CN113771040A - 一种下肢外骨骼机器人控制系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种下肢外骨骼机器人控制系统及控制方法，本发明的下肢外骨骼机器人控制系统，包括感知系统、两块stm32控制板以及各个关节电机；提供了基于多传感信息融合技术来判断人体运动意图，从而实现下肢外骨骼机器人柔顺控制，采用三层控制架构来更好的对多传感信息进行识别、决策和规划步态，真正实现下肢外骨骼的柔顺控制。本发明对下肢外骨骼机器人进行了动力学建模分析，这样可以更好的反应外骨骼的动力特性，为控制算法的实现奠定了基础。采用了较为先进的模糊切换增益滑模控制算法对下肢步态轨迹进行跟踪，通过模糊控制对切换增益K的实时调整，可以适应外界环境的复杂变化，保持系统跟踪的精确性。
Description
技术领域
本发明属于嵌入式控制技术领域，具体涉及一种下肢外骨骼机器人控制系统及控制方法。
背景技术
下肢外骨骼机器人是用以加强人体下肢行走能力的装备，它可以被穿戴于人体下肢，通过机器人提供动力，使得人体得到相应的助力效果。下肢外骨骼机器人可以应用于助力助行方面，如：士兵行军、救灾搬运、快递搬运，还可以应用于康复训练等领域，给下肢有运动障碍的患者提供支撑和动力。商业化较为成功的下肢外骨骼康复机器人有瑞士的Lokomat、日本筑波大学的HAL系列机器人、以色列的rewalk下肢康复机器人等。
商业化的康复机器人既有低端的末端牵引式康复机器人、还包括中高端的多关节牵引式康复机器人、悬挂式下肢康复机器人和可穿戴外骨骼康复机器人。在运动控制技术方面，从早期的经典位置控制，已发展到阻抗控制、最优控制、滑模变结构控制等，以此来应对时变、强耦合、非线性和患者因疲劳和痉挛等造成的不确定性状态。
现有的下肢外骨骼机器人控制系统都包含感知系统，通过采集使用者的步态和意图信息来控制外骨骼更好的跟随使用者的下肢步态行走。控制系统是下肢外骨骼机器人能否实现功能的关键。当前的下肢外骨骼机器人如： 201710598394.9，名称为“一种助力行走外骨骼机器人控制系统”的中国发明专利，该发明专利包括传感器单元和驱动单元，传感器单元由加速度和角度传感器构成，驱动单元采用伺服电机驱动，感知和驱动单元与CPU相连接来执行 CPU的程序指令。专利申请号为201911071232.5的中国发明专利，名称为“柔性外骨骼机器人控制系统及控制方法”中，传感器单元采用了惯性、拉力和电流传感器，采用直流无刷电机驱动，最后由主控板来发送控制指令。
当前下肢外骨骼机器人普遍存在以下问题。第一：控制系统仅仅停留在底层的嵌入式闭环控制，没有涉及高层(感知决策层)和中层(人体意图信息转换为控制信号的规划层)，仅仅对传感器信息进行了采集然后作用于控制，没有对信息进行融合、决策和规划步态，没有高层的人体运动意图的识别和规划无法达到一个柔顺控制的效果，只能按照既定的轨迹进行减小误差的跟随控制。第二：人体运动意图感知类的传感器选择单一或较少，无法在各种工况下去准确地识别人体的意图，因为人体的运动意图的判断是极其复杂的，是误动作还是真运动，所以需要采用多传感信息融合算法进行识别和决策。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种下肢外骨骼机器人控制系统及控制方法，采用三层控制架构来更好的对多传感信息进行识别、决策和规划步态，真正实现下肢外骨骼的柔顺控制。
为实现上述目的，本发明的一种下肢外骨骼机器人控制系统，包括感知系统、两块stm32控制板以及各个关节电机；其中，所述的感知系统包括IMU姿态传感器、足底压力传感器和编码器；stm32控制板一块负责采集传感器的信息，另一块负责决策和给感知系统以及各个关节电机发送控制指令。
其中，所述感知系统采用5个IMU姿态传感器，分别绑定在人体小腿、大腿和腰部，控制系统采用串口通信的方式对IMU姿态传感器信息进行采集，姿态传感器包含3轴加速度、3轴陀螺仪、3轴角度和3轴磁场。
其中，所述感知系统采用一双足底压力传感器，由16个薄膜压力传感器组成，将足底压力鞋垫放入外骨骼智能鞋内，通过AD转换，将电阻模拟量转化为电压数字量。
其中，所述感知系统采用四个编码器安装于盘式电机侧，通过CAN总线通信来采集下肢外骨骼的四个关节的运动角度。
