CN102551994B

CN102551994B - 一种康复助行机器人及其控制系统

Info

Publication number: CN102551994B
Application number: CN 201110430357
Authority: CN
Inventors: 黄剑; 王永骥; 叶见羽; 霍卫光
Original assignee: Huazhong University of Science and Technology
Current assignee: Huazhong University of Science and Technology
Priority date: 2011-12-20
Filing date: 2011-12-20
Publication date: 2013-09-04
Anticipated expiration: 2031-12-20
Also published as: CN102551994A

Abstract

一种康复助行机器人，属于助行机器人及康复器械，解决现有康复助行机器人难以灵活通过狭窄环境、运动功能简单、对用户操作灵活性要求较高的问题，以更好满足实际康复需要。本发明包括扶手架、连接架，平板式微型计算机、S型支撑杆和底盘，扶手架通过直线轴承与连接架固定，平板式微型计算机通过支撑座安装在连接架上，连接架通过S型支撑杆安装在底盘上；底盘上装有控制箱，平板式微型计算机加载环境自适应模块、运动意图辨识模块、速度控制模块、跌倒预防模块和电机驱动模块。本发明能够自适应复杂的外界环境，实现障碍物检测与规避、防止滑坡等功能，提供防跌倒保护，解决了用户运动障碍和机器人操作性要求之间的矛盾。

Description

一种康复助行机器人及其控制系统

技术领域

本发明属于助行机器人及康复器械，具体涉及一种康复助行机器人及其控制系统。

背景技术

现代老龄化社会中脑卒中风成为一种高发疾病，下肢运动障碍成为脑卒中风、原发性脑损伤等中枢神经损伤的典型后遗症之一。人体康复工程要求在中风急性期过后进行运动康复训练，以防止长时间卧床导致的下肢肌肉萎缩，同时激发大脑神经的代偿作用，重组大脑神经功能，达到部分恢复肢体原有运动功能的目的。传统康复训练采用人工辅助的方式，需要占用大量的医疗和人力资源，且不能提供稳定地、适应患者康复水平的运动输入量。除此之外，老年人的随着年龄增长出现前庭功能减弱、肢体力量退化，导致协调性出现退化，行动不便，生活质量下降，同时也大大增加了日常行动过程中缺乏有效支撑、助力辅助下发生跌倒等外伤性事故的风险。当前老龄化人口结构下，照顾老年人的生活起居越来越成为家庭个人的一大负担。

推广使用康复机器人是解决上述问题的一个有效途径。康复机器人涉及到医疗康复、人机交互、运动控制以及康复器械等多学科交叉领域。下肢的康复运动训练过程对机器人运动的自由度有特殊的要求，而无需他人辅助的康复机器人在功能上对于外界地形环境自适应能力和运行过程中的安全性要求很高。现有助行机器人为满足支撑需要底盘往往比较庞大，难以灵活地通过狭窄环境；控制器人机交互算法仅依靠用户操作指令或单一的人机交互力，输入信息融合度不足的缺点，不能很好体现用户行动意图，智能化程度不高；运动功能简单，对于机器人使用过程中的安全防护也欠缺考虑。现有的康复机器人基本均为主动式机器人，需要用户本身较高的操作灵活性，不能很好满足实际康复需要。

发明内容

本发明提供一种康复助行机器人，同时提供其控制系统，解决现有康复助行机器人难以灵活通过狭窄环境、运动功能简单、对用户操作灵活性要求较高的问题，以更好满足实际康复需要。

本发明的一种康复助行机器人，包括扶手架、连接架，平板式微型计算机、S型支撑杆和底盘，其特征在于：

所述扶手架为U形架，U形架两端分别通过扶手套筒连接扶手推杆，左边的扶手套筒和扶手推杆之间装有左拉压力传感器，右边的扶手套筒和扶手推杆之间装有右拉压力传感器；所述连接架为垂直放置的矩形架，扶手架通过四个水平放置的直线轴承与连接架在其四个顶点上固定；扶手架前部左或右侧与连接架左或右竖边中部之间装有侧拉压力传感器；平板式微型计算机通过支撑座安装在连接架上；

