CN113633521B - 一种上肢外骨骼康复机器人控制系统及控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种上肢外骨骼康复机器人控制系统及控制方法，属于康复技术领域，其可以针对患者的训练强度要求，选择不同的训练方式，解决现有上肢外骨骼康复机器人人机交互性差、自适应调整能力低的问题；技术方案为：包括：传感与信息采集模块，用以检测上肢外骨骼康复机器人关节处的机械臂姿态信息以及表征运动意图的信息；底层控制器，用以接收传感与信息采集模块的信息并传输至上位机；上位机，用以选择训练模式，传输指令至底层控制器，并将传感与信息采集模块获得的信息进行处理得到控制力矩，形成控制指令传输至底层控制器，控制上肢外骨骼康复机器人进行运动。
Description
技术领域
本发明涉及康复技术领域，特别是涉及一种上肢外骨骼康复机器人控制系统及控制方法。
背景技术
这里的陈述仅提供与本发明相关的背景技术，而不必然地构成现有技术。
脑卒中是指因意外而使脑血管破裂并伴有出血或急性闭塞，从而对大脑造成严重损害，最终导致患者单侧上肢麻木、肌肉无力，甚至会令患者肌肉萎缩从而丧失肌肉能力。而传统的训练模式是理疗师通过经验对患者进行一对一的助力训练，但这种训练模式不仅耗时耗力，而且患者自主参与性差，很难达到理想的治疗效果。而随着医疗康复技术的不断发展以及机器人技术的不断创新，上肢康复机器人逐渐应用至患者的康复训练中，不仅能有效减轻医护人员的重担，而且还可满足患者的训练强度要求，实现上肢功能的恢复。
发明人发现，现有的上肢康复机器人虽然实现了减轻医师负担，提高效率，却仍然存在一系列问题：目前国内的上肢外骨骼康复机器人的控制方法主要分为被动控制和主动控制两种，被动控制采用位置控制方式拟合期望轨迹,实现康复机器人的轨迹跟踪控制，但为患者患肢提供的训练动作多为简单地的直线或曲线轨迹，动作范围较小，种类单一，且人机交互性较差；而在主动控制中常用的是阻抗控制方法，通过康复机器人逆动力学模型定量描述末端力和末端运动轨迹偏差之间的函数关系，即通过力传感器获取其末端力就可以得到末端运动轨迹的偏差值，进而确定实际运动轨迹并送入位置控制器中实现康复机器人的轨迹跟踪控制，但是由于无法建立精确的阻抗控制模型，而且模型中的阻抗参数固定不变，造成康复机器人控制欠缺自适应调整能力，不利于刺激患者的主动运动，建立患者的运动信心。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的是提供一种上肢外骨骼康复机器人控制系统及控制方法，该控制系统可以针对患者的训练强度要求，选择不同的训练方式，解决现有上肢外骨骼康复机器人人机交互性差、自适应调整能力低的问题。
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：
第一方面，本发明提供了一种上肢外骨骼康复机器人控制系统，包括：
传感与信息采集模块，用以检测上肢外骨骼康复机器人关节处的机械臂姿态信息以及表征运动意图的信息；
底层控制器，用以接收传感与信息采集模块的信息并传输至上位机；
上位机，用以选择训练模式，传输指令至底层控制器，并将传感与信息采集模块获得的信息进行处理得到控制力矩，形成控制指令传输至底层控制器，控制上肢外骨骼康复机器人进行运动。
作为进一步的技术方案，上肢外骨骼康复机器人包括机械臂本体，机械臂本体具有多个关节，机械臂本体的各关节与电机驱动模块连接，以驱动机械臂本体完成对应动作。
作为进一步的技术方案，还包括限位模块，限位模块设置于机械臂本体的大臂俯仰关节和手腕旋转关节，用以防止机械臂本体各关节运动超出运动范围。
作为进一步的技术方案，还包括生理指标检测模块，用以检测训练过程中患者的生理指标，并实时上传至上位机，在生理指标超过设定范围时，则上位机向底层控制器下达停机指令，停止训练。
