CN114918914B - 人体肌肉骨骼的仿真控制系统及仿真装置 - Google Patents
人体肌肉骨骼的仿真控制系统及仿真装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114918914B CN114918914B CN202210451841.9A CN202210451841A CN114918914B CN 114918914 B CN114918914 B CN 114918914B CN 202210451841 A CN202210451841 A CN 202210451841A CN 114918914 B CN114918914 B CN 114918914B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- model
- musculoskeletal
- muscle
- unit
- activation signal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000004088 simulation Methods 0.000 title claims abstract description 91
- 241000282414 Homo sapiens Species 0.000 title claims abstract description 52
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 claims abstract description 188
- 230000004913 activation Effects 0.000 claims abstract description 85
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 55
- 230000007274 generation of a signal involved in cell-cell signaling Effects 0.000 claims abstract description 13
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 19
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 claims description 14
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 13
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 10
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 4
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 4
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims description 2
- 210000001087 myotubule Anatomy 0.000 description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 description 10
- 210000002435 tendon Anatomy 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 6
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 5
- 210000002310 elbow joint Anatomy 0.000 description 4
- 210000001503 joint Anatomy 0.000 description 4
- 210000000323 shoulder joint Anatomy 0.000 description 4
- 210000000623 ulna Anatomy 0.000 description 4
- 210000003857 wrist joint Anatomy 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000007321 biological mechanism Effects 0.000 description 3
- 210000002758 humerus Anatomy 0.000 description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 3
- 230000004118 muscle contraction Effects 0.000 description 3
- 230000003387 muscular Effects 0.000 description 3
- 239000011664 nicotinic acid Substances 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 210000003746 feather Anatomy 0.000 description 2
- 210000000245 forearm Anatomy 0.000 description 2
- 241000282412 Homo Species 0.000 description 1
- 230000003213 activating effect Effects 0.000 description 1
