CN113752262A - 用于机器人变阻尼柔顺控制的方法、装置和康复机器人 - Google Patents

Abstract

本申请涉及交互机器人技术领域，公开一种用于机器人变阻尼柔顺控制的方法。该用于机器人变阻尼柔顺控制的方法包括：如果机器人的当前速度小于第一设定速度，则根据期望阻力与速度的正相关关系，确定与当前速度相对应的当前期望阻力；如果当前速度大于第一设定速度，则根据期望阻力与速度的负相关关系，确定与当前速度相对应的当前期望阻力；将当前期望阻力作为阻抗控制模型的阻尼项，获得当前阻抗控制模型；获得机器人所受的当前外部作用力；根据当前阻抗控制模型对机器人进行柔顺控制。采用该用于机器人变阻尼柔顺控制的方法可在康复机器人提高运动速度后，降低用户的操作难度。本申请还公开一种用于机器人变阻尼柔顺控制的装置和康复机器人。

Description

用于机器人变阻尼柔顺控制的方法、装置和康复机器人

技术领域

本申请涉及交互机器人技术领域，例如涉及一种用于机器人变阻尼柔顺控制的方法、装置和康复机器人。

背景技术

康复训练是指损伤后进行有利于恢复或改善功能的身体活动。在康复训练过程中，用户通常需要在专业人员的指导下，完成一系列特定轨迹的特定动作。现有技术中的一些康复器械，可辅助用户更好地完成特定动作，这样可节省专业人员的人力。在现有的康复训练器械中，例如上肢康复机器人，上肢康复机器人包括手托和活动板，手托设置在活动板上，手托能够在活动板上滑动，用户握住手托，在手托的辅助下，用户使用较小的力量即可完成特定动作。

可采用阻抗控制模型对康复机器人进行控制，例如：获得用户施加给康复机器人的作用力，通过阻抗控制模型，获得与作用力相对应的期望位置，最后根据期望位置对康复机器人进行控制。

其中，阻抗控制模型为：

其中，F为作用力，M为康复机器人的期望惯性参数，B为康复机器人的期望阻尼参数，K为康复机器人的期望刚度参数，x为康复机器人的位置，

为康复机器人的速度，

为康复机器人的加速度。

在实现本公开实施例的过程中，发现相关技术中至少存在如下问题：

随着康复机器人提高运动速度，其阻力也增大，导致用户操作康复机器人的难度增大，降低了用户的使用体验。

发明内容

为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。

本公开实施例提供了一种用于机器人变阻尼柔顺控制的方法、装置和康复机器人，以解决随着康复机器人提高运动速度，其阻力也增大，导致用户操作难度增大的技术问题。

在一些实施例中，用于机器人变阻尼柔顺控制的方法包括：获得机器人的当前速度；如果所述当前速度小于第一设定速度，则根据期望阻力与速度的正相关关系，确定与所述当前速度相对应的当前期望阻力；如果所述当前速度大于所述第一设定速度，则根据期望阻力与速度的负相关关系，确定与所述当前速度相对应的当前期望阻力；将所述当前期望阻力作为阻抗控制模型的阻尼项，获得当前阻抗控制模型；获得机器人所受的当前外部作用力；根据所述当前阻抗控制模型，确定与所述当前外部作用力相对应的当前期望位置；根据所述当前期望位置控制所述机器人。

可选地，根据期望阻力与速度的正相关关系，确定与所述当前速度相对应的当前期望阻力，包括：获得与所述机器人的静摩擦力相对应的第一设定力以及第二设定力，其中，所述第一设定力小于或等于所述机器人所受的实际静摩擦力，所述第二设定力大于所述第一设定力；获得所述第二设定力与所述第一设定力的第一差值，以及所述第一差值与所述第一设定速度的第一比值；根据所述当前速度与所述第一比值的第一乘积，确定所述当前期望阻力。

可选地，根据所述当前速度与所述正相关系数的第一乘积，确定所述当前期望阻力，包括：将所述第一乘积确定为所述当前期望阻力；或者，将所述第一乘积与所述第一设定力的加和，确定为所述当前期望阻力。

