CN112716750A - 基于三维力传感器的康复机器人力交互控制方法 - Google Patents

基于三维力传感器的康复机器人力交互控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于三维力传感器的康复机器人力交互控制方法，包括：一配有运动意图识别装置的欠驱动康复机器人，确定关节数目及结构关系；确定基本坐标系及各关节坐标系及各关节的连杆参数表；据参数表确定各关节坐标系基于基本坐标系的转换矩阵及关节的机器人雅可比矩阵；确定识别装置与关节的位置关系及转换矩阵；将识别装置采集的力转换到基本坐标系，通过雅可比矩阵求出关节的轴向力矩矢量；根据耦合关系求出投影矩阵；将关节的轴向力矩矢量通过投影矩阵和导纳系数转换成驱动电机的转速矢量。本发明通过三维力传感器获取患者的运动意图，将意图转换成关节的力矩从而得到驱动电机的速度，以实现机械臂对患者的运动做出响应。

Description

基于三维力传感器的康复机器人力交互控制方法
技术领域
本发明涉及康复医疗设备领域，更具体的，涉及一种基于三维力传感器的康复机器人力交互控制方法。
背景技术
人类的上肢具有强大的运动能力，在日常生活和工作中起到不可替代的作用，然而由中风等造成的运动神经损伤可能导致上肢运动功能障碍，这些障碍往往导致患者生活不能自理，无法回归正常的生活和工作，成为患者及其家庭的心理压力和负担。
上肢的康复训练主要通过不断重复日常生活中的动作，让患者的运动神经重新构建，从而使患者能够恢复大部分日常生活所需的运动能力。目前，康复机器人技术引入康复运动训练是一种趋势，它不仅能将康复治疗师从繁重的训练中解放出来，还能针对不同的患者采用不同的训练方法和训练强度，并将康复相关的数据记录下来共康复治疗师或医生分析。
已知的全驱动外骨骼康复机器人虽然能够实现每个关节一定范围的自由运动，但是由于每个关节都需要单独电机驱动，造成其结构复杂，机构笨重，且制造成本高。与之相比，欠驱动外骨骼康复机器人得益于耦合结构，其机构简洁，制造成本低。
为了能够实现主动运动的康复机器人大部分是依靠六维力传感器来识别患者的运动意图。六维力传感器的识别精度较高，且能够识别三个维度的力和对应三个维度的力矩，能很好的识别患者与康复机器人的交互力，从而判断患者的运动意图。但由于欠驱动康复机器人的耦合结构，六维力传感器中的信息出现冗余，冗余的信息不仅无益而且严重影响对患者意图的识别。
参考专利：
基于交互力识别运动意图的欠驱动康复机器人的控制方法--CN106730638A。
基于压力传感器识别运动意图的康复机器人的控制方法--CN111150608A。
一种具备左右手互换功能的绳驱外骨骼康复机械臂--CN111658444A。
发明内容
针对上述技术问题，本发明提出了一种基于三维力传感器的康复机器人力交互控制方法，本发明通过三维力传感器获取患者的运动意图，并将运动意图转换成关节的力矩从而得到驱动电机的速度，以实现机械臂对患者的运动做出响应。解决了六维力传感器的冗余信息影响患者意图识别的问题。
本发明提供以下技术方案：
一种基于三维力传感器的康复机器人力交互控制方法，包括如下步骤：
S1、提供一个上臂配有运动意图识别装置的欠驱动康复机器人，运动意图识别装置包括三维力传感器，并确定欠驱动康复机器人驱动电机的数量、关节数目及各关节间的结构关系；
S2、根据欠驱动康复机器人的关节的结构关系，确定基本坐标系以及各个关节坐标系，并确定各个关节的连杆参数表；
S3、根据上述参数表确定各个关节坐标系基于基本坐标系的转换矩阵以及前三个关节的机器人雅可比矩阵；
S4、确定运动意图识别装置与关节的位置关系以及转换矩阵；
S5、将运动意图识别装置中三维力传感器采集到的力，转换到基本坐标系，并通过雅可比矩阵求出三个关节的轴向力矩矢量；
S6、根据欠驱动康复机器人的耦合关系求出前三个关节空间到驱动空间的投影矩阵；
S7、将三个关节的轴向力矩矢量通过投影矩阵和导纳系数转换成驱动电机的转速矢量，即得到所需控制的驱动电机转速。
优选的，步骤S1中所述关节数目为五个，从根部到端部依次是第一关节、第二关节、第三关节、第四关节和第五关节。
优选的，所述第三关节和第四关节之间的连杆为上臂，所述三维力传感器安装时保证三维力传感器的z轴平行于第三关节的轴线，x轴平行于第三关机和第四关节之间的连杆。
优选的，步骤S1中所述的各关节间的结构关系为：所述第一关节通过L型连杆与第二关节相连，第二关节通过L型连杆与第三关节相连，并保证第一关节、第二关节和第三关节的轴线相交于一点；第四关节与第三关节通过直杆相连，第四关节轴线与第三关节平行；第五关节与第四关节通过直杆相连，第五关节的轴线平行于第四关节与第五关节之间的直杆。
