CN112140110A - 一种康复机器人患者实际力矩计算方法及系统 - Google Patents

一种康复机器人患者实际力矩计算方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种康复机器人患者实际力矩计算方法及系统，该方法通过关节电机码盘，获取机器人关节的运动状态，通过关节力矩传感器，获取机器人关节实际受到的和力矩，根据机器人关节的运动状态，基于机器人动力学模型，求解出机器人关节所受的关节电机的驱动力矩，从所述和力矩中减去关节电机的驱动力矩，从而分离出患者施加到机器人关节上的实际力矩，操作简单、数据精准、用户体验度好、满意度高。

Description

一种康复机器人患者实际力矩计算方法及系统
技术领域
本发明涉及机器人力学分析技术领域，具体涉及一种康复机器人患者实际力矩计算方法及系统。
背景技术
康复机器人作为医疗机器人的一个重要分支，它的研究贯穿了康复医学、生物力学、机械学、机械力学、电子学、材料学、计算机科学以及机器人学等诸多领域，已经成为了国际机器人领域的一个研究热点。目前，康复机器人已经广泛地应用到康复护理、假肢和康复治疗等方面，这不仅促进了康复医学的发展，也带动了相关领域的新技术和新理论的发展。
目前，常见的康复机器人使用关节末端的力矩传感来检测患者力矩。但在患者训练过程中力矩传感既会受到电机的驱动力，又会受到患者施加的作用力，所以，力矩传感示数是一个多输入的复杂变量，其中包含了患者作用力、关节重力、关节运动的惯性力等多个部分，因此患者的实际作用力并不能直接获得。而由于患者的实际作用力矩无法得到，就无法通过设置不同的导纳控制模型和参数，得到不同康复方法对应的康复运动轨迹增量Xe，就无法将运动轨迹增量补偿到位置控制内环中，无法最终实现康复机器人的康复运动控制。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种康复机器人患者实际力矩计算方法及系统，以解决现有技术中康复机器人患者的实际作用力矩无法实际获取，导致康复机器人的康复运动无法精准控制的问题。
为实现以上目的，本发明采用如下技术方案：
一种康复机器人患者实际力矩计算方法，包括：
通过关节电机码盘，获取机器人关节的运动状态；
通过关节力矩传感器，获取机器人关节实际受到的和力矩；
根据机器人关节的运动状态，基于机器人动力学模型，求解出机器人关节所受的关节电机的驱动力矩；
从所述和力矩中减去关节电机的驱动力矩，分离出患者施加到机器人关节上的实际力矩；
其中，所述关节力矩传感器，安装在关节电机和机器人关节之间。
优选地，所述机器人关节的运动状态，至少包括：
肩关节的运动状态、肘关节的运动状态、髋关节的运动状态、膝关节的运动状态。
优选地，所述关节力矩传感器为单轴的力矩传感器。
优选地，所述求解出机器人关节所受的关节电机的驱动力矩，包括以下项中的至少一项：
拉格朗日法、牛顿欧拉法、凯恩法。
优选地，所述方法，还包括：
根据患者施加到机器人关节上的实际力矩，使用导纳控制建立康复机器人基本导纳控制模型。
另外，本发明还提出了一种康复机器人患者实际力矩计算系统，包括：
关节电机码盘，用于获取机器人关节的运动状态；
关节力矩传感器，用于获取机器人关节实际受到的和力矩；
计算模块，用于根据机器人关节的运动状态，基于机器人动力学模型，求解出机器人关节所受的关节电机的驱动力矩；
还用于从所述和力矩中减去关节电机的驱动力矩，分离出患者施加到机器人关节上的实际力矩；
其中，所述关节力矩传感器，安装在关节电机和机器人关节之间。
优选地，所述计算模块包括：
上位机及与所述上位机相连的运动控制器；
所述运动控制器分别与机器人关节驱动器及所述关节力矩传感器相连；
所述运动控制器用于接收关节电机码盘获取的机器人关节的运动状态；
还用于接收所述关节力矩传感器获取的机器人关节实际受到的和力矩；
所述上位机，用于根据机器人关节的运动状态，基于机器人动力学模型，求解出机器人关节所受的关节电机的驱动力矩；
还用于从所述和力矩中减去关节电机的驱动力矩，分离出患者施加到机器人关节上的实际力矩。
优选地，所述上位机，还用于根据患者施加到机器人关节上的实际力矩，使用导纳控制建立康复机器人基本导纳控制模型；
所述运动控制器，还用于根据所述康复机器人基本导纳控制模型，控制康复机器人的运动轨迹。
优选地，所述运动控制器为以下各项中的一种或多种的组合，包括：
PLC控制器、单片机、DSP处理器、FPGA控制器。
优选地，所述关节力矩传感器为单轴的力矩传感器。
本发明采用以上技术方案，至少具备以下有益效果：