连接架下端装有六维力传感器，S型支撑杆一端连接六维力传感器，S型支撑杆另一端通过套管安装在底盘上，通过紧固螺钉调节S型支撑杆在套管内的长度；底盘上安装有底座横杆，底座横杆两端分别通过轴销连接支撑架，底座横杆与两个支撑架的连接处安装有角度传感器，两个电动推杆的一端通过轴销连接在底座横杆中部，两个电动推杆的另一端通过轴销分别连接在两个支撑架中部，两个支撑架末端分别安装有万向轮；底盘底部中心对称分布安装三个麦克纳姆轮，三个直流电机分别通过电机架和轴承固定在麦克纳姆轮的内侧；底盘底部中心安装有倾度传感器；

所述底盘上表面装有控制箱，控制箱的后方底部分别安装有左激光测距仪和右激光测距仪，控制箱的前方底部安装有六个红外线传感器，其中探测方向为左向、前向、右向的红外线传感器各2个；

所述控制箱内部装有信号采集电路、电机驱动电路和锂电池，所述左拉压力传感器、右拉压力传感器、侧拉压力传感器、六维力传感器、各角度传感器、倾度传感器、各激光测距仪及各红外线传感器输出信号通过信号采集电路转换为相应数字信号，送至平板式微型计算机进行处理；电机驱动电路执行平板式微型计算机输出的控制信号，分别驱动各直流电机及各电动推杆；锂电池为各电气部件、平板式微型计算机及各直流电机供电。

所述康复助行机器人的控制系统，包括环境自适应模块、运动意图辨识模块、速度控制模块、跌倒预防模块和电机驱动模块；

A.环境自适应模块进行下述操作：

A1.分析各红外线传感器的数字信号，判断是否左向、前向、右向任意一个红外线传感器返回高电平信号，是则进行A2，否则置环境感知信号Iv＝0，左向速度锁定信号Ll、前向速度锁定信号Lf、右向速度锁定信号Lr置0，将Iv、Ll、Lf、Lr输入到电机驱动模块；转A3；

A2.置Iv＝1，将对应的左向速度锁定信号Ll、前向速度锁定信号Lf、右向速度锁定信号Lr置1，将Iv、Ll、Lf、Lr输入到电机驱动模块；转A3；

A3.分析倾度传感器传回的倾角数字信号α，计算重力补偿分量Ff：

Ff＝G×Sinα，

式中，G为康复助行机器人总重量；将Ff输入到运动意图辨识模块；

B.运动意图辨识模块进行下述操作：

B1.接收用户输入的行走模式指令，重力补偿分量Ff，扶手推杆上左拉压力传感器24、右拉压力传感器6传回的左手推拉力数字信号Fl、右手推拉力数字信号Fr，以及侧拉压力传感器25传回的水平力数字信号Flh；

B2.分析用户输入的行走模式指令，确定转向速度最大值Vr’、前后直行速度最大值Vlfb’、左右直行速度最大值Vllr’、前进力阈值Flf’、后退力阈值Flb’、左转力阈值Frl’、右转力阈值Frr’、水平左行力阈值Fll’、水平右行力阈值Flr’、人机相对位移近距离阈值Sn’以及人机相对位移远距离阈值Sf’；

B3.判断运动意图，以前向和左向为正方向，顺序包括下述过程：

B3-1.计算转向意图力Frlr＝Fl-Fr；判断是否Frr’≤Frlr≤Frl’，是则无转向意图，否则有转向意图，进行过程B3-2；

B3-2.计算前后直行意图力Flfb＝Ff+Fl+Fr；判断是否Flb’≤Flfb≤Flf’，是则无前后直行意图，否则有前后直行意图，进行过程B3-3；

B3-3.计算左右直行意图力Fllr＝Flh；判断是否Flr’≤Fllr≤Fll’，是则无左右直行意图，否则有左右直行意图；

B4.将Frlr、Flfb、Fllr、有或无转向意图、有或无前后直行意图、有或无左右直行意图输入到速度控制模块；

C.速度控制模块接收意图辨识模块输入的转向速度最大值Vr’、前后直行速度最大值Vlfb’、左右直行速度最大值Vllr’、前进力阈值Flf’、后退力阈值Flb’、左转力阈值Frl’、右转力阈值Frr’、水平左行力阈值Fll’、水平右行力阈值Flr’；以前向和左向为正方向设定运动速度，顺序进行下述操作：

