CN106041884A - 一种用于重负载外骨骼系统的平衡控制方法 - Google Patents
一种用于重负载外骨骼系统的平衡控制方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明属于自动控制技术领域,涉及一种用于重负载外骨骼系统的平衡控制方法。本发明的主要思路是,在外骨骼系统负重的情况下,采用位置控制与ZMP控制交替控制的方法,实现较好的平衡控制。本发明中所述外骨骼系统的驱动关节为膝关节,且动力源为液压装置,外骨骼系统的脚底具有多个压力传感器,同时在膝关节处具有用于测量膝关节的角度的光电编码器。本发明的有益效果为,本发明由于将位置控制与改进的ZMP控制结合在一起,设计综合控制策略,采用分段控制方式,不仅提高了人机系统的柔顺性及穿戴者的舒适度,同时也提高了重载荷下人机系统运动的稳定性和安全性。
Description
技术领域
本发明属于自动控制技术领域,涉及一种用于重负载外骨骼系统的平衡控制方法。
背景技术
外骨骼机器人具有高度的机械仿生结构,当人穿戴上外骨骼机器人时,可以极大地增强自然人体的负荷能力,它的动力来自随身携带的移动电源,通过液压系统、智能感知系统、稳定检测系统、平衡控制系统等的综合作用,使人能够在重载荷下,甚至是恶劣环境中如履平地,极大地减轻了人体的疲劳感,同时提高了工作效率。我国在外骨骼机器人领域的研究还处于初步阶段,基础研究工作还有待提高,特别是一些关键技术迫切需要解决,突破技术瓶颈,才能制造出高质量、高水平的智能外骨骼机器人。
平衡控制方法是指人机系统重载荷行走时,由于超出了穿戴者的平衡能力或者遭遇环境中不确定干扰因素的影响,偏离正常运行状态时的控制方法。目前国内关于外骨骼机器人稳定的研究也比较浅,仅有几篇论文中提到过关于外骨骼机器人稳定分析,分别是浙江大学、南京理工大学和海军航空工程学院的硕士论文。然而这些相关的文献都仅仅提到稳定性判据,并未在外骨骼机器人上实现稳定控制算法。对于重载荷下,人机系统运动的平衡控制算法研究到目前为止几乎没有公开的信息。
发明内容
本发明的目的,就是针对上述问题,提供一种用于重负载外骨骼系统的平衡控制方法。
本发明的技术方案为:一种用于重负载外骨骼系统的平衡控制方法,其特征在于,包括:
所述外骨骼系统的驱动关节为膝关节,且动力源为液压装置,外骨骼系统的脚底具有多个压力传感器;根据人体运动特征,将脚尖离地到脚跟触地的时间段定义为腿摆动期,将脚跟触地到脚尖离地的时间段定义为支撑期,所述平衡控制方法具体包括以下步骤:
a.判断当前运动特征处于腿摆动期还是处于支撑期,若处于腿摆动期,则进入步骤b,若处于支撑期,则进入步骤c;
b.采用位置控制方式控制外骨骼系统的平衡,具体为:
通过伺服阀控制液压装置,伺服阀的控制输入电流Ictrl可通过如下公式1计算:
Ictrl=(kyp(Yexp-Y)+kyi∫(Yexp-Y)) (公式1)
公式1中,kyp、kyi为液压缸位置比例和积分控制参数,
Y表示当前液压缸全部长度,可表示为如下公式2:
其中,θk表示膝关节实际测量角度;Dist1表示液压缸大腿连接点至膝关节轴承距离;Dist2表示液压缸小腿连接点至膝关节轴承距离;
Yexp为期望的液压缸位置,可通过如下公式3计算:
公式3中,表示当前膝关节期望角度,可通过人体试验建立的步态周期数据获得;
c.采用ZMP控制方式控制外骨骼系统的平衡,具体为:
c1.通过压力传感器测得的数据计算ZMP值,具体方法是:
将外骨骼系统的运气形成分为单脚支撑和双脚支撑,根据脚底压力传感器采集的数据,当收到单脚的传感器信号时,则为单脚支撑,此时的ZMP值通过如下公式4和公式5计算:
其中,x和y为脚底与地面的接触面建立的坐标系的坐标,x对应外骨骼系统前进的方向,则px表示x方向的ZMP值,py表示y方向的ZMP值,n表示压力传感器的数目,j为压力传感器的编号,pjx和pjy表示压力传感器的坐标位置,fjz为压力传感器的测量值;
当收到双脚信号时,则为双脚支撑,此时的ZMP值通过如下公式6和公式7计算:
其中,pR表示右脚传感器压力中心点位置,fRz表示右脚传感器的测量值,pL表示左脚传感器压力中心点位置,fLz表示左脚传感器的测量值;
c2.建立ZMP值与膝关节期望角度之间的关系,具体方法为:
假设外骨骼系统的质量M集中于质心,且两个支撑杆无质量,则质心的运动即为重心位置的运动,支撑杆与地面的接触点为ZMP,ZMP在地面运动,由于支撑杆与地面接触是点对点式接触,因此支撑点处的力矩近似为零,保持系统稳定运动的方法是通过改变液压杆的长度,设外骨骼系统行走在平坦地面,ZMP可值表示为:g为重力加速度;