可选地，用于机器人变阻尼柔顺控制的方法还包括：如果所述当前速度等于所述第一设定速度，将所述第二设定力确定为所述当前期望阻力。

可选地，用于机器人变阻尼柔顺控制的方法还包括：如果所述当前速度大于或等于第二设定速度，则确定所述当前期望阻力为第三设定力，其中，所述第三设定力与所述机器人的最小动摩擦力相对应。

可选地，根据期望阻力与速度负相关关系，确定与所述当前速度相对应的当前期望阻力，包括：获得所述机器人的静摩擦力相对应的第二设定力与所述第三设定力的第二差值；获得所述第二差值与所述第二设定速度的第二比值，根据所述第二比值与所述当前速度的第二乘积，确定所述当前期望阻力；或者，获得所述第二设定速度与所述第一设定速度的第三差值，以及所述第二差值与所述第三差值的第二比值；获得所述当前速度与所述第一设定速度的第四差值；根据所述第四差值与所述第二比值的第三乘积，确定所述当前期望阻力。

可选地，根据所述第二比值与所述当前速度的第二乘积，确定所述当前期望阻力，包括：将所述第二设定力与所述第二乘积的差值，确定为所述当前期望阻力。

可选地，根据所述第四差值与所述第二比值的第三乘积，确定所述当前期望阻力，包括：将所述第二设定力与所述第三乘积的差值，确定为所述当前期望阻力。

在一些实施例中，用于机器人变阻尼柔顺控制的装置包括第一获得模块、第一确定模块、第二确定模块、第二获得模块、第三获得模块、第三确定模块和控制模块，其中，所述第一获得模块被配置为获得机器人的当前速度；所述第一确定模块被配置为如果所述当前速度小于或等于第一设定速度，则根据期望阻力与速度的正相关关系，确定与所述当前速度相对应的当前期望阻力；所述第二确定模块被配置为如果所述当前速度大于所述第一设定速度，则根据期望阻力与速度的负相关关系，确定与所述当前速度相对应的当前期望阻力；所述第二获得模块被配置为将所述当前期望阻力作为阻抗控制模型的阻尼项，获得当前阻抗控制模型；所述第三获得模块被配置为获得机器人所受的当前外部作用力；所述第三确定模块被配置为根据所述当前阻抗控制模型，确定与所述当前外部作用力相对应的当前期望位置；所述控制模块被配置为根据所述当前期望位置控制所述机器人。

在一些实施例中，用于机器人变阻尼柔顺控制的装置包括处理器和存储有程序指令的存储器，所述处理器被配置为在执行所述程序指令时，执行前述是实力提供的用于机器人变阻尼柔顺控制的方法。

在一些实施例中，康复机器人包括前述实施例提供的用于机器人变阻尼柔顺控制的装置。

本公开实施例提供的用于机器人变阻尼柔顺控制的方法、装置和康复机器人，可以实现以下技术效果：

在机器人的当前速度小于第一设定速度的情况下，期望阻尼与速度正相关，此时与当前速度对应的当前期望阻力也比较小，利用这样的当前期望阻力替换阻抗控制模型中的阻尼项，不会增加用户操作机器人的难度；在机器人的当前速度大于第一设定速度的情况下，期望阻尼与速度负相关，此时随着当前速度的增大，当前期望阻力变小，以这样的当前期望阻力替换阻抗控制模型中的阻尼项，在机器人的当前速度大于第一设定速度的情况下，可降低用户与机器人的交互过程中需要克服的阻力，可降低用户操作机器人的难度，提高用户使用体验。

以上的总体描述和下文中的描述仅是示例性和解释性的，不用于限制本申请。

附图说明

一个或一个以上实施例通过与之对应的附图进行示例性说明，这些示例性说明和附图并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件视为类似的元件，并且其中：