作为进一步的技术方案，所述底层控制器包括模糊阻抗力控制器和PID力控制器，模糊阻抗力控制器对目标阻抗进行实时调整获取目标组抗力，PID力控制器通过PID力控制闭环来消除力误差。
作为进一步的技术方案，所述传感与信息采集模块包括安装于机械臂本体大臂关节和小臂关节之间的肌电传感器。
作为进一步的技术方案，所述传感与信息采集模块包括安装于机械臂本体各关节的力传感器，用于获取患者的运动意图。
作为进一步的技术方案，所述传感与信息采集模块包括安装于机械臂本体各关节处的角位移传感器和角速度传感器，用于获取机械臂本体各关节的位姿信息。
第二方面，本发明还提供了一种如上所述的上肢外骨骼康复机器人控制系统的控制方法，包括以下步骤：
由传感与信息采集模块获取肌电信号和机械臂位姿信息，根据肌电信号得到运动意图；
根据运动意图进行运动规划，驱动上肢外骨骼康复机器人机械臂本体进行相应动作，并通过机械臂本体各关节的位移实时修正控制力矩，以闭环控制；
进行以上过程设定时间后，建立阻抗控制模型，将模型中阻尼系数和刚度系数作为新的运动意图，并设置目标阻抗；
底层控制器对目标阻抗进行实时调整，获得目标阻抗力，然后消除力误差，从而获得最终控制力矩，驱动上肢外骨骼康复机器人机械臂本体进行相应动作。
作为进一步的技术方案，建立阻抗控制模型前，通过传感与信息采集模块获取机械臂位姿信息和机械臂本体各关节受力，根据各关节受力的机械臂本体目标位置与位姿信息之间的偏差建立阻抗控制模型。
上述本发明的有益效果如下：
(1)本发明与传统的上肢外骨骼康复机器人控制系统相比，人机交互性能强，可针对患者的训练强度要求，选择不同的训练方式，能够达到更好地训练效果。
(2)本发明设置了传感与信息采集模块，在患者训练初期进行的被动康复训练中，能够提取患者健侧上肢相关肌肉的表面肌电信号作为患者运动意图，底层控制器能够根据接收的患者运动意图通过电机驱动模块控制机械臂本体带动患侧进行运动，达到了良好的人机交互性能。
(3)本发明的控制系统能够在进行主动康复训练时，通过传感与信息采集模块实时获取机械臂本体各关节的角位移、角速度信息，以及患者与机械臂的交互力信息，并将信息传输至上位机进行分析获取目标阻抗力，进而对目标阻抗进行实时调整，以消除力误差，通过变阻抗控制的方式大大提高了自适应调整能力，提高了控制过程的柔顺性及可靠性。
(4)本发明的生理指标检测模块的设置可对训练过程中患者的心率以及血氧等生理指标进行检测，当患者生理指标超过设定值时可通过上位机下发停止指令，进一步提高了人机交互能力。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1是本发明根据一个或多个实施方式的一种上肢外骨骼康复机器人控制系统的整体结构示意图；
图2是本发明根据一个或多个实施方式的机械臂本体的结构示意图；
图3是本发明根据一个或多个实施方式的上肢外骨骼康复机器人控制方法示意图；
图4是本发明根据一个或多个实施方式的上肢外骨骼康复机器人被动训练控制示意图；
图5是本发明根据一个或多个实施方式的上肢外骨骼康复机器人主动训练控制示意图；
图中：为显示各部位位置而夸大了互相间间距或尺寸，示意图仅作示意使用；
其中，1、上位机；2、底层控制器；3、传感与信息采集模块；4、电机驱动模块；5、生理指标检测模块；6、限位模块；7、机械臂本体；8、电源模块；301、肌电传感器；302角位移传感器；303、角速度传感器；304、力传感器；401、第一伺服电机；402、第二伺服电机；403、第三伺服电机；404、第四伺服电机；405、第五伺服电机；601、大臂俯仰限位开关；602、手腕限位开关；701、肩部外展/内收关节；702、大臂俯/仰关节；703、小臂内旋/外旋关节；704、肘部屈/伸关节；705、手腕外展/内收关节。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本发明使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
