CN108187310B - 基于力觉信息和姿态信息的肢体运动意图理解与上肢康复训练机器人及其控制方法 - Google Patents

基于力觉信息和姿态信息的肢体运动意图理解与上肢康复训练机器人及其控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于力觉信息和姿态信息的肢体运动意图理解与上肢康复训练机器人及其控制方法，通过姿态传感器分别获取人体手臂的各个姿态信息，并输入至控制器，人体手臂发力通过摇杆作用于六维力传感器上，六维力传感器输入相应信号至控制器，控制器将获取到的姿态参数以及力觉参数，通过建立的意图识别模型解算，并控制康复训练机器人做出相应动作，对康复训练机器人实现控制，以实现微弱主动力下的辅助主动训练。

Description

基于力觉信息和姿态信息的肢体运动意图理解与上肢康复训 练机器人及其控制方法
技术领域
本发明属于机器人控制技术，具体涉及一种基于力觉信息和姿态信息的肢体运动意图理解与上肢康复训练机器人控制方法，用于康复训练机器人辅助康复训练。
背景技术
当前机器人技术迅速发展，人机共融是其中的一个重要的方向。通过机器人协同人类完成任务，能够使人类与机器人各展所长。因此，如何实现人类与机器人的友好交互就成为一个重要的问题。尤其在康复训练机器人领域，研究表明，适当的主动康复能够使得患者取得更好的康复效果，而患者由于身体运动机能衰退，通常无法像健康人一样自由控制自己的肢体运动，所以需要在机器人辅助下进行主动训练。此时，机器人需要准确识别患者的运动意图，并做出相应的反应。传统的运动意图识别一般采用肌电信号或脑电信号，但是佩戴不便，且信号不稳定。因此，研制一种易于使用且信号稳定的运动意图识别方法并进行康复机器人的运动控制具有重要的价值。
发明内容
发明目的：本发明的目的在于解决现有技术中存在的不足，提供一种基于力觉信息和姿态信息的肢体运动意图理解与上肢康复训练机器人控制方法。
技术方案：本发明所述的一种基于力觉信息和姿态信息的肢体运动意图理解与上肢康复训练机器人，包括六维力传感器、若干姿态传感器、控制器和上肢康复训练机器人；所述上肢康复训练机器人包括主支撑柱、支撑臂和大臂连杆，主支撑柱竖直立于地面，大臂连杆一端横向固定于主支撑柱，支撑臂一端通过活动连杆横向连接于主支撑柱，大臂连杆另一端与支撑臂另一端之间通过小臂连杆活动连接，小臂连杆上设置有摇杆；六维力传感器一端固定在摇杆使其与机器人的小臂连杆连接，人的手掌握持摇杆；所述若干姿态传感器分别固定于待训练人员的手掌、前臂和大臂；手掌握持摇杆、前臂固定于支撑臂；训练过程中，姿态传感器分别获取人体手臂的各个姿态信息，并输入至控制器，人体手臂发力通过摇杆作用于六维力传感器上，六维力传感器输入相应信号至控制器，控制器将获取到的姿态参数以及力觉参数，通过建立的意图识别模型解算，并控制康复训练机器人做出相应动作。
本发明还公开了一种基于力觉信息和姿态信息的肢体运动意图理解与上肢康复训练机器人的控制方法，包括以下步骤：
(A)将人的手臂等效成具有三个串联连杆的机械臂，手掌、前臂、大臂分别为连杆U0L0、连杆L0H0、连杆H0S0，手掌与六维力传感器相对静止，并且人体除手臂(9)以外其余部分等效为静止状态的基座Base；
(B)建立各关节坐标系，人体手臂自然下垂贴靠在躯干上，肩关节坐标系以上臂与躯干的连接处中心点U0为原点，沿手臂轴向向下为UX轴正方向，垂直与人体正面向外为UZ轴正方向，垂直于UXUZ平面指向人体躯干为UY轴正方向；同理，建立肘关节、腕关节坐标系；
