CN114848391B - 一种下肢康复机器人柔顺控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种下肢康复机器人柔顺控制方法。包括患者下肢动力学参数辨识部分、下肢康复运动轨迹规划部分、阻抗控制环修正期望轨迹部分、位置控制环跟随期望轨迹部分；患者下肢动力学参数辨识部分建立人机系统动力学模型，并给定初始化训练运动轨迹，进而将患者下肢惯性参数估计值作为动力学模型输入，由采集的运动数据经回归算法对患者下肢惯性参数做最优拟合，解算出患者下肢惯性参数精确值；下肢康复运动轨迹规划部分根据患者发出的康复运动指令规划患者下肢康复运动轨迹；阻抗控制环修正期望轨迹部分搭建阻抗特性关系模型，根据采集的下肢康复机器人末端与患者足部的交互力与交互力期望之间的偏差修正期望轨迹；位置控制环跟随期望轨迹部分搭建位置控制器模型，根据采集到的下肢康复机器人末端位置与末端位置期望之间的偏差输出底层电机驱动控制信号，驱动下肢康复机器人末端跟随期望轨迹。本发明能够根据偏瘫患者当前康复需求规划合理的康复训练运动，并通过实时力检测反馈调整康复训练动作，保证康复运动过程的柔顺性，达到更好的下肢康复效果。
Description
技术领域
本发明属于机器人控制技术领域，具体涉及一种下肢康复机器人柔顺控制方法。
背景技术
在老龄化迅速发展的当今时期，下肢康复机器人能够帮助日渐增多的偏瘫患者完成起坐，上下肢运动等多种康复训练，提高患者的独立生活能力和生活质量。与传统康复训练相比，下肢康复机器人具有更好的安全性和康复效果。为了更好的完成患者的康复训练，需要对康复机器人实现更加柔顺的控制。良好的康复运动控制能够增加康复机器人在康复训练过程中的稳定性和柔顺性，提高患者在康复训练中的舒适度，达到更好的训练效果。本发明针对一种下肢康复机器人，设计了基于末端位置误差反馈和末端交互力误差反馈的柔顺控制方法，满足偏瘫患者的下肢康复训练需求同时提高训练过程的舒适程度。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术难以解决偏瘫患者下肢康复训练的柔顺性与安全性问题而提出的一种下肢康复机器人柔顺控制方法，规划患者下肢训练运动轨迹，辨识患者下肢惯性参数，基于末端位置误差反馈和末端交互力误差反馈实现阻抗控制环对末端交互力控制以及位置控制环对末端运动位置稳定跟踪，最终完成执行满足患者当前康复需要的训练动作，达到最优康复训练效果。
本发明采用以下技术方案实现上述目的：
一种下肢康复机器人柔顺控制方法，包括以下部分：患者下肢动力学参数辨识部分、下肢康复运动轨迹规划部分、阻抗控制环修正期望轨迹部分、位置控制环跟随期望轨迹部分；
下肢动力学参数辨识部分，建立人机系统动力学模型，并给定初始化训练运动轨迹，进而将患者下肢惯性参数估计值作为动力学模型输入，由采集的运动数据经回归算法对患者下肢惯性参数做最优拟合，解算出患者下肢惯性参数精确值
下肢康复运动轨迹规划部分，根据患者发出的康复运动指令规划患者下肢康复运动轨迹。
阻抗控制环修正期望轨迹部分，搭建阻抗特性关系模型，根据采集的下肢康复机器人末端与患者足部的交互力与交互力期望之间的偏差修正期望轨迹。
位置控制环跟随期望轨迹部分，搭建位置控制器模型，根据采集到的下肢康复机器人末端位置与末端位置期望之间的偏差输出底层电机驱动控制信号，驱动下肢康复机器人末端跟随期望轨迹。
下肢康复机器人全部控制流程如下：
患者发出康复运动指令；
下肢动力学参数辨识部分，对下肢康复机器人给定初始化运动轨迹，患者在下肢康复机器人牵引下做初始化运动，由采集的运动数据辨识出患者下肢惯性参数；
下肢康复运动轨迹规划部分，依据患者康复运动指令规划下肢康复机器人康复运动轨迹和运动速度，解算下肢康复机器人末端各时刻期望运动位置，速度，加速度；
阻抗控制环修正期望轨迹部分，由人机系统动力学模型解算下肢康复机器人末端与患者足部的交互力期望，由采集的下肢康复机器人末端与患者足部实际交互力与交互力期望经阻抗控制关系模型修正末端位置期望；
位置控制环跟随期望轨迹部分，由采集的下肢康复机器人末端实际位置与下肢康复机器人末端位置期望，经位置控制器模型输出控制信号，控制下肢康复机器人末端跟随位置期望，执行康复训练运动；
