CN109276415A - 一种下肢外骨骼机器人的控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明为一种下肢外骨骼机器人的控制方法。该方法将电机和能量收集装置双驱动系统，视为干扰+主控驱动器的组合，通过把能量回收装置所提供助力带来的不确定性干扰和模型不确定性干扰组成系统的集中总干扰，利用有限时间收敛干扰观测器估计系统中存在的集中总干扰，补偿到非奇异终端滑模控制器中，从而获得电机的控制力矩，完成对电机驱动系统的控制。本发明利用极限学习机通过脚底压力和关节角度角速度在线计算能量收集装置所收集到的能量，利用所估算的能量和外骨骼姿态来计算能量收集装置所释放时间，完成对能量收集装置的控制，补充电机峰值力矩输出。

Description

一种下肢外骨骼机器人的控制方法

技术领域

本发明涉及辅助机器人技术领域，具体涉及一种可穿戴助行下肢外骨骼的控制方法。

背景技术

进入21世纪，中国人口老龄化逐渐加剧，据预测，到2050年，中国老龄人口将达到总人口的三分之一。膝关节炎症则是老年人关节疾病中最主要的一种情况，据统计，60岁以上的老年人中10％的男性和13％的女性都患有关节炎的症状。关节炎带来的膝关节疼痛严重影响患者的行走能力，给老年人的自由出行带来了很多困难。为分担膝关节承受的重量并对行走过程进行助力，下肢外骨骼是一种很有应用前景的解决办法。

下肢外骨骼一般分为有动力和无动力两种形式，它与穿戴者进行协同动作，感知穿戴者运动意图，并为其特定关节提供辅助力矩，从而对穿戴者的运动能力进行增强。动力外骨骼一般需要额外的能量源为其作动器提供能量输入，而无动力外骨骼往往采用能量回收的方式，将人体运动过程中的能量通过机构弹性或特制的储能元件进行储存，并按需求进行释放。

用于老年人等行动能力较弱者的下肢助行外骨骼一般采用蓄电池方案，如日本Cyberdine公司的HAL，以及Honda公司发布的名为体重支撑系统的外骨骼等。受限于电池的能量密度和电机的能量转化效率，这类外骨骼一般需要配备比较大的关节驱动电机和笨重的蓄电池，整机重量往往会大于10kg。进一步提高下肢外骨骼的实用性能，需要对动力模块进行优化，降低其能量消耗，通过轻量化设计方法提高整机效率。目前已问世的下肢外骨骼受限于驱动器效率、机构重量以及成本等因素，往往无法兼顾助力效果与结构上的轻便，额外的负重会给使用者造成负担，难以适应老年人等行动能力较弱者的日常行动需求。同时也迫切需要需要一种下肢外骨骼的控制方法，来考虑结合动力外骨骼和无动力外骨骼的特点，以能量回收和重复利用的装置对驱动电机进行辅助的峰值输出，可以减小进行膝关节助力对电机功率的要求，使电机输出曲线更加平滑，进而可以选择更小的驱动电机，从驱动器和电源角度减小外骨骼整机重量。

发明内容

本发明的目的为针对当前技术中存在的助行下肢外骨骼技术中存在的能量利用效率低、机构重量大的问题，提供一种可穿戴下肢外骨骼机器人的控制方法。该方法将电机和能量收集装置双驱动系统，视为干扰+主控驱动器的组合，通过把能量回收装置所提供助力带来的不确定性干扰和模型不确定性干扰组成系统的集中总干扰，利用有限时间收敛干扰观测器估计系统中存在的集中总干扰，补偿到非奇异终端滑模控制器中，从而获得电机的控制力矩，完成对电机驱动系统的控制。本发明利用极限学习机通过脚底压力和关节角度角速度在线计算能量收集装置所收集到的能量，利用所估算的能量和外骨骼姿态来计算能量收集装置所释放时间，完成对能量收集装置的控制，补充电机峰值力矩输出。

本发明的技术方案为：

所述下肢外骨骼机器人的控制方法，包括以下步骤：

第一步，嵌入式单片机利用股部压力传感器分别采集股部与股前侧支撑板、股后侧支撑板之间的接触力F_g1、F_g2、F_g3、F_g4；利用胫部压力传感器分别采集胫部与胫前侧支撑板、胫后侧支撑板之间的接触力F_j1、F_j2、F_j3、F_j4；然后根据下述公式(1)-(4)，得到反映穿戴者运动意图轨迹的膝关节期望角度信号q_d；

其中，ELM输入为x＝[F_g1、F_g2、F_g3、F_g4、F_j1、F_j2、F_j3、F_j4]'，输出q_d＝f(x)函数为:

在输出层，输出节点的数目表示为1。H＝[h₁,...,h_L]^T(隐藏层中隐藏节点的数目表示为L)表示隐层与输出的输出向量之间的非线性特征映射，β＝[β1,...,β_L]^T是输出权值矩阵；

给定输入向量，隐藏节点的输出可以表示为：

h_i(x)＝G(a_i,b_i,x),a_i∈R^d,b_i∈R (2)

G(a_i,b_i,x)函数为sigmoid函数：

最终得到输出加权矢量H；在(4)中，是隐藏层输出矩阵：

第二步，嵌入式单片机分别利用股部陀螺仪和加速度传感器、胫部陀螺仪和加速度传感器采集股部和胫部的加陀螺仪和加速度信息Gyro_g、Acc_g、Gyro_j、Acc_j，将上述信息利用互补滤波算法得到膝关节角度值q；利用足底压力传感器采集足底压力值F_s；能量收集估计器利用F_s和q估计得到一个步态周期中所收集到的能量E；

嵌入式单片机将计算得到的E值与正常步态(1.1m/s)下一个步态周期中所收集到的能量E₀比较，通过电磁推杆控制棘爪的释放时间t，来控制能量收集装置的触发；

正常步态周期下能量收集装置的触发时间为t₀，如果收集到的能量比E₀大则早于时间t₀释放，如果收集到的能量比E₀小则晚于时间t₀释放；

步骤二中的能量收集估计器算法与步骤一中运动意图预测器所采用的算法一致，均为ELM，在步骤二中的极限学习机输入为x＝[Gyro_g、Acc_g、Gyro_j、Acc_j]'，输出为E＝f(x)；