正如背景技术所介绍的，现有技术中上肢外骨骼康复机器人控制系统存在，人机交互性能差，无法针对患者的训练强度要求，选择不同的训练方式，自适应调整能力低的问题，为了解决如上的技术问题，本发明提出了一种上肢外骨骼康复机器人控制系统及控制方法。
实施例1
本发明的一种典型的实施方式中，如图1-2所示，提出一种上肢外骨骼康复机器人控制系统，包括，上位机1、底层控制器2、传感与信息采集模块3、电机驱动模块4、生理指标检测模块5、限位模块6、机械臂本体7以及电源模块8。
其中，电源模块分别与电机驱动模块、生理指标检测模块、上位机、底层控制器以及传感与信息采集模块连接，用于提供电力支持，以维持整个系统的运作。
传感与信息采集模块通过总线与底层控制器连接，从而实现信息的采集以及传递，底层控制器通过TCP/IP与上位机连接，二者之间能够进行信息的传递以及控制指令的传输，上位机还与生理指标检测模块以及限位模块连接，用于对训练过程中患者的心率、血氧等指标以及机械臂本体的运动临界范围进行检测，电机驱动模块分别与机械臂本体、底层控制器连接，底层控制器根据接收到的控制指令通过电机驱动模块控制机械臂本体的运行。
具体的，传感与信息采集模块3用于采集患者肢体的运动信息，通过总线将运动信息传递至底层控制器2，底层控制器通过TCP/IP将运动信息上传至上位机1，上位机根据患者的实际情况选择被动训练模式或主动训练模式，并在当前的训练模式下处理运动信息并形成控制指令，控制指令通过TCP/IP传输至底层控制器，底层控制器接收到控制指令后通过电机驱动模块按照控制指令驱动电机，进而驱动机械臂本体7运动，从而带动患肢运动实现被动训练。
其中，底层控制器包括设置在控制系统外环的模糊阻抗力控制器和设置在控制系统内环的PID力控制器，分别用于对目标阻抗进行实时调整获取目标组抗力以及通过PID力控制闭环来消除力误差，以获得最终控制力矩。
机械臂本体包括肩部外展/内收关节701、大臂俯/仰关节702、小臂内旋/外旋关节703、肘部屈/伸关节704以及手外外展/内收关节705；
电机驱动模块包括五个带有伺服驱动系统的伺服电机，即第一伺服电机401、第二伺服电机402、第三伺服电机403、第四伺服电机404、第五伺服电机405以及各自对应的驱动器，具体的，第一伺服电机安装在机械臂本体的肩部外展/内收关节处，第二伺服电机安装在机械臂本体的大臂俯/仰关节处，第三伺服电机安装在机械臂本体的小臂内旋/外旋关节处，第四伺服电机安装在机械臂本体的肘部屈/伸关节处，第五伺服电机安装在手腕外展/内收关节处，电机驱动模块的各个电机分别独立驱动相对应的关节，通过电机驱动模块的驱动，各个关节完成相应的控制指令，驱动外骨骼机械臂的机械臂本体完成对应的动作，从而带动患者患肢进行康复运动。
在进行训练的过程中，限位模块用于检测机械臂本体各关节的运动范围，具体的，限位模块包括大臂俯仰限位开关601、手腕限位开关602，大臂关节与手腕关节运动至临界范围时，限位模块触发，触发指令信息通过TCP/IP传送至上位机，上位机则下达停止指令，从而避免对患者造成二次伤害。
生理指标检测模块可对训练过程中的患者的心率、血氧等生理指标进行检测，同样通过TCP/IP将这些生理指标信息上传至上位机，以实时监测患者的生理状态，若生理指标未超过正常范围，则继续训练，当患者生理指标超过限定值时，上位机向底层控制器下发停止指令，提高了人机交互能力，停止训练。