患者下肢动力学参数辨识部分的回归算法，构建下肢康复机器人末端与患者足部交互力与交互力期望的代价函数，并引入关于患者下肢惯性参数估计值的约束项：
其中m表示患者在给定初始化运动轨迹下由下肢康复机器人牵引产生的交互力组数，F表示采集到的实际交互力，Fe表示由当前患者下肢参数更新值经人机系统动力学模型解算到下肢康复机器人与患者足部末端交互力的期望，k表示患者下肢各惯性参数，ke表示患者下肢各惯性参数经由国家标准库回归方程计算出的估计值。
患者下肢各惯性参数由梯度下降方法的更新方程如下：
其中k0为更新前的患者下肢各惯性参数，α为权重系数，为代价函数关于患者各下肢惯性参数的偏导数。其中患者下肢各惯性参数的初始更新值输入为经由国家标准库回归方程计算出的各惯性参数估计值。
经由上述算法，迭代更新患者下肢各惯性参数使得上述代价函数收敛至最小值，即可反向解算出患者下肢惯性参数最接近真实值的最优解。
优选地，患者下肢惯性参数估计值包括大小腿质量、质心位置以及转动惯量。为保证患者下肢惯性参数估计值与真实值尽可能接近，其估计值计算方法基于中国成年人体惯性参数标准库数据得到。
下肢康复运动轨迹规划部分，根据患者当前康复指令选择控制模式，并确定康复运动轨迹中心，初时刻运动曲率半径，根据康复强度需要确定康复运动速度。根据上述已确定参数输入，解算出各时刻末端期望位置，期望速度，期望加速度。
优选地，阻抗控制环修正期望轨迹部分，建立阻抗控制环，根据采集末端交互力与交互力期望偏差修正期望轨迹，为保证康复运动过程的柔顺性，选择阻抗控制方法，搭建阻抗特性关系模型为：
其中分别为下肢康复机器人运动末端期望加速度、期望速度、期望位置，分别为修正期望加速度、修正期望速度、修正期望位置。Fd,F分别表示患者足部与康复机器人末端交互力期望与实际交互力。M,B,K分别表示阻抗特性关系模型惯性矩阵，阻尼矩阵，刚度矩阵。
优选地，位置控制环跟随期望轨迹部分，建立位置控制环，根据采集末端位置与末端位置期望偏差输出控制信号，搭建位置控制器模型为：
其中分别为下肢康复机器人运动末端期望速度、期望位置，/>分别为实际速度、实际位置。Kp,Ki,Kd分别表示位置控制器模型比例参数，积分参数，微分参数。u表示位置控制器输出信号。
对位置控制器输出信号数值赋予一定权重，并输出到底层驱动器。
底层驱动器驱动电机运动，使电机各时刻输出不同力矩，驱使康复机器人运动末端跟随期望轨迹，执行康复训练运动。
附图说明
图1是本发明的控制流程图。
图2是本发明的控制结构图。
具体实施方式
为了使本发明的技术方案更加清楚，下面将结合一种足部牵引式下肢康复机器人的实施对本发明进行详细说明。
本发明的下肢康复机器人柔顺控制方法，包括患者下肢动力学参数辨识部分、下肢康复运动轨迹规划部分、阻抗控制环修正期望轨迹部分、位置控制环跟随期望轨迹部分；
其中下肢动力学参数辨识部分，建立人机系统动力学模型，并给定初始化训练运动轨迹，进而将患者下肢惯性参数估计值作为动力学模型输入，由采集的运动数据经回归算法对患者下肢惯性参数做最优拟合，解算出患者下肢惯性参数精确值；
下肢康复运动轨迹规划部分，根据患者发出的康复运动指令规划患者下肢康复运动轨迹。阻抗控制环修正期望轨迹部分，则搭建阻抗特性关系模型，根据采集的下肢康复机器人末端与患者足部的交互力与交互力期望之间的偏差修正期望轨迹；
位置控制环跟随期望轨迹部分，搭建位置控制器模型，根据采集到的下肢康复机器人末端位置与末端位置期望之间的偏差输出底层电机驱动控制信号，驱动下肢康复机器人末端跟随期望轨迹。
以下结合本发明的控制流程图1具体说明本发明的具体实施方法：
步骤1：患者发出康复运动指令；
步骤2：下肢动力学参数辨识部分，对下肢康复机器人给定初始化运动轨迹，患者在下肢康复机器人牵引下做初始化运动。由设置在下肢康复机器人末端的压力传感器与设置在下肢康复机器人转动关节处的角度传感器，采集下肢康复机器人末端与患者足部的交互力与下肢康复机器人末端转动角度，并对所采集数据做滤波处理获取高精数值，并以该高精数值作为人机系统动力学模型输入参数解算末端运动数据获取下肢康复机器人末端实时运动位置、速度与加速度。
基于中国成年人体惯性参数回归方程，由患者身高体重数据求得患者下肢惯性参数(大小腿长度、质量、质心、转动惯量)估计值。二元回归方程为：
