基于运动预测的髋关节外骨骼实时助力控制

针对下肢肌力衰退群体日常出行需求,设计了可穿戴的髋关节外骨骼,实现对人体日常步行意图的精准感知,并对髋关节的屈曲/伸展动作提供实时助力.为了实现频繁走停条件下的助力时机准确性和规律步行条件下的助力无延时,提出了一种基于混合振荡器的运动预测模型,将步态数据从时域转化为相角域,实现人体步行步态的预测和步态周期的分割,通过相角在线计算助力矩,对髋关节外骨骼进行助力控制.为了消除大助力矩下产生的抖动,对大腿杆上的惯性测量单元进行了解耦布置设计.通过跑台步行实验和自由步行实验,分别验证了髋关节外骨骼对于瞬时速度变化、均匀速度变化的适应性,以及在走停切换、自由随意步行时的适应性和有效性.同时检测和对比人机交互力,验证了带预测能力的自适应振荡器模式能提供更好的助力体验.实验结果表明,基于混合振荡器模型的助力控制策略能够兼顾走停切换条件下非周期步态的助力和规律步行条件下的类周期无延时助力.     

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.     

基于振荡器的助行外骨骼跟随助力控制研究

针对外骨骼机器人在辅助人体步行过程中存在的人机交互不协调问题,对人体运动意图识别方法以及外骨骼关节助力矩柔顺性控制进行了研究。通过分析人体正常步行过程中步态特征,提出了基于振荡器相角的运动意图识别方法;分别利用仿真计算和实验平台试验,对基于振荡器相角的外骨骼步行跟随助力控制原理及性能进行了验证,同时在实验平台验证了解决初始零位自动补偿和静止状态防抖的相应算法;进行了5名实验对象参与的助行外骨骼样机10 m步行试验。研究结果表明:穿戴助行外骨骼步行相比自由步行,平均步行速度提高了20.16%,且实验对象反馈外骨骼助力无突然的跳变或抖动;基于相角振荡器的助行外骨骼跟随助力控制,不但能准确适应人体行走步幅步速,而且能有效提供柔顺的髋关节助力矩,实现顺畅的自然步行。