- 230000003042 antagnostic effect Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 210000002346 musculoskeletal system Anatomy 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1602—Programme controls characterised by the control system, structure, architecture
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/0006—Exoskeletons, i.e. resembling a human figure
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Robotics (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
本发明涉及生物仿真技术领域，提供一种人体肌肉骨骼的仿真控制系统及仿真装置，该系统包括：激活信号生成单元、激活信号补偿单元、肌肉骨骼模型单元、控制单元和肌肉力优化单元；其中，激活信号生成单元根据激活信号误差和初始激活信号输出目标激活信号；肌肉骨骼模型单元根据目标激活信号输出目标关节角度、目标关节角速度和目标肌肉力；控制单元根据关节角度的误差和关节角速度的误差输出驱动力矩误差；肌肉力优化单元根据驱动力矩误差和反馈肌肉力输出肌肉力优化数据；激活信号补偿单元根据肌肉力优化数据输出激活信号误差。本发明提供的人体肌肉骨骼的仿真控制系统提高了仿真控制系统的精度。
Description
技术领域
本发明涉及生物仿真技术领域，尤其涉及一种人体肌肉骨骼的仿真控制系统及仿真装置。
背景技术
近年来，在运动生物力学研究以及仿真技术的推动作用下，外骨骼机器人在生物领域的应用得到了很好的发展。运动生物力学旨在研究生物体在外界力和内部受控的肌力作用下的外在机械运动情况，由于人体肌肉协同的复杂度，人类能够对一个非常复杂的操作表现出极其流畅和轻松的控制，例如通过调节主动肌和拮抗肌，肌肉骨骼系统可以针对不同的任务和环境表现出所需的柔顺性和刚度，这对机械模拟的精确度提出了极高的要求。
目前，如Opensim仿真系统一类的传统仿真软件多为建立连杆模型模拟人的运动，由于其仅考虑到物理空间上的映射关系，忽略了软件运行环境和硬件实体环境之间存在的误差，其精度已不能满足对仿生机器人细节问题的研究，因此，现有的传统仿真软件在运行时，软件与硬件之间的误差较大，进而导致机器人模型的仿真精度差。
发明内容
本发明提供一种人体肌肉骨骼的仿真控制系统及仿真装置，用以解决现有技术中仿真系统的仿真精度差的缺陷，实现高精度的人体肌肉骨骼的仿真。
第一方面，本发明提供一种人体肌肉骨骼的仿真控制系统，包括：
激活信号生成单元、激活信号补偿单元、肌肉骨骼模型单元、控制单元以及肌肉力优化单元；
其中，所述激活信号生成单元用于根据所述激活信号补偿单元发送的激活信号误差以及获取的初始激活信号，输出目标激活信号；
所述肌肉骨骼模型单元用于根据所述初始激活信号输出反馈关节角度、反馈关节角速度和反馈肌肉力，以及根据所述目标激活信号输出目标关节角度、目标关节角速度和目标肌肉力以控制肌肉骨骼硬件模型；
所述控制单元用于根据获取的实际关节角度和实际关节角速度，以及所述反馈关节角度和所述反馈关节角速度输出驱动力矩误差；
所述肌肉力优化单元用于根据所述驱动力矩误差和所述反馈肌肉力，输出肌肉力优化数据；
所述激活信号补偿单元用于根据所述肌肉力优化数据输出所述激活信号误差。
在一个实施例中，所述人体肌肉骨骼的仿真控制系统，还包括：前馈补偿单元；
所述前馈补偿单元用于根据所述反馈关节角度、所述反馈关节角速度、所述实际关节角度和所述实际关节角速度计算得到所述肌肉骨骼模型单元中的肌肉骨骼仿真模型和肌肉骨骼硬件模型之间的模型误差，并基于所述模型误差修正所述肌肉骨骼仿真模型；
所述肌肉骨骼模型单元基于修正后的肌肉骨骼仿真模型，根据所述目标激活信号输出所述目标关节角度、所述目标关节角速度和所述目标肌肉力以控制所述肌肉骨骼硬件模型。
在一个实施例中，所述肌肉骨骼模型单元包括：肌肉模型单元及骨骼模型单元；
其中，所述肌肉模型单元用于根据所述初始激活信号输出所述反馈肌肉力，以及根据所述目标激活信号输出所述目标肌肉力；
所述骨骼模型单元用于根据所述反馈肌肉力输出所述反馈关节角度和所述反馈关节角速度，以及根据所述目标肌肉力输出所述目标关节角度和所述目标关节角速度。
在一个实施例中，所述肌肉模型单元中的肌肉模型基于驱动力矩、关节摩擦力矩、外部力矩、关节角度、关节角速度、关节角加速度、肌肉骨骼硬件模型的质量矩阵、离心力矢量、科氏力矢量、重力矢量、肌肉力以及每根肌肉的肌肉长度构建得到。
在一个实施例中，所述肌肉模型单元的肌肉模型中，每根肌肉的肌肉长度根据生物学结构中关节与肌肉长度的生物学关系，基于所述关节角度计算得到。
在一个实施例中，所述肌肉模型中肌肉的数量为15根，其中，每根肌肉的数学模型采用Hill-type模型。
在一个实施例中，所述骨骼模型单元中骨骼模型采用V-rep模型，所述骨骼模型的自由度为7。
在一个实施例中，所述肌肉力优化单元用于根据所述驱动力矩误差和所述反馈肌肉力，输出肌肉力优化数据，包括：
所述肌肉力优化单元采用凸优化对所述反馈肌肉力的肌肉力优化问题设计肌肉力优化目标函数，利用交替方向乘子法将所述肌肉力优化问题分解为多个局部优化问题，分别求解所述多个局部优化问题得到所述肌肉力优化目标函数的解，作为所述肌肉力优化数据。
在一个实施例中，所述控制单元采用比例积分微分PID控制；