图1是本公开实施例提供的一种用于机器人变阻尼柔顺控制的方法的示意图；

图2是本公开实施例提供的一种用于机器人变阻尼柔顺控制的装置的示意图；

图3是本公开实施例提供的一种用于机器人变阻尼柔顺控制的装置的示意图；

图4是本公开实施例提供的一种用于机器人变阻尼柔顺控制的装置的示意图；

图5是本公开实施例提供的一种用于机器人变阻尼柔顺控制的装置的示意图；

图6是本公开实施例提供的一种用于机器人变阻尼柔顺控制的装置的示意图；

图7是本公开实施例提供的一种用于机器人变阻尼柔顺控制的装置的示意图。

具体实施方式

为了能够更加详尽地了解本公开实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本公开实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本公开实施例。在以下的技术描述中，为方便解释起见，通过多个细节以提供对所披露实施例的充分理解。然而，在没有这些细节的情况下，一个或一个以上实施例仍然可以实施。在其它情况下，为简化附图，熟知的结构和装置可以简化展示。

本公开实施例的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开实施例的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。

除非另有说明，术语“多个”表示两个以上。

图1是本公开实施例提供的一种用于机器人变阻尼柔顺控制的方法的示意图。该用于机器人变阻尼导纳控制的方法可由机器人的控制器执行，本公开实施例中机器人可以是康复机器人。

结合图1所示，用于机器人变阻尼柔顺控制的方法包括：

S101、获得机器人的当前速度。

这里机器人的当前速度，通常指的是机器人末端的当前速度，例如在上肢康复机器人中，手托的当前速度即为机器人的当前速度。

可通过速度传感器获得机器人的当前速度，例如检测获得机器人的驱动电机的转速，再计算出与机器人的驱动电机的转速相对应的机器人末端的当前速度。

或者，可通过位置传感器实时检测机器人的当前位置，将当前位置的一阶导数作为机器人的当前速度。

S102、如果当前速度小于第一设定速度，则根据期望阻力与速度的正相关关系，确定与当前速度相对应的当前期望阻力。

这里的第一设定速度可以是依据用户体质设置的，用户体质越好，第一设定速度越大，用户体质越差，第一设定速度越小；其中，用户体质的好坏，具体表现为用户对机器人的控制能力，例如，第一用户在控制机器人以第一速度运动的过程中，第一用户并未感受到劳累或难以对机器人准确控制，同样地，第二用户仍控制机器人以第一速度运动，但是第二用户感受劳累或难以对机器人准确控制，则确定第一用户比第二用户的体质好，第一用户对应的第一设定速度大于第二用户对应的第一设定速度。这样，这样设置的第一设定速度，既不会使用户难以控制机器人，又不会使机器人表现出的阻力过小，使用户难以体验到操作真实物体的阻力感，提高了用户的使用体验。

或者，第一设定速度还可以是机器人可匀速运动的最低速度。

在当前速度小于第一设定速度的情况下，期望阻力与速度正相关，随着当前速度的增大，期望阻力变大，再将该期望阻力作为阻抗控制模型中的阻尼项后，机器人表现出的阻力增大。

期望阻力与速度的正相关关系，可以是按照机器人的期望阻尼确定的，例如，将速度与期望阻尼的乘积确定为期望阻力。

或者，获得与机器人的静摩擦力相对应的第一设定力以及第二设定力，其中，第一设定力小于或等于机器人所受的实际静摩擦力，第二设定力小于第一设定力；获得第二设定力与第一设定力的第一差值，以及第一差值与第一设定速度的第一比值；根据当前速度与第一比值的第一乘积，确定当前期望阻力。

上述机器人所受的实际静摩擦力可以是机器人所有的最小静摩擦力或与机器人当前扭矩相对应的静摩擦力。

机器人所受的最小静摩擦力可通过如下方式确定：在机器人处于静止状态下，并且用户不对机器人施加外部作用力，控制机器人的驱动电机输出最小扭矩，再通过机器人计算出与该最小扭矩对应的机器人末端的第一力，可将该第一力确定为机器人的实际静摩擦力。