优选的，步骤S2中所述的基础坐标系以第一、第二和第三关节的轴线交点建立，在欠驱动康复机器人上建立连杆坐标系并写出改进Denavit-Hartenberg参数。
优选的，步骤S3中根据改进Denavit-Hartenberg参数，得到关节坐标系到基本坐标系的转换矩阵
Figure BDA0002857604950000031
其中i＝1，…，5，然后根据转换矩阵求得前三个关节的雅可比矩阵
Figure BDA0002857604950000032
优选的，步骤S4中三维力传感器坐标原点与第三关节的转动中心的位置矢量
Figure BDA0002857604950000033
得到转换矩阵
Figure BDA0002857604950000034
其中I为单位矩阵。
优选的，步骤S5中三维力传感器无法测量力矩，取值为0，所以运动意图识别装置测得的力可以表示为sfs＝(fsx，fsy，fsz，0，0，0)T，通过转换矩阵
Figure BDA0002857604950000041
将sfs转换到基本坐标系
Figure BDA0002857604950000042
并根据雅可比矩阵得到肩部三个关节空间力矩
Figure BDA0002857604950000043
优选的，步骤S6中欠驱动康复机器人的前三个关节耦合关系矩阵为
Figure BDA0002857604950000044
然后根据投影矩阵公式
Figure BDA0002857604950000045
其中N1＝(n1 2+n2 2)，N2＝n3 2，得出关节空间到驱动空间的投影矩阵P。
优选的，步骤S7中驱动电机的转速矢量
Figure BDA0002857604950000046
其中
Figure BDA0002857604950000047
Figure BDA0002857604950000048
为导纳系数。
本发明的有益效果是：本发明提供了基于三维力传感器识别运动意图的欠驱动康复机器人的控制方法，通过三维力获取患者的运动意图，并将运动意图转换成关节的力矩以获取驱动电机的速度，以实现机械臂对患者的运动做出响应。本技术方案的识别灵敏度高，能够让患者在仅上臂能够自由活动的情况下能够进行康复治疗训练，更加符合实际的运用环境，同时很大改善了欠驱动康复机器人对患者运动意图识别的准确度，消除六维力冗余信息对意图识别的干扰，并且降低了传感器的成本。
附图说明
图1为欠驱动康复机器人的结构示意图。
图中：101、第一关节；102、第二关节；103、第三关节；104、第四关节；105、第五关节；106、运动意图识别装置。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，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前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
基于三维力传感器的康复机器人力交互控制方法，包括如下步骤：
S1、提供一个欠驱动康复机器人，所述欠驱动康复机器人的上臂配有运动意图识别装置106，并确定欠驱动康复机器人驱动电机的数量和关节数目，确定各关节间的结构关系。
如图1，欠驱动康复机器人包括驱动电机部分、关节部分和运动意图识别装置部分。
关节部分包括第一关节101、第二关节102、第三关节103、第四关节104和第五关节105。各关节间的结构关系：第一关节101用过L型连杆与第二关节102相连，第二关节102用L型连杆与第三关节103相连，并保证第一关节101，第二关节102和第三关节103的轴线相交于一点；第四关节104与第三关节103通过直杆相连，第四关节104轴线与第三关节103平行；第五关节105与第四关节104通过直杆相连，第五关节105的轴线平行于第四关节104与第五关节105之间的直杆。
电机部分包括第一电机和第二电机，第一电机连接第一关节101，第二电机连接第三关节103。第一关节101与第二关节102耦合，组成第一耦合部分，有肩部内旋和肩部外展两个自由度；第一电机直接驱动第一关节101运动，并通过耦合机构间接驱动第二关节102。第三关节103、第四关节104和第五关节105耦合，组成第二耦合部分，有肩部前伸、肘部屈肘及腕部旋转三个自由度，第二电机直接驱动第三关节103，并通过耦合机构间接驱动第四关节104和第五关节105。