传感与信息采集模块包括安装于大臂关节和小臂关节之间的肌电传感器301，安装在机械臂各个关节处的角位移传感器302和角速度传感器303以及力传感器304，其中，力传感器成对设置，用于检测患者与机械臂的交互力。传感与信息采集模块检测上肢外骨骼康复机器人工作时关节处的机械臂姿态信息以及表征患者的运动意图的信息。
具体的，在患者训练初期的被动训练中，通过肌电传感器采取患者健侧上肢相关肌肉的表面肌电信号，以获取患者的运动意图，并输出至上位机，同时通过各个关节的角位移传感器实时检测各关节的位移即得到位姿信息，并传输至上位机以实时修正控制力矩，从而控制机械臂本体带动患侧进行运动，达到了良好的人机交互性能，建立了患者的运动信心；
在患者训练后期的主动训练中，传感器与机械臂本体的各关节连接，机械臂本体通过角位移传感器以及角速度传感器来检测各关节的状态，通过成对设置的力传感器来检测患者与机械臂的交互力，从而通过患肢的动力学特性来获取患者的机械阻抗参数，根据训练过程中患者的病情特性估计，采用自适应的变阻抗控制方式，使得机械臂本体的个体适应性增强，提高了控制过程的柔顺性及可靠性。
实施例2
本申请的另一典型实施例中，如图3-5所示，提供一种上肢外骨骼康复机器人控制系统的控制方法，具体如下：
控制系统针对患者不同的恢复期选择不同的训练模式，即被动训练和主动训练。
被动训练在训练前期进行，这是因为在训练前期患者的患肢完全没有运动能力，只能靠上肢康复机器人的带动，按规划的轨迹进行康复训练。
具体的，根据偏瘫患者上肢受损的特点，利用肌电传感器采集患者的健侧上肢肌肉表面肌电信号(sEMG)，作为康复机器人的控制信号，并对sEMG信号进行特征提取，将sEMG特征值作为神经网络的输入，并对其进行训练，输出预测的角度信号θ，来作为患者的运动意图，进行运动规划，从而驱动机械臂本体辅助患侧上肢实现待定的康复训练动作，同时通过各关节的角位移传感器实时检测各关节的位移，并传输至上位机以实时修正控制力矩，进行闭环控制。
在经过前期的大量训练后，患肢恢复部分运动能力，此时可进行主动康复训练，通过设置由模糊阻抗控制环、PID力控制闭环组成的控制系统，利用角位移传感器以及角速度传感器来检测机械臂本体各关节状态，通过成对设置的力传感器来检测患者与机械臂的交互力，从而建立患肢的阻抗控制模型，将模型中的阻尼系数和刚度系数作为患者的运动意图，并设置目标阻抗，利用模糊阻抗控制器对目标阻抗进行实时调整，以获得目标阻抗力，然后通过PID力控制闭环来消除力误差，从而获得最终控制力矩，最终驱动机械臂本体跟随意图对患肢进行主动康复训练，具体包括以下步骤：
S1：上位机通过力传感器获得患肢与外骨骼机械臂的相互作用力fe，通过角位移传感器以及角速度传感器来获得患肢各关节的角位移δx和角速度从而获得各关节位姿Pk(tk,δxni,k)，Pk为离散点，δxk为机械臂关节在采样时刻tk处的位移；
S11：在获得患肢各关节位置时，由角位移传感器获得关节运动角度，机器人各个关节长度已知，根据D-H建模正解而得各个关节基于原点的位置；患肢各关节位置由连杆长度、连杆扭转、连杆偏移和关节角度正解而得。其中，D-H模型建立后各连杆坐标间的转换矩阵如下所示：
上式中，c代表余弦运算cos，s代表正弦运算sin，di表示连杆偏移，αi表示连杆扭转角，ai表示连杆长度，θi表示关节角度。
S2：运用弹簧—阻尼模型来建立患肢的动力学特性：be、ke分别表示患肢的机械阻抗参数—刚度和阻尼；
S21：取采样周期为T，通过双边线性Z变换，可得到差分方程fe(k)+fe(k-1)＝a1(k)δx(k)+a2(k)δx(k-1)，式中 则根据该算法，在采样时刻k下，患者机械阻抗参数阻尼和刚度系数分别为
S3：建立如下的目标阻抗控制模型：Bd，Kd分别为人体上肢与机械臂外骨骼关节间的目标阻尼和刚度，/>X分别为机器人关节处的期望的和实际的速度、位移矢量，Fd为人体上肢与机械臂外骨骼关节间的交互力的期望值；