通过获取机器人关节的运动状态及机器人关节实际受到的和力矩，根据机器人关节的运动状态，基于机器人动力学模型，求解出机器人关节所受的关节电机的驱动力矩，从所述和力矩中减去关节电机的驱动力矩，从而分离出患者施加到机器人关节上的实际力矩，操作简单、数据精准、用户体验度好、满意度高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例提供的一种康复机器人患者实际力矩计算方法的流程图；
图2为本发明一实施例提供的一种康复机器人患者实际力矩计算系统的示意框图；
图3为本发明一实施例提供的一种康复机器人患者实际力矩计算系统的硬件结构图；
图4为本发明一实施例提供的康复机器人基本导纳控制模型的示意图；
图5为本发明一实施例提供的康复机器人的二连杆动力学模型的示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
参见图1，本发明一实施例提出的一种康复机器人患者实际力矩计算方法，包括：
步骤S1、通过关节电机码盘，获取机器人关节的运动状态；
步骤S2、通过关节力矩传感器，获取机器人关节实际受到的和力矩；
步骤S3、根据机器人关节的运动状态，基于机器人动力学模型，求解出机器人关节所受的关节电机的驱动力矩；
从所述和力矩中减去关节电机的驱动力矩，分离出患者施加到机器人关节上的实际力矩；
其中，所述关节力矩传感器，安装在关节电机和机器人关节之间。
可以理解的是，本实施例提供的技术方案，通过获取机器人关节的运动状态及机器人关节实际受到的和力矩，根据机器人关节的运动状态，基于机器人动力学模型，求解出机器人关节所受的关节电机的驱动力矩，从所述和力矩中减去关节电机的驱动力矩，从而分离出患者施加到机器人关节上的实际力矩，操作简单、数据精准、用户体验度好、满意度高。
优选地，所述关节力矩传感器为单轴的力矩传感器。
优选地，所述机器人关节的运动状态，至少包括：
肩关节的运动状态、肘关节的运动状态、髋关节的运动状态、膝关节的运动状态。
需要说明的是，所述各关节的运动状态至少包括：屈曲伸展、内收外展、内旋外旋等。
可以理解的是，在不考虑关节力矩传感器微小形变量的情况下，机器人关节的运动状态和其所受的电机驱动力之间存在动力学关系。机器人关节的运动状态可以通过关节电机码盘获得，再通过机器人动力学模型即可以求解机器人关节所受的电机驱动力矩，从关节力矩传感器的示数中减去电机驱动力矩部分即可分离出患者施加到机器人关节上的实际力矩。
优选地，所述求解出机器人关节所受的关节电机的驱动力矩，包括以下项中的至少一项：
拉格朗日法、牛顿欧拉法、凯恩法。
机器人动力学分析是机器人运动控制的关键，动力学方程表达了机器人关节运动状态和其所受力矩之间的关系，是下一步康复机器人导纳运动控制模型中的重要组成部分。和机器人的运动学一样，动力学也分为正和逆两部分，正动力学是通过作用在关节上的力或力矩(F,T)，计算机器人关节的运动信息，如位置，速度和加速度
Figure BDA0002693775530000051
Figure BDA0002693775530000061
Figure BDA0002693775530000062
Figure BDA0002693775530000063
逆运动学方程如式(1)所示，是通过关节的运动信息
Figure BDA0002693775530000064
计算作用在关节上的力或力矩(F,T)，
Figure BDA0002693775530000065
常见的机器人动力学分析方法有：拉格朗日法、牛顿欧拉法、凯恩法等，由于拉格朗日方程简洁明了，易于理解，本申请选择拉格朗日方程进行康复机器人二连杆模型的建模和分析。
拉格朗日方程将模型看成一个系统进行整体分析，通过建立系统的动能和势能函数，直接推导出动力学方程。
系统的动能减去系统的势能就能得到拉格朗日因子，如式(3)所示，
L＝T-E (3)
其中，系统的总动能为T；系统的总势能为E。
系统各个节点的拉格朗日方程为：
Figure BDA0002693775530000066
其中，L表示拉格朗日函数，qi表示关节的广义坐标，τi为作用于关节qi的广义力矩。将拉格朗日方程写成矩阵形式如下：
Figure BDA0002693775530000067
其中，τ为各个关节的所受的广义力矩；q，
Figure BDA0002693775530000068
表示各个关节的位置，速度和加速度；
Figure BDA0002693775530000069
为惯性分项，
Figure BDA00026937755300000610
