CN114750133B - 一种腰部外骨骼机器人系统及其助力控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种腰部外骨骼机器人系统及其助力控制方法。一种腰部外骨骼机器人系统，包括肩部绑缚结构、背部结构、腰背连接杆、两个电机外壳、腰部绑缚结构、臀部绑缚结构、两个大腿支撑杆、两个腿部绑缚结构和控制硬件系统，所述背部结构与腰背连接杆固定连接，肩部绑缚结构分别连接背部结构与腰背连接杆，腰背连接杆的两端分别连接一个电机外壳；每个电机外壳分别内嵌电机；臀部绑缚结构、左、右大腿支撑杆的两端分别与两个电机连接，两个大腿支撑杆对应连接两个大腿绑缚结构；控制硬件系统包括电池、主控板、驱动器、左编码器和右编码器。本发明提出一种腰部外骨骼机器人系统，传感器较少、成本较低、功能多样化、系统稳定可靠。
Description
技术领域
本发明涉及一种腰部外骨骼机器人系统及其助力控制方法。
背景技术
近些年来，外骨骼机器人技术飞速发展，腰部外骨骼机器人在一定程度上得到推广。所推广的腰部外骨骼机器人大多是无动力或者采用电驱动的，无动力腰部外骨骼质量轻、价格相对低廉，但所能提供的助力有限，电驱动则是方便重复使用、提供的力较大，但价格较贵。采用多传感器提升了腰部外骨骼的售价，增加了系统的复杂度和控制系统的不可靠性，因此，需要研制一种系统简单、稳定和可靠，售价也相对较低的腰部外骨骼机器人。
发明内容
为了克服上述现有技术中存在的问题，本发明提出一种腰部外骨骼机器人系统，该腰部外骨骼机器人传感器较少、成本较低、功能多样化、系统稳定可靠。
本发明解决上述问题的技术方案是：
一种腰部外骨骼机器人系统，其特殊之处在于：
包括肩部绑缚结构、背部结构、腰背连接杆、两个电机外壳、腰部绑缚结构、臀部绑缚结构、两个大腿支撑杆、两个腿部绑缚结构和控制硬件系统。
所述背部结构与腰背连接杆固定连接，肩部绑缚结构分别连接背部结构与腰背连接杆，腰背连接杆的两端分别连接一个电机外壳；每个电机外壳分别内嵌电机；臀部绑缚结构、左、右大腿支撑杆的两端分别与两个电机连接，两个大腿支撑杆对应连接两个大腿绑缚结构；
控制硬件系统包括：电池、主控板、驱动器、左编码器和右编码器；电池、主控板、驱动器设置在背部结构内；
由电池给驱动器和主控板供电，主控板和驱动器互相通信，驱动器通过PWM控制两个电机；两个电机上分别配置左、右编码器，反馈髋关节的位置和速度信息给主控板，起身助力控制器或行走助力控制器生成所对应的力矩，给穿戴者提供合适的助力。
另外，本发明还提出一种基于上述腰部外骨骼机器人系统的助力控制方法，其特殊之处在于，包括以下步骤：
S1：开机并使能，初始化参数；
S2：实时获取编码器的数据，将编码器的值转换成位置或速度，并根据位置和速度数据计算左、右腿相角；
S3：通过对位置、速度和相角的相关信息做阈值区分来进行状态分类：
S3.1：以站立状态为最高优先级，先判断是否是站立状态，若是则继续循环判断站立状态，若否则转到S3.2；
S3.2：判断是否是弯腰起身状态，若是进入S3.3；若否则转到S3.4；
S3.3：进行起身助力控制，起身助力结束后，跳回S3.1继续判断；
S3.4：判断是否是行走状态，若是行走状态，进入S3.5；若否则转到S3.6继续判断；
S3.5：进行行走助力控制，助力结束后，跳回S3.1继续判断；
S3.6：空状态，停止助力。
优选地，上述步骤S2中，站立状态是通过位置、速度的值进行区分；弯腰起身状态是通过位置、速度和相角的值进行区分；行走状态用位置、速度和相角的值进行区分。
优选地，上述步骤S2中，通过以下将编码器的值E转换成位置或速度：
其中E为驱动板所采集编码器的值，z为电机转一圈所对应的编码器的值，360°为一圈的角度，δ为位置或速度。
优选地，上述步骤S2中，利用公式(2)、公式(3)分别计算左、右腿相角：