C1.判断是否有转向意图，是则置转向速度Vr＝Frlr×|2×|Frlr|-Frl’+Frr’|/K1，否则置Vr＝0；转向速度转换系数K1为120N²×s/m～180N²×s/m；

然后判断是否Vr＞Vr’，是则置Vr＝Vr’；否则判断是否Vr＜-Vr’，是则置Vr＝-Vr’，否则Vr不变；

C2.判断是否有前后直行意图，是则置前后直行速度Vlfb＝Flfb×|2×|Flfb|-Flf’+Flb’|/K2；否则置Vlfb＝0；前后直行速度转换系数K2为180N²×s/m～220N²×s/m；

然后判断是否Vlfb＞Vlfb’，是则置Vlfb＝Vlfb’；否则判断是否Vlfb＜-Vlfb’，是则置Vlfb＝-Vlfb’，否则Vlfb不变；

C3.判断是否有左右直行意图，是则置左右直行速度Vllr＝Fllr×|2×|Fllr|-Fll’+Flr’|/K3，否则置Vllr＝0；左右直行速度转换系数K3为100N²×s/m～150N²×s/m；

然后判断是否Vllr＞Vllr’，是则置Vllr＝Vllr’，否则判断是否Vllr＜-Vllr’，是置取Vllr＝-Vllr’，否则Vllr不变；

C4.将Vr、Vlfb、Vllr输入到跌倒预防模块；

D.跌倒预防模块进行如下操作：

D1.接收左、右激光测距仪输入的用户左、右两腿与机器人之间相对位移数字信号S1与S2，接收意图辨识模块输入的人机相对位移近距离阈值Sn’以及人机相对位移远距离阈值Sf’；

D2.判断用户是否处于正常行走状态，以前向为正方向，顺序包括下述过程：

D2-1.判断是否Sn’＜S1＜Sf’并且Sn’＜S2＜Sf’，是则为正常行走状态，Vr、Vlfb、Vllr保持不变；否则进行D2-2；

D2-2.判断是否max{S1，S2}＞Sf’，是则为即将跌倒状态，置Vlfb＝K4×(2×Sf’-S1-S2)，Vr、Vllr保持不变；否则进行D2-3；跌倒速度转换系数K4为-2.0/s～-3.0/s；

D2-3.判断是否min{S1，S2}＜Sn’，是则为过于靠近状态，分别置Vr＝K5×Vr、Vlfb＝K5×Vlfb、Vllr＝K5×Vllr；否则Vr、Vlfb、Vllr保持不变；靠近速度转换系数K5为0.9～1.5；

E.电机驱动模块进行如下操作：

E1.接收Iv、Ll、Lf、Lr、Vr、Vlfb、Vllr；

E2.顺序执行以下操作：

E2-1.判断是否Lf＝1且Vlfb＞0，是则置Vlfb＝0；否则Vlfb保持不变；

E2-2.判断是否Ll＝1且Vllr＞0，是则置Vllr＝0；否则Vllr保持不变；

E2-3.判断是否Lr＝1且Vllr＜0，是则置Vllr＝0；否则Vllr保持不变；

E3.将上述Vr、Vlfb、Vllr合成得到机器人运动的合速度V，根据三轮全向移动要求，将V进行速度分解后分别得到三个麦克纳姆轮的转动速度，将三个转动速度对应的速度控制信号输出到电机驱动电路；