y(m,c)＝B0+B1x1+B2x2
I(x,y,z)＝K0+K1x1+K2x2
其中y(m,c)为患者下肢质量或质心位置，I(x,y,z)为患者下肢分别绕额状轴、矢状轴，垂直轴的转动惯量，x1为体重，x2为身高，B0，B1，B2以及K0，K1，K2分别为标准库中所提供的回归方程系数。
则患者下肢绕转动关节的转动惯量估计值可由平行轴定理求得：
I＝I(x,y,z)+ymyc 2
根据患者运动数据构建下肢康复机器人末端与患者足部交互力与交互力期望的代价函数，并引入关于患者下肢惯性参数估计值的约束项：
其中m表示患者在给定初始化运动轨迹下由下肢康复机器人牵引产生m组交互力，F表示采集到的实际交互力，Fe表示由当前患者下肢参数更新值经动力学模型解算到下肢康复机器人与患者足部末端交互力的期望，k表示患者下肢各惯性参数，ke表示患者下肢各惯性参数经由国家标准库回归方程计算出的估计值。
患者下肢各惯性参数由梯度下降方法的更新方程如下：
其中k0为更新前的患者下肢各惯性参数，α为权重系数，为代价函数关于患者各下肢惯性参数的偏导数。其中患者下肢各惯性参数的初始更新值输入为经由国家标准库回归方程计算出的各惯性参数估计值。
经由上述算法，迭代更新患者下肢各惯性参数使得上述代价函数收敛至最小值，即可解算出患者下肢惯性参数最接近真实值的最优解。
步骤3：患者发出康复训练指令，选定训练模式，确定训练速度，下肢康复运动轨迹规划部分，依据患者康复运动指令规划下肢康复机器人康复运动轨迹和运动速度，解算下肢康复机器人末端各时刻期望运动位置，速度，加速度；
进而由解算出的患者下肢惯性参数最优值和康复运动轨迹规划所解算的实时末端期望位置，期望速度，期望加速度作为已建立的下肢康复动力学模型输入，解算出患者足部与康复机器人末端的交互力期望。
步骤4：阻抗控制环修正期望轨迹部分，由下肢康复机器人末端压力传感器采集的实时末端交互力与动力学模型解算的末端交互力期望偏差作为已建立的阻抗控制环的输入，输出新的末端位置期望，进而修正期望轨迹。
阻抗控制环修正期望轨迹部分，由阻抗特性关系模型和阻抗参数调节两部分组成，如图2所示。
其中阻抗控制环搭建的阻抗特性关系模型为：
其中分别为下肢康复机器人运动末端期望加速度、期望速度、期望位置，分别为修正期望加速度、修正期望速度、修正期望位置。Fd,F分别表示患者足部与康复机器人末端交互力期望与实际交互力。M,B,K分别表示阻抗特性关系模型惯性矩阵，阻尼矩阵，刚度矩阵。
步骤5：位置控制环跟随期望轨迹部分，由采集的下肢康复机器人末端实时位置与阻抗控制环输出的末端期望位置偏差作为已建立的位置控制器模型输入，并输出底层驱动器所需控制信号，控制下肢康复机器人末端跟随位置期望，执行康复训练运动。
如图1所示，位置控制环跟随期望轨迹部分由PID位置控制器和PID参数调节两部分组成，其中位置环搭建的位置控制器模型为：
其中分别为下肢康复机器人运动末端期望速度、期望位置，/>分别为实际速度、实际位置。Kp,Ki,Kd分别表示位置控制器模型比例参数，积分参数，微分参数。u表示位置控制器输出信号。
对位置控制器输出信号数值赋予一定权重，并输出到底层驱动器。
底层驱动器驱动电机运动，使电机各时刻输出不同力矩，驱使康复机器人运动末端跟随期望轨迹，执行康复训练运动。
在康复训练运动过程中，下肢康复机器人运动末端的压力传感器和角度传感器实时反馈运动数据，作为阻抗控制环和位置控制环的输入，实时修正运动轨迹，调整运动姿态，保证康复运动的柔顺性，实现整个周期性康复训练运动的稳定性，对患者实现更好的下肢康复效果。
以上所述为本发明一种下肢康复机器人的柔顺控制方法的详细介绍，并阐述了具体实施方式，但应理解本文所述的示例性实施方式应仅被认为是描述性的，用于帮助理解本发明的方法及核心思想，但本发明的保护范围并不局限于此，本领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内做出的变化和修改均应落入本发明的保护范围内。
Claims (1)