所述第三关节和第四关节之间的直杆为上臂，运动意图识别装置106包括三维力传感器，三维力传感器的z轴与第三关节103的轴线平行，x轴平行于第三关节103和第四关节104之间的连杆。
所述三维力传感器安装时保证三维力传感器的z轴平行于第三关节的轴线，x轴平行于第三关机和第四关节之间的连杆。
先将使用者的上臂贴合运动意图识别装置106的接受腔，并将肩部的运动中心尽量与第一关节101、第二关节102以及第三关节103的轴线交点重合，以使机械臂能够通过本控制算法准确的识别使用者的运动意图。
S2、根据欠驱动康复机器人的关节的结构关系，确定基本坐标系以及各个关节坐标系，并确定各关节的连杆参数表。
由于第一关节101、第二关节102和第三关节103的轴线相交于一点，所以选择在交点处建立基础坐标系以及第一关节、第二关节和第三关节的坐标系，即上述四个坐标系原点都在交点处。其中基础坐标系的z轴平行于第一关节101的轴线，其y轴平行于第二关节102的轴线，其x轴平行于第三关节103的轴线，方向遵从右手法则。第一关节坐标系与基础坐标系重合，然后根据建立连杆坐标系的规则在欠驱动康复机器人上建立连杆坐标系并写出改进Denavit-Hartenberg参数，并将改进Denavit-Hartenberg参数制成如下连杆参数表：
Figure BDA0002857604950000061
S3、根据上述参数表确定各个关节坐标系基于基本坐标系的转换矩阵以及前三个关节的机器人雅可比矩阵。
根据改进Denavit-Hartenberg参数，得到关节坐标系到基本坐标系的转换矩阵
Figure BDA0002857604950000062
其中i＝1，…，5。然后由转换矩阵求得前三个关节的雅可比矩阵
Figure BDA0002857604950000063
S4、确定运动意图识别装置106与关节的位置关系以及转换矩阵；
运动意图识别装置106的三维力传感器坐标原点与第三关节的坐标系中心的位置矢量
Figure BDA0002857604950000071
得到转换矩阵
Figure BDA0002857604950000072
其中I为单位矩阵。
S5、将运动意图识别装置106中三维力传感器采集到的力，转换到基本坐标系，并通过雅可比矩阵求出三个肩关节的轴向力矩矢量。
三维力传感器无法测量力矩，取值为0，所以运动意图识别装置测得的力可以表示为sfs＝(fsx，fsy，fsz，0，0，0)T。然后通过转换矩阵
Figure BDA0002857604950000073
Figure BDA0002857604950000074
将sfs转换到基本坐标系
Figure BDA0002857604950000075
并根据雅可比矩阵得到肩部三个关节空间力矩
Figure BDA0002857604950000076
S6、根据所述欠驱动康复机器人的耦合关系求出关节空间到驱动空间的投影矩阵。
具体来说，欠驱动康复机器人的前三个关节耦合关系矩阵为
Figure BDA0002857604950000077
Figure BDA0002857604950000078
然后根据投影矩阵公式
Figure BDA0002857604950000079
其中N1＝(n1 2+n2 2)，N2＝n3 2，得出关节空间到驱动空间的投影矩阵P。
S7、将上述得到的三个关节轴向力矩矢量通过投影矩阵和合适的导纳系数转换得到驱动电机的转速矢量，即得到所需控制的驱动电机转速。
具体来说，驱动电机的转速矢量
Figure BDA00028576049500000710
其中
Figure BDA00028576049500000711
Figure BDA00028576049500000712
为导纳系数。如此，完成了通过患者与康复机器人的交互力识别其运动意图的过程。
本发明提供了基于三维力传感器识别运动意图的欠驱动康复机器人的控制方法，通过三维力获取患者的运动意图，并将运动意图转换成关节的力矩以获取驱动电机的速度，以实现机械臂对患者的运动做出响应。本技术方案的识别灵敏度高，能够让患者在仅上臂能够自由活动的情况下能够进行康复治疗训练，更加符合实际的运用环境，同时很大改善了欠驱动康复机器人对患者运动意图识别的准确度，消除六维力冗余信息对意图识别的干扰，并且降低了传感器的成本。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，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，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于三维力传感器的康复机器人力交互控制方法，其特征在于包括如下步骤：