E4.判断是否Iv＝0，是则向电机驱动电路输出电动推杆正转驱动信号，否则向电机驱动电路输出电动推杆反转驱动信号。

所述运动意图辨识模块的操作步骤B1和操作步骤B2中，所述用户输入的行走模式指令，包括慢速行走模式、中速行走模式和快速行走模式，对应该三种行走模式，所述操作步骤B2确定转向速度最大值Vr’分别为0.4m/s、0.6m/s、0.8m/s；确定前后直行速度最大值Vlfb’分别为0.4m/s、0.6m/s、0.9m/s；确定左右直行速度最大值Vllr’分别为0.3m/s、0.4m/s、0.5m/s；确定前进力阈值Flf’分别为3N、4N、5N；确定后退力阈值Flb’分别为-2N、-3N、-4N；确定左转力阈值Frl’分别为3N、4N、4N；确定右转力阈值Frr’分别为-3N、-4N、-4N；确定水平左行力阈值Fll’分别为5N、6N、7N；确定水平右行力阈值Flr’分别为-5N、-6N、-7N；人机相对位移近距离阈值Sn’分别为0.6m、0.6m、0.6m；确定人机相对位移远距离阈值Sf’分别为0.8m、0.9m、1.0m。

所述电机驱动模块的操作E3中，三轮全向移动要求，见R·西格沃特，I·R·诺巴克什著，李人厚译《自主移动机器人导论》，西安交通大学出版社，2006年9月第一版，ISBN7-5605-2161-4/TP·432。

本发明采用符合人体工程学需要的机械结构。人机力接触面采用可调节推握扶手设计，扶手高度和俯仰角度都可以自由地调节以满足不同身高体型用户的需要。S型支撑杆与底部五个运动轮配合，使人机重心点保持在底盘支撑平面内，避免运动时由于过大的支撑力矩而造成倾覆，同时亦为用户创造出足够大的自由行走空间。本发明放弃了现有助行机器人均采用的底盘机械结构半封闭不可变模式，而是在底盘两边的安装可动态调整的外展式支撑架，使机器人底盘在环境允许条件下能够充分展开，达到稳定人机重心的目的，为用户实现有效地静态支撑，而在通过电梯门等狭窄走道时外展式支撑架内收，使机器人能够顺利通过。

本发明利用底盘圆周上三个对称安装的主动式麦克纳姆轮，以运动矢量合成的方式实现机器人真正的全向移动，而没有采用目前助行机器人普遍使用的两轮差分驱动方式。本发明这种驱动方式能够使机器人底盘在保持轴向姿势不变的状态下仍能够实现横向上的运动，克服了传统两轮差分驱动方式不能实现左右平行移动和爬坡时驱动能力不足的限制。底盘两边安装有外展式支撑架和电动推杆，外展式支撑架末端安装有被动式万向轮，能够配合主动式麦克纳姆轮，保证机器人在外展式支撑架处于特定外展角度时均具有良好的静态支撑和动态移动能力。

本发明所搭载传感器分人-机检测类与机-环境检测类两种。人-机检测类传感器包括：扶手架两侧与扶手套筒后端安装的拉压力传感器，扶手架与S型支撑杆之间安装的六维力传感器，均用于检测人机交互力；底盘处向后安装的两个激光测距仪，用于测量用户腿部与机器人之间的相对距离。机-环境检测类传感器包括：底盘处分别朝前方和左右两方安装的红外线传感器，用于检测与机器人距离较近的障碍物和地面突起、凹陷边缘；底盘底部安装的倾度传感器，用于检测人机运动时所处地面的水平倾角；底座横杆与支撑架连接关节处安装的角度传感器，用于测量外展式支撑架的外展角度。机器人自身搭载可充电锂电池作为移动电源，为控制器、传感器和执行器提供动力。

机器人运动时，能够以红外线传感器组和倾度传感器感知周围环境，对机械外形和运动模式做出适当回应。当面向左右的两组红外线传感器没有检测到地面突起或凹陷信号时，电动推杆推动支撑架展开；当红外线传感器检测到距离内台阶、过道墙壁等突起或凹陷信号时，电动推杆收缩，收拢支撑架。通过上述动态改变机器人机械外形，以使机器人同时达到增大底盘接触面积和可适应狭窄过道的目的。左、前、右任何一向红外线传感器检测到障碍物时，均会将该向的机器人运动速度锁定为0，实现避障功能。倾度传感器用来检测机器人所处地面的倾角，实现人机交互力的重力补偿，防止机器人在斜面运动时出现滑坡现象。