建立基础坐标系，以上臂与躯干连接处为原点，垂直于人体平面向外为BX轴正方向，竖直向上为BZ轴正方向，垂直于BXBZ平面指向躯干为BY轴正方向，六维力传感器与人体手掌相对静止，则以其与手掌接触点为S0原点，三轴方向同上；
(C)定义为B坐标系到A坐标系的力参数转换矩阵，AFB为在B坐标系中力矢量F在A坐标系中的表示，APBORG为B坐标系原点在A坐标系中的表示，为B坐标系到A坐标系的旋转矩阵，AJ为相对于A坐标系的雅可比矩阵，τ为关节力矩矢量，六维力传感器获得的力觉数据为含有三维力及三维力矩的六维矢量sFs；为6x6的矩阵，且
可得：
其中，sFs可由六维力传感器测得，在基础坐标系中表示为BFB,τ为各关节力矩矢量；
(D)通过安装在手掌、前臂及大臂上的三个姿态传感器检测人体姿态，据此计算模型中所需要的各连杆夹角，由控制器根据结合步骤(A)到(C)中模型最终获得人体各关节力矩矢量τ。
进一步的，所述控制器通过获取的人体手臂各关节力矩矢量τ，控制三自由度上肢康复机器人做出相应运动，机器人的大臂连杆及小臂连杆分别响应人体肩关节及肘关节在BXBY平面上的转动运动意图；机器人的摇杆响应腕关节在BYBZ平面上的转动运动意图；六维力传感器的输出信号共有三维力及三维力矩这六维力数据，其中垂直于运动平面的力及力矩信号用以患者启停康复训练机器人，当患者手掌位于摇杆上时，存在力及力矩，则机器人处于开启状态，当需要停止时，患者只需松开手掌，即可停止。
有益效果：与现有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)六维力传感器信号稳定，便于获取与处理，六维力传感器输出数据信息量丰富，便于更好的实现人体运动意图识别。
(2)六维力传感器固定于机器人末端上，体积小，便于安装，可移植性较好，能够容易的安装在任意康复训练机器人上，即该模型容易移植到其他机器人上使用。
(3)本发明的控制方法中意图识别模型可以扩展至更多自由度(可与人类手臂自由度完全相同)的上肢康复训练机器人，更好的辅助患者进行康复训练。
(4)六维力传感器精度较高，可以感知较小的力与力矩，对于康复训练初期的患者，力传感器能够更好的感知他们的运动意图，不会由于信号微弱出现无法检测的情况。
(5)本发明通过该运动意图识别方法控制康复训练机器人，患者可以实现微小力量控制具有较大关节电机减速比的康复机器人辅助自身完成康复训练，提高自身训练过程中的参与度，通过自身的控制也可以使得康复训练安全性与舒适性得到更好的保证。
附图说明
图1是本发明中上肢康复训练机器人的单侧机构装配图；
图2是本发明中上肢康复训练机器人整体装配图；
图3是本发明中数据传输控制原理示意图；
图4是本发明中上肢康复训练机器人的转轴配合局部视图；
图5自主运动和机器人辅助运动情况下的患者上肢的工作空间对照图；
图6康复训练过程中患者上肢表面肌电信号与力传感器信号曲线。
其中，图5(a)为实施例中自主运动时患者上肢工作空间示意图；图5(b)为实施例中机器人辅助运动时患者上肢工作空间示意图。具体实施方式
下面对本发明技术方案进行详细说明，但是本发明的保护范围不局限于所述实施例。
如如图1至图4所示，本发明所述的一种基于力觉信息和姿态信息的肢体运动意图理解与上肢康复训练机器人，包括六维力传感器5、若干姿态传感器6、控制器10和上肢康复训练机器人；所述上肢康复训练机器人包括主支撑柱11、支撑臂12和大臂连杆15，主支撑柱11竖直立于地面，大臂连杆15一端横向固定于主支撑柱11，支撑臂12一端通过活动连杆横向连接于主支撑柱11，大臂连杆15另一端与支撑臂12另一端之间通过小臂连杆14活动连接，小臂连杆14上设置有摇杆13；六维力传感器5一端固定在摇杆13使其与机器人的小臂连杆14连接，人的手掌4握持摇杆13；所述若干姿态传感器6分别固定于待训练人员的手掌4、前臂3和大臂2；手掌4握持摇杆13、前臂3固定于支撑臂12；训练过程中，姿态传感器6分别获取人体手臂9的各个姿态信息，并输入至控制器10，人体手臂9发力通过摇杆13作用于六维力传感器5上，六维力传感器5输入相应信号至控制器10，控制器10将获取到的姿态参数以及力觉参数，通过建立的意图识别模型解算，并控制康复训练机器人做出相应动作。