1.一种下肢康复机器人柔顺控制系统，其特征在于包括以下部分：患者下肢动力学参数辨识部分、下肢康复运动轨迹规划部分、阻抗控制环修正期望轨迹部分、位置控制环跟随期望轨迹部分；所述患者下肢动力学参数辨识部分建立人机系统动力学模型，并给定初始化训练运动轨迹，进而将患者下肢惯性参数估计值作为动力学模型输入，由采集的运动数据经回归算法对患者下肢惯性参数做最优拟合，解算出患者下肢惯性参数精确值；所述下肢康复运动轨迹规划部分根据患者发出的康复运动指令规划患者下肢康复运动轨迹；所述阻抗控制环修正期望轨迹部分搭建阻抗特性关系模型，根据采集的下肢康复机器人末端与患者足部的交互力与交互力期望之间的偏差修正期望轨迹；所述位置控制环跟随期望轨迹部分搭建位置控制器模型，根据采集到的下肢康复机器人末端位置与末端位置期望之间的偏差输出底层电机驱动控制信号，驱动下肢康复机器人末端跟随期望轨迹，所述下肢康复机器人全部控制流程如下：
S1、患者发出康复运动指令；
S2、下肢动力学参数辨识部分，对下肢康复机器人给定初始化运动轨迹，患者在下肢康复机器人牵引下做初始化运动，由采集的运动数据辨识出患者下肢惯性参数；所述患者下肢惯性参数估计值包括大小腿质量、质心位置以及转动惯量；为保证患者下肢惯性参数估计值与真实值尽可能接近，其估计值计算方法基于中国成年人体惯性参数标准库数据得到；
所述患者下肢动力学参数辨识部分的回归算法，其特征在于构建下肢康复机器人末端与患者足部交互力与交互力期望的代价函数，并引入关于患者下肢惯性参数估计值的约束项
其中m表示患者在给定初始化运动轨迹下，由下肢康复机器人牵引患者足部运动产生的交互力组数，F表示采集到的下肢康复机器人末端与患者足部实际交互力，Fe表示由当前患者下肢惯性参数的更新值经人机系统动力学模型解算得到的下肢康复机器人末端与患者足部交互力的期望，k表示患者下肢惯性参数，ke表示患者下肢惯性参数的估计值；患者下肢惯性参数的更新值经由梯度下降方法更新，更新方程如下：
其中k0为更新前的患者下肢惯性参数，α为权重系数，为代价函数关于患者下肢惯性参数的偏导数；其中患者下肢惯性参数更新值的初始值输入为下肢惯性参数估计值；经由上述算法，迭代更新患者下肢各惯性参数使得上述代价函数收敛至最小值，即可解算出患者下肢惯性参数最接近真实值的最优解；
S3、患者发出康复训练指令，选定训练模式，确定训练速度，下肢康复运动轨迹规划部分，依据患者康复运动指令规划下肢康复机器人康复运动轨迹和运动速度，解算下肢康复机器人末端各时刻期望运动位置，速度，加速度；进而由解算出的患者下肢惯性参数最优值和康复运动轨迹规划所解算的实时末端期望位置，期望速度，期望加速度作为已建立的下肢康复动力学模型输入，解算出患者足部与康复机器人末端的交互力期望；
S4、阻抗控制环修正期望轨迹部分，由人机系统动力学模型解算下肢康复机器人末端与患者足部的交互力期望，由采集的下肢康复机器人末端与患者足部实际交互力与交互力期望经阻抗控制关系模型修正末端位置期望；所搭建阻抗特性关系模型为
其中Xd分别为下肢康复机器人运动末端期望加速度、期望速度、期望位置，X′d分别为修正期望加速度、修正期望速度、修正期望位置；Fd,F分别表示患者足部与康复机器人末端交互力期望与实际交互力；M,B,K分别表示阻抗特性关系模型惯性矩阵，阻尼矩阵，刚度矩阵；
S5、位置控制环跟随期望轨迹部分，由采集的下肢康复机器人末端实际位置与下肢康复机器人末端位置期望，经位置控制器模型输出控制信号，控制下肢康复机器人末端跟随位置期望，执行康复训练运动；为保证下肢康复机器人末端能够快速、稳定的跟随修正后的期望轨迹，采用基于PID控制的位置控制方法，其位置控制器模型为：
其中X′d分别为下肢康复机器人运动末端期望速度、期望位置，/>X分别为实际速度、实际位置；Kp,Ki,Kd分别表示位置控制器模型比例参数，积分参数，微分参数；u表示位置控制器输出信号，其数值赋予一定权重后输出到底层驱动器，驱使康复机器人运动末端跟随给定期望轨迹。
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Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
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Also Published As
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