为离心力和哥氏力分项，G(q)为重力分项。
康复机器人动力学建模：
在此以二连杆模型为基础进行动力学建模，如图5所示。
图5中，连杆1和连杆2的长度分别为l1和l2，质量分别为m1和m2；C1表示连杆1的重心，C2表示连杆2的重心；r1表示C1到连杆1转轴之间的距离，r2表示C2到连杆2转轴之间的距离；θ1表示连杆1和X轴之间的角度，θ2表示连杆2和连杆1轴线之间的角度。
连杆1的动能如下，其中J1表示连杆1的转动惯量。
Figure BDA0002693775530000071
连杆1的势能表示为：
E1＝m1gr1 sinθ1 (7)
同样的，连杆2的动能为：
Figure BDA0002693775530000072
由几何关系可以得到，连杆2重心的坐标(x2，y2)为：
Figure BDA0002693775530000073
将式(9)中的分别对时间求导平方再相加，可以得到连杆2重心的速度为：
Figure BDA0002693775530000074
将式(10)带入式(8)，可以得到连杆2的动能为：
Figure BDA0002693775530000075
连杆2的势能为：
E2＝m2gy2＝m2g(l1 sinθ1+r2 sin(θ1+θ2)) (12)
得到了连杆1、连杆2的动能和势能后，将其代入式(3)，可以得到该模型的拉格朗日因子为：
Figure BDA0002693775530000081
将式(13)代入式(4)，即可得到连杆1的拉格朗日方程：
Figure BDA0002693775530000082
同样可以求得连杆2的拉格朗日方程：
Figure BDA0002693775530000083
至此，两个连杆的拉格朗日动力学方程计算完成，连杆1和连杆2的动力学方程如式(14)和式(15)所示，将两式合并表示为矩阵形式如下：
Figure BDA0002693775530000084
其中M(θ)为惯性矩阵，
Figure BDA0002693775530000085
Figure BDA0002693775530000086
为离心力和科里奥利力向量
Figure BDA0002693775530000087
G(θ)为重力的向量
Figure BDA0002693775530000091
优选地，所述方法，还包括：
根据患者施加到机器人关节上的实际力矩，使用导纳控制建立康复机器人基本导纳控制模型。
可以理解的是，得到患者施加到机器人关节上的实际力矩后，通过设置不同的导纳控制模型和参数，就可以得到不同康复方法对应的康复运动轨迹增量，运动轨迹增量补偿到位置控制内环中，最终可以实现康复机器人的康复运动的精准控制。
另外，参见图2，本发明另一实施例提出的一种康复机器人患者实际力矩计算系统100，包括：
关节电机码盘101，用于获取机器人关节的运动状态；
关节力矩传感器102，用于获取机器人关节实际受到的和力矩；
计算模块103，用于根据机器人关节的运动状态，基于机器人动力学模型，求解出机器人关节所受的关节电机的驱动力矩；
还用于从所述和力矩中减去关节电机的驱动力矩，分离出患者施加到机器人关节上的实际力矩；
其中，所述关节力矩传感器，安装在关节电机和机器人关节之间。
参见图3，优选地，所述计算模块103包括：
上位机及1031与所述上位机相连的运动控制器1032；
所述运动控制器1032分别与机器人关节驱动器及所述关节力矩传感器102相连；
所述运动控制器1032用于接收关节电机码盘101获取的机器人关节的运动状态；
还用于接收所述关节力矩传感器102获取的机器人关节实际受到的和力矩；
所述上位机1031，用于根据机器人关节的运动状态，基于机器人动力学模型，求解出机器人关节所受的关节电机的驱动力矩；
还用于从所述和力矩中减去关节电机的驱动力矩，分离出患者施加到机器人关节上的实际力矩。
优选地，所述运动控制器1032为以下各项中的一种或多种的组合，包括：
PLC控制器、单片机、DSP处理器、FPGA控制器。
优选地，所述关节力矩传感器102为单轴的力矩传感器。
参见图4，优选地，所述上位机，还用于根据患者施加到机器人关节上的实际力矩，使用导纳控制建立康复机器人基本导纳控制模型；
所述运动控制器，还用于根据所述康复机器人基本导纳控制模型，控制康复机器人的运动轨迹。
参见图4，控制模型中各个变量的含义如下：
F患表示患者施加到机器人关节上的实际作用力；
τ患表示患者施加到机器人关节上的实际力矩；
τ传表示关节力矩传感器的示数，即机器人关节实际受到的和力矩；
τ驱表示机器人关节所受的关节电机的驱动力矩；
