CN101336848A - 人机外骨骼系统及其力控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种人机外骨骼系统及其力控制方法，根据所需控制模态的要求，配置足底传感器和外骨骼本身的状态传感器；通过在人机之间安装的多维力传感器，使得外骨骼了解人的意图；通过所述传感器获取的信息，计算外骨骼各个关节驱动器的控制力矩；然后控制外骨骼关节旋转，实现外骨骼对人体运动跟踪的同时，保持人机之间的作用力处于较低的水平，达到省力的目的，无需在人体上安装复杂的传感器，简单实用。

Description

人机外骨骼系统及其力控制方法

技术领域

本发明涉及计算机人工智能技术领域，更具体地，本发明涉及一种人机外骨骼系统及其力控制方法。

背景技术

人机外骨骼系统是一种结合人的智能与机械装置的机械能量的特殊机械系统，其中的机械装置一般类似人形，穿戴在人身上，能够承担人体承受的大部分负荷，因此称为外骨骼，而外骨骼的动作受人控制，形成人机结合系统。

外骨骼控制中的一个关键问题是让控制器知道操作者的意图，在控制外骨骼跟随操作者的同时，保持人和外骨骼之间的作用力较小，达到外骨骼承担负荷，降低人体能量消耗的功能。

目前外骨骼的控制有采用预编程技术实现外骨骼运动，有采用肌电传感器测量人的意识，控制驱动器产生辅助力矩，也有采用角度传感器测量人体运动，从而控制外骨骼运动。现有的系统和控制方法不同程度存在缺陷：采用预编程技术实现的运动方式有限，而人的运动方式是随时发生改变的；采用肌电传感器需要在人体皮肤表面粘贴肌电传感器，使用不便，并且在剧烈运动中，容易脱落、易位，长时间运动后，人体出汗会影响传感器的测量，肌电传感器随人的个体不同，存在一定的差异等缺点；采用角度传感器则需要将这些传感器安装在人体上，使用不便。

发明内容

为克服现有人机外骨骼系统及控制方法的实现运动方式有限、使用不便的缺陷，本发明提供一种人机外骨骼系统及其力控制方法。

根据本发明的一个方面，提供了一种人机外骨骼系统，包括足底传感器以及外骨骼各关节角度传感器、角速度传感器和角加速度传感器的其中一个或者多个，分别安装在所划分的躯体控制模块上，其特征在于：

所述系统还包括外骨骼多维力传感器，配置在外骨骼的躯干重心和上肢末端，用于测量人机之间的交互力。

其中，所述足底传感器包括各种形式的压力开关、压力传感器和压力鞋垫的一个或者多个，用于获取人体运动模态。

其中，所述压力开关和压力传感器在鞋底的安装方式包括：每个鞋底可以安装一个或者多个，并且可以安装在脚跟或者脚尖。

其中，所述多维力传感器的安装位置还可以在外骨骼下肢体末端，人体通过所述末端和外骨骼进行交互，以使所述外骨骼获取人体运动模态。

其中，在外骨骼的肢体环节上安装所述多维力传感器用于冗余控制。

其中，使用所述外骨骼各关节角度、角速度和角加速度传感器的其中一个或者多个间接测量所需信号，并变换为所需量值；或者采用直接测量，获得所需量值；所述控制模块包括左臂控制模块、右臂控制模、支撑腿控制模块和摆动腿控制模块，并且可视为三链串行机械臂或者四链串行机械臂

根据本发明的另一方面，提供了使用上面所述任一人机外骨骼系统的力控制方法，包括：

步骤10)、根据外骨骼关节角度信号、外骨骼自身质量属性和外骨骼几何属性，获取雅可比矩阵和重力补偿力矩；

步骤20)、根据测得的多维力传感器信号，获取外力补偿力矩；

步骤30)、根据所述雅可比矩阵和所述外力补偿力矩，获取关节补偿力矩；

步骤40)、根据所述重力补偿力矩和所述关节补偿力矩，获取驱动器补偿力矩，控制驱动器输出控制力矩，实现外骨骼运动的力控制。

其中，步骤10)还包括：

根据所需控制的自由度，选定所述关节角度信号；所述外骨骼几何属性包括其各个环节的长度、环节重心到环节一端点的长度、环节重心到环节中轴线的垂直高度，并通过对外骨骼躯干在操作空间的位置的表达进行微分处理，获取雅可比矩阵；根据外骨骼动力学方程，得到静态力矩平衡方程，通过外骨骼几何属性和质量属性，得到重力补偿力矩。