所述控制单元用于根据所述反馈关节角度和所述反馈关节角速度输出驱动力矩误差，包括：所述控制单元根据关节角度补偿值、关节角速度补偿值、比例系数、微分系数与积分系数计算得到关节角加速度补偿值，并基于所述关节角加速度补偿值与所述肌肉骨骼硬件模型的质量矩阵输出所述驱动力矩误差；
所述关节角度补偿值为所述反馈关节角度与所述实际关节角度的差值；所述关节角速度补偿值为所述反馈关节角速度与所述实际关节角速度的差值。
第二方面，本发明还提供人体肌肉骨骼的仿真装置，包括：肌肉骨骼硬件模型以及如上任一项所述的人体肌肉骨骼的仿真控制系统；
所述肌肉骨骼硬件模型通过所述人体肌肉骨骼的仿真控制系统进行控制；所述肌肉骨骼硬件模型以万向轴结构模拟关节，以伸缩杆结构模拟肌肉。
本发明提供的人体肌肉骨骼的仿真控制系统及仿真装置，通过激活信号生成单元在初始激活信号的基础上，以激活信号误差作为补偿，生成目标激活信号发送至肌肉骨骼模型单元，肌肉骨骼模型单元基于补偿得到的目标激活信号输出目标关节角度、目标关节角速度和目标肌肉力以控制肌肉骨骼硬件模型，由于激活信号误差是激活信号补偿单元基于肌肉力优化数据计算得到的，而肌肉力优化数据为肌肉力优化单元根据驱动力矩误差和反馈肌肉力输出至激活信号补偿单元的，其中，驱动力矩误差经由控制单元根据实际关节角度、实际关节角速度、反馈关节角度和反馈关节角速度计算得到的，反馈关节角度和反馈关节角速度为基于初始激活信号生成的期望的关节数据，通过对实际关节数据与期望关节数据的误差计算，修正驱动力矩，使仿真时的力学环境更贴合肌肉骨骼硬件模型对应的力学环境，进而提高了肌肉力优化数据与肌肉骨骼硬件模型实际运动时肌肉力分配情况的贴合度，进而基于肌肉力优化数据计算得到的激活信号误差能够修正初始激活信号与肌肉骨骼硬件模型实际运动动作对应电信号之间的偏差，继而减小了仿真软件与硬件模型之间的误差，提高仿真控制系统的精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的人体肌肉骨骼的仿真控制系统的示意图之一；
图2是本发明提供的人体肌肉骨骼的仿真控制系统的示意图之二；
图3是本发明提供的肌肉硬件模型的结构示意图；
图4是本发明提供的肌肉骨骼硬件模型的示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前传统仿真软件多为建立连杆模型模拟人的运动，其精度已不能满足对仿生机器人细节问题的研究，在运行时软件与硬件之间的误差较大，进而导致机器人模型的仿真精度差。
针对上述问题，本申请实施例提供一种人体肌肉骨骼的仿真控制系统，下面结合图1进行详细说明。
图1是本发明提供的人体肌肉骨骼的仿真控制系统的示意图之一，参见图1，本申请实施例的人体肌肉骨骼的仿真控制系统，包括：激活信号生成单元、激活信号补偿单元、肌肉骨骼模型单元、控制单元以及肌肉力优化单元；
其中，激活信号生成单元的输入端分别连接激活信号接收端和激活信号补偿单元的输出端，用于根据激活信号补偿单元发送的激活信号误差以及激活信号接收端发送的初始激活信号，输出目标激活信号；激活信号生成单元的输出端与肌肉骨骼模型单元的输入端连接，将目标激活信号以及初始激活信号发送至肌肉骨骼模型单元；
肌肉骨骼模型单元的输出端分别连接肌肉骨骼硬件模型驱动装置的输入端和控制单元的输入端，用于根据初始激活信号输出反馈关节角度、反馈关节角速度和反馈肌肉力至控制单元，以及根据目标激活信号输出目标关节角度、目标关节角速度和目标肌肉力至肌肉骨骼硬件模型驱动装置的输入端以供肌肉骨骼硬件模型驱动装置控制肌肉骨骼硬件模型执行相应动作；
控制单元的输入端还与肌肉骨骼硬件模型相连接，用于接收肌肉骨骼硬件模型的实际关节角度和实际关节角速度；控制单元的输出端连接肌肉力优化单元的输入端，用于根据接收到的实际关节角度和实际关节角速度，以及反馈关节角度和反馈关节角速度输出驱动力矩误差至肌肉力优化单元；
肌肉力优化单元的输出端与激活信号补偿单元的输入端连接，用于根据驱动力矩误差和反馈肌肉力，输出肌肉力优化数据至激活信号补偿单元；
激活信号补偿单元用于根据肌肉力优化数据输出激活信号误差至激活信号生成单元，通过激活信号生成单元利用激活信号误差修正了初始激活信号中与肌肉骨骼硬件模型实际运动动作对应电信号之间的偏差，使得输出的目标激活信号更贴合肌肉骨骼硬件模型的实际运动动作对应电信号。
本申请实施例提供的人体肌肉骨骼的仿真控制系统及仿真装置，通过激活信号生成单元在初始激活信号的基础上，以激活信号误差作为补偿，生成目标激活信号发送至肌肉骨骼模型单元，肌肉骨骼模型单元基于补偿得到的目标激活信号输出目标关节角度、目标关节角速度和目标肌肉力以控制肌肉骨骼硬件模型，由于激活信号误差是激活信号补偿单元基于肌肉力优化数据计算得到的，而肌肉力优化数据为肌肉力优化单元根据驱动力矩误差和反馈肌肉力输出至激活信号补偿单元的，其中，驱动力矩误差经由控制单元根据实际关节角度、实际关节角速度、反馈关节角度和反馈关节角速度计算得到的，反馈关节角度和反馈关节角速度为基于初始激活信号生成的期望的关节数据，通过对实际关节数据与期望关节数据的误差计算，修正驱动力矩，使仿真时的力学环境更贴合肌肉骨骼硬件模型对应的力学环境，进而提高了肌肉力优化数据与肌肉骨骼硬件模型实际运动时肌肉力分配情况的贴合度，进而基于肌肉力优化数据计算得到的激活信号误差能够修正初始激活信号与肌肉骨骼硬件模型实际运动动作对应电信号之间的偏差，继而减小了仿真软件与硬件模型之间的误差，提高仿真控制系统的精度。
进一步的，由于数学建模过程中，理论模型力学环境和硬件系统力学环境之间存在偏差，导致生成的肌肉骨骼仿真模型与肌肉骨骼硬件模型之间存在一定的模型误差，进而对仿真控制的精度产生影响。
针对上述问题，本申请实施例在上述人体肌肉骨骼的仿真控制系统的基础上，提供了另一种人体肌肉骨骼的仿真控制系统，图2是本发明提供的人体肌肉骨骼的仿真控制系统的示意图之二，参见图2，本申请实施例提供的另一种人体肌肉骨骼的仿真控制系统，还包括：前馈补偿单元；