第三步，计算下肢外骨骼动力学模型数学描述表达式：

其中D为由能量回收装置所提供助力带来的不确定性干扰和模型不确定性干扰组成的系统的集中总干扰；

第四步，干扰观测器(即下述公式(6)-(8))估计系统中集中总干扰D，得到估计值利用对非奇异终端滑模控制器的输出控制力拒τ进行补偿；

其中，

其中为干扰观测器的输出，z是为便于干扰观测器的设计而定义的辅助变量；L₁、L₂、L₃为待设计的观测器增益矩阵，L₁＝diag(l₁₁，l₁₂)，L₂＝diag(l₂₁，l₂₂)，l₂＝min{l_2i}且l₂≥||D||，L₃＝diag(l₃₁,l₃₂)，l_1i,l_3i＞0，0＜p＜1；

选择李雅普诺夫函数为：

对V₀求导并结合式(7)和(5)，得到

由于l₂≥||D||，方程(10)为

其中l₁＝min{l_1i}，l₃＝min{l_3i}；

对于外骨骼动力学模型(5)，若存在连续可微的正定函数V(x):D→Rⁿ和实数p＞0，q＞0，0＜r＜1，且存在一个包含原点的邻域使

则原点局部有限时间稳定；

若D₀＝D＝Rⁿ且V(x)径向无界，则系统(6)的原点全局有限时间稳定，到达时间

根据上述公式(12)-(13)易知对于t≥t₁，V₀≡0，其中，

当t≥t₁时得到z＝0，从而可得t≥t₁时，

定义干扰估计误差由式(5)-(8)得

从方程(15)得干扰估计误差有限时间收敛到零，即

第五步，通过非奇异终端滑模控制器计算下肢外骨骼模型中的控制力拒τ；

通过步骤三中建立的下肢外骨骼动力学模型-即公式(5)，定义跟踪误差e(t)＝q_d(t)-q(t)，设计具有较快收敛速度且不会出现奇异点的非奇异终端滑模函数s

其中，s＝[s₁,s₂]^T，A＝diag(a₁,a₂)，B＝diag(b₁,b₂)，γ₁＝diag(γ₁₁,γ₁₂)，γ₂＝diag(γ₂₁,γ₂₂)，a_i＞0，b_i＞0，1＜γ_2i＜2，γ_1i＞γ_2i；

滑模函数的微分为：

将公式(5)代入上式，得

用公式(6)-(8)提出的干扰观测器估计集总干扰对控制器进行补偿，非奇异终端滑模控制器为

其中K₁＝diag(k₁₁,k₁₂)，K₂＝diag(k₂₁,k₂₂)，k_1i＞0，k_2i＞0，0＜ρ＜1；

考虑下肢外骨骼动力学模型-即公式(5)，终端滑模形式的干扰观测器设计为(6)-(8)，如果控制律设计为(20)，则轨迹跟踪误差有限时间收敛到零；

选择李雅普诺夫函数

对V₁微分得

将式(19)代入式(22)，得

将式(20)代入式(23)，得

结合式(16)，当t≥t₁时，有

其中，当时，K ₁、K ₂为正定对角矩阵；

其中k ₁＝min{k _1i}＞0，k ₂＝min{k _2i}＞0。

结合式(21)，式(26)重写为

根据下述公式(28)，可证明下肢外骨骼动力学模型跟踪误差可以在有限时间内到达滑模面s＝0；到达滑模面的时间为

t≤-ln((k ₁V₁ ^(1-ρ)/2+2^(ρ-1)/2 k ₂)/2^(ρ-1)/2 k ₂)/(k ₂(1-ρ) (28)

当时，将式(17)代入式(1)，考虑得

第六步，嵌入式单片机将非奇异终端滑模控制器计算得到的控制输入值τ，转化为电机驱动系统需要的占空比输入信号，电机驱动系统控制电机旋转的方向和速度，带动膝关节从动体位置的齿轮，驱动膝关节运行，完成对整体外骨骼结构的控制。

所述的下肢外骨骼机器人，包括股部支撑部分、胫部支撑部分、足部支撑部分和动力室；

所述股部支撑部分与胫部支撑部分连接；所述胫部支撑部分与足部支撑部连接；所述动力室固定于胫部支撑部分的侧部；

所述股部支持部分包括股前侧支撑板、股后侧支撑板、股部框架、股部陀螺仪和加速度传感器，以及四个股部连杆、四个股部压力传感器。

所述股部框架主体为环形，股前侧支撑板和股后侧支撑板分别位于其环状结构的内的前、后两侧；股部框架前侧有向上、下方伸出的支架，每个支架末端分别与两个股部连杆的一端连接，两个股部连杆的另一端分别与股前侧支撑板上下部连接；同理，股部框架后侧有向上、下方伸出的支架，支架末端设有安装轴孔，分别与两个股部连杆的一端连接，股部连杆的另一端分别与股后侧支撑板上下部连接；股部框架的中部两侧均有向下方伸出的第一支撑臂；股前侧支撑板与股后侧支撑板的内侧，各安装有两个股部压力传感器，分别沿股前侧支撑板与股后侧支撑板中轴线上、下布置；股部框架第一支撑臂外侧安装有股部陀螺仪和加速度传感器；