S4：控制系统外环设置模糊阻抗力控制器，将表征患者运动意图的阻抗参数变化量Δbe(k)、Δke(k)作为模糊阻抗力控制器的输入，通过定义模糊集合，设计模糊规则来构造系统，并对得到的模糊规则利用乘积推理机中心平均法进行反模糊化，从而得到目标刚度和目标阻尼变化量ΔKd，ΔBd，分别作为相应模糊控制器的输出，可对阻抗参数进行实时调整，从而得到目标作用力期望值为：
S5：控制系统内环设置PID力控制器，将目标作用力fd与力传感器检测的相互作用力fh的差值作为PID控制器的输入，输出为控制力矩τ，来驱动电机，控制力矩为：
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种上肢外骨骼康复机器人控制系统，其特征是，包括：
传感与信息采集模块，用以检测上肢外骨骼康复机器人关节处的机械臂姿态信息以及表征运动意图的信息；
底层控制器，用以接收传感与信息采集模块的信息并传输至上位机；所述底层控制器包括模糊阻抗力控制器和PID力控制器，模糊阻抗力控制器对目标阻抗进行实时调整获取目标组抗力，PID力控制器通过PID力控制闭环来消除力误差；
上位机，用以选择训练模式，传输指令至底层控制器，并将传感与信息采集模块获得的信息进行处理得到控制力矩，形成控制指令传输至底层控制器，控制上肢外骨骼康复机器人进行运动；
具体步骤如下：
S1：上位机通过力传感器获得患肢与外骨骼机械臂的相互作用力fe，通过角位移传感器以及角速度传感器来获得患肢各关节的角位移δx和角速度从而获得各关节位姿Pk(tk,δxni,k)，Pk为离散点，δxk为机械臂关节在采样时刻tk处的位移；所述传感与信息采集模块包括安装于机械臂本体各关节处的角位移传感器和角速度传感器，用于获取机械臂本体各关节的位姿信息；在获得患肢各关节位置时，由角位移传感器获得关节运动角度，机器人各个关节长度已知，根据D-H建模正解而得各个关节基于原点的位置；患肢各关节位置由连杆长度、连杆扭转、连杆偏移和关节角度正解而得；其中，D-H模型建立后各连杆坐标间的转换矩阵/>如下所示：
上式中，c代表余弦运算cos，s代表正弦运算sin，di表示连杆偏移，αi表示连杆扭转角，ai表示连杆长度，θi表示关节角度；
S2：运用弹簧—阻尼模型来建立患肢的动力学特性：be、ke分别表示患肢的机械阻抗参数—刚度和阻尼；
S21：取采样周期为T，通过双边线性Z变换，可得到差分方程fe(k)+fe(k-1)＝a1(k)δx(k)+a2(k)δx(k-1)，式中 则根据该算法，在采样时刻k下，患者机械阻抗参数阻尼和刚度系数分别为
S3：建立如下的目标阻抗控制模型：Bd，Kd分别为人体上肢与机械臂外骨骼关节间的目标阻尼和刚度，/>X分别为机器人关节处的期望的和实际的速度、位移矢量，Fd为人体上肢与机械臂外骨骼关节间的交互力的期望值；
S4：控制系统外环设置模糊阻抗力控制器，将表征患者运动意图的阻抗参数变化量Δbe(k)、Δke(k)作为模糊阻抗力控制器的输入，通过定义模糊集合，设计模糊规则来构造系统，并对得到的模糊规则利用乘积推理机中心平均法进行反模糊化，从而得到目标刚度和目标阻尼变化量ΔKd，ΔBd，分别作为相应模糊控制器的输出，可对阻抗参数进行实时调整，从而得到目标作用力期望值为：
S5：控制系统内环设置PID力控制器，将目标作用力fd与力传感器检测的相互作用力fh的差值作为PID控制器的输入，输出为控制力矩τ，来驱动电机，控制力矩为：
2.如权利要求1所述的上肢外骨骼康复机器人控制系统，其特征是，上肢外骨骼康复机器人包括机械臂本体，机械臂本体具有多个关节，机械臂本体的各关节与电机驱动模块连接，以驱动机械臂本体完成对应动作。