前馈补偿单元的输入端分别连接肌肉骨骼硬件模型和肌肉骨骼模型单元的输出端，以获取肌肉骨骼硬件模型的实际关节角度和实际关节角速度，以及获取肌肉骨骼模型单元输出的反馈关节角度和反馈关节角速度。
前馈补偿单元用于根据反馈关节角度、反馈关节角速度、实际关节角度和实际关节角速度计算得到肌肉骨骼模型单元中的肌肉骨骼仿真模型和肌肉骨骼硬件模型之间的模型误差，并基于模型误差修正肌肉骨骼仿真模型。
肌肉骨骼模型单元基于修正后的肌肉骨骼仿真模型，根据目标激活信号输出目标关节角度、目标关节角速度和目标肌肉力以控制所述肌肉骨骼硬件模型。
其中，肌肉骨骼模型单元中的肌肉骨骼仿真模型和肌肉骨骼硬件模型之间的模型误差来自于肌肉骨骼硬件模型中各关节之间存在的摩擦力，因此，在实际应用过程中，基于模型误差修正肌肉骨骼仿真模型时，可将肌肉骨骼硬件模型中各关节之间的摩擦因素引入肌肉骨骼仿真模型，以修正模型误差。
本申请实施例提供的人体肌肉骨骼的仿真控制系统，通过前馈补偿单元基于实际关节角度、实际关节角速度、反馈关节角度和反馈关节角速度计算肌肉骨骼模型单元中的肌肉骨骼仿真模型和肌肉骨骼硬件模型之间的模型误差，并基于该模型误差对肌肉骨骼仿真模型进行修正，以提高肌肉骨骼模型单元中的肌肉骨骼仿真模型的准确度，进而提高肌肉骨骼模型单元输出的目标关节角度和目标关节角速度的准确度，在利用激活信号误差提高目标激活信号的精准度的同时，利用模型误差提高目标激活信号处理模块，即肌肉骨骼模型单元的数据处理精度，进一步地提高了仿真控制系统的精度。
基于上述任一实施例中提供的人体肌肉骨骼的仿真控制系统，本申请实施例对其中的肌肉骨骼模型单元进行了进一步的设计。
进一步的，上述实施例中的肌肉骨骼模型单元包括：肌肉模型单元及骨骼模型单元；
其中，所述肌肉模型单元用于根据所述初始激活信号输出所述反馈肌肉力，以及根据所述目标激活信号输出所述目标肌肉力；
所述骨骼模型单元用于根据所述反馈肌肉力输出所述反馈关节角度和所述反馈关节角速度，以及根据所述目标肌肉力输出所述目标关节角度和所述目标关节角速度。
在本申请实施例中，骨骼模型是基于具有肩关节、肱骨、肘关节、尺骨、桡骨、腕关节和手的骨骼硬件模型构建的，该骨骼模型采用V-rep模型，其自由度设定为7。
相应地，肌肉模型基于包含15根肌肉的肌肉硬件模型构建得到，通过15根肌肉协同驱动骨骼模型，其中15根肌肉包括：胸大肌、背阔肌、肱三头肌长、肱二头肌长、肱肌、肱桡肌、旋前肌、尺侧腕伸肌、桡侧腕长伸肌和尺侧腕伸肌。相应地，参见图1至图2，肌肉模型单元可对应不同的肌肉分为肌肉模型单元1至肌肉模型单元15。
需要说明的是，本申请实施例对于骨骼模型构建过程并没有严格的限定，在实际应用过程中，可以通过Solidworks依据人体骨骼和肌肉分布进行三维建模，构建出骨骼模型和肌肉模型，其中，骨骼模型可以依据Solidworks导出的URDF文件，在V-rep中建立人体骨骼的V-rep模型。
可以理解的是，本申请实施例中还可以采用其他的三维建模软件进行骨骼模型和肌肉模型的构建。
本申请实施例中依照人体肌肉和骨骼分布设计肌肉骨骼模型，令仿真控制系统从生物机理上与人体的肌肉骨骼环境相近似，从而提高人体肌肉骨骼仿真的相似度。
进一步的，所述肌肉模型单元中的肌肉模型采用Hill-type模型，所述肌肉模型基于驱动力矩、关节摩擦力矩、外部力矩、关节角度、关节角速度、关节角速度、肌肉骨骼硬件模型的质量矩阵、离心力矢量、科氏力矢量、重力矢量、肌肉力以及每根肌肉的肌肉长度构建得到，构建过程具体如下：
根据骨骼动力学建立肌肉模型如下：
其中，τact为驱动装置的驱动力矩，τf为关节摩擦力矩，τext为外部力矩，q为关节角度；为关节角速度；/>为关节角加速度；D(q)为骨骼硬件模型的质量矩阵；/>为离心力和科氏力的矢量表示；G(q)为重力矢量。
本申请实施例中，由于采用自由运动，故τext＝0。
本申请实施例中，可以根据虚功原理和雅可比矩阵求得关节力矩与肌肉力之间的关系，具体过程如下：
根据生物学结构中关节与肌肉长度的关系，基于关节角度计算得到每根肌肉的肌肉长度，具体根据以下关系式计算得到：
l＝f(q)；
其中，f(q)为关节空间与肌肉空间的映射关系函数；l为肌肉长度。
根据以下关系式计算得到肌肉雅可比矩阵：
其中，L(q)为肌肉雅可比矩阵；F为肌肉力；为肌肉收缩速度。根据虚功原理，求解得到关节力矩与肌肉力之间的关系：
τ＝LT(q)·F；
其中，τ为关节力矩；F为肌肉力；LT(q)为肌肉雅可比矩阵的转置矩阵。
由于人体肌肉协同的复杂度，传统的建立连杆模型模拟人运动的仿真模型仅仅只能从物理空间上模仿人体肌肉的收缩过程，而本申请实施例中利用生物学结构中关节与肌肉长度的关系，构建关节空间与肌肉空间的映射关系函数，并基于仿生原理以激活信号模拟生物电信号刺激肌肉模型驱动骨骼模型运动，引入了完整的生物机制，使得仿真控制系统切合硬件系统且兼顾生物机制，仿真精度得到提高。
进一步的，本申请实施例的肌肉模型中的肌肉由通过羽状角α串联连接的肌腱和肌纤维组成。
本申请实施例中，设定羽状角α＝0，则肌腱只能产生由肌腱长度lt决定的肌腱张力Ft；肌纤维张力Fm由主动收缩张力Fce和被动收缩张力Fpe决定。而主动收缩张力Fce根据激活信号a、肌纤维长度lm和肌纤维速度im决定，被动收缩张力Fpe由肌纤维长度lm决定。
因此，本申请实施例中肌肉模型对激活信号a响应，输出肌肉力的过程如下：
其中，fpe是归一化肌纤维被动收缩张力；为归一化肌纤维长度；/>为张力和速度的反函数；ft是归一化肌腱张力；fl为张力长度函数。
其中，肌腱张力Ft和肌纤维张力Fm的关系式如下：
Ft-Fmcos(α)＝0；
其中，肌纤维张力Fm根据以下关系式，结合主动收缩张力Fce和被动收缩张力Fpe得到：
其中，为肌肉的最大等长张力；fv为张力和速度的函数；/>为归一化肌纤维速度。