所述胫部支撑部分包括胫前侧支撑板、胫后侧支撑板、胫部支撑架、胫部陀螺仪和加速度传感器，以及四个胫部连杆、四个胫部压力传感器；

所述胫部框架主体为环形，胫前侧支撑板和胫后侧支撑板位于其环状结构的内的前、后两侧；胫部框架前侧有向上、下方伸出的支架，支架末端分别与两个胫部连杆的一端连接，两个胫部连杆的另一端分别与胫前侧支撑板上下部连接；同理，胫部框架后侧有向上、下方伸出的支架，支架末端分别与两个胫部连杆的一端连接，两个胫部连杆的另一端分别与胫后侧支撑板上、下部连接；胫部框架的内外两侧均有向上方伸出的第二支撑臂，其末端与股部框架的第一支撑臂轴连接，并构成外骨骼膝关节；胫部框架的外侧有一个向下伸出的第三支撑臂，与足部支撑部分所包含的足部固定架连接，第三支撑臂固定有动力室；胫前侧支撑板与胫后侧支撑板的内侧，各安装有两个胫部压力传感器，分别沿胫前侧支撑板与胫后侧支撑板中轴线布置；胫部框架第三支撑臂外侧安装有胫部陀螺仪和加速度计。

所述足部支撑部分包括足部固定架、能量回收装置和足底压力传感器；

所述足部固定架通过其上侧的安装轴孔与胫部框架铰接，足部固定架内侧带有一个环形扣带，用来在使用时对穿戴者足部进行固定，足部固定架外侧为竖直平面，固定有能量回收装置；能量回收装置分为与地面接触的压力块与传动系统，压力块与地面接触；

所述动力室由动力室底板、动力室壳体、控制舱、能量释放装置、电机驱动装置和膝关节从动体构成；

其中能量释放装置由卷簧盒、棘轮、棘爪和电磁推杆构成；电机驱动装置由直流电机、减速器和主动齿轮构成；

动力室底板为竖板，固定在胫部框架外侧的第三支撑臂上，能量释放装置和电机驱动装置固定在动力室底板上，膝关节从动体为等轴布置的齿轮和绕线盘，与外骨骼膝关节同轴，并固定在股部框架的第二支撑臂上，动力室壳体固定在股部框架3的第二支撑臂上，与动力室底板扣合，控制舱附着在动力室壳体内侧；能量释放装置、电机驱动装置和膝关节从动体均位于动力室壳体内部中轴线上；

所述的棘轮外侧带有绕线盘，其上的棘齿分别与储能钢索上端和释能钢索下端相连，释能钢索的上端与膝关节从动体的绕线盘部分固定；卷簧盒与棘轮同轴安装于所述动力室底板下侧；棘爪的尾端通过轴安装在动力室底板上，棘爪的顶端的下部与棘轮啮合；电磁推杆通过一个连杆与棘爪的顶端的上部相连；直流电机的输出轴与减速器的输入轴连接，主动齿轮固定于减速器的输出轴，与所述膝关节从动体的齿轮部分啮合；

所述控制舱内部安置有嵌入式单片机主控板及供电系统，单片机主控板包含嵌入式单片机、电机和电磁推杆驱动模块以及传感器信号处理电路，电机和电磁推杆驱动模块、传感器信号处理电路分别与嵌入式单片机的端口连接，供电系统与嵌入式单片机主控板连接；所述股部压力传感器胫部压力传感器、足底压力传感器及股部陀螺仪和加速度计、胫部陀螺仪和加速度计分别连接至主控板的传感器信号处理电路；微处理器与驱动模块相连，驱动模块分别与直流电机、电磁推杆相连；供电系统分别与直流电机、电磁推杆以及控制电路相连。

本发明的实质性特点为：

本发明在外骨骼足部安装有能量收集装置、胫部安装有能量释放装置和电机驱动装置，将能量释放装置和电机驱动系统的输出用于外骨骼目标关节(本发明中为膝关节)的驱动，构成双驱动系统。在工作过程中，能量收集装置能对穿戴者行走过程中的能量进行回收，并传递给能量释放装置，后者与电机驱动装置一起为穿戴者的行走提供辅助，从而达到节约能源的目的。

控制方法中，国内外现有下肢外骨骼的设计(包括论文和专利)中，往往只采用其中一种驱动方案，即采用额外能源的“主动外骨骼”或采用能量回收方案的“被动外骨骼”，本发明将两种驱动方案结合，构造双驱动系统，达到优势互补。即将电机和能量收集装置双驱动系统，视为干扰+主控驱动器的组合。利用极限学习机通过脚底压力和关节角度角速度在线计算能量收集装置所收集到的能量，利用所估算的能量和外骨骼姿态来计算能量收集装置所释放时间，补充电机峰值力矩输出。将能量收集装置和系统不确定性视为集中总干扰，设计有限时间收敛干扰观测器来估计总干扰值，并补偿非奇异终端滑模控制器，降低控制器抖振。

本发明控制上将干扰观测器升级为有限时间收敛干扰观测器，终端滑模升级为非奇异终端滑模。

本发明的有益效果为：

1)本发明所述外骨骼机器人穿戴方便，与人体下肢表面有良好的贴合性；

2)本发明所述股部支撑部分和胫部支撑部分可以为膝关节提供辅助支撑，较少直立和行走过程当中人体膝关节所承受的压力，起到缓解关节疼痛的作用；

3)本发明所述动力方案将主动驱动与能量回收相结合，可以减小进行膝关节助力对电机功率的要求，进而可以选择更小的驱动电机，减轻机构重量，提高能量利用效率，延长续航时间；