构建人机系统等效模型,假设大腿长度为0.4m,小腿长度为0.4m,液压缸与大、小腿的连接点至膝关节的距离分别为L2和L1,膝关节夹角为α,踝关节角度为θ,于是可得系统质心的位置为:x=0.4sinβ;z=0.4cosβ+0.4sinθ;根据几何关系可得:
构建踝关节角度θ与膝关节夹角α的关系如下:θ=f(α)=p1*α5+p2*α4+p3*α3+p4*α2+p5*α+p6;
其中,p1=6.289e+004,p2=-1.09e+006,p3=7.553e+006,p4=-2.617e+007,p5=4.533e+007,p6=-3.141e+007;
可得:
x=0.4cos[f(α)-α]
z=-0.4sin[f(α)-α]+0.4sin f(α)
将上述参数带入ZMP值,可得ZMP与膝关节夹角为α的关系如下公式8:
根据步骤c1中获得的ZMP值和公式8,可得出膝关节夹角,将膝关节夹角作为膝关节期望角度带入公式3,可得期望的液压缸位置,进而可得出伺服阀的控制输入电流Ictrl。
本发明的有益效果为,本发明由于将位置控制与改进的ZMP控制结合在一起,设计综合控制策略,采用分段控制方式,不仅提高了人机系统的柔顺性及穿戴者的舒适度,同时也提高了重载荷下人机系统运动的稳定性和安全性。
附图说明
图1是本发明的控制流程逻辑结构示意图;
图2是本发明中位置控制流程示意图;
图3是本发明中ZMP控制流程示意图;
图4是本发明脚底三个一维力传感器测力示意图;
图5是ZMP与COP关系推导的单质点模型示意图;
图6是本发明人机系统等效模型示意图。
具体实施方式
下面结合附图,详细描述本发明的技术方案:
本发明中的ZMP控制,是指零力矩点控制。本发明的主要思路是,在外骨骼系统负重的情况下,采用位置控制与ZMP控制交替控制的方法,实现较好的平衡控制。本发明中所述外骨骼系统的驱动关节为膝关节,且动力源为液压装置,外骨骼系统的脚底具有多个压力传感器,同时在膝关节处具有用于测量膝关节的角度的光电编码器。
本发明的主要控制方法如图1所示:
分别通过ZMP控制器和位置控制器,对外骨骼系统进行控制,控制方法选择的条件为:根据人体运动特征,将脚尖离地到脚跟触地的时间段定义为腿摆动期,将脚跟触地到脚尖离地的时间段定义为支撑期,所述平衡控制方法具体包括以下步骤:
a.判断当前运动特征处于腿摆动期还是处于支撑期,若处于腿摆动期,则进入步骤b,若处于支撑期,则进入步骤c;
b.采用位置控制方式控制外骨骼系统的平衡,具体如图2所示:
通过伺服阀控制液压装置,伺服阀的控制输入电流Ictrl可通过如下公式1计算:
Ictrl=(kyp(Yexp-Y)+kyi∫(Yexp-Y)) (公式1)
公式1中,kyp、kyi为液压缸位置比例和积分控制参数,
Y表示当前液压缸全部长度,可表示为如下公式2:
其中,θk表示膝关节实际测量角度;Dist1表示液压缸大腿连接点至膝关节轴承距离;Dist2表示液压缸小腿连接点至膝关节轴承距离;
Yexp为期望的液压缸位置,可通过如下公式3计算:
公式3中,表示当前膝关节期望角度,可通过人体试验建立的步态周期数据获得;
c.采用ZMP控制方式控制外骨骼系统的平衡,具体如图3所示:
c1.通过压力传感器测得的数据计算ZMP值,具体方法为:
将外骨骼系统的运气形成分为单脚支撑和双脚支撑,根据脚底压力传感器采集的数据,当收到单脚的传感器信号时,则为单脚支撑,此时的ZMP值通过如下公式4和公式5计算:
如图4所示,其中,x和y为脚底与地面的接触面建立的坐标系的坐标,则px表示x方向的ZMP值,py表示y方向的ZMP值,n表示压力传感器的数目,j为压力传感器的编号,pjx和pjy表示压力传感器的坐标位置,fjz为压力传感器的测量值;
当收到双脚信号时,则为双脚支撑,此时的ZMP值通过如下公式6和公式7计算:
其中,pR表示右脚传感器压力中心点位置,fRz表示右脚传感器的测量值,pL表示左脚传感器压力中心点位置,fLz表示左脚传感器的测量值;
c2.建立ZMP值与膝关节期望角度之间的关系,具体方法为:
如图5所示,假设外骨骼系统的质量M集中于质心,且两个支撑杆无质量,则质心的运动即为重心位置的运动,支撑杆与地面的接触点为ZMP,ZMP在地面运动,由于支撑杆与地面接触是点对点式接触,因此支撑点处的力矩近似为零,保持系统稳定运动的方法是通过改变液压杆的长度,设外骨骼系统行走在平坦地面,ZMP可值表示为:g为重力加速度;