进一步的，基于上述实施例中构建的肌肉模型，本申请实施例中的控制单元采用比例积分微分PID控制。PID控制是根据给定值和实际输出值构成控制偏差，将偏差按比例、积分和微分通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制的控制方式，其算法简单、鲁棒性好、可靠性高。
本申请实施例中采用PID控制的控制单元基于仿真控制系统中输出的反馈关节角度和反馈关节角速度，以及肌肉骨骼硬件模型的实际关节角度和实际关节角速度构成控制偏差，并利用比例系数、微分系数与积分系数将控制偏差通过线性组合得到驱动力矩的补偿值，以修正肌肉骨骼硬件模型驱动装置对肌肉骨骼硬件模型的控制，具体的，控制单元中驱动力矩的补偿值的计算过程如下：
根据以下关系式求得关节角度补偿值：
Δq＝qe-qa；
其中，Δq为关节角度补偿值，qe为反馈关节角度；qa为实际关节角度。
根据以下关系式求得关节角速度补偿值：
其中，为关节角速度补偿值，/>为反馈关节角速度；/>为实际关节角速度。
根据以下关系式，基于关节角度补偿值、关节角速度补偿值、比例系数、微分系数与积分系数计算得到关节角加速度补偿值：
其中，为关节角加速度补偿值，K为比例系数，D为微分系数，I为积分系数。优选地，K＝4500；D＝100；I＝4。
根据以下关系式，基于关节角加速度补偿值与骨骼硬件模型的质量矩阵计算得到驱动力矩误差：
其中，Δτact为驱动力矩误差。
在本申请实施例中，控制单元通过将骨骼模型单元得到的反馈关节角度与实际关节角度比对，将反馈关节角速度与反馈关节角速度比对，基于关节角度的期望值与实际值之间的误差，得到驱动力矩误差，对仿真控制系统中的力学环境进行优化，进而缩小软件仿真与硬件系统之间的偏差。
进一步的，本申请实施例中的激活信号补偿单元根据以下关系式估计激活信号误差Δa：
其中，ΔF为反馈肌腱张力与实际肌腱张力的差值；
其中，反馈肌腱张力fTD基于以下关系式得到：
其中，lTD为基于初始激活信号得到的反馈肌腱长度。
进一步的，由于肌肉空间属于15维向量空间，关节空间属于7维向量空间存在冗余空间；且在采用绳索提供肌肉收缩时张力的硬件系统中要求绳索不能出现局部负荷集中，因此，本申请实施例中采用肌肉力优化单元，利用凸优化的方法均匀分配肌肉力，以令肌肉力驱动骨骼模型的过程更流畅。
本申请实施例中，肌肉力优化单元采用凸优化对所述反馈肌肉力的肌肉力优化问题设计肌肉力优化目标函数，构建的肌肉力优化目标函数如下：
其中，x表示待优化的肌肉力，x为15维向量，xi为第i条肌肉的肌肉力，x＝[x1，x2，…，x15]T；X为肌肉力最大值；m为权重。
基于上述肌肉力优化目标函数构建拉格朗日函数如下：
其中，h为关节力矩τ，Ae为力臂矩阵，Ai和g为状态限制，和ρ为乘子。
利用交替方向乘子法将所述肌肉力优化问题分解为多个局部优化问题，具体如下：
其中，Lk表示分解后得到的交替方向拉格朗日函数；Hk表示xk处的海森矩阵；表示xk处的偏导矩阵；λ和μ为乘子。
其中，参数估计的函数如下：
p(λ，μ，x)＝[λ，μ，x，ep]T+s·Δ([λ，μ，x，ep]T)；
式中，ep为偏方向迭代计算时的中间参数，s为估计系数。
分别求解上述多个局部优化问题的交替方向拉格朗日函数得到所述肌肉力优化目标函数的解，作为所述肌肉力优化数据。
本申请实施例提供的人体肌肉骨骼的仿真控制系统采用肌肉力优化单元，利用凸优化的方法求解得到肌肉力优化数据以均匀分配肌肉力，在硬件模型采用绳索提供肌肉收缩的张力时，避免了因局部负荷集中导致张力超过绳索应力极限，继而导致绳索断裂的问题；同时，肌肉力优化单元通过根据驱动力矩误差和反馈肌肉力计算出肌肉力优化数据后，通过优化分配肌肉力的方法，使骨骼驱动过程显得更流畅，提高了仿真的真实感。
下面对本发明提供的人体肌肉骨骼的仿真装置进行描述，下文描述的人体肌肉骨骼的仿真装置包括：
肌肉骨骼硬件模型以及上文任一实施例所述的人体肌肉骨骼的仿真控制系统；
其中，肌肉骨骼硬件模型通过人体肌肉骨骼的仿真控制系统进行控制；所述肌肉骨骼硬件模型以万向轴结构模拟关节，以伸缩杆结构模拟肌肉。
具体的，本申请实施例提供的肌肉骨骼硬件模型包含骨骼硬件模型和肌肉硬件模型。所述骨骼硬件模型包括：底座41、大臂肱骨43、小臂尺骨45、桡骨46、手48、肩关节42、腕关节47和肘关节44。
图3是本发明提供的肌肉硬件模型的结构示意图；图4是本发明提供的肌肉骨骼硬件模型的示意图，参见图3和图4，所述肌肉硬件模型通过伸缩杆结构32和万向轴结构31模拟肌肉49，具体包括以下肌肉：胸大肌、背阔肌、肱三头肌长、肱二头肌长、肱肌、肱桡肌、旋前肌、尺侧腕伸肌、桡侧腕长伸肌、尺侧腕伸肌。
其中，底座41通过肩关节42连接大臂肱骨43，肩关节42由2级万向轴组成；大臂肱骨43与小臂尺骨45之间通过肘关节44连接，肘关节44为铰链铰接；小臂尺骨45与桡骨46之间铰接；桡骨46和手48之间通过腕关节47连接，腕关节47为一个单级万向轴。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干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)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (9)
1.一种人体肌肉骨骼的仿真控制系统，其特征在于，包括：
激活信号生成单元、激活信号补偿单元、肌肉骨骼模型单元、控制单元以及肌肉力优化单元；
其中，所述激活信号生成单元用于根据所述激活信号补偿单元发送的激活信号误差以及获取的初始激活信号，输出目标激活信号；
所述肌肉骨骼模型单元用于根据所述初始激活信号输出反馈关节角度、反馈关节角速度和反馈肌肉力，以及根据所述目标激活信号输出目标关节角度、目标关节角速度和目标肌肉力以控制肌肉骨骼硬件模型；
所述控制单元用于根据获取的实际关节角度和实际关节角速度，以及所述反馈关节角度和所述反馈关节角速度输出驱动力矩误差；
所述肌肉力优化单元用于根据所述驱动力矩误差和所述反馈肌肉力，输出肌肉力优化数据；