其中：PL为当前左腿位置，PR为当前右腿位置，PLLast为左腿上一时刻位置，PRLast为右腿上一时刻位置，VL为当前左腿速度，VR为当前右腿速度，φL为当前左相角值，φR为当前右相角值。
优选地，上述S3.2中的弯腰起身状态包括弯腰和起身两个阶段。
优选地，上述步骤S3.3中的起身助力控制过程包括以下步骤：
S3.3.1：进行起身控制的初始化；
S3.3.2：在穿戴者弯腰到最低点时，记录最低点此刻的位置Plow，在穿戴者从最低点起身后10ms内，由最终位置与起始位置通过公式4进行自适应助力，直到回到初始位置停止助力，
τ1为所输出的力矩，k1为助力峰值，P1为弯腰当前左右腿的绝对位置之和的平均值，P2为站立初始化时左右腿的绝对位置之和的平均值。
优选地，上述步骤S3.4中的行走状态可分成摆动相和支撑相，其中摆动相可分成：摆动相初期、摆动相中期和摆动相后期；支撑相可分成：脚跟着地、支撑相初期、支撑相中期、支撑相后期和预摆动相。
优选地，上述步骤S3.5中，进行行走助力控制阶段发生在摆动相初期、摆动相中期、支撑相中期、支撑相后期，当进入行走状态后，行走控制器对人的速度进行学习，并输入到Hopf振荡器中得到振荡器相角，最终得到助力力矩并输入到PID中，PID控制驱动器的输出给人提供相应的助力。
步骤S3.5中，所述行走助力控制过程具体包括以下步骤：
S3.5.1：进行Hopf振荡器的初始化，
S3.5.2：接着通过公式5-7对穿戴者的实际速度进行学习并导入到Hopf振荡器中，公式8和公式9为Hopf振荡器公式；
S3.5.3：将Hopf振荡器的状态变量通过相角公式2和公式3生成振荡器相角，最后通过公式10将振荡器相角转化成相应的电流来提过合适的力矩进行助力；
其中，F(t)为周期输入信号，θ(t)输入信号即人的步态轨迹，为学习信号来学习输入信号，α0为幅值，α1为偏移，ξ为积分增益，x(t)为振荡器状态变量；L代表左腿振荡器，R代表右腿振荡器，η为振荡器极限环的收敛速率，η>0；/>μ为振荡器收敛半径，η决定振荡器的幅值，μ>0；ω为振荡器的频率，/>为振荡器相角值，λ为收敛速度的系数；k2为助力增益，τ2为助力力矩。
本发明的优点：
1)本发明提供了一种腰部外骨骼机器人控制系统及控制方法，与现有的外骨骼机器人控制系统及控制方法相比，本发明仅通过使用编码器就实现腰部外骨骼机器人工作场景三个状态识别、自适应提供起身助力和行走助力、成本低、结构简单、控制方便以及易于穿戴；
2)该机器人系统简单，仅通过编码器所获取到的位置和速度信息，建立有限状态机来识别行走、弯腰起身和行走三个状态，并在弯腰起身状态中实现自适应起身助力和在行走状态中实现Hopf振荡器自适应行走助力。
附图说明
图1是腰部外骨骼机器人结构图；
图2是腰部外骨骼机器人硬件系统图；
图3是三个状态时的位置、速度和相角；
图4是有限状态机程序流程图；
图5是状态转换图；
图6是弯腰搬起物体过程；
图7是起身助力流程图；
图8是起身控制器；
图9是一个周期行走图；
图10是行走助力流程图；
图11是行走控制器。
其中：1-肩部绑缚结构，2-背部结构，3-腰背连接杆，4-电机外壳，5-腰部绑缚结构，6-臀部绑缚结构，7-大腿支撑杆，8-腿部绑缚结构。
具体实施方式
为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，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方式，都属于本发明保护的范围。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施方式。