其中，步骤30)还包括：所述关节补偿力矩可以包括关节阻尼力矩

用于改善动态响应过程，其中K_D是相应的可调阻尼矩阵参数，

为关节角速度信号。

其中，步骤40)还包括：根据所述重力补偿力矩和所述关节补偿力矩，应用力控制率方程，获取驱动器补偿力矩，所述力控制率方程为：

$T_a=J^T\left(q\right)\mathrm{\τ}-K_D\stackrel{\·}{q}+G\left(q\right)$

其中，T_a为驱动器补偿力矩，τ表示广义空间的力和力矩，J^T(q)τ为外力补偿力矩；G(q)为重力补偿力矩；

为阻尼力矩，可作为外力补偿力矩的一部分。

本发明提出的人机系统外骨骼系统及其力控制方法不需直接在人体上安装任何传感器，也不需要外骨骼复杂的动态模型，通过在人机之间的多维力传感器使得外骨骼了解人的意图，同时与外骨骼本身的状态信号相配合，实现外骨骼对人体运动的跟踪，并保持较小的人机作用力，达到省力的目的，控制简单方便。

附图说明

图1为人机外骨骼系统示意图；

图2为处于支撑相的人机外骨骼系统示意图；

图3为人机外骨骼系统的力控制方法原理图及流程图；

图4为根据实施例的关节角度跟踪仿真曲线示意图，其中a、b和c分别示出踝关节、膝关节和髋关节的角度跟踪仿真曲线；

图5为根据实施例的在操作空间的人机作用力曲线示意图，其中a、b和c分别示出X方向和Y方向的人机广义力以及绕Z轴人机广义力矩；

图6为根据实施例的在关节空间的人机作用力曲线示意图，其中a、b和c分别示出踝关节、膝关节和髋关节的人机关节力矩。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明提供的一种人机外骨骼系统及其力控制方法进行详细描述。

本发明提出的人机外骨骼系统及其力控制方法，用于控制外骨骼跟随人体运动，且保持人机作用力较小。这里所说的力是一个广义的力，包括力和力矩，力是指人机之间的作用力。所述系统包括传感器、控制器和驱动器。所述控制器根据所述传感器测量得到的信息，实时生成驱动器的控制信号，控制驱动器输出控制力矩，实现外骨骼对人机运动的跟踪，并保持人机作用力较小。

划分控制模块

将上肢、下肢、躯干划分为不同的控制模块。以躯干和上肢左臂组成左臂控制模块；以躯干和上肢右臂组成右臂控制模；以躯干和支撑腿组成支撑腿控制模块；以躯干和摆动腿组成摆动腿控制模块。其中左臂控制模块、右臂控制模块和摆动腿控制模块均以躯干作为基点，以手和脚作为末端；而支撑腿则以脚部作为基点，以躯干中心作为末端。同时，每个模块可视为三链串行机械臂或者四链串行机械臂，如图1所示。

确定运动模态

对于左臂控制模块和右臂控制模块，其运动模态仅有一种，即自由摆动模态。而对每条腿来说，其脚部触地时处于支撑模态，脚部离地时处于摆动模态。图1中，外骨骼一条腿处于支撑模态，另一条腿处于摆动模态，而上肢则可始终视为处于摆动模态，图中黑色部分为多维力传感器。图2为另一实施例，外骨骼的两条腿均处于支撑模态。

根据拉格朗日动力学方程，可以得到外骨骼动力学方程的一般表达式为：

$H\left(q\right)\stackrel{\·\·}{q}+C(q,\stackrel{\·}{q})\stackrel{\·}{q}+k\stackrel{\·}{q}+G\left(q\right)=T_a+T_{\mathrm{he}}---\left(1\right)$

其中，q表示关节角度，

表示关节角度的微分，即关节角速度，表示关节角度的两次微分，即关节角速度，H(q)是惯性矩阵，

是Coriolis项和离心项，k为运动摩擦系数，G(q)是重力引起的力矩，在系统及其应用方法的设计中，首先要补偿掉这一部分力矩；T_a表示驱动器施加的力矩，T_he表示人机力矩，是人施加给外骨骼的力/力矩。从公式(1)可以看出，若驱动器不工作，即T_a＝0，则外骨骼运动所需的力矩均需要由人来施加，即T_he，而设计系统控制的目的就是使得驱动器输出大部分控制力矩，从而大大减小人机力矩T_he。