所述激活信号补偿单元用于根据所述肌肉力优化数据输出所述激活信号误差。
2.根据权利要求1所述的人体肌肉骨骼的仿真控制系统，其特征在于，还包括：前馈补偿单元；
所述前馈补偿单元用于根据所述反馈关节角度、所述反馈关节角速度、所述实际关节角度和所述实际关节角速度计算得到所述肌肉骨骼模型单元中的肌肉骨骼仿真模型和肌肉骨骼硬件模型之间的模型误差，并基于所述模型误差修正所述肌肉骨骼仿真模型；
所述肌肉骨骼模型单元基于修正后的肌肉骨骼仿真模型，根据所述目标激活信号输出所述目标关节角度、所述目标关节角速度和所述目标肌肉力以控制所述肌肉骨骼硬件模型。
3.根据权利要求1所述的人体肌肉骨骼的仿真控制系统，其特征在于，所述肌肉骨骼模型单元包括：肌肉模型单元及骨骼模型单元；
其中，所述肌肉模型单元用于根据所述初始激活信号输出所述反馈肌肉力，以及根据所述目标激活信号输出所述目标肌肉力；
所述骨骼模型单元用于根据所述反馈肌肉力输出所述反馈关节角度和所述反馈关节角速度，以及根据所述目标肌肉力输出所述目标关节角度和所述目标关节角速度；
所述肌肉模型单元中的肌肉模型基于驱动力矩、关节摩擦力矩、外部力矩、关节角度、关节角速度、关节角加速度、肌肉骨骼硬件模型的质量矩阵、离心力矢量、科氏力矢量、重力矢量、肌肉力以及每根肌肉的肌肉长度构建得到。
4.根据权利要求3所述的人体肌肉骨骼的仿真控制系统，其特征在于，所述肌肉模型单元的肌肉模型中，每根肌肉的肌肉长度根据生物学结构中关节与肌肉长度的生物学关系，基于所述关节角度计算得到。
5.根据权利要求3所述的人体肌肉骨骼的仿真控制系统，其特征在于，
所述肌肉模型中肌肉的数量为15根，其中，每根肌肉的数学模型采用Hill-type模型。
6.根据权利要求5所述的人体肌肉骨骼的仿真控制系统，其特征在于，
所述骨骼模型单元中骨骼模型采用V-rep模型，所述骨骼模型的自由度为7。
7.根据权利要求6所述的人体肌肉骨骼的仿真控制系统，其特征在于，所述肌肉力优化单元用于根据所述驱动力矩误差和所述反馈肌肉力，输出肌肉力优化数据，包括：
所述肌肉力优化单元采用凸优化对所述反馈肌肉力的肌肉力优化问题设计肌肉力优化目标函数，利用交替方向乘子法将所述肌肉力优化问题分解为多个局部优化问题，分别求解所述多个局部优化问题得到所述肌肉力优化目标函数的解，作为所述肌肉力优化数据。
8.根据权利要求3所述的人体肌肉骨骼的仿真控制系统，其特征在于，
所述控制单元采用比例积分微分PID控制；
所述控制单元用于根据所述反馈关节角度和所述反馈关节角速度输出驱动力矩误差，包括：所述控制单元根据关节角度补偿值、关节角速度补偿值、比例系数、微分系数与积分系数计算得到关节角加速度补偿值，并基于所述关节角加速度补偿值与所述肌肉骨骼硬件模型的质量矩阵输出所述驱动力矩误差；
所述关节角度补偿值为所述反馈关节角度与所述实际关节角度的差值；所述关节角速度补偿值为所述反馈关节角速度与所述实际关节角速度的差值。
9.一种人体肌肉骨骼的仿真装置，其特征在于，包括：肌肉骨骼硬件模型以及如权利要求1-8中任一项所述的人体肌肉骨骼的仿真控制系统；
所述肌肉骨骼硬件模型通过所述人体肌肉骨骼的仿真控制系统进行控制；所述肌肉骨骼硬件模型以万向轴结构模拟关节，以伸缩杆结构模拟肌肉。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210451841.9A CN114918914B (zh) | 2022-04-26 | 2022-04-26 | 人体肌肉骨骼的仿真控制系统及仿真装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210451841.9A CN114918914B (zh) | 2022-04-26 | 2022-04-26 | 人体肌肉骨骼的仿真控制系统及仿真装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114918914A CN114918914A (zh) | 2022-08-19 |
| CN114918914B true CN114918914B (zh) | 2024-03-22 |
Family
ID=82807181
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210451841.9A Active CN114918914B (zh) | 2022-04-26 | 2022-04-26 | 人体肌肉骨骼的仿真控制系统及仿真装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114918914B (zh) |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010013631A1 (ja) * | 2008-07-27 | 2010-02-04 | 国立大学法人東京大学 | 筋張力データベースの構築方法、筋張力データベース、筋張力データベースを用いた筋張力計算方法及び装置 |
| WO2010095636A1 (ja) * | 2009-02-20 | 2010-08-26 | 国立大学法人東京大学 | 筋張力推定法及び装置 |
| WO2016207471A1 (en) * | 2015-06-22 | 2016-12-29 | Fibrux Oy | Device for measuring muscle signals |
| CN107397649A (zh) * | 2017-08-10 | 2017-11-28 | 燕山大学 | 一种基于径向基神经网络的上肢外骨骼康复机器人控制方法 |
| CN109106339A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-01 | 福州大学 | 一种功能性电刺激下肘关节力矩的在线估计方法 |