运动协同控制方面，机器人将屏幕操作指令、力传感器阵列传回的人机力交互信号和两个激光测距仪传回的人机相对位移信号作为输入，通过运动意图辨识模块得到用户的行走意图，继而通过速度控制模块得到的机器人运动速度，在用户运动意图方向上能够跟随用户运动速度，而在非意图方向上的机器人运动会得到抑制，从而实现为用户提供行动助力，并且稳定非运动意图方向上的摇晃的目的。接着，通过跌倒预防模块判别用户是否处于即将跌倒状态，进而对机器人运动速度进行相应的修正，以调整机器人走位，实现动态防跌倒辅助支撑。最后调用电机驱动模块向底层电机驱动电路输出电机转速控制量，通过直流电机驱动麦克纳姆轮，从而实现人机协同运动。

本发明拥有全方向运动和自适应行走环境的机械结构，能够自适应复杂的外界环境，实现障碍物检测与规避避障、防止滑坡等功能。根据每一次运动后用户的反馈体验，更新调整平板式微型计算机装载的各模块中力阈值、相对位移阈值等参数，对运动障碍度较重的用户设定较小的位移阈值和力阈值，对运动障碍度较轻的用户设定较大的位移阈值和力阈值，以满足不同用户和各个康复阶段的需要，在康复训练和运动辅助时为用户在运动意图方向上提供行走助力，同时，利用激光测距仪检测和记录用户康复训练过程中的步态信息，提供防跌倒支撑运动安全保护；能够检测使用者康复训练数据，量化步态信息，还可以通过平板微型计算机上的无线网卡接入互联网，为康复医学专家分析提供数据支持，实现远程医疗诊断和康复指导。本发明弥补了一般康复机器人输入信息融合度不足和主动式机器人操作灵活性要求过高的问题，解决了用户运动障碍和机器人操作性要求之间的矛盾。

附图说明

图1为本发明主视图；

图2为图1的俯视图；

图3为图1的侧视图；

图4为平板式微型计算机加载的各模块示意图。

图中：扶手架1，平板式微型计算机2，支撑座3，扶手套筒4，扶手推杆5，右拉压力传感器6，直线轴承7，六维力传感器8，S型支撑杆9，紧固螺钉10，控制箱11，激光测距仪12，红外线传感器13，底盘14，底座横杆15，电动推杆16，支撑架17，万向轮18，角度传感器19，麦克纳姆轮20，直流电机21，倾度传感器22，连接架23，左拉压力传感器24，

侧拉压力传感器25

具体实施方式

以下结合附图和实施例对本发明进一步说明：

如图1、图2、图3所示，本发明的实施例，包括扶手架1、连接架23，平板式微型计算机2、S型支撑杆9和底盘14；

所述扶手架1为U形架，U形架两端分别通过扶手套筒4连接扶手推杆5，左边的扶手套筒4和扶手推杆5之间装有左拉压力传感器24，右边的扶手套筒4和扶手推杆5之间装有右拉压力传感器6；所述连接架23为垂直放置的矩形架，扶手架1通过四个水平放置的直线轴承7与连接架23在其四个顶点上固定；扶手架1前部左或右侧与连接架23左或右竖边中部之间装有侧拉压力传感器25；平板式微型计算机2通过支撑座3安装在连接架23上；

连接架23下端装有六维力传感器8，S型支撑杆9一端连接六维力传感器8，S型支撑杆9另一端通过套管安装在底盘14上，通过紧固螺钉10调节S型支撑杆9在套管内的长度；底盘14上安装有底座横杆15，底座横杆两端分别通过轴销连接支撑架17，底座横杆15与两个支撑架17的连接处安装有角度传感器19，两个电动推杆16的一端通过轴销连接在底座横杆15中部，两个电动推杆16的另一端通过轴销分别连接在两个支撑架中部，两个支撑架末端分别安装有万向轮18；底盘14底部中心对称分布安装三个麦克纳姆轮20，三个直流电机21分别通过电机架和轴承固定在麦克纳姆轮20的内侧；底盘14底部中心安装有倾度传感器22；