根据图3a所示的外骨骼力控制原理图，图中G_a表示外骨骼的动态模型，H表示人机之间相互作用的动态，其具体形式未知，C表示所设计的力控制器，q_h表示人的关节角度，是不可测量的。

力控制率为：

$T_a=J^T\left(q\right)\mathrm{\τ}-K_D\stackrel{\·}{q}+G\left(q\right)---\left(2\right)$

其中，τ表示驱动器施加的广义力和力矩，且τ为f的函数，即τ＝F(f)，其形式不唯一，并称J^T(q)τ为外力补偿力矩，其中，f为多维力传感器的输出信号，表示人机之间在操作空间的作用力/力矩，同时，在关节空间的人机作用力矩T_he＝J^T(q)f；G(q)用于补偿重力力矩；K_D是一个正定增益矩阵，

为关节提供一个额外的阻尼力矩来改善系统的动态响应过程。该控制率在本发明的一个实施例中，形式并不唯一，其中的也可以是其它与系统状态有关的量，而G(q)可以是自适应的、模糊的、鲁棒的等其它形式的补偿方法。

在根据本发明的实施例中，基于图2所示的系统结构，详述本发明所提出的系统和方法。

配置人机外骨骼系统的足底传感器，安装于外骨骼的鞋(靴)中，用于获得足底压力信号，从而判断系统运动模态；传感器包括各种形式的压力开关、压力传感器、压力鞋垫等。压力开关和压力传感器在鞋底的安装方式有多种：每个鞋底可以安装一个或者多个，可以安装在脚跟或者脚尖；压力鞋垫则只有阵列多少之分。

配置外骨骼多维力传感器，安装于外骨骼的躯干重心、鞋(靴)上，上肢末端，用于测量人机之间的交互力；多维力传感器的安装位置在外骨骼肢体末端，人体通过这些末端和外骨骼进行交互，使得外骨骼了解人的意图；在外骨骼的躯干上也需要安装多维力传感器；如果采用冗余控制，则在外骨骼的肢体环节上也可以安装多维力传感器。

配置外骨骼各关节角度、角速度、角加速度传感器，安装于外骨骼的关节或者环节(大腿就是一个环节、小腿也是一个环节，其它类似)上，用于测量外骨骼的关节角度、关节角速度和关节角加速度信号；所述传感器可以采用一个或者多个；所述传感器可以是单一功能的多个传感器，亦可是多功能传感器；所述信号可以采用间接测量，即用其它传感器测量其它量，经过转换变换为所需量，也可以采用部分直接测量，部分经数学计算获得。

通过获得的足底压力信号，根据人体运动规律，判断当前运动模态；所述运动模态指人体下肢是处于支撑模态，还是处于摆动模态。

根据运动模态以及所获得的传感器信号，实施力控制，减小人机作用力。对于某一条腿来说，当压力传感器输出压力信号大于某一阈值(阈值可以是0N、1N……10N等，由设计者确定，比如在支撑状态时，人体的重量压在上面，压力输出值比较大，而人想抬腿时，这个压力减小，抬起时，变为摆动模态，压力变为0附近，因此，可以取一个较小的值)时，判断该腿处于支撑模态，小于这一阈值时，判断该腿处于摆动模态。

在此实施例中，外骨骼躯干和支撑腿组成支撑腿模块，该模块中以脚为基点，以躯干重心为末端，在X-Y平面内可以看作一个三链串行机械臂。其运动模态为支撑模态，摆动模态的控制方法与之类似，不再赘述。以下参见图3b所示的力控制流程图。

1.计算雅可比矩阵。

根据图2，由几何关系，可得：

$\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ \mathrm{\θ}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}-L_s\sin q_1-L_t\sin (q_2+q_1)-L_{\mathrm{Gub}}\sin (q_3+q_2+q_1)\\ L_s\cos q_1+L_t\cos (q_2+q_1)+L_{\mathrm{Gub}}\cos (q_3+q_2+q_1)\\ -q_3-q_2-q_1\end{array}\right]---\left(3\right)$