| CN109346176A (zh) * | 2018-08-27 | 2019-02-15 | 浙江大学 | 一种基于人体动力学建模和表面肌电信号修正的肌肉协同分析方法 |
| WO2019056008A1 (en) * | 2017-09-18 | 2019-03-21 | West Virginia University | SYSTEMS AND METHODS FOR APPROXIMATION OF MUSCULOSKELETAL DYNAMICS |
| CN112757275A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-05-07 | 中国科学院自动化研究所 | 基于速度精度权衡的肌肉骨骼系统控制方法、系统和装置 |
| CN113199460A (zh) * | 2021-05-24 | 2021-08-03 | 中国科学院自动化研究所 | 非线性肌肉骨骼机器人控制方法、系统及设备 |
| CN113208636A (zh) * | 2021-04-16 | 2021-08-06 | 西北工业大学 | 一种膝关节内外侧受力分析数据处理方法 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1306792B1 (en) * | 2001-10-29 | 2015-05-27 | Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha | Simulation system and method for human augmentation devices |
| JP6112947B2 (ja) * | 2013-04-08 | 2017-04-12 | キヤノン株式会社 | ロボット装置、ロボット制御方法、プログラム及び記録媒体 |
| US10231851B2 (en) * | 2014-08-29 | 2019-03-19 | Conor J. MADDRY | Pneumatic electromyographic exoskeleton |
-
2022
- 2022-04-26 CN CN202210451841.9A patent/CN114918914B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010013631A1 (ja) * | 2008-07-27 | 2010-02-04 | 国立大学法人東京大学 | 筋張力データベースの構築方法、筋張力データベース、筋張力データベースを用いた筋張力計算方法及び装置 |
| WO2010095636A1 (ja) * | 2009-02-20 | 2010-08-26 | 国立大学法人東京大学 | 筋張力推定法及び装置 |
| WO2016207471A1 (en) * | 2015-06-22 | 2016-12-29 | Fibrux Oy | Device for measuring muscle signals |
| CN107397649A (zh) * | 2017-08-10 | 2017-11-28 | 燕山大学 | 一种基于径向基神经网络的上肢外骨骼康复机器人控制方法 |
| WO2019056008A1 (en) * | 2017-09-18 | 2019-03-21 | West Virginia University | SYSTEMS AND METHODS FOR APPROXIMATION OF MUSCULOSKELETAL DYNAMICS |
| CN109346176A (zh) * | 2018-08-27 | 2019-02-15 | 浙江大学 | 一种基于人体动力学建模和表面肌电信号修正的肌肉协同分析方法 |
| CN109106339A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-01 | 福州大学 | 一种功能性电刺激下肘关节力矩的在线估计方法 |
| CN112757275A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-05-07 | 中国科学院自动化研究所 | 基于速度精度权衡的肌肉骨骼系统控制方法、系统和装置 |
| CN113208636A (zh) * | 2021-04-16 | 2021-08-06 | 西北工业大学 | 一种膝关节内外侧受力分析数据处理方法 |
| CN113199460A (zh) * | 2021-05-24 | 2021-08-03 | 中国科学院自动化研究所 | 非线性肌肉骨骼机器人控制方法、系统及设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114918914A (zh) | 2022-08-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Zhang et al. | Modeling and simulation of complex dynamic musculoskeletal architectures | |
| WO2005122900A1 (ja) | 筋骨格モデルに基づく筋力取得方法及び装置 | |
| Inkol et al. | Muscle torque generators in multibody dynamic simulations of optimal sports performance | |
| Shi et al. | Soft wearable robots: development status and technical challenges | |