4)本发明所述控制系统可感知穿戴者运动意图，根据穿戴者需要提供辅助力矩，增进人体运动机能。

附图说明

图1-2是本发明提供的可穿戴下肢外骨骼机器人实施例的正等轴测图；

图3是本发明提供的可穿戴下肢外骨骼机器人实施例的侧视图。

图4是本发明提供的可穿戴下肢外骨骼机器人实施例动力室的正视图；

图5是本发明提供的可穿戴下肢外骨骼机器人实施例动力室的主要器件标识图；其中，图5(a)为局部剖视图，图5(b)为主视图；

图6是本发明提供的可穿戴下肢外骨骼机器人实施例动力室的具体部件标识图；其中，图6(a)为局部剖视图，图6(b)为主视图；

图7是本发明提供的可穿戴下肢外骨骼机器人实施例的控制原理框图；

图8是本发明提供的用于估计所述能量回收装置收集量的能量收集估计器原理图；

图9是本发明为验证算法部分搭建的MATLAB/simulink仿真程序框架图；

图10是膝关节角度跟随期望轨迹曲线图；

图11是膝关节角度跟随误差曲线图。

图中：1：股部支撑部分，11：股前侧支撑板，12：股后侧支撑板，13：股部框架，14：股部连杆，15：股部压力传感器，16：股部陀螺仪和加速度计；2：胫部支撑部分，21：胫前侧支撑板，22：胫后侧支撑板，23：胫部框架，24：胫部连杆，25：胫部压力传感器，26：胫部陀螺仪和加速度计；3：足部支撑部分，31：足部固定架，32：能量回收装置，33：足底压力传感器；4：动力室，41：动力室底板，42：动力室壳体，43：控制舱，44：能量释放装置，441：卷簧盒，442：棘轮，443：棘爪，444：电磁推杆，45：电机驱动装置，451：直流电机，452：减速器，453：主动齿轮，46：膝关节从动体；5：储能钢索；6：释能钢索。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例当中的技术方案进行清楚、完整地描述，需要说明的是，本说明书所附图中示意的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。

在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，不限于具体方式，本发明描述中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“内侧”、“外侧”等用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。

实施例1

如图1-图3所示，本实施例外骨骼机器人包括股部支撑部分1、胫部支撑部分2、足部支撑部分3和动力室4；

所述股部支撑部分1与胫部支撑部分2通过一组关节连接，以下简称“外骨骼膝关节”；所述胫部支撑部分2与足部支撑部分3通过一组关节连接，以下简称“外骨骼踝关节“；所述动力室4固定于胫部支撑部分2侧面。

所述股部支持部分1包括股前侧支撑板11、股后侧支撑板12、股部框架13、股部陀螺仪和加速度传感器16各一个，以及股部连杆14四个、股部压力传感器15四个。

所述股部框架13主体为环形，股前侧支撑板11和股后侧支撑板12位于其环状结构的内的前、后两侧；股部框架13前侧有向上、下方伸出的支架，每个支架末端设有安装轴孔，分别与两个股部连杆14的一端连接，两个股部连杆14的另一端分别与股前侧支撑板11上下部的轴孔连接；同理，股部框架13后侧有向上、下方伸出的支架，支架末端设有安装轴孔，分别与两个股部连杆14的一端连接，股部连杆14的另一端分别与股后侧支撑板12上下部的轴孔连接；股部框架13的内外两侧均有向下方伸出的第一支撑臂，其末端设有安装轴孔，用来与胫部框架23的第二支撑臂连接，并构成外骨骼膝关节；股前侧支撑板11与股后侧支撑板12的内侧，各安装有两个股部压力传感器15，分别沿股前侧支撑板11与股后侧支撑板12中轴线上、下布置；股部框架13第一支撑臂外侧安装有股部陀螺仪和加速度传感器16。

所述胫部支撑部分2包括胫前侧支撑板21、胫后侧支撑板22、胫部支撑架23、胫部陀螺仪和加速度传感器26各一个，以及胫部连杆24四个、胫部压力传感器25四个。

所述胫部框架23主体为环形，胫前侧支撑板21和胫后侧支撑板22位于其环状结构的内的前、后两侧；胫部框架23前侧有向上、下方伸出的支架，支架末端设有安装轴孔，分别与两个胫部连杆24的一端连接，两个胫部连杆24的另一端分别与胫前侧支撑板21上下部的轴孔连接；同理，胫部框架23后侧有向上、下方伸出的支架，支架末端设有安装轴孔，分别与两个胫部连杆24的一端连接，两个胫部连杆24的另一端分别与胫后侧支撑板22上下部的轴孔连接；胫部框架23的内外两侧均有向上方伸出的第二支撑臂，其末端设有安装轴孔，用来与股部框架13的第一支撑臂连接，并构成外骨骼膝关节；胫部框架23的外侧有一个向下伸出的第三支撑臂，该支撑臂为长杆状，其末端设有安装孔，用来与足部支撑部分3所包含的足部固定架31连接，第三支撑臂还用于动力室4的固定；胫前侧支撑板21与胫后侧支撑板22的内侧，各安装有两个胫部压力传感器25，分别沿胫前侧支撑板21与胫后侧支撑板22中轴线布置；胫部框架23第三支撑臂外侧安装有胫部陀螺仪和加速度计26。(说明，本发明所述的前、后、内、外(例如本段的胫部框架中)均相对人体本身的位置而言。)

由图4所示，所述足部支撑部分3由足部固定架31、能量回收装置32、足底压力传感器33构成。

所述足部固定架31通过其上侧的安装轴孔与胫部框架23铰接，足部固定架31内侧带有一个环形扣带，用来在使用时对穿戴者足部进行固定，足部固定架31外侧为竖直平面，用于能量回收装置32的固定。能量回收装置32分为与地面接触的压力块与传动系统，压力块与地面接触，在足部支撑部分3落地时向上运动，并将该位移经传动系统转化为储能钢索5上的直线运动。

如图5、图6所示，所述动力室4由动力室底板41、动力室壳体42、控制舱43、能量释放装置44、电机驱动装置45和膝关节从动体46构成；

其中能量释放装置44由卷簧盒441、棘轮442、棘爪443和电磁推杆444构成；电机驱动装置45由直流电机451、减速器452和主动齿轮453构成。

动力室底板41为竖板，固定在胫部框架23外侧的第三支撑臂上，能量释放装置44和电机驱动装置45固定在动力室底板41上，膝关节从动体46为等轴布置的齿轮和绕线盘，与外骨骼膝关节同轴，并固定在股部框架13的第二支撑臂上，动力室壳体42固定在股部框架13的第二支撑臂上，与动力室底板41扣合，罩住动力室的其他部分，控制舱43附着在动力室壳体42内侧，用于所述控制器硬件电路及其供电电源的安装；能量释放装置44、电机驱动装置45和膝关节从动体46均位于动力室壳体42内部中轴线上。