所述底盘14上表面装有控制箱11，控制箱11的后方底部分别安装有两个激光测距仪12，控制箱11的前方底部安装有六个红外线传感器13，其中探测方向为左向、前向、右向的红外线传感器各2个；

所述控制箱11内部装有信号采集电路、电机驱动电路和锂电池，所述左拉压力传感器24、右拉压力传感器6、侧拉压力传感器25、六维力传感器8、各角度传感器19、倾度传感器22、各激光测距仪12及各红外线传感器13输出信号通过信号采集电路转换为相应数字信号，送至平板式微型计算机进行处理；电机驱动电路执行平板式微型计算机输出的控制信号，分别驱动各直流电机及各电动推杆；锂电池为各电气部件、平板式微型计算机及各直流电机供电。

如图4所示，所述平板式微型计算机加载环境自适应模块、运动意图辨识模块、速度控制模块、跌倒预防模块和电机驱动模块。

本发明使用时，麦克纳姆轮20的直流电机21抱闸，锁定机器人位置，为用户提供静态支撑。电动推杆将辅助外展式支撑架展开，方便用户进入到机器人使用位置。用户扶握扶手进入到使用位置，通过触摸式显示屏上选择运动模式，确定后控制程序激活所载的各个传感器和控制回路，松开电机抱闸，进入到运动模式。

用户手握扶手架上的扶手推杆，在全方向平面上自由行走。机器人通过力传感器阵列和激光测距仪得到人机力与交互信息和步态信息，经过信号采集电路后作为运动意图辨识模块的输入，辨识出用户当前的行为模式和运动意图，进而调用相应模块，输出三个直流电机的控制量，控制三个主动式麦克纳姆轮的转动速度，实现人机协同运动。

运动过程中前向的红外线传感器阵列可以检测行走环境的凹陷、突起边缘，实现避障功能。倾度传感器能够检测行走环境的水平倾角，实现人机交互力的重力补偿功能；电动推杆能够根据红外线传感器传回的外界环境信号动态调整支撑架的外展角度，在环境允许时增大运动底盘面积，同时适应电梯口等狭窄的走道环境。激光测距仪能够实时检测人机位置交互位置信息，判别用户是否为即将跌倒状态，进而通过修正机器人运动速度调整机器人走位和姿态，实现动态防跌倒辅助支撑。

当运动结束，用户在显示屏人机交互界面上选择退出，刹车锁定麦克纳姆轮，使底盘固定，外展式支撑架向内收紧，机器人保存记录用户康复训练过程的步态信息，然后进入待机状态。用户松开扶手退出人机交互区，完成一次康复训练或活动。

Claims

1.一种康复助行机器人，包括扶手架(1)、连接架(23)，平板式微型计算机(2)、S型支撑杆(9)和底盘(14)，其特征在于：

所述扶手架(1)为U形架，U形架两端分别通过扶手套筒(4)连接扶手推杆(5)，左边的扶手套筒(4)和扶手推杆(5)之间装有左拉压力传感器(24)，右边的扶手套筒(4)和扶手推杆(5)之间装有右拉压力传感器(6)；所述连接架(23)为垂直放置的矩形架，扶手架(1)通过四个水平放置的直线轴承(7)与连接架(23)在其四个顶点上固定；扶手架(1)前部左或右侧与连接架(23)左或右竖边中部之间装有侧拉压力传感器(25)；平板式微型计算机(2)通过支撑座(3)安装在连接架(23)上；

连接架(23)下端装有六维力传感器(8)，S型支撑杆(9)一端连接六维力传感器(8)，S型支撑杆(9)另一端通过套管安装在底盘(14)上，通过紧固螺钉(10)调节S型支撑杆(9)在套管内的长度；底盘(14)上安装有底座横杆(15)，底座横杆两端分别通过轴销连接支撑架(17)，底座横杆(15)与两个支撑架(17)的连接处安装有角度传感器(19)，两个电动推杆(16)的一端通过轴销连接在底座横杆(15)中部，两个电动推杆(16)的另一端通过轴销分别连接在两个支撑架中部，两个支撑架末端分别安装有万向轮(18)；底盘(14)底部中心对称分布安装三个麦克纳姆轮(20)，三个直流电机(21)分别通过电机架和轴承固定在麦克纳姆轮(20)的内侧；底盘(14)底部中心安装有倾度传感器(22)；