为克服现有技术的不足，本发明搭建一种仅有2个同一类型编码器传感器的腰部外骨骼机器人系统，通过髋关节处的两个编码器所获信息生成相角，并利用位置、速度和相角的相关信息建立有限状态机，可区分穿戴者站立、弯腰起身和行走三个状态。弯腰起升助力则是直接用位置差进行助力，行走助力则是利用Hopf振荡器的相角值来进行助力。该腰部外骨骼机器人传感器较少、成本较低、功能多样化、系统稳定可靠，能与多传感器系统再状态识别和多功能，实现弯腰起身助力和行走助力，保护腰椎和提升工作效率，对市场推广有一定的作用。
一种腰部外骨骼机器人系统，参见图1，包括肩部绑缚结构1、背部结构2、腰背连接杆3、电机外壳4、电机、腰部绑缚结构5、臀部绑缚结构6、大腿支撑杆7、腿部绑缚结构8和控制硬件系统。
所述腰部外骨骼机器人系统的背部结构2与腰背连接杆3通过肩部绑缚结构1使得穿戴者穿戴外骨骼在身上，腰背连接杆3的两端分别连接一个电机外壳4；电机分为左电机和右电机，分别嵌在电机外壳4里；腰部绑缚结构5固定在穿戴者腰处使得电机固定在人髋关节处，不会因人的动作而随意摆动，臀部绑缚结构6、左、右大腿支撑杆7的两端分别与左电机和右电机连接，左、右大腿支撑杆7连接左、右大腿绑缚结构8，左、右大腿绑缚结构8分别绑在穿戴者的大腿处。
当穿戴者搬起物体的时候，臀部绑缚结构6通过电机带动拖住穿戴者身体，形成支撑点，肩部绑缚结构1将搬起物体所受的力传递到腰背连接杆3，进而传到大腿支撑杆7，提供搬起物体助力，以减少人腰部受力，保护腰椎。行走时则由电机带动大腿支撑杆7腿部屈曲和伸展，减少穿戴者的能量损耗。
参见图2，控制硬件系统包括：电池、主控板、驱动器、左电机、右电机、左编码器和右编码器。由电池给驱动器和主控板供电，主控板和驱动器互相通信，驱动器通过PWM控制左、右电机；左、右电机上分别固定有左、右编码器，反馈髋关节的位置和速度等信息给主控板，起身助力控制器或行走助力控制器生成所对应的力矩，给穿戴者提供合适的助力。
电池、主控板、驱动器放置在背部结构2内，带有编码器的电机嵌在电机外壳里边，电机连接臀部绑缚结构6和对应的大腿支撑杆7。在起身助力中，电机带动6臀部绑缚结构和7大腿支撑杆动作，从而给人体提供助力；在行走助力中，电机带动对应的7大腿支撑杆动作，从而给人体提供助力。
另外，本发明还提出一种腰部外骨骼机器人系统的助力控制方法，包括以下步骤：
S1：上电开机并使能，参数进行初始化，以此时位置作为零位，采集人行走时候的数据进行分析比较。
S2：实时获取编码器的数据，将编码器的值转换成位置或速度，并根据位置和速度数据计算左、右腿相角；
S3：参见图3，通过对位置、速度和相角的相关信息做阈值区分来进行状态分类，当连续判断当前处在同一状态的次数为N的时候，认为当前处于该状态。站立、弯腰起身、行走等三个状态阈值选取如表1所示：
S3.1：以站立状态为最高优先级，先判断是否是站立状态，若是则继续循环判断站立状态，若否则转到S3.2；
S3.2：判断是否是弯腰起身状态，若是进入S3.3；若否则转到S3.4；
S3.3：进行起身助力控制，起身助力结束后，跳回S3.1继续判断；
S3.4：判断是否是行走状态，若是行走状态，进入S3.5；若否则转到S3.6继续判断；
S3.5：进行行走助力控制，助力结束后，跳回S3.1继续判断；
S3.6：空状态，停止助力。
站立状态作为弯腰起身状态和行走状态区分，当进入弯腰起身状态后，不能由弯腰起身状态直接进入到行走状态，必须由弯腰起身状态→站立状态→行走状态，同理行走状态也不能直接进入到弯腰起身状态，必须由行走状态→站立状态→弯腰起身状态，当判断三个状态都不属于的时候，则判断为空停止助力，如图5所示。
表1三个状态及其阈值范围
作为本发明的一个优选实施例，上述步骤S2中，站立状态是通过位置、速度的值进行区分；弯腰起身状态是通过位置、速度和相角的值进行区分；行走状态用位置、速度和相角的值进行区分。
作为本发明的一个优选实施例，上述步骤S2中，通过以下将编码器的值E转换成位置或速度：
其中E为驱动板所采集编码器的值，z为电机转一圈所对应的编码器的值，360°为一圈的角度，δ为位置或速度。
作为本发明的一个优选实施例，上述步骤S2中，利用公式(2)、公式(3)分别计算左、右腿相角：