其中x、y和θ表示外骨骼躯干在操作空间的位置，L_s和L_t分别表示外骨骼小腿和大腿的长度，L_Gub表示外骨骼躯干重心至髋关节的长度。

对公式(3)右侧进行偏微分，并令q＝[q₁q₂q₃]^T，得到雅可比矩阵：

J(q)＝[J₁(q)J₂(q)J₃(q)]    (4)

其中，

$J_1\left(q\right)\text{=}\left[\begin{array}{c}-L_s\cos q_1-L_t\cos (q_2+q_1)-L_{\mathrm{Gub}}\cos (q_3+q_2+q_1)\\ -L_s\sin q_1-L_t\sin (q_2+q_1)-L_{\mathrm{Gub}}\sin (q_3+q_2+q_1)\\ -1\end{array}\right]---\left(5\right)$

$J_2\left(q\right)=\left[\begin{array}{c}-L_t\cos (q_2+q_1)-L_{\mathrm{Gub}}\cos (q_3+q_2+q_1)\\ -L_t\sin (q_2+q_1)-L_{\mathrm{Gub}}\sin (q_3+q_2+q_1)\\ -1\end{array}\right]---\left(6\right)$

$J_3\left(q\right)=\left[\begin{array}{c}-L_{\mathrm{Gub}}\cos (q_3+q_2+q_1)\\ -L_{\mathrm{Gub}}\sin (q_3+q_2+q_1)\\ -1\end{array}\right]---\left(7\right)$

所属技术领域的普通技术人员应当清楚，根据控制模块的不同，所述雅可比矩阵有所不同。

2.由(1)式，令 $\stackrel{\·}{q}=\stackrel{\·\·}{q}=0,$ 得到静态时的力矩平衡方程：

G(q)＝T_a+T_he    (8)

根据图2所示的几何关系，得到重力力矩：

G(q)＝[G₁G₂G₃]^T    (9)

其中：

G₁＝-[m_ubL_s sin(q₁)+m_ubL_tsin(q₁+q₂)+m_ubL_Gubsin(q₁+q₂+q₃)+m_tL_ssin(q₁)    (10)

+m_tL_Gt sin(q₁+q₂)+m_sL_Gssin(q₁)]g

G₂＝-[m_ubL_Gub sin(q₁+q₂+q₃)+m_ubL_t sin(q₁+q₂)+m_tL_Gt sin(q₁+q₂)]g    (11)

G₃＝-m_ubL_Gub sin(q₁+q₂+q₃)g    (12)

其中，m_ub，m_t和m_s分别为外骨骼躯干、大腿、小腿的质量，g为重力加速度，此重力力矩即为(2)式中的重力补偿力矩。本领域的普通技术人员应当清楚，根据不同的配置，或者根据不同的关节角度定义，该重力力矩矩阵可以有所不同。

3.在此实施例中，设定

$\mathrm{\τ}=K_{f}f+K_I{\∫}_0^t\mathrm{fdt}---\left(13\right)$

其中K_f和K_I为可设计的参数，f表示人在广义空间(操作空间)施加于外骨骼躯干的广义力，即人机作用力，由六维力传感器测量得到，在此实施例中，仅考虑在X-Y平面内的运动，因此，只取其中的三个量，即

$f=\left[\begin{array}{c}{f}_x\\ f_y\\ T_z\end{array}\right]---\left(14\right)$

其中，f_x和f_y表示操作者施加与外骨骼躯干的二维平面力，T_z表示操作者施加与外骨骼躯干绕z轴的旋转力矩。

将J(q)转置后和τ相乘，得到外力补偿力矩。

4.该实施例中，设计关节阻尼力矩

改善系统的动态响应过程，其中K_D是可设计的参数， $\stackrel{\·}{q}={\left[\begin{array}{ccc}{\stackrel{\·}{q}}_1& {\stackrel{\·}{q}}_2& {\stackrel{\·}{q}}_3\end{array}\right]}^T$ 为测量得到的关节角速度信号。