τe表示分离出的患者施加到机器人关节上的实际力矩；
Xd表示机器人期望位置；
X表示机器人的实际位置；
Xe表示机器人期望位置与实际位置之差：Xe＝Xd-X。
由上述康复机器人患者实际力矩计算方法可知:τe＝τ患＝τ传-τ驱。在图4的导纳控制模型中，患者施加到机器人上的作用力F患通过机器人关节，间接作用到关节力矩传感器上。关节力矩传感器τ传表示患者施加到机器人关节上的力矩τ患和电机的驱动力矩τ驱的和，通过关节力矩传感器τ传和电机的驱动力矩τ驱求差，即可分离出患者施加的实际力矩τe。
可以理解的是，得到患者施加到机器人关节上的实际力矩后，通过设置不同的导纳控制模型和参数，就可以得到不同康复方法对应的康复运动轨迹增量，运动轨迹增量补偿到位置控制内环中，最终可以实现康复机器人的康复运动的精准控制。本实施例提供的技术方案，解决了现有技术中康复机器人患者的实际作用力矩无法实际获取，导致康复机器人的康复运动无法精准控制的问题。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。术语“多个”指两个或两个以上，除非另有明确的限定。

Claims (10)

1.一种康复机器人患者实际力矩计算方法，其特征在于，包括：
通过关节电机码盘，获取机器人关节的运动状态；
通过关节力矩传感器，获取机器人关节实际受到的和力矩；
根据机器人关节的运动状态，基于机器人动力学模型，求解出机器人关节所受的关节电机的驱动力矩；
从所述和力矩中减去关节电机的驱动力矩，分离出患者施加到机器人关节上的实际力矩；
其中，所述关节力矩传感器，安装在关节电机和机器人关节之间。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器人关节的运动状态，至少包括：
肩关节的运动状态、肘关节的运动状态、髋关节的运动状态、膝关节的运动状态。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述关节力矩传感器为单轴的力矩传感器。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述求解出机器人关节所受的关节电机的驱动力矩，包括以下项中的至少一项：
拉格朗日法、牛顿欧拉法、凯恩法。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
根据患者施加到机器人关节上的实际力矩，使用导纳控制建立康复机器人基本导纳控制模型。
6.一种康复机器人患者实际力矩计算系统，其特征在于，包括：
关节电机码盘，用于获取机器人关节的运动状态；
关节力矩传感器，用于获取机器人关节实际受到的和力矩；
计算模块，用于根据机器人关节的运动状态，基于机器人动力学模型，求解出机器人关节所受的关节电机的驱动力矩；
还用于从所述和力矩中减去关节电机的驱动力矩，分离出患者施加到机器人关节上的实际力矩；
其中，所述关节力矩传感器，安装在关节电机和机器人关节之间。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述计算模块包括：
上位机及与所述上位机相连的运动控制器；
所述运动控制器分别与机器人关节驱动器及所述关节力矩传感器相连；
所述运动控制器用于接收关节电机码盘获取的机器人关节的运动状态；
还用于接收所述关节力矩传感器获取的机器人关节实际受到的和力矩；
所述上位机，用于根据机器人关节的运动状态，基于机器人动力学模型，求解出机器人关节所受的关节电机的驱动力矩；
还用于从所述和力矩中减去关节电机的驱动力矩，分离出患者施加到机器人关节上的实际力矩。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，
所述上位机，还用于根据患者施加到机器人关节上的实际力矩，使用导纳控制建立康复机器人基本导纳控制模型；
所述运动控制器，还用于根据所述康复机器人基本导纳控制模型，控制康复机器人的运动轨迹。
9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述运动控制器为以下各项中的一种或多种的组合，包括：
PLC控制器、单片机、DSP处理器、FPGA控制器。
10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，
所述关节力矩传感器为单轴的力矩传感器。
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