其中：PL为当前左腿位置，PR为当前右腿位置，PLLast为左腿上一时刻位置，PRLast为右腿上一时刻位置，VL为当前左腿速度，VR为当前右腿速度，φL为当前左相角值，φR为当前右相角值；PL、PR、PLLast、PRLast、VL、VR通过公式1转换得到。
作为本发明的一个优选实施例，上述S3.2中的弯腰起身状态包括弯腰和起身两个阶段。
弯腰搬起物体如图6所示，先是从站立状态弯腰抓住所要搬起的物体，接着起身，所提供助力是在起身这个阶段。因此，上述步骤S3.3中的起身助力控制如图7所示，包括以下步骤：
S3.3.1：进行弯腰起身状态后，进行起身控制的初始化；
S3.3.2：在穿戴者弯腰到最低点时，记录最低点此刻的位置Plow，在穿戴者从最低点起身后10ms内，由最终位置与起始位置通过公式4进行自适应助力，直到回到初始位置停止助力，
τ1为所输出的力矩，k1为助力峰值，P1为弯腰当前左右腿的绝对位置之和的平均值，P2为站立初始化时左右腿的绝对位置之和的平均值。
起身控制器如图8所示，P1和P2之间的偏差得到τ1并输入到PID中，PID控制驱动器的输出给人提供相应的助力。
人行走一个步态周期如图9所示，可分成摆动相和支撑相，其中摆动相可分成：摆动相初期、摆动相中期和摆动相后期；支撑相可分成：脚跟着地、支撑相初期、支撑相中期、支撑相后期和预摆动相。
作为本发明的一个优选实施例，上述步骤S3.5中，进行行走助力控制阶段发生在摆动相初期、摆动相中期、支撑相中期、支撑相后期。当进入行走状态后，行走控制器对人的速度进行学习，并输入到Hopf振荡器中得到振荡器相角，最终得到助力力矩并输入到PID中，PID控制驱动器的输出给人提供相应的助力。
行走助力控制过程如图10所示，具体包括以下步骤：
S3.5.1：进行Hopf振荡器的初始化；
S3.5.2：接着通过公式5-7对穿戴者的实际速度进行学习并导入到Hopf振荡器中，公式8和公式9为Hopf振荡器公式；
S3.5.3：将Hopf振荡器的状态变量通过相角公式2和公式3生成振荡器相角，最后通过公式10将振荡器相角转化成相应的电流来提过合适的力矩进行助力；
其中，F(t)为周期输入信号，θ(t)输入信号即人的步态轨迹，为学习信号来学习输入信号，α0为幅值，α1为偏移，ξ为积分增益，x(t)为振荡器状态变量。L代表左腿振荡器，R代表右腿振荡器，η为振荡器极限环的收敛速率，η>0；/>μ为振荡器收敛半径，η决定振荡器的幅值，μ>0；ω为振荡器的频率，/>为振荡器相角值，λ为收敛速度的系数。k2为助力增益，τ2为助力力矩。
行走控制器如图11所示，为实际的位置和/>为实际的速度。当进入行走状态后，由公式5对人的速度进行学习，并输入到Hopf振荡器中得到振荡器相角，最终通过公式10得到τ2并输入到PID中，PID控制驱动器的输出给人提供相应的助力。
综上，本发明提供了一种仅有编码器传感器的腰部外骨骼机器人系统，将编码器所采集的位置和速度信息生成相角，再用位置、速度和相角的相关信息做一个状态分类来区分站立、弯腰起身和行走三个状态，进行自主助力，弯腰起身助力则是直接用相角值进行不同助力，行走助力则是利用Hopf振荡器的相角值来进行不同助力，该控制系统稳定可靠，能自适应助力，助力时机准确。
以上所述仅为本发明的实施例，并非以此限制本发明的保护范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的系统领域，均同理包括在本发明的保护范围内。
Claims (1)
1.一种腰部外骨骼机器人系统的助力控制方法，其特征在于：
所述腰部外骨骼机器人系统包括肩部绑缚结构、背部结构、腰背连接杆、两个电机外壳、腰部绑缚结构、臀部绑缚结构、两个大腿支撑杆、两个腿部绑缚结构和控制硬件系统；