S1、提供一个上臂配有运动意图识别装置的欠驱动康复机器人，运动意图识别装置包括三维力传感器，并确定欠驱动康复机器人驱动电机的数量、关节数目及各关节间的结构关系；
S2、根据欠驱动康复机器人的关节的结构关系，确定基本坐标系以及各个关节坐标系，并确定各个关节的连杆参数表；
S3、根据上述参数表确定各个关节坐标系基于基本坐标系的转换矩阵以及前三个关节的机器人雅可比矩阵；
S4、确定运动意图识别装置与关节的位置关系以及转换矩阵；
S5、将运动意图识别装置中三维力传感器采集到的力，转换到基本坐标系，并通过雅可比矩阵求出三个关节的轴向力矩矢量；
S6、根据欠驱动康复机器人的耦合关系求出前三个关节空间到驱动空间的投影矩阵；
S7、将三个关节的轴向力矩矢量通过投影矩阵和导纳系数转换成驱动电机的转速矢量，即得到所需控制的驱动电机转速。
2.根据权利要求1所述的基于三维力传感器的康复机器人力交互控制方法，其特征在于，步骤S1中所述关节数目为五个，从根部到端部依次是第一关节、第二关节、第三关节、第四关节和第五关节。
3.根据权利要求2所述的基于三维力传感器的康复机器人力交互控制方法，其特征在于，所述第三关节和第四关节之间的连杆为上臂，所述三维力传感器安装时保证三维力传感器的z轴平行于第三关节的轴线，x轴平行于第三关机和第四关节之间的连杆。
4.根据权利要求2所述的基于三维力传感器的康复机器人力交互控制方法，其特征在于，步骤S1中所述的各关节间的结构关系为：所述第一关节通过L型连杆与第二关节相连，第二关节通过L型连杆与第三关节相连，并保证第一关节、第二关节和第三关节的轴线相交于一点；第四关节与第三关节通过直杆相连，第四关节轴线与第三关节平行；第五关节与第四关节通过直杆相连，第五关节的轴线平行于第四关节与第五关节之间的直杆。
5.根据权利要求4所述的基于三维力传感器的康复机器人力交互控制方法，其特征在于，步骤S2中所述的基础坐标系以第一、第二和第三关节的轴线交点建立，在欠驱动康复机器人上建立连杆坐标系并写出改进Denavit-Hartenberg参数。
6.根据权利要求5所述的基于三维力传感器的康复机器人力交互控制方法，其特征在于，步骤S3中根据改进Denavit-Hartenberg参数，得到关节坐标系到基本坐标系的转换矩阵
Figure FDA0002857604940000021
其中i＝1，…，5，然后根据转换矩阵求得前三个关节的雅可比矩阵
Figure FDA0002857604940000022
7.根据权利要求6所述的基于三维力传感器的康复机器人力交互控制方法，其特征在于，步骤S4中三维力传感器坐标原点与第三关节的转动中心的位置矢量
Figure FDA0002857604940000023
得到转换矩阵
Figure FDA0002857604940000024
其中I为单位矩阵。
8.根据权利要求7所述的基于三维力传感器的康复机器人力交互控制方法，其特征在于，步骤S5中三维力传感器无法测量力矩，取值为0，所以运动意图识别装置测得的力可以表示为sfs＝(fsx，fsy，fsz，0，0，0)T，通过转换矩阵
Figure FDA0002857604940000025
将sfs转换到基本坐标系
Figure FDA0002857604940000026
Figure FDA0002857604940000027
并根据雅可比矩阵得到肩部三个关节空间力矩
Figure FDA0002857604940000028
Figure FDA0002857604940000029
9.根据权利要求8所述的基于三维力传感器的康复机器人力交互控制方法，其特征在于，步骤S6中欠驱动康复机器人的前三个关节耦合关系矩阵为
Figure FDA0002857604940000031
然后根据投影矩阵公式
Figure FDA0002857604940000032
Figure FDA0002857604940000033
其中N1＝(n1 2+n2 2),N2=n3 2，得出关节空间到驱动空间的投影矩阵P。
10.根据权利要求9所述的基于三维力传感器的康复机器人力交互控制方法，其特征在于，步骤S7中驱动电机的转速矢量
Figure FDA0002857604940000034
其中
Figure FDA0002857604940000035
为导纳系数。
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