3.如权利要求2所述的上肢外骨骼康复机器人控制系统，其特征是，还包括限位模块，限位模块设置于机械臂本体的大臂俯仰关节和手腕旋转关节，用以防止机械臂本体各关节运动超出运动范围。
4.如权利要求1所述的上肢外骨骼康复机器人控制系统，其特征是，还包括生理指标检测模块，用以检测训练过程中患者的生理指标，并实时上传至上位机，在生理指标超过设定范围时，则上位机向底层控制器下达停机指令，停止训练。
5.如权利要求1所述的上肢外骨骼康复机器人控制系统，其特征是，所述传感与信息采集模块包括安装于机械臂本体大臂关节和小臂关节之间的肌电传感器。
6.如权利要求1所述的上肢外骨骼康复机器人控制系统，其特征是，所述传感与信息采集模块包括安装于机械臂本体各关节的力传感器，用于获取患者的运动意图。
7.如权利要求1-6任一项所述的上肢外骨骼康复机器人控制系统的控制方法，其特征是，包括以下步骤：
由传感与信息采集模块获取肌电信号和机械臂位姿信息，根据肌电信号得到运动意图；
根据运动意图进行运动规划，驱动上肢外骨骼康复机器人机械臂本体进行相应动作，并通过机械臂本体各关节的位移实时修正控制力矩，以闭环控制；
进行以上过程设定时间后，建立阻抗控制模型，将模型中阻尼系数和刚度系数作为新的运动意图，并设置目标阻抗；
底层控制器对目标阻抗进行实时调整，获得目标阻抗力，然后消除力误差，从而获得最终控制力矩，驱动上肢外骨骼康复机器人机械臂本体进行相应动作；
具体步骤如下：
S1：上位机通过力传感器获得患肢与外骨骼机械臂的相互作用力fe，通过角位移传感器以及角速度传感器来获得患肢各关节的角位移δx和角速度从而获得各关节位姿Pk(tk,δxni,k)，Pk为离散点，δxk为机械臂关节在采样时刻tk处的位移；所述传感与信息采集模块包括安装于机械臂本体各关节处的角位移传感器和角速度传感器，用于获取机械臂本体各关节的位姿信息；在获得患肢各关节位置时，由角位移传感器获得关节运动角度，机器人各个关节长度已知，根据D-H建模正解而得各个关节基于原点的位置；患肢各关节位置由连杆长度、连杆扭转、连杆偏移和关节角度正解而得；其中，D-H模型建立后各连杆坐标间的转换矩阵/>如下所示：
上式中，c代表余弦运算cos，s代表正弦运算sin，di表示连杆偏移，αi表示连杆扭转角，ai表示连杆长度，θi表示关节角度；
S2：运用弹簧—阻尼模型来建立患肢的动力学特性：be、ke分别表示患肢的机械阻抗参数—刚度和阻尼；
S21：取采样周期为T，通过双边线性Z变换，可得到差分方程fe(k)+fe(k-1)＝a1(k)δx(k)+a2(k)δx(k-1)，式中 则根据该算法，在采样时刻k下，患者机械阻抗参数阻尼和刚度系数分别为
S3：建立如下的目标阻抗控制模型：Bd，Kd分别为人体上肢与机械臂外骨骼关节间的目标阻尼和刚度，/>Xd与/>X为机器人关节处的期望的和实际的速度、位移矢量，Fd为人体上肢与机械臂外骨骼关节间的交互力的期望值；
S4：控制系统外环设置模糊阻抗力控制器，将表征患者运动意图的阻抗参数变化量Δbe(k)、Δke(k)作为模糊阻抗力控制器的输入，通过定义模糊集合，设计模糊规则来构造系统，并对得到的模糊规则利用乘积推理机中心平均法进行反模糊化，从而得到目标刚度和目标阻尼变化量ΔKd，ΔBd，分别作为相应模糊控制器的输出，可对阻抗参数进行实时调整，从而得到目标作用力期望值为：
S5：控制系统内环设置PID力控制器，将目标作用力fd与力传感器检测的相互作用力fh的差值作为PID控制器的输入，输出为控制力矩τ，来驱动电机，控制力矩为：
8.如权利要求7所述的控制方法，其特征是，建立阻抗控制模型前，通过传感与信息采集模块获取机械臂位姿信息和机械臂本体各关节受力，根据各关节受力的机械臂本体目标位置与位姿信息之间的偏差建立阻抗控制模型。
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