所述背部结构与腰背连接杆固定连接，肩部绑缚结构分别连接背部结构与腰背连接杆，腰背连接杆的两端分别连接一个电机外壳；每个电机外壳分别内嵌电机；臀部绑缚结构、左、右大腿支撑杆的两端分别与两个电机连接，两个大腿支撑杆对应连接两个大腿绑缚结构；
控制硬件系统包括：电池、主控板、驱动器、左编码器和右编码器；电池、主控板、驱动器设置在背部结构内；
由电池给驱动器和主控板供电，主控板和驱动器互相通信，驱动器通过PWM控制两个电机；两个电机上分别配置左、右编码器，反馈髋关节的位置和速度信息给主控板，起身助力控制器或行走助力控制器生成所对应的力矩，给穿戴者提供合适的助力；
助力控制方法包括以下步骤：
S1：开机并使能，初始化参数；
S2：实时获取编码器的数据，将编码器的值转换成位置或速度，并根据位置和速度数据计算左、右腿相角；
所述步骤S2中，通过以下将编码器的值E转换成位置或速度：
其中E为驱动板所采集编码器的值，z为电机转一圈所对应的编码器的值，360°为一圈的角度，δ为位置或速度；
利用公式(2)、公式(3)分别计算左、右腿相角：
其中：PL为当前左腿位置，PR为当前右腿位置，VL为当前左腿速度，VR为当前右腿速度，φL为当前左相角值，φR为当前右相角值；
S3：通过对位置、速度和相角的相关信息做阈值区分来进行状态分类，站立状态是通过位置、速度的值进行区分；弯腰起身状态是通过位置、速度和相角的值进行区分；行走状态用位置、速度和相角的值进行区分，
S3.1：以站立状态为最高优先级，先判断是否是站立状态，若是则继续循环判断站立状态，若否则转到S3.2；
S3.2：判断是否是弯腰起身状态，若是进入S3.3；若否则转到S3.4；
所述S3.2中的弯腰起身状态包括弯腰和起身两个阶段；
S3.3：进行起身助力控制，起身助力结束后，跳回S3.1继续判断；
所述步骤S3.3中的起身助力控制过程包括以下步骤：
S3.3.1：进行起身控制的初始化；
S3.3.2：在穿戴者弯腰到最低点时，记录最低点此刻的位置Plow，在穿戴者从最低点起身后10ms内，由最终位置与起始位置通过公式4进行自适应助力，直到回到初始位置停止助力，
τ1为所输出的力矩，k1为助力峰值，P1为弯腰当前左右腿的绝对位置之和的平均值，P2为站立初始化时左右腿的绝对位置之和的平均值；
S3.4：判断是否是行走状态，若是行走状态，进入S3.5；若否则跳回S3.6继续判断；
所述步骤S3.4中的行走状态可分成摆动相和支撑相，其中摆动相可分成：摆动相初期、摆动相中期和摆动相后期；支撑相可分成：脚跟着地、支撑相初期、支撑相中期、支撑相后期和预摆动相；
S3.5：进行行走助力控制，助力结束后，跳回S3.1继续判断；
步骤S3.5中，进行行走助力控制阶段发生在摆动相初期、摆动相中期、支撑相中期、支撑相后期，当进入行走状态后，行走控制器对人的速度进行学习，并输入到Hopf振荡器中得到振荡器相角，最终得到助力力矩并输入到PID中，PID控制驱动器的输出给人提供相应的助力；
步骤S3.5中，所述行走助力控制过程具体包括以下步骤：
S3.5.1：进行Hopf振荡器的初始化，
S3.5.2：接着通过公式5-7对穿戴者的实际速度进行学习并导入到Hopf振荡器中，公式8和公式9为Hopf振荡器公式；
S3.5.3：将Hopf振荡器的状态变量通过相角公式2和公式3生成振荡器相角，最后通过公式10将振荡器相角转化成相应的电流来提过合适的力矩进行助力；
其中，F(t)为周期输入信号，θ(t)输入信号即人的步态轨迹，为学习信号来学习输入信号，α0为幅值，α1为偏移，ξ为积分增益，x(t)为振荡器状态变量；L代表左腿振荡器，R代表右腿振荡器，η为振荡器极限环的收敛速率，η>0；/>μ为振荡器收敛半径，η决定振荡器的幅值，μ>0；ω为振荡器的频率，/>为振荡器相角值，λ为收敛速度的系数；k2为助力增益，τ2为助力力矩；
S3.6：空状态，停止助力。
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