所述的棘轮442外侧带有绕线盘，其上的棘齿分别与储能钢索6上端和释能钢索5下端相连，释能钢索5的上端与膝关节从动体46的绕线盘部分固定；卷簧盒441与棘轮442同轴安装于所述动力室底板41下侧，在绕轴转动时卷簧卷紧，储存能量，反向转动时卷簧放松，释放能量；棘爪443的尾端通过轴安装在动力室底板41上，棘爪433的顶端的下部与棘轮442啮合，可阻止卷簧盒441的反向转动；电磁推杆444通过一个连杆与棘爪443的顶端的上部相连；当电磁推杆444触发时，将棘爪443向上提起，使棘爪443与棘轮442脱离啮合状态，牵引释能钢索5向下运动，将动能传递至膝关节从动体46的绕线盘部分；直流电机451的输出轴与减速器452的输入轴连接，主动齿轮453固定于减速器452的输出轴，与所述膝关节从动体46的齿轮部分啮合，直流电机451转动时，将动能传递至膝关节从动体46的齿轮部分。

所述控制舱43内部安置有嵌入式单片机主控板及供电系统，单片机主控板包含嵌入式单片机、电机和电磁推杆驱动模块以及传感器信号处理电路，电机和电磁推杆驱动模块、传感器信号处理电路分别与嵌入式单片机的端口连接，供电系统与嵌入式单片机主控板连接并为其供电；所述股部压力传感器15、胫部压力传感器25、足底压力传感器33及股部陀螺仪和加速度计16、胫部陀螺仪和加速度计26分别连接至主控板的传感器信号处理电路，并通主控板上的微处理器采集数据；微处理器将上述数据进行处理后得到控制信号，并将其发送给驱动模块，驱动模块连接直流电机451、电磁推杆444，并驱动其进行运动；供电系统由蓄电池和稳压电路组成，负责为直流电机451、电磁推杆444以及控制电路供电。

本发明实施例1的工作过程如下：

当穿戴者穿戴本发明实施例1所述外骨骼机器人行走时，直流电机451按照控制信号要求进行动作，所产生的动力经减速器452、主动齿轮453、46膝关节从动体传递至外骨骼膝关节，经由股部支撑部分1和胫部支撑部分2为穿戴者膝关节提供助力；

当外骨骼对应下肢处于步态周期中的支撑相初期，足跟下落并开始接触地面时，能量回收装置32与地面接触并在接触力作用下被压缩，拖动储能钢索6向下运动，牵引棘轮442正向转动，卷簧盒441将储能钢索6传递的能量进行储存；穿戴者下肢进入支撑期后，能量回收装置32不再运动，卷簧盒441不再继续转动，此时棘爪443与棘轮442啮合，防止其反向转动；当摆动期开始，穿戴者膝关节需要助力时，电磁推杆444在控制电路驱动下将棘爪443向上提起，使后者与棘轮442脱离啮合，棘轮442反向转动，拖动释能钢索5向下运动，从而将储存的能量传递至膝关节从动体46，为电机驱动装置提供辅助。

实施例2

本发明实施例针对实施例1所述外骨骼机器人提供一种控制方法。所述控制方法包含运动意图预测器、能量收集估计器、能量回收触发器、有限时间收敛干扰观测器和非奇异终端滑模控制器，具体步骤如下。

第一步，嵌入式单片机利用股部压力传感器15分别采集股部与股前侧支撑板11、股后侧支撑板12之间的接触力F_g1、F_g2、F_g3、F_g4；利用胫部压力传感器25分别采集胫部与胫前侧支撑板21、胫后侧支撑板22之间的接触力F_j1、F_j2、F_j3、F_j4；然后根据下述公式(1)-(4)，得到反映穿戴者运动意图轨迹的膝关节期望角度信号q_d；

步骤一中所述的公式(1)-(4)为运动意图预测器，具体为极限学习机(ELM)，如图8所示，通过穿戴前所采集到的输入输出数据对ELM中参数进行自适应训练。训练结束后，可以根据输入信号直接得到相应的输出信号q_d，输入到非奇异终端滑模控制器；

具体步骤如下所示。

ELM输入为x＝[F_g1、F_g2、F_g3、F_g4、F_j1、F_j2、F_j3、F_j4]'，输出q_d＝f(x)函数可以表示为:

在输出层，输出节点的数目表示为1。H＝[h₁,...,h_L]^T(隐藏层中隐藏节点的数目表示为L)表示隐层与输出的输出向量之间的非线性特征映射，β＝[β₁,...,β_L]^T是输出权值矩阵；

隐藏节点的输出函数可以以各种不同的形式使用，如S函数、高斯函数、多二次函数等。给定输入向量，隐藏节点的输出可以表示为：

h_i(x)＝G(a_i,b_i,x),a_i∈R^d,b_i∈R (2)

如果具有隐藏节点参数的激活函数是非线性分段连续函数，则可以满足ELM通用逼近能力定理。在本专利中，G(a_i,b_i,x)函数被选为sigmoid函数：

最终得到输出加权矢量H。在(4)中，是隐藏层输出矩阵：

训练过程的目的是试输出估计值尽可能的接近真实值，最大程度的减少估计误差。

第二步，嵌入式单片机分别利用股部陀螺仪和加速度传感器16、胫部陀螺仪和加速度传感器26采集股部和胫部的加陀螺仪和加速度信息Gyro_g、Acc_g、Gyro_j、Acc_j，将上述信息利用互补滤波算法得到膝关节角度值q；利用足底压力传感器33采集足底压力值F_s；能量收集估计器利用F_s和q估计得到一个步态周期中所收集到的能量E；

嵌入式单片机将计算得到的E值与正常步态(1.1m/s)下一个步态周期中所收集到的能量E₀比较，通过电磁推杆444控制棘爪443的释放时间t，来控制能量收集装置的触发。正常步态周期下能量收集装置的触发时间为t₀(该数值根据不同穿戴者穿戴前的实验试凑得到)，如果收集到的能量比E₀大则早于时间t₀释放，如果收集到的能量比E₀小则晚于时间t₀释放。