所述底盘(14)上表面装有控制箱(11)，控制箱(11)的后方底部分别安装有两个激光测距仪(12)，控制箱(11)的前方底部安装有六个红外线传感器(13)，其中探测方向为左向、前向、右向的红外线传感器各2个；

所述控制箱(11)内部装有信号采集电路、电机驱动电路和锂电池，所述左拉压力传感器(24)、右拉压力传感器(6)、侧拉压力传感器(25)、六维力传感器(8)、各角度传感器(19)、倾度传感器(22)、各激光测距仪(12)及各红外线传感器(13)输出信号通过信号采集电路转换为相应数字信号，送至平板式微型计算机进行处理；电机驱动电路执行平板式微型计算机输出的控制信号，分别驱动各直流电机及各电动推杆；锂电池为各电气部件、平板式微型计算机及各直流电机供电。

2.一种如权利要求1所述康复助行机器人的控制系统，包括环境自适应模块、运动意图辨识模块、速度控制模块、跌倒预防模块和电机驱动模块；

A.环境自适应模块进行下述操作：

Ff＝G×Sinα，

B.运动意图辨识模块进行下述操作：

B1.接收用户输入的行走模式指令、重力补偿分量Ff，接收扶手推杆上左拉压力传感器(24)、右拉压力传感器(6)传回的左手推拉力数字信号Fl、右手推拉力数字信号Fr，以及侧拉压力传感器(25)传回的水平力数字信号Flh；

C4.将Vr、Vlfb、Vllr输入到跌倒预防模块；

D.跌倒预防模块进行下述操作：

D1.接收两个激光测距仪输入的用户左、右两腿与机器人之间相对位移数字信号S1与S2，接收意图辨识模块输入的人机相对位移近距离阈值Sn’以及人机相对位移远距离阈值Sf’；

D2-1.判断是否Sn’＜S1＜Sf’并且Sn’＜S2＜Sf’，是则为正常行走状态，Vr、Vlfb、Vllr保持不变；否则进行过程D2-2；

D2-2.判断是否max{S1，S2}＞Sf’，是则为即将跌倒状态，置Vlfb＝K4×(2×Sf’-S1-S2)，Vr、Vllr保持不变；否则进行过程D2-3；跌倒速度转换系数K4为-2.0/s～-3.0/s；

E.电机驱动模块进行下述操作：

E1.接收Iv、Ll、Lf、Lr、Vr、Vlfb、Vllr；

E2.顺序包括以下过程：

E4.判断是否Iv＝0，是则向电机驱动电路输出电动推杆正转控制信号，否则向电机驱动电路输出电动推杆反转控制信号。

3.如权利要求2所述的控制系统，其特征在于：

所述运动意图辨识模块的操作步骤B1和操作步骤B2中，所述用户输入的行走模式指令，包括慢速行走模式、中速行走模式和快速行走模式；对应该三种行走模式，所述操作步骤B2确定转向速度最大值Vr’分别为0.4m/s、0.6m/s、0.8m/s；确定前后直行速度最大值Vlfb’分别为0.4m/s、0.6m/s、0.9m/s；确定左右直行速度最大值Vllr’分别为0.3m/s、0.4m/s、0.5m/s；确定前进力阈值Flf’分别为3N、4N、5N；确定后退力阈值Flb’分别为-2N、-3N、-4N；确定左转力阈值Frl’分别为3N、4N、4N；确定右转力阈值Frr’分别为-3N、-4N、-4N；确定水平左行力阈值Fll’分别为5N、6N、7N；确定水平右行力阈值Flr’分别为-5N、-6N、-7N；确定人机相对位移近距离阈值Sn’分别为0.6m、0.6m、0.6m；确定人机相对位移远距离阈值Sf’分别为0.8m、0.9m、1.0m。