第二设定力可与机器人的最大静摩擦力相对应，例如，将最大静摩擦力确定为第二设定力，或者，将最大静摩擦力的9/10确定为第二设定力。机器人的最大静摩擦力可通过如下方式确定：在机器人处于静止状态且用户不对机器人施加外部作用力，逐渐提高机器人的驱动电机的输出扭矩，在机器人由静止状态切换为运动状态的时刻，记录驱动电机的输出的第一扭矩，再计算出与该第一扭矩相对应的机器人末端的第二力，将该第二力确定为机器人的实际静摩擦力。

在第一设定速度为机器人可匀速运动的最低速度，或者，在第一设定速度远远小于机器人的最大运动速度的情况下，例如，第一设定速度小于或等于机器人的最大运动速度的1/20、1/30或更小，对该机器人而言，该当前速度为趋近于零的速度。

在机器人以趋近于零的速度运动的情况下，可将机器人此时所受的摩擦力，等效为静摩擦力。在此基础上，机器人所受的与机器人的当前扭矩相对应的静摩擦力可通过如下方式确定：获得机器人的驱动电机的当前输出力矩，再计算出与当前输出力矩相对应的机器人末端的第三力，将该第三力确定为与机器人的当前扭矩相对应的静摩擦力。

在机器人的当前速度趋近于零的情况下，实际获得的当前速度的方向存在频繁正负变化的现象，根据当前速度确定的期望阻力的方向也会在与当前速度反向和与当前速同向之间频繁变化，使机器人表现出来的阻力在与当前速度反向和与当前速同向之间频繁变化。在上述技术方案中，第二设定力也与静摩擦力相对应，即，第二设定力小于或等于机器人的最大静摩擦力，并且当前速度小于第一设定速度，这使得第一乘积小于机器人的最大静摩擦力，采用上述技术方案后，在机器人的当前速度趋近于零之后，即使检测到的机器人的当前速度的方向频繁变化，期望阻力也不会超过机器人所受的实际最大摩擦力，使机器人表现出来的阻力也不会超过最大静摩擦力，可以在机器人的当前速度趋近于零的情况下，使机器人静止，避免出现因当前速度频繁变化导致的抖动现象。

另外，在用户使用机器人的过程中，机器人出现的当前速度趋近于零的现象，往往是由用户操作导致的，即，在机器人的当前速度趋近于零的过程中，机器人还受用户施加的外部作用力。

机器人的当前速度越小(越趋近于零)，则检测到的当前速度的方向变化的越频繁，采用上述技术方案，当前速度越小，则机器人的期望阻力越小，机器人表现出来的阻力越小，用于施加的外部作用力与方向频繁变化的阻力的合力的波动范围小，使机器人的表现出的实际运动状态更加稳定，即，采用上述技术方案之后，在用户使用机器人的过程中，也可以使机器人的抖动较小，可以比较稳定的运动。

可选地，根据当前速度与正相关系数的第一乘积，确定当前期望阻力，包括：将第一乘积确定为当前期望阻力。

或者，根据当前速度与正相关系数的第一乘积，确定当前期望阻力，可包括：将第一乘积与第一设定力的加和，确定为当前期望阻力。

通过上述方式即可确定出精准的当前期望阻力。

另外，在实际静摩擦力为与机器人当前扭矩相对应的静摩擦力，且将第一乘积与第一设定力的加和，确定为当前期望阻力的情况下，此时机器人的受力为：第一乘积、第一设定力与用户施加的外部作用力，其中，第一乘积所表示的力为受当前速度的方向频繁变化而方向频繁变化的，而第一设定力和外部作用力的方向不会频繁变化，这样，机器人所表现出来的受力变化情况为：在第一设定力和外部作用力的基础上，以第一乘积的幅度波动。这样，在用户施加的外部作用力趋近于机器人所受最大静摩擦力的情况下，机器人仍可在外部作用力和第一设定力的合力作用下，表现为静止(外部作用力和第一设定力方向相反)或运动状态(外部作用力和第一设定力方向相同)，在减少抖动的效果与按用户意愿移动的效果之间取得了均衡，提高了用户的使用体验。