步骤二中的能量收集估计器算法与步骤一中运动意图预测器所采用的算法一致，均为ELM，在步骤二中的极限学习机输入为x＝[Gyro_g、Acc_g、Gyro_j、Acc_j]'，输出为E＝f(x)。

第三步，计算下肢外骨骼动力学模型数学描述表达式，并整理为如下形式：

其中D为由能量回收装置32所提供助力带来的不确定性干扰和模型不确定性干扰组成的系统的集中总干扰。

第四步，干扰观测器(即下述公式(6)-(8)估计系统中集中总干扰D，得到估计值利用对非奇异终端滑模控制器的输出控制力拒τ进行补偿。

如果不能在有限时间内对集中总干扰进行估计和补偿，那么干扰会对控制精度会产生长时间的影响。为了在更短时间实现对集总干扰的准确估计，本专利通过有限时间干扰观测器估计集总干扰，从而对控制系统进行补偿，降低所带来的影响；

所设计的有限时间干扰观测器具体形式为

其中为干扰观测器的输出，z是为便于干扰观测器的设计而定义的辅助变量。L₁、L₂、L₃为待设计的观测器增益矩阵，L₁＝diag(l₁₁，l₁₂)，L₂＝diag(l₂₁，l₂₂)，l₂＝min{l_2i}且l₂≥||D||，L₃＝diag(l₃₁,l₃₂)，l_1i,l_3i＞0，0＜p＜1。

考虑外骨骼系统(5)，设计有限时间干扰观测器(6)-(8)，若用提出的干扰观测器估计复合干扰，则干扰估计误差有限时间收敛到零。

为了进一步说明上述步骤中设计的干扰观测器有效性，选择李雅普诺夫函数为：

对V₀求导并结合式(7)和(5)，得到

由于l₂≥||D||，方程(10)可以重写为

其中l₁＝min{l_1i}，l₃＝min{l_3i}。

对于外骨骼动力学模型(5)，若存在连续可微的正定函数V(x):D→Rⁿ和实数p＞0，q＞0，0＜r＜1，且存在一个包含原点的邻域使

则原点局部有限时间稳定。若D₀＝D＝Rⁿ且V(x)径向无界，则系统(6)的原点全局有限时间稳定，到达时间

根据上述公式(12)-(13)易知对于t≥t₁，V₀≡0，其中，

从式(14)可以看出干扰估计误差收敛时间与l₁、l₃及p有关，所以可以通过改变这些值的大小来调整收敛时间。当t≥t₁时得到z＝0，从而可得t≥t₁时，

定义干扰估计误差由式(5)-(8)得

从方程(15)得干扰估计误差有限时间收敛到零，即

因此，设计的干扰观测器能够在有限时间内对集总干扰进行准确估计，估计误差为零，干扰只对控制精度有短时间的影响。证明步骤四中所采取的干扰观测器形式有效。

第五步，通过非奇异终端滑模控制器计算下肢外骨骼模型中的控制力拒τ。

具体步骤为，通过步骤三中建立的下肢外骨骼动力学模型-即公式(5)，定义跟踪误差e(t)＝q_d(t)-q(t)，设计具有较快收敛速度且不会出现奇异点的非奇异终端滑模函数s

其中，s＝[s₁,s₂]^T，A＝diag(a₁,a₂)，B＝diag(b₁,b₂)，γ₁＝diag(γ₁₁,γ₁₂)，γ₂＝diag(γ₂₁,γ₂₂)，a_i＞0，b_i＞0，1＜γ_2i＜2，γ_1i＞γ_2i。

滑模函数的微分为：

将公式(5)代入上式，得

用公式(6)-(8)提出的干扰观测器估计集总干扰对控制器进行补偿，非奇异终端滑模控制器可以设计为

其中K₁＝diag(k₁₁,k₁₂)，K₂＝diag(k₂₁,k₂₂)，k_1i＞0，k_2i＞0，0＜ρ＜1。

考虑下肢外骨骼动力学模型-即公式(5)，终端滑模形式的干扰观测器设计为(6)-(8)，如果控制律设计为(20)，则轨迹跟踪误差有限时间收敛到零。

为了进一步说明上述步骤中设计控制律的有效性，选择李雅普诺夫函数

对V₁微分得

将式(19)代入式(22)，得

将式(20)代入式(23)，得

结合式(16)，当t≥t₁时，有

其中，当时，K ₁、K ₂为正定对角矩阵。

其中k ₁＝min{k _1i}＞0，k ₂＝min{k _2i}＞0。

结合式(21)，式(26)可以重写为

根据下述公式(28)，可证明下肢外骨骼动力学模型跟踪误差可以在有限时间内到达滑模面s＝0。到达滑模面的时间为

t≤-ln((k ₁V₁ ^(1-ρ)/2+2^(ρ-1)/2 k ₂)/2^(ρ-1)/2 k ₂)/(k ₂(1-ρ) (28)

当时，将式(17)代入式(1)，考虑得

由于，不是吸引子，跟踪误差同样在有限时间收敛。因此，只要选择合适的控制参数，系统状态总能在有限时间到达滑模面s＝0。

同样，在滑动阶段，跟踪误差e能够沿滑模面s＝0在有限时间收敛到零。因此系统的轨迹跟踪误差有限时间收敛到零，证明步骤五中所采取的控制律有效。

第六步，嵌入式单片机将非奇异终端滑模控制器计算得到的控制输入值τ，转化为电机驱动系统需要的占空比输入信号，电机驱动系统控制电机旋转的方向和速度，带动膝关节从动体46位置的齿轮，驱动膝关节运行，完成对整体外骨骼结构的控制。

为了进一步说明控制算法的有效性，进一步设计了整体控制算法的仿真实验。取穿戴者身高和体重为1.75m和60kg，并量取下肢外骨骼各部分结构长度和重量，在MATLAB搭建如图9所示的控制系统仿真平台，在摆动相过程，角度的变化与力矩的输入线性相关，期望轨迹是通过采集人体平地行走过程中的实际关节角度得到。最终可以得到如图10和图11所示的仿真结果。