本发明还提供了一种下肢外骨骼机器人控制方法，利用本发明所述的控制系统对下肢外骨骼机器人进行控制，包括如下步骤：
对下肢外骨骼机器人动力学建模，采用模糊切换增益滑模控制算法对下肢步态轨迹进行跟踪；通过对外骨骼输入变量模糊化、模糊推理和解模糊，输出可根据扰动变化而相应变化的切换增益变化量ΔK(t)，其中t为时间。
有益效果：
本发明的下肢外骨骼机器人控制系统，包括感知系统、两块stm32控制板以及各个关节电机；提供了基于多传感信息融合技术来判断人体运动意图，从而实现下肢外骨骼机器人柔顺控制，采用三层控制架构来更好的对多传感信息进行识别、决策和规划步态，真正实现下肢外骨骼的柔顺控制。
本发明选择多种且适用的传感器如：足底压力传感器、加速度计、角度传感器和陀螺仪，具体包括5个IMU姿态传感器(3轴角度、3轴加速度、3轴陀螺仪和3轴磁力组成)、两个足底压力传感器和4个编码器。传感器数量丰富可以精确地反映出人体的运动状态，进而对人体运动做出判断。通过融合这些传感器的信息，把人体的真实的意图进行识别，为感知层控制打下基础。
本发明对下肢外骨骼机器人进行了动力学建模分析，这样可以更好的反应外骨骼的动力特性，为控制算法的实现奠定了基础。采用了较为先进的模糊切换增益滑模控制算法对下肢步态轨迹进行跟踪，通过模糊控制对K的实时调整，可以适应外界环境的复杂变化，保持系统跟踪的精确性。
附图说明
图1为本发明实施例的机器人控制系统。
图2为本发明下肢外骨骼单腿的简化物理模型图。
图3为本发明下肢外骨骼单腿的简化物理模型。
图4为本发明控制算法逻辑框图。
图5为本发明具体控制实现算法示意图。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
本发明的一种下肢外骨骼机器人控制系统，包括感知系统、两块stm32控制板以及各个关节电机；其中，所述的感知系统包括IMU姿态传感器、足底压力传感器和编码器。stm32控制板一块负责采集传感器的信息，另一块负责决策和给感知系统以及各个关节电机发送控制指令。
本发明的感知系统采用了5个IMU姿态传感器，分别绑定在人体小腿、大腿和腰部，控制系统采用串口通信的方式对IMU姿态传感器信息进行采集，姿态传感器包含3轴加速度、3轴陀螺仪、3轴角度和3轴磁场。通过这种方式可以精确地把人体下肢的运动意图进行精确地捕获。
本发明的感知系统采用了一双足底压力传感器，它是由16个薄膜压力传感器组成，将足底压力鞋垫放入外骨骼智能鞋内，通过AD转换，将电阻模拟量转化为电压数字量。这样就可以判断人体在运动的过程中落在了哪个步态相位，从而判断出人体的运动趋势。
本发明的感知系统采用了四个编码器安装于盘式电机侧，通过CAN总线通信来采集下肢外骨骼的四个关节的运动角度。
如图1所示，本实施例的机器人控制系统包含感知系统、两块STM32控制板、左髋关节电机、左膝关节电机、右髋关节电机和左膝关节电机。两块STM32 控制板之间采用串口通信的方式进行数据交互。其中，感知系统的STM32控制板通过串口通信采集IMU姿态传感器的角度、角速度和加速度的信息，通过AD 转换采集足底压力传感器的信息，通过CAN总线的方式采集外骨骼端编码器的角度数据，最后对各个传感器的信息进行滤波处理，通过串口发送模块将数据传送至控制系统的STM32控制板。控制系统的STM32控制板通过串口模块接收数据，通过人体侧的姿态传感器和电机侧编码器反馈的角度信息进行角度偏差计算，构成闭环控制系统。各个关节电机可以带动外骨骼按照步态曲线运动，从而为人体下肢运动提供助力。具体地，感知系统的STM32控制板通过RS485 通信、AD采样和CAN总线，分别采集IMU姿态传感器、足底压力传感器和编码器得信息，把采集得信息通过串口通信得方式传送给控制系统的STM32控制板，其通过处理和分析数据计算各个电机得跟踪误差，利用根据动力学模型所设计的得模糊滑模控制律来计算电机驱动力矩，最后控制系统STM32控制板使用CAN通信，将控制信号发送给各个电机。
下肢外骨骼机器人单腿的简化结构图如图2所示。它包含髋关节、膝关节、大腿连杆和小腿连杆组成。在髋关节和膝关节上安装有盘式电机作为机器人的驱动单元；在大腿连杆上设计了排孔，这样可以用来调节大腿连杆的长度。