如果当前速度等于第一设定速度，将第二设定力确定为当前期望阻力。

在一些具体应用中，在当前速度小于第一设定速度的情况下确定的当前期望阻力，在当前速度等于第一设定速度的情况下确定的当前期望阻力以及在当前速度大于第一设定速度的情况下确定的当前期望阻力连续。即，在当前速度小于第一设定速度的情况下，期望阻力与速度正相关，且期望阻力的最大值为第二设定力；在当前速度大于第一设定速度的情况下，期望阻力与速度负相关，且期望阻力的最大值为第二设定力。

S103、如果当前速度大于第一设定速度，则根据期望阻力与速度的负相关关系，确定与当前速度相对应的当前期望阻力。

期望阻力与速度的负相关关系，可以期望阻力与速度成反比例关系，或者，期望阻力与速度成负相关的线性关系。

在一些具体应用中，如果当前速度大于或等于第二设定速度，则确定当前期望阻力为第三设定力，其中，第三设定力与机器人的最小动摩擦力相对应。其中，机器人的最小动摩擦力可通过如下方式确定：用户对机器人施加的外部作用力为零，控制机器人以最大(额定)速度匀速，记录机器人的驱动电机输出的第二扭矩，并计算与第二扭矩相对应的机器人末端的第四力，将该第四力确定为机器人的最小动摩擦力。可将机器人的最小动摩擦力确定为第三设定力，或者，可将机器人的最小动摩擦力与设定比例的乘积确定为第三设定力，该设定比例可以是0.9或1.1。

对应地，第二设定速度可以是机器人的最大速度，或者，在机器人以最大速度运行时，机器人所受的第一动摩擦力，大于或等于在机器人以第二设定速度运行时，机器人所受的第二动摩擦力的90％。

进一步地，根据期望阻力与速度负相关关系，确定与当前速度相对应的当前期望阻力，包括：获得机器人的静摩擦力相对应的第二设定力与第三设定力的第二差值；获得第二差值与第二设定速度的第二比值，根据第二比值与当前速度的第二乘积，确定当前期望阻力。

或者，根据期望阻力与速度负相关关系，确定与当前速度相对应的当前期望阻力，可包括：获得机器人的静摩擦力相对应的第二设定力与第三设定力的第二差值；获得第二设定速度与第一设定速度的第三差值，以及第二差值与第三差值的第二比值；获得当前速度与第一设定速度的第四差值；根据第四差值与第二比值的第三乘积，确定当前期望阻力。

这样即可获得与当前速度相对应的当前期望阻力。

可选地，根据第二比值与当前速度的第二乘积，确定当前期望阻力，包括：将第二设定力与第二乘积的差值，确定为当前期望阻力；

可选地，根据第四差值与第二比值的第三乘积，确定当前期望阻力，包括：将第二设定力与第三乘积的差值，确定为当前期望阻力。

S104、将当前期望阻力作为阻抗控制模型的阻尼项，获得当前阻抗控制模型。

阻抗控制模型为：

其中，F为作用力，M为机器人的期望惯性参数，B为机器人的期望阻尼参数，K为机器人的期望刚度参数，x为机器人的位置，

为机器人的速度，

为机器人的加速度。

上述阻抗控制模式中的阻尼项，指的是

例如，当前阻抗控制模型为：

其中，F为作用力，M为机器人的期望惯性参数，f为当前期望阻力，K为机器人的期望刚度参数，x为机器人的位置，

为机器人的加速度。

S105、获得机器人所受的当前外部作用力。

这里的当前外部作用力，指的是在用户使用机器人的过程中，用户对机器人施加的交互力。

可通过力传感器获得机器人所受的当前外部作用力。例如，在前述上肢康复机器人中，可通过设置在手托上的三维力传感获得机器人所受的当前外部作用力。

S106、根据当前阻抗控制模型，确定与当前外部作用力相对应的当前期望位置。

将确定出的当前作用力输入至前述当前阻抗控制模型，即可计算出与丢货吗外作用力相对应的当前期望位置。

S107、根据当前期望位置控制机器人。

根据当前期望位置控制机器人，使机器人的当前实际位置跟随该当前期望位置。例如，获得机器人的当前期望位置与当前实际位置的位置差值，将该位置差值输入至具有消除偏差功能的控制器中，利用具有消除偏差功能的控制器的输出量控制机器人的驱动电机。