在图10中可以看出，所设计控制系统可以使下肢外骨骼输出角度很好地跟随期望轨迹的变化。从图11可以看出控制系统在经过短暂的调整后，可以使得系统跟随误差为0，基于此进一步证明了整体控制算法的合理性和有效性。

最后应说明的是：以上结合附图对本发明优选实施例作了详细说明，但是本发明不限于上述实施例，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化，这些变化涉及本领域技术人员所熟知的相关技术，这些都落入本发明专利的保护范围。

本发明未尽事宜为公知技术。

Claims (2)

1.一种下肢外骨骼机器人的控制方法，其特征为该方法包括以下步骤：

第一步，嵌入式单片机利用股部压力传感器分别采集股部与股前侧支撑板、股后侧支撑板之间的接触力F_g1、F_g2、F_g3、F_g4；利用胫部压力传感器分别采集胫部与胫前侧支撑板、胫后侧支撑板之间的接触力F_j1、F_j2、F_j3、F_j4；然后根据下述公式(1)-(4)，得到反映穿戴者运动意图轨迹的膝关节期望角度信号q_d；

其中，ELM输入为x＝[F_g1、F_g2、F_g3、F_g4、F_j1、F_j2、F_j3、F_j4]'，输出q_d＝f(x)函数为:

在输出层，输出节点的数目表示为1；H＝[h₁,...,h_L]^T(隐藏层中隐藏节点的数目表示为L)表示隐层与输出的输出向量之间的非线性特征映射，β＝[β₁,...,β_L]^T是输出权值矩阵；

给定输入向量，隐藏节点的输出可以表示为：

h_i(x)＝G(a_i,b_i,x),a_i∈R^d,b_i∈R (2)

G(a_i,b_i,x)函数为sigmoid函数：

最终得到输出加权矢量H；在(4)中，是隐藏层输出矩阵：

第二步，嵌入式单片机分别利用股部陀螺仪和加速度传感器、胫部陀螺仪和加速度传感器采集股部和胫部的加陀螺仪和加速度信息Gyro_g、Acc_g、Gyro_j、Acc_j，将上述信息利用互补滤波算法得到膝关节角度值q；利用足底压力传感器采集足底压力值F_s；能量收集估计器利用F_s和q估计得到一个步态周期中所收集到的能量E；

嵌入式单片机将计算得到的E值与正常步态(1.1m/s)下一个步态周期中所收集到的能量E₀比较，通过电磁推杆控制棘爪的释放时间t，来控制能量收集装置的触发；

正常步态周期下能量收集装置的触发时间为t₀，如果收集到的能量比E₀大则早于时间t₀释放，如果收集到的能量比E₀小则晚于时间t₀释放；

步骤二中的能量收集估计器算法与步骤一中运动意图预测器所采用的算法一致，均为ELM，在步骤二中的极限学习机输入为x＝[Gyro_g、Acc_g、Gyro_j、Acc_j]'，输出为E＝f(x)；

第三步，计算下肢外骨骼动力学模型数学描述表达式：

其中D为由能量回收装置所提供助力带来的不确定性干扰和模型不确定性干扰组成的系统的集中总干扰；

第四步，干扰观测器(即下述公式(6)-(8))估计系统中集中总干扰D，得到估计值利用对非奇异终端滑模控制器的输出控制力拒τ进行补偿；

其中，

其中为干扰观测器的输出，z是为便于干扰观测器的设计而定义的辅助变量；L₁、L₂、L₃为待设计的观测器增益矩阵，L₁＝diag(l₁₁，l₁₂)，L₂＝diag(l₂₁，l₂₂)，l₂＝min{l_2i}且l₂≥||D||，L₃＝diag(l₃₁,l₃₂)，l_1i,l_3i＞0，0＜p＜1；

选择李雅普诺夫函数为：

对V₀求导并结合式(7)和(5)，得到

由于l₂≥||D||，方程(10)可以重写为

其中l₁＝min{l_1i}，l₃＝min{l_3i}；

对于外骨骼动力学模型(5)，若存在连续可微的正定函数V(x):D→Rⁿ和实数p＞0，q＞0，0＜r＜1，且存在一个包含原点的邻域使

则原点局部有限时间稳定；

若D₀＝D＝Rⁿ且V(x)径向无界，则系统(6)的原点全局有限时间稳定，到达时间

根据上述公式(12)-(13)易知对于t≥t₁，V₀≡0，其中，

当t≥t₁时得到z＝0，从而可得t≥t₁时，

定义干扰估计误差由式(5)-(8)得

从方程(15)得干扰估计误差有限时间收敛到零，即

第五步，通过非奇异终端滑模控制器计算下肢外骨骼模型中的控制力拒τ；

通过步骤三中建立的下肢外骨骼动力学模型-即公式(5)，定义跟踪误差e(t)＝q_d(t)-q(t)，设计具有较快收敛速度且不会出现奇异点的非奇异终端滑模函数s

其中，s＝[s₁,s₂]^T，A＝diag(a₁,a₂)，B＝diag(b₁,b₂)，γ₁＝diag(γ₁₁,γ₁₂)，γ₂＝diag(γ₂₁,γ₂₂)，a_i＞0，b_i＞0，1＜γ_2i＜2，γ_1i＞γ_2i；

滑模函数的微分为：

将公式(5)代入上式，得

用公式(6)-(8)提出的干扰观测器估计集总干扰对控制器进行补偿，非奇异终端滑模控制器为

其中K₁＝diag(k₁₁,k₁₂)，K₂＝diag(k₂₁,k₂₂)，k_1i＞0，k_2i＞0，0＜ρ＜1；

考虑下肢外骨骼动力学模型-即公式(5)，终端滑模形式的干扰观测器设计为(6)-(8)，如果控制律设计为(20)，则轨迹跟踪误差有限时间收敛到零；

选择李雅普诺夫函数

对V₁微分得

将式(19)代入式(22)，得

将式(20)代入式(23)，得

结合式(16)，当t≥t₁时，有

其中，当时，K ₁、K ₂为正定对角矩阵；

其中k ₁＝min{k _1i}＞0，k ₂＝min{k _2i}＞0；

结合式(21)，则式(26)为

根据下述公式(28)，确定下肢外骨骼动力学模型跟踪误差可以在有限时间内到达滑模面s＝0；到达滑模面的时间为

t≤-ln((k ₁V₁ ^(1-ρ)/2+2^(ρ-1)/2 k ₂)/2^(ρ-1)/2 k ₂)/(k ₂(1-ρ) (28)