构建人机系统等效模型,如图6所示,假设大腿长度为0.4m,小腿长度为0.4m,液压缸与大、小腿的连接点至膝关节的距离分别为L2和L1,膝关节夹角为α,踝关节角度为θ,于是可得系统质心的位置为:x=0.4sinβ;z=0.4cosβ+0.4sinθ;根据几何关系可得:
构建踝关节角度θ与膝关节夹角α的关系如下:θ=f(α)=p1*α5+p2*α4+p3*α3+p4*α2+p5*α+p6;
其中,p1=6.289e+004,p2=-1.09e+006,p3=7.553e+006,p4=-2.617e+007,p5=4.533e+007,p6=-3.141e+007;
可得:
x=0.4cos[f(α)-α]
z=-0.4sin[f(α)-α]+0.4sin f(α)
将上述参数带入ZMP值,可得ZMP与膝关节夹角为α的关系如下公式8:
根据步骤c1中获得的ZMP值和公式8,可得出膝关节夹角,将膝关节夹角作为膝关节期望角度带入公式3,可得期望的液压缸位置,进而可得出伺服阀的控制输入电流Ictrl。
Claims (1)
1.一种用于重负载外骨骼系统的平衡控制方法,其特征在于,包括:
所述外骨骼系统的驱动关节为膝关节,且动力源为液压装置,外骨骼系统的脚底具有多个压力传感器;根据人体运动特征,将脚尖离地到脚跟触地的时间段定义为腿摆动期,将脚跟触地到脚尖离地的时间段定义为支撑期,所述平衡控制方法具体包括以下步骤:
a.判断当前运动特征处于腿摆动期还是处于支撑期,若处于腿摆动期,则进入步骤b,若处于支撑期,则进入步骤c;
b.采用位置控制方式控制外骨骼系统的平衡,具体为:
通过伺服阀控制液压装置,伺服阀的控制输入电流Ictrl可通过如下公式1计算:
Ictrl=(kyp(Yexp-Y)+kyi∫(Yexp-Y)) (公式1)
公式1中,kyp、kyi为液压缸位置比例和积分控制参数,
Y表示当前液压缸全部长度,可表示为如下公式2:
其中,θk表示膝关节实际测量角度;Dist1表示液压缸大腿连接点至膝关节轴承距离;Dist2表示液压缸小腿连接点至膝关节轴承距离;
Yexp为期望的液压缸位置,可通过如下公式3计算:
公式3中,表示当前膝关节期望角度,可通过人体试验建立的步态周期数据获得;
c.采用ZMP控制方式控制外骨骼系统的平衡,具体为:
c1.通过压力传感器测得的数据计算ZMP值,具体方法是:
将外骨骼系统的运气形成分为单脚支撑和双脚支撑,根据脚底压力传感器采集的数据,当收到单脚的传感器信号时,则为单脚支撑,此时的ZMP值通过如下公式4和公式5计算:
其中,x和y为脚底与地面的接触面建立的坐标系的坐标,x对应外骨骼系统前进的方向,则px表示x方向的ZMP值,py表示y方向的ZMP值,n表示压力传感器的数目,j为压力传感器的编号,pjx和pjy表示压力传感器的坐标位置,fjz为压力传感器的测量值;
当收到双脚信号时,则为双脚支撑,此时的ZMP值通过如下公式6和公式7计算:
其中,pR表示右脚传感器压力中心点位置,fRz表示右脚传感器的测量值,pL表示左脚传感器压力中心点位置,fLz表示左脚传感器的测量值;
c2.建立ZMP值与膝关节期望角度之间的关系,具体方法为:
假设外骨骼系统的质量M集中于质心,且两个支撑杆无质量,则质心的运动即为重心位置的运动,支撑杆与地面的接触点为ZMP,ZMP在地面运动,由于支撑杆与地面接触是点对点式接触,因此支撑点处的力矩近似为零,保持系统稳定运动的方法是通过改变液压杆的长度,设外骨骼系统行走在平坦地面,ZMP可值表示为:g为重力加速度;
构建人机系统等效模型,假设大腿长度为0.4m,小腿长度为0.4m,液压缸与大、小腿的连接点至膝关节的距离分别为L2和L1,膝关节夹角为α,踝关节角度为θ,于是可得系统质心的位置为:x=0.4sinβ;z=0.4cosβ+0.4sinθ;根据几何关系可得:
构建踝关节角度θ与膝关节夹角α的关系如下:θ=f(α)=p1*α5+p2*α4+p3*α3+p4*α2+p5*α+p6;
其中,p1=6.289e+004,p2=-1.09e+006,p3=7.553e+006,p4=-2.617e+007,p5=4.533e+007,p6=-3.141e+007;
可得:
x=0.4cos[f(α)-α]
z=-0.4sin[f(α)-α]+0.4sin f(α)
将上述参数带入ZMP值,可得ZMP与膝关节夹角为α的关系如下公式8:
根据步骤c1中获得的ZMP值和公式8,可得出膝关节夹角,将膝关节夹角作为膝关节期望角度带入公式3,可得期望的液压缸位置,进而可得出伺服阀的控制输入电流Ictrl。
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