上述基于力觉信息和姿态信息的肢体运动意图理解与上肢康复训练机器人11的控制方法，包括以下步骤：
(A)将人的手臂9等效成具有三个串联连杆的机械臂，手掌4、前臂3、大臂2分别为连杆U0L0、连杆L0H0、连杆H0S0，手掌4与六维力传感器5相对静止，并且人体除手臂9(9)以外其余部分等效为静止状态的基座1Base；
(B)建立各关节坐标系，人体手臂9自然下垂贴靠在躯干上，肩关节坐标系以上臂与躯干的连接处中心点U0为原点，沿手臂9轴向向下为UX轴正方向，垂直与人体正面向外为UZ轴正方向，垂直于UXUZ平面指向人体躯干为UY轴正方向；同理，建立肘关节、腕关节坐标系；
建立基础坐标系，以上臂与躯干连接处为原点，垂直于人体平面向外为BX轴正方向，竖直向上为BZ轴正方向，垂直于BXBZ平面指向躯干为BY轴正方向，六维力传感器5与人体手掌4相对静止，则以其与手掌4接触点为S0原点，三轴方向同上；
(C)定义为B坐标系到A坐标系的力参数转换矩阵，AFB为在B坐标系中力矢量F在A坐标系中的表示，APBORG为B坐标系原点在A坐标系中的表示，为B坐标系到A坐标系的旋转矩阵，AJ为相对于A坐标系的雅可比矩阵，τ为关节力矩矢量，六维力传感器5获得的力觉数据为含有三维力及三维力矩的六维矢量sFs 为6x6的矩阵，且
可得：
其中，sFs可由六维力传感器5测得，在基础坐标系中表示为BFB,τ为各关节力矩矢量；
(D)通过安装在手掌4、前臂3及大臂2上的三个姿态传感器6检测人体姿态，据此计算模型中所需要的各连杆夹角，由控制器10根据结合步骤(A)到(C)中模型最终获得人体各关节力矩矢量τ。
上述过程中，控制器10通过获取的人体手臂9各关节力矩矢量τ，控制三自由度上肢康复机器人做出相应运动，机器人的大臂2连杆及小臂连杆分别响应人体肩关节及肘关节在BXBY平面上的转动运动意图；机器人的摇杆13响应腕关节在BYBZ平面上的转动运动意图；六维力传感器5的输出信号共有三维力及三维力矩这六维力数据，其中垂直于运动平面的力及力矩信号用以患者启停康复训练机器人，当患者手掌4位于摇杆13上时，存在力及力矩，则机器人处于开启状态，当需要停止时，患者只需松开手掌4，即可停止。
实施例：
存在上肢肢体运动障碍的偏瘫病人，其上肢存在一定运动能力，但上肢肌肉力量不足以使自身达到健康人正常的上肢肢体最大运动空间。
使用本发明所述的三自由度上肢康复训练机器人进行上肢康复训练，手部握持摇杆13，进行自主训练，康复训练机器人通过力传感器获取患者运动意图，辅助其上肢进行运动，以达到正常工作空间。图5所示为自主运动和机器人辅助运动情况下，患者上肢的工作空间。图6为运动过程中，患者上肢表面肌电信号与力传感器信号曲线。可以看出，患者上肢运动空间在机器人辅助运动下明显增大，可以达到正常工作空间。表面肌电信号与力传感器信号表现出同步性，即患者上肢存在运动意图时，力传感器可以检测到该运动意图，并据此控制机器人带动患者上肢达到正常工作空间以进行自主康复训练。
通过上述实施例可以，本发明基于力觉信息的肢体运动意图识别模型和基于该运动意图识别模型的实现三自由度控制上肢康复训练机器人，通过握持于手中的六维力传感器5，获取三维力及三维力矩数据，并根据构建的人体手臂9模型，解算人体手掌4、前臂3、大臂2所产生的力及力矩，实现肢体运动意图的识别；将六维力传感器5固定于三自由度上肢康复训练机器人末端摇杆13处，基于该运动意图识别方法，获取人体手臂9运动意图，并对康复训练机器人实现控制，以实现微弱主动力下的辅助主动训练。