当时，将式(17)代入式(1)，考虑得

第六步，嵌入式单片机将非奇异终端滑模控制器计算得到的控制输入值τ，转化为电机驱动系统需要的占空比输入信号，电机驱动系统控制电机旋转的方向和速度，带动膝关节从动体位置的齿轮，驱动膝关节运行，完成对整体外骨骼结构的控制。

2.如权利要求1所述的下肢外骨骼机器人的控制方法，其特征为所述的下肢外骨骼机器人，包括股部支撑部分、胫部支撑部分、足部支撑部分和动力室；

所述股部支撑部分与胫部支撑部分连接；所述胫部支撑部分与足部支撑部连接；所述动力室固定于胫部支撑部分的侧部；

所述股部支持部分包括股前侧支撑板、股后侧支撑板、股部框架、股部陀螺仪和加速度传感器，以及四个股部连杆、四个股部压力传感器。

所述股部框架主体为环形，股前侧支撑板和股后侧支撑板分别位于其环状结构的内的前、后两侧；股部框架前侧有向上、下方伸出的支架，每个支架末端分别与两个股部连杆的一端连接，两个股部连杆的另一端分别与股前侧支撑板上下部连接；同理，股部框架后侧有向上、下方伸出的支架，支架末端设有安装轴孔，分别与两个股部连杆的一端连接，股部连杆的另一端分别与股后侧支撑板上下部连接；股部框架的中部两侧均有向下方伸出的第一支撑臂；股前侧支撑板与股后侧支撑板的内侧，各安装有两个股部压力传感器，分别沿股前侧支撑板与股后侧支撑板中轴线上、下布置；股部框架第一支撑臂外侧安装有股部陀螺仪和加速度传感器；

所述胫部支撑部分包括胫前侧支撑板、胫后侧支撑板、胫部支撑架、胫部陀螺仪和加速度传感器，以及四个胫部连杆、四个胫部压力传感器；

所述胫部框架主体为环形，胫前侧支撑板和胫后侧支撑板位于其环状结构的内的前、后两侧；胫部框架前侧有向上、下方伸出的支架，支架末端分别与两个胫部连杆的一端连接，两个胫部连杆的另一端分别与胫前侧支撑板上下部连接；同理，胫部框架后侧有向上、下方伸出的支架，支架末端分别与两个胫部连杆的一端连接，两个胫部连杆的另一端分别与胫后侧支撑板上、下部连接；胫部框架的内外两侧均有向上方伸出的第二支撑臂，其末端与股部框架的第一支撑臂轴连接，并构成外骨骼膝关节；胫部框架的外侧有一个向下伸出的第三支撑臂，与足部支撑部分所包含的足部固定架连接，第三支撑臂固定有动力室；胫前侧支撑板与胫后侧支撑板的内侧，各安装有两个胫部压力传感器，分别沿胫前侧支撑板与胫后侧支撑板22中轴线布置；胫部框架第三支撑臂外侧安装有胫部陀螺仪和加速度计；

所述足部支撑部分包括足部固定架、能量回收装置和足底压力传感器；

所述足部固定架通过其上侧的安装轴孔与胫部框架铰接，足部固定架内侧带有一个环形扣带，用来在使用时对穿戴者足部进行固定，足部固定架外侧为竖直平面，固定有能量回收装置；能量回收装置分为与地面接触的压力块与传动系统，压力块与地面接触；

所述动力室由动力室底板、动力室壳体、控制舱、能量释放装置、电机驱动装置和膝关节从动体构成；

其中能量释放装置由卷簧盒、棘轮、棘爪和电磁推杆构成；电机驱动装置由直流电机、减速器和主动齿轮构成；

动力室底板为竖板，固定在胫部框架外侧的第三支撑臂上，能量释放装置和电机驱动装置固定在动力室底板上，膝关节从动体为等轴布置的齿轮和绕线盘，与外骨骼膝关节同轴，并固定在股部框架的第二支撑臂上，动力室壳体固定在股部框架的第二支撑臂上，与动力室底板扣合，控制舱附着在动力室壳体内侧；能量释放装置、电机驱动装置和膝关节从动体均位于动力室壳体内部中轴线上；

所述的棘轮外侧带有绕线盘，其上的棘齿分别与储能钢索上端和释能钢索下端相连，释能钢索的上端与膝关节从动体的绕线盘部分固定；卷簧盒与棘轮同轴安装于所述动力室底板下侧；棘爪的尾端通过轴安装在动力室底板上，棘爪的顶端的下部与棘轮啮合；电磁推杆通过一个连杆与棘爪的顶端的上部相连；直流电机的输出轴与减速器的输入轴连接，主动齿轮固定于减速器的输出轴，与所述膝关节从动体的齿轮部分啮合；

所述控制舱内部安置有嵌入式单片机主控板及供电系统，单片机主控板包含嵌入式单片机、电机和电磁推杆驱动模块以及传感器信号处理电路，电机和电磁推杆驱动模块、传感器信号处理电路分别与嵌入式单片机的端口连接，供电系统与嵌入式单片机主控板连接；所述股部压力传感器胫部压力传感器、足底压力传感器及股部陀螺仪和加速度计、胫部陀螺仪和加速度计分别连接至主控板的传感器信号处理电路；微处理器与驱动模块相连，驱动模块分别与直流电机、电磁推杆相连；供电系统分别与直流电机、电磁推杆以及控制电路相连。