这里的具有消除偏差功能的控制器可以是比例-积分-微分(ProportionIntegration Differentiation，PID)控制器，以及有PID控制器延伸出的其他控制器，例如PI控制器或PD控制器；具有消除偏差功能的控制器还可以是线性二次型调节器(LinearQuadratic Regulator，LQR)，本公开实施例中对根据当前位置控制机器人所采用的控制器/控制算法不做具体限定，本领域技术人员可根据实际需求在现有的位置控制器中进行选择即可。

在机器人的当前速度小于第一设定速度的情况下，期望阻尼与速度正相关，此时与当前速度对应的当前期望阻力也比较小，利用这样的当前期望阻力替换阻抗控制模型中的阻尼项，不会增加用户操作机器人的难度；在机器人的当前速度大于第一设定速度的情况下，期望阻尼与速度负相关，此时随着当前速度的增大，当前期望阻力变小，以这样的当前期望阻力替换阻抗控制模型中的阻尼项，在机器人的当前速度大于第一设定速度的情况下，可降低用户与机器人的交互过程中需要克服的阻力，可降低用户操作机器人的难度，提高用户使用体验。

图2是本公开实施例提供的一种用于机器人变阻尼柔顺控制的装置的示意图。该用于机器人变阻尼柔顺控制的装置可通过软件、硬件或二者结合的方式实现。

结合图2所示，用于机器人变阻尼柔顺控制的装置包括第一获得模块21、第一确定模块22、第二确定模块23、第二获得模块24、第三获得模块25、第三确定模块26和控制模块27。第一获得模块21被配置为获得机器人的当前速度；第一确定模块22被配置为如果当前速度小于或等于第一设定速度，则根据期望阻力与速度的正相关关系，确定与当前速度相对应的当前期望阻力；第二确定模块23被配置为如果当前速度大于第一设定速度，则根据期望阻力与速度的负相关关系，确定与当前速度相对应的当前期望阻力；第二获得模块24被配置为将当前期望阻力作为阻抗控制模型的阻尼项，获得当前阻抗控制模型；第三获得模块25被配置为获得机器人所受的当前外部作用力；第三确定模块26被配置为根据当前阻抗控制模型，确定与当前外部作用力相对应的当前期望位置；控制模块27被配置为根据当前期望位置控制机器人。

结合图3所示，第一确定模块22包括第一获得单元221、第二获得单元222和第一确定单元223。第一获得单元221被配置为获得与机器人的静摩擦力相对应的第一设定力以及第二设定力，其中，第一设定力小于或等于机器人所受的实际静摩擦力，第二设定力大于第一设定力；第二获得单元222被配置为获得第二设定力与第一设定力的第一差值，以及第一差值与第一设定速度的第一比值；确定单元223被配置为根据当前速度与第一比值的第一乘积，确定当前期望阻力。

可选地，第一确定单元223被具体配置为将第一乘积确定为当前期望阻力；或者，将第一乘积与第一设定力的加和，确定为当前期望阻力。

结合图4所示，用于机器人变阻尼柔顺控制的装置还包括第三确定模块28，该第三确定模块28被配置为如果当前速度等于第一设定速度，将第二设定力确定为当前期望阻力。

结合图5所示，用于变阻尼柔顺控制的装置还包括第四确定模块29，该第四确定模块29被配置为如果当前速度大于或等于第二设定速度，则确定当前期望阻力为第三设定力，其中，第三设定力与机器人的最小动摩擦力相对应。

结合图6所示，第二确定模块23包括第三获得单元231和第四获得单元232。

第三获得单元231被配置为获得机器人的静摩擦力相对应的第二设定力与第三设定力的第二差值；

第四获得单元232被配置为获得第二差值与第二设定速度的第二比值，根据第二比值与当前速度的第二乘积，确定当前期望阻力；或者，获得第二设定速度与第一设定速度的第三差值，以及第二差值与第三差值的第二比值；获得当前速度与第一设定速度的第四差值；根据第四差值与第二比值的第三乘积，确定当前期望阻力。

可选地，根据第二比值与当前速度的第二乘积，确定当前期望阻力，包括：将第二设定力与第二乘积的差值，确定为当前期望阻力。

可选地，根据第四差值与第二比值的第三乘积，确定当前期望阻力，包括：将第二设定力与第三乘积的差值，确定为当前期望阻力。

在一些实施例中，用于机器人变阻尼柔顺控制的装置包括处理器和存储有程序指令的存储器，处理器被配置为在执行程序指令时，执行前述实施例提供的用于机器人变阻尼柔顺控制的方法。

图7是本公开实施例提供的一种由于机器人变阻尼柔顺控制的装置的示意图。结合图7所示，用于机器人变阻尼柔顺控制的装置包括：

处理器(processor)71和存储器(memory)72，还可以包括通信接口(Communication Interface)73和总线74。其中，处理器71、通信接口73、存储器72可以通过总线74完成相互间的通信。通信接口73可以用于信息传输。处理器71可以调用存储器72中的逻辑指令，以执行前述实施例提供的用于机器人变阻尼柔顺控制的方法。

此外，上述的存储器72中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

存储器72作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序，如本公开实施例中的方法对应的程序指令/模块。处理器71通过运行存储在存储器72中的软件程序、指令以及模块，从而执行功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的方法。

存储器72可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外，存储器72可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器。

本公开实施例提供了一种康复机器人，包含前述实施例提供的用于机器人变阻尼柔顺控制的装置。

本公开实施例中的康复机器人包括但不限于上肢康复机器人和腕关节康复机器人。

本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令设置为执行前述实施例提供的用于机器人变阻尼柔顺控制的方法。

本公开实施例提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序，计算机程序包括程序指令，当程序指令被计算机执行时，使计算机执行前述实施例提供的用于机器人变阻尼柔顺控制的方法。

上述的计算机可读存储介质可以是暂态计算机可读存储介质，也可以是非暂态计算机可读存储介质。

本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括一个或一个以上指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开实施例中方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质可以是非暂态存储介质，包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机读取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等多种可以存储程序代码的介质，也可以是暂态存储介质。

以上描述和附图充分地示出了本公开的实施例，以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施例可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的部件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施例的部分和特征可以被包括在或替换其他实施例的部分和特征。而且，本申请中使用的用词仅用于描述实施例并且不用于限制权利要求。如在实施例以及权利要求的描述中使用的，除非上下文清楚地表明，否则单数形式的“一个”(a)、“一个”(an)和“所述”(the)旨在同样包括复数形式。另外，当用于本申请中时，术语“包括”(comprise)及其变型“包括”(comprises)和/或包括(comprising)等指陈述的特征、整体、步骤、操作、元素，和/或组件的存在，但不排除一个或一个以上其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或这些的分组的存在或添加。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。本文中，每个实施例重点说明的可以是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分可以互相参见。对于实施例公开的方法、产品等而言，如果其与实施例公开的方法部分相对应，那么相关之处可以参见方法部分的描述。

本领域技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，可以取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法以实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开实施例的范围。技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本文所披露的实施例中，所揭露的方法、产品(包括但不限于装置、设备等)，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，可以仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例。另外，在本公开实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

附图中的流程图和框图显示了根据本公开实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，模块、程序段或代码的一部分包含一个或一个以上用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这可以依所涉及的功能而定。框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

Claims (10)

1.一种用于机器人变阻尼柔顺控制的方法，其特征在于，包括：

获得机器人的当前速度；

如果所述当前速度小于第一设定速度，则根据期望阻力与速度的正相关关系，确定与所述当前速度相对应的当前期望阻力；

如果所述当前速度大于所述第一设定速度，则根据期望阻力与速度的负相关关系，确定与所述当前速度相对应的当前期望阻力；

将所述当前期望阻力作为阻抗控制模型的阻尼项，获得当前阻抗控制模型；

获得机器人所受的当前外部作用力；

根据所述当前阻抗控制模型，确定与所述当前外部作用力相对应的当前期望位置；

根据所述当前期望位置控制所述机器人。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据期望阻力与速度的正相关关系，确定与所述当前速度相对应的当前期望阻力，包括：

获得与所述机器人的静摩擦力相对应的第一设定力以及第二设定力，其中，所述第一设定力小于或等于所述机器人所受的实际静摩擦力，所述第二设定力大于所述第一设定力；

获得所述第二设定力与所述第一设定力的第一差值，以及所述第一差值与所述第一设定速度的第一比值；

根据所述当前速度与所述第一比值的第一乘积，确定所述当前期望阻力。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述当前速度与所述正相关系数的第一乘积，确定所述当前期望阻力，包括：

将所述第一乘积确定为所述当前期望阻力；或者，

将所述第一乘积与所述第一设定力的加和，确定为所述当前期望阻力。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

如果所述当前速度等于所述第一设定速度，将所述第二设定力确定为所述当前期望阻力。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

如果所述当前速度大于或等于第二设定速度，则确定所述当前期望阻力为第三设定力，其中，所述第三设定力与所述机器人的最小动摩擦力相对应。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据期望阻力与速度负相关关系，确定与所述当前速度相对应的当前期望阻力，包括：

获得所述机器人的静摩擦力相对应的第二设定力与所述第三设定力的第二差值；

获得所述第二差值与所述第二设定速度的第二比值，根据所述第二比值与所述当前速度的第二乘积，确定所述当前期望阻力；或者，获得所述第二设定速度与所述第一设定速度的第三差值，以及所述第二差值与所述第三差值的第二比值；获得所述当前速度与所述第一设定速度的第四差值；根据所述第四差值与所述第二比值的第三乘积，确定所述当前期望阻力。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

根据所述第二比值与所述当前速度的第二乘积，确定所述当前期望阻力，包括：将所述第二设定力与所述第二乘积的差值，确定为所述当前期望阻力；

根据所述第四差值与所述第二比值的第三乘积，确定所述当前期望阻力，包括：将所述第二设定力与所述第三乘积的差值，确定为所述当前期望阻力。

8.一种用于机器人变阻尼柔顺控制的装置，其特征在于，包括：

第一获得模块，被配置为获得机器人的当前速度；

第一确定模块，被配置为如果所述当前速度小于或等于第一设定速度，则根据期望阻力与速度的正相关关系，确定与所述当前速度相对应的当前期望阻力；

第二确定模块，被配置为如果所述当前速度大于所述第一设定速度，则根据期望阻力与速度的负相关关系，确定与所述当前速度相对应的当前期望阻力；

第二获得模块，被配置为将所述当前期望阻力作为阻抗控制模型的阻尼项，获得当前阻抗控制模型；

第三获得模块，被配置为获得机器人所受的当前外部作用力；

第三确定模块，被配置为根据所述当前阻抗控制模型，确定与所述当前外部作用力相对应的当前期望位置；

控制模块，被配置为根据所述当前期望位置控制所述机器人。

9.一种用于机器人变阻尼柔顺控制的装置，包括处理器和存储有程序指令的存储器，其特征在于，所述处理器被配置为在执行所述程序指令时，执行如权利要求1至7任一项所述的用于机器人变阻尼柔顺控制的方法。

10.一种康复机器人，其特征在于，包括如权利要求8或9所述的用于机器人变阻尼柔顺控制的装置。

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