停止及转弯等多种运动方式进行了控制仿真实验,验证了控制方法的正确性和有效性.