建立下肢外骨骼单腿的简化物理模型如图3所示，通过拉格朗日法进行动力学建模，依据拉格朗日函数建立二阶偏微分方程如下：
θi是关节运动的角度，
是角速度，
角加速度，τ是控制力矩，D(θ)为结构本体的惯量矩阵，
代表离心力和哥式力，G(θ)为重力矢量。
本发明中采用基于趋近率设计的模糊滑模控制算法来实现外骨骼对步态的跟踪，取趋近率函数为
它由指数趋近项和等速趋近项组成。取滑模函数为
e为盘式电机目标角度与实际电机转角的误差，e＝θd-θ，θd为目标角度。结合所构建的动力学方程，设计模糊滑模控制率如下式：
通过采集姿态传感器和编码器的角度信息得出电机转动误差，带入以上控制律得出电机的输出力矩τ，通过控制系统的STM32控制板利用CAN总线将控制指令发送到四个盘式电机，电机带动人腿转动，从而构成力闭环控制。
在外骨骼系统中，由于外界干扰的存在，系统的不确定性因素，使得控制系统变得难以精确跟踪目标轨迹，在控制律中，切换增益K是产生系统抖动得主要原因，所以采用模糊控制算法对增益K进行调节。
利用模糊控制算法参数可调节性的特点，通过对外骨骼输入变量模糊化、模糊推理和解模糊，输出可根据扰动变化而相应变化的变化量ΔK(t)，使系统更具有鲁棒性。控制算法逻辑框图如图4所示，具体控制实现算法如图5所示。
综上。本发明方案的人体意图识别单元采用的传感器较多，包括5个IMU 姿态传感器(3轴角度、3轴加速度、3轴陀螺仪和3轴磁力组成)、两个足底压力传感器和4个编码器。传感器数量丰富可以精确地反映出人体的运动状态，进而对人体运动做出判断。对下肢外骨骼机器人进行了动力学建模分析，这样可以更好的反应外骨骼的动力特性，为控制算法的实现奠定了基础。采用了较为先进的模糊切换增益滑模控制算法对下肢步态轨迹进行跟踪，通过模糊控制对K的实时调整，可以适应外界环境的复杂变化，保持系统跟踪的精确性。
进一步地，在控制板方面，上述实施例使用的是STM32控制板和ARM控制板，在实际应用中使用如DSP或FPGA控制板同样能够实现控制目的。
在控制板、传感器和电机之间得通讯方式不唯一，可以是上述实施例没提到的II2C、RS422、SPI、RS232等通讯方式，这些同样能够实现数据得有效传输。
姿态传感器的使用数量可以不同，本实施例方案采用了5个，采用的数量不同依然可以反映出人体的运动状态。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。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 (5)
1.一种下肢外骨骼机器人控制系统，其特征在于，包括感知系统、两块stm32控制板以及各个关节电机；其中，所述的感知系统包括IMU姿态传感器、足底压力传感器和编码器；stm32控制板一块负责采集传感器的信息，另一块负责决策和给感知系统以及各个关节电机发送控制指令。
2.如权利要求1所述的控制系统，其特征在于，所述感知系统采用5个IMU姿态传感器，分别绑定在人体小腿、大腿和腰部，控制系统采用串口通信的方式对IMU姿态传感器信息进行采集，姿态传感器包含3轴加速度、3轴陀螺仪、3轴角度和3轴磁场。
3.如权利要求1所述的控制系统，其特征在于，所述感知系统采用一双足底压力传感器，由16个薄膜压力传感器组成，将足底压力鞋垫放入外骨骼智能鞋内，通过AD转换，将电阻模拟量转化为电压数字量。
4.如权利要求1所述的控制系统，其特征在于，所述感知系统采用四个编码器安装于盘式电机侧，通过CAN总线通信来采集下肢外骨骼的四个关节的运动角度。
5.一种下肢外骨骼机器人控制方法，其特征在于，利用如权利要求1-4任意一项所述的控制系统对下肢外骨骼机器人进行控制，包括如下步骤：
对下肢外骨骼机器人动力学建模，采用模糊切换增益滑模控制算法对下肢步态轨迹进行跟踪；通过对外骨骼输入变量模糊化、模糊推理和解模糊，输出可根据扰动变化而相应变化的切换增益变化量ΔK(t)，其中t为时间。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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