5.根据上述补偿力矩及阻尼力矩，并根据(2)式，计算得到最终的补偿总力矩。

6.将上述补偿总力矩作为控制信号，控制输出力矩信号，从而控制外骨骼运动。

为了说明本发明提出方法的有效性，针对该实施例，进行仿真分析。以蹲起动作为例，仿真说明及结果分析如下：

外骨骼跟随人体的运动情况如图4所示，可以看出外骨骼很好的跟踪了人体的运动，两条曲线几乎重合，其中，实线表示人的三个关节角度曲线，点划线表示外骨骼的三个关节角度曲线。图5所示为在操作空间中的人机作用力(力矩)曲线，图6所示为在关节空间中的人机作用力矩曲线。其中实线为控制器不工作，外骨骼的所有控制力矩由操作者施加时的人机作用力(力矩)曲线，点划线为控制器工作时，驱动器施加大部分控制力矩时的人机作用力(力矩)曲线，可以看出在控制器工作时，人机作用力(力矩)大大减小，这说明外骨骼及其负荷主要由外骨骼来承担，而操作者只需施加较小的控制力即可。

最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案并且不限于此，而是在应用上可以延伸到其他的修改、变化、应用和实施例，并且因此认为所有这样的修改、变化、应用、实施例都在本发明的精神和范围内。

Claims (10)

1、一种人机外骨骼系统，包括足底传感器以及外骨骼各关节角度传感器、角速度传感器和角加速度传感器的其中一个或者多个，分别安装在所划分的躯体控制模块上，其特征在于：

所述系统还包括外骨骼多维力传感器，配置在外骨骼的躯干重心和上肢末端，用于测量人机之间的交互力。

2、权利要求1的系统，其中，所述足底传感器包括各种形式的压力开关、压力传感器和压力鞋垫的一个或者多个，用于获取人体运动模态。

3、权利要求2的系统，其中，所述压力开关和压力传感器在鞋底的安装方式包括：每个鞋底可以安装一个或者多个，并且可以安装在脚跟或者脚尖。

4、权利要求1的系统，其中，所述多维力传感器的安装位置还可以在外骨骼下肢体末端，人体通过所述末端和外骨骼进行交互，以使所述外骨骼获取人体运动意图。

5、权利要求1的系统，其中，可以在外骨骼的肢体环节上安装所述多维力传感器用于冗余控制。

6、权利要求1的系统，其中，使用所述外骨骼各关节角度、角速度和角加速度传感器的其中一个或者多个间接测量所需信号，并变换为所需量值；或者采用直接测量，获得所需量值；所述控制模块包括左臂控制模块、右臂控制模、支撑腿控制模块和摆动腿控制模块，并且可视为三链串行机械臂或者四链串行机械臂

7、使用权利要求1-6任一项所述的人机外骨骼系统的力控制方法，包括：

步骤10)、根据足底传感器获得的信号、外骨骼关节角度、角速度和角加速度信号的一个或者多个以及外骨骼自身质量属性和外骨骼几何属性，获取雅可比矩阵和重力补偿力矩；

步骤20)、根据多维力传感器测得的信号，获取外力补偿力矩；

步骤30)、根据所述雅可比矩阵和所述外力补偿力矩，获取关节补偿力矩；

步骤40)、根据所述重力补偿力矩和所述关节补偿力矩，获取驱动器补偿力矩，控制驱动器输出控制力矩，实现外骨骼运动的力控制。

8、权利要求7的方法，其中，步骤10)还包括：

根据所需控制的自由度，选定所述关节角度信号；所述外骨骼几何属性包括其各个环节的长度、环节重心到环节一端点的长度、环节重心到环节中轴线的垂直高度，并通过对外骨骼躯干在操作空间的位置的表达进行微分处理，获取雅可比矩阵；根据外骨骼动力学方程，得到静态力矩平衡方程，通过外骨骼几何属性，得到重力补偿力矩。

9、权利要求7的方法，其中、步骤30)还包括：所述关节补偿力矩可以包括关节阻尼力矩

用于改善动态响应过程，其中K_D是相应的可调阻尼矩阵参数，

为关节角速度信号。

10、权利要求7的方法，其中，步骤40)还包括：根据所述重力补偿力矩和所述关节补偿力矩，应用力控制率方程，获取驱动器补偿力矩，所述力控制率方程为：

$T_a=J^T\left(q\right)\mathrm{\τ}-K_D\stackrel{\·}{q}+G\left(q\right)$

其中，τ表示力和力矩，J^T(q)τ为外力补偿力矩；G(q)为重力补偿力矩；K_D是正定增益矩阵，

为关节提供阻尼力矩。

Images