Claims (3)

1.一种基于力觉信息和姿态信息的肢体运动意图理解与上肢康复训练机器人，其特征在于：包括六维力传感器、若干姿态传感器、控制器和上肢康复训练机器人；所述上肢康复训练机器人包括主支撑柱、支撑臂和大臂连杆，主支撑柱竖直立于地面，大臂连杆一端横向固定于主支撑柱，支撑臂一端通过活动连杆横向连接于主支撑柱，大臂连杆另一端与支撑臂另一端之间通过小臂连杆活动连接，小臂连杆上设置有摇杆；六维力传感器一端固定在摇杆使其与机器人的小臂连杆连接，人的手掌握持摇杆；所述若干姿态传感器分别固定于待训练人员的手掌、前臂和大臂；手掌握持摇杆、前臂固定于支撑臂；
训练过程中，姿态传感器分别获取人体手臂的各个姿态信息，并输入至控制器，人体手臂发力通过摇杆作用于六维力传感器上，六维力传感器输入相应信号至控制器，控制器将获取到的姿态参数以及力觉参数，通过建立的意图识别模型解算，并控制康复训练机器人做出相应动作。
2.一种根据权利要求1所述的基于力觉信息和姿态信息的肢体运动意图理解与上肢康复训练机器人的控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
(A)将人的手臂等效成具有三个串联连杆的机械臂，手掌、前臂、大臂分别为连杆U0L0、连杆L0H0、连杆H0S0，手掌与六维力传感器相对静止，并且人体除手臂(9)以外其余部分等效为静止状态的基座Base；
(B)建立各关节坐标系，人体手臂自然下垂贴靠在躯干上，肩关节坐标系以上臂与躯干的连接处中心点U0为原点，沿手臂轴向向下为UX轴正方向，垂直与人体正面向外为UZ轴正方向，垂直于UXUZ平面指向人体躯干为UY轴正方向；同理，建立肘关节、腕关节坐标系；
建立基础坐标系，以上臂与躯干连接处为原点，垂直于人体平面向外为BX轴正方向，竖直向上为BZ轴正方向，垂直于BXBZ平面指向躯干为BY轴正方向，六维力传感器与人体手掌相对静止，则以其与手掌接触点为S0原点，三轴方向同上；
(C)定义为B坐标系到A坐标系的力参数转换矩阵，AFB为在B坐标系中力矢量F在A坐标系中的表示，APBORG为B坐标系原点在A坐标系中的表示，为B坐标系到A坐标系的旋转矩阵，AJ为相对于A坐标系的雅可比矩阵，τ为关节力矩矢量，六维力传感器获得的力觉数据为含有三维力及三维力矩的六维矢量sFS；为6x6的矩阵，且
可得：
τ＝BJT×BFB
其中，SFS可由六维力传感器测得，在基础坐标系中表示为BFB，τ为各关节力矩矢量；
(D)通过安装在手掌、前臂及大臂上的三个姿态传感器检测人体姿态，据此计算模型中所需要的各连杆夹角，由控制器根据结合步骤(A)到(C)中模型最终获得人体各关节力矩矢量τ。
3.根据权利要求2所述的基于力觉信息和姿态信息的肢体运动意图理解与上肢康复训练机器人的控制方法，其特征在于：
所述控制器通过获取的人体手臂各关节力矩矢量τ，控制三自由度上肢康复机器人做出相应运动，机器人的大臂连杆及小臂连杆分别响应人体肩关节及肘关节在BXBY平面上的转动运动意图；机器人的摇杆响应腕关节在BYBZ平面上的转动运动意图；六维力传感器的输出信号共有三维力及三维力矩这六维力数据，其中垂直于运动平面的力及力矩信号用于患者启停康复训练机器人，当患者手掌位于摇杆上时，存在力及力矩，则机器人处于开启状态，当需要停止时，患者只需松开手掌，即可停止。
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