| Yin et al. | Personalised control of robotic ankle exoskeleton through experience-based adaptive fuzzy inference | |
| Zhong et al. | Reducing redundancy of musculoskeletal robot with convex hull vertexes selection | |
| WO2003099119A1 (fr) | Procede de calcul de mecanique corporelle, modele de mecanique corporelle, donnees de modele et procede de production d'un modele corporel | |
| Hu et al. | Design and assist-as-needed control of flexible elbow exoskeleton actuated by nonlinear series elastic cable driven mechanism | |
| CN114918914B (zh) | 人体肌肉骨骼的仿真控制系统及仿真装置 | |
| Rong et al. | New method for dynamics modelling and analysis on a flexible plate undergoing large overall motion | |
| Nasr et al. | Scalable musculoskeletal model for dynamic simulations of upper body movement | |
| Zakaryan et al. | Bio-inspired conceptual mechanical design and control of a new human upper limb exoskeleton | |
| Saputra et al. | A real-time control system of upper-limb human musculoskeletal model with environmental integration | |
| Gembalczyk et al. | Modeling and control of an underactuated system for dynamic body weight support | |
| Stirling et al. | Development of a computational model for astronaut reorientation | |
| Pettersson et al. | Simulation of rowing in an optimization context | |
| Wu et al. | Design, control, and experimental verification of a soft knee exoskeleton for rehabilitation during walking | |
| Tang et al. | A study of knee exoskeleton configuration based on lower limb motion characteristics analysis | |
| Gembalczyk et al. | Control system design of an underactuated dynamic body weight support system using its stability | |
| Li et al. | Adaptive neural network control with fuzzy compensation for upper limb exoskeleton in active spacesuit | |
| Fu et al. | Deep reinforcement learning based upper limb neuromusculoskeletal simulator for modelling human motor control | |
| Delgado et al. | Integration of sEMG-Based Learning and Adaptive Fuzzy Sliding Mode Control for an Exoskeleton Assist-as-Needed Support System | |
| Aziz et al. | Kinetics Study in Parachute Landing Fall Technique by Comparing Professional and Amateur Malaysian Army Parachutists Using Kane’s Method | |
| Li | Research on robot boxing movement simulation based on kinect sensor | |
| Soliman et al. | Feasibility Design and Control of a Lower Leg Gait Emulator Utilizing a Mobile 3-Revolute, Prismatic, Revolute Parallel Manipulator |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |