CN116635192A - 用于移动外骨骼的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于移动容纳人类操作者的双足外骨骼(1)的方法，该方法包括通过外骨骼(1)的数据处理装置(11c)实施以下步骤：(a)获得外骨骼(1)的理论基本轨迹；(b)执行控制回路，该控制回路限定外骨骼(1)的实际位置的变化，以实现接近所述理论基本轨迹的实际基本轨迹，在回路的每次迭代中包括：‑估计作为所述实际位置的函数的外骨骼(1)的当前状态；‑根据所述理论基本轨迹，确定将在回路的下一次迭代中被应用于外骨骼(1)的力扭转器，以补偿外骨骼(1)的所述估计的当前状态与外骨骼(1)的预期状态之间的偏差；考虑到外骨骼(1)相对于刚性机器人的柔性模型，确定外骨骼(1)的力扭转器和/或将其应用于外骨骼(1)。

Description

用于移动外骨骼的方法
技术领域
本发明涉及诸如类人机器人和外骨骼的双足机器人领域。
更具体地，其涉及一种用于使带有导纳控制器的外骨骼运动的方法。
背景技术
最近，被称为外骨骼的辅助行走设备已经出现，用于具有重大运动性问题的人，诸如截瘫患者，这些设备是操作者(人类用户)“穿上”的外部机器人设备，这要归功于将外骨骼的运动与他自身的运动结合起来的附着系统。下肢外骨骼具有多个关节，通常至少在膝盖和髋部的水平处，以再现行走运动。致动器使得能够移动这些关节，这又转而使得操作者移动。接口系统允许操作者向外骨骼发出命令，以及控制系统将这些命令转换为执行器的命令。传感器通常完成该设备。
与轮椅相比，这些外骨骼是一种进步，因为它们允许操作者站起来并行走。外骨骼不再受轮子的限制，并且理论上可以在大多数非平坦环境中进化：轮子与腿不同，不允许克服重大障碍，诸如台阶、楼梯、非常高的障碍等。已知的外骨骼控制方法使得可以在“平坦”即平的地面(不恰当地称为平面的地面，但它指的是没有凹凸不平的地面，例如在室内或跑步机上)上执行稳定和自主行走，并承受轻微的外部干扰。例如，可以提到文献TowardsRestoring Locomotion for Paraplegics:Realizing Dynamically Stable Walking onExoskeletons,T.Gurriet etal.，或Feedback Control of an Exoskeleton forParaplegics:Toward Robustly Stable,Hands-Free Dynamic Walking,O.Harib et al。
然而，这既不能承受强烈的干扰，也不能像在铺有鹅卵石街道的城市环境中那样在非平面的地面上行走。在这种情况下，外骨骼可能会摔倒并伤害用户。
为了能够在这样的环境中移动，有必要使用主动控制方法，使其能够对干扰作出反应，以便在继续行走的同时保持外骨骼的平衡，但在此之前没有任何令人满意的提议，并且仍然需要使用龙门架来保持外骨骼以防它跌倒。
期望能有一种新的解决方案来使任何外骨骼运动，其可靠且符合人体工程学地允许其在任何地形上行走，包括不平坦的地形。
发明内容
因此，根据第一方面，本发明涉及一种用于使容纳人类操作者的双足外骨骼运动的方法，该方法包括通过外骨骼的数据处理装置实施以下步骤：
(a)获得外骨骼的理论基本轨迹；
(b)执行限定外骨骼的实际位置的演变的控制回路，以便实施与理论基本轨迹相似的实际基本轨迹，在回路的每次迭代处包括：
-估计作为所述实际位置的函数的外骨骼的当前状态；
-根据所述理论基本轨迹来确定在回路的下一次迭代时要应用于外骨骼的力矩，以补偿外骨骼的所述估计当前状态与外骨骼的预期状态之间的偏差；
力矩的确定和/或其对外骨骼的应用考虑了外骨骼与刚性机器人相比的柔性模型。
根据有利的和非限制性的特征：
该方法包括重复步骤(a)和(b)，以便使外骨骼走过一系列实际基本轨迹，每条轨迹对应于一个步伐。
在步骤(a)中获得的理论基本轨迹从初始位置开始，步骤(b)包括在所述实际基本轨迹结束时确定外骨骼的最终位置，所述最终位置被用作下一次发生步骤(a)时的初始位置。
步骤(b)包括，在回路的每次迭代开始时，借助导纳控制器将在先前迭代处确定的所述力矩应用于外骨骼。
根据所述理论基本轨迹，确定要被应用于外骨骼的力矩以补偿所述外骨骼的估计当前状态和外骨骼的预期状态之间的偏差包括对限定了外骨骼状态的至少一个参数实施反馈控制。
外骨骼的位置由外骨骼的致动的自由度的关节位置的矢量来限定，外骨骼的状态由从致动度的位置、速度和加速度，质量中心CoM(Center of Mass)、运动发散分量DCM(divergent component of motion)的位置和速度，压力中心CoP(Center of Pressure)的位置，和零力矩点ZMP(Zero Moment Point)的位置中选择的至少一个参数来限定；特别是由质量中心CoM、运动发散分量DCM和压力中心CoP的位置来限定。
所述反馈控制在DCM的位置上实施。
要被应用于外骨骼1的所述力矩由CoP的位置限定。
要被应用于外骨骼1的所述力矩是通过根据所述理论基本轨迹向CoP的预期位置添加关于CoP的估计当前位置和预期位置之间的误差的至少一个项，以及关于DCM的估计当前位置和预期位置之间的误差的一个项来确定的，特别是根据公式其中zd是根据所述理论基本轨迹的CoP的预期位置，eξ和ez分别是CoP的估计当前位置和预期位置之间以及DCM的估计当前位置和预期位置之间的误差，并且Kp、Ki和Kd是增益。
所述柔性模型限定了用于确定力矩的CoP的预期位置的修改。
外骨骼具有至少一个柔性致动自由度，所述柔性模型限定了在应用力矩之后确定的要被应用于所述柔性致动自由度的位置和/或目标速度的偏移。
所述柔性模型限定外骨骼状态的至少一个参数，以用在实际稳定行走时观察到的平均值代替。
所述柔性模型是通过实验、从实际的稳定行走和/或模拟中预先确定的。
根据第二方面，本发明涉及包括数据处理装置的外骨骼，数据处理装置被配置成实施根据第一方面的用于使外骨骼运动的方法。
根据第三方面，本发明涉及一种包括服务器和根据第二方面的外骨骼的系统，服务器包括数据处理装置，数据处理装置被配置成在步骤(a)中生成所述理论基本轨迹并将其提供给外骨骼。
根据第四和第五方面，本发明涉及包括用于执行根据第一方面的用于使外骨骼运动的方法的代码指令的计算机程序产品；以及由计算机装备可读的存储装置，其上的计算机程序产品包括用于执行根据第一方面的用于使外骨骼运动的方法的代码指令。
附图说明
本发明的其它特征和优点将在阅读下面对一个优选实施例的描述时显而易见。该描述将参考所附的附图给出，其中：
-图1是由根据本发明的方法所使用的外骨骼的图；
-图2是用于实施根据本发明的方法的体系结构的图；
-图3是示出根据本发明的方法的一个优选实施例的图；
-图4示意性地表示了在根据本发明的方法的一个优选实施例中所使用的控制回路。
具体实施方式
体系结构
本发明提出了一种用于使外骨骼1运动的方法。
参照图1，所述外骨骼1是致动和受控的双足机器人设备类型的铰接式机械系统，设有两条腿，更具体地容纳其下肢各自固定到外骨骼1的腿上(特别是由于带子)的人类操作者。因此，它可以是一个或多或少的类人机器人。在实践中，“使运动”是指以站立的姿势交替地支撑腿部，从而产生移动。它最通常是步行，特别是向前，但在实践中它可以是任何运动，包括向后、侧身、半转、坐着、站立等。
如稍后将看到的，假设外骨骼的运动是由一系列基本轨迹组成的，诸如步伐，每一步伐都由一只足部从地面抬起然后搁置组成，然后颠倒角色(即左足部和右足部的步伐交替)。一步一步是指对于任何运动的一只足部的任何移动。
外骨骼1具有多个自由度，也就是相对于彼此可移动的关节(通常经由旋转)，它们各自要么是“致动的”要么是“非致动的”。
致动的自由度指定设有由数据处理装置11c所控制的致动器的关节，也就是说这个自由度被控制并且可以被作用。相反，非致动的自由度指定没有致动器的关节，也就是说这个自由度跟随它自己的动力学而数据处理装置11对它没有直接的控制(但经由其它致动自由度先验地间接控制)。
本申请外骨骼自然地包括至少两个致动自由度，优选地为多个致动自由度。如将看到的，这些自由度中的一些可以是“柔性的”。
数据处理装置11c指定计算机装备(典型地是处理器，即如果外骨骼1是“远程控制的”则为外部的，但优先嵌入外骨骼1中，见下文)，其适于处理指令并为不同的致动器生成命令。这些可以是电动、液压致动器等。
本申请将不限于外骨骼1的任何体系结构，并且将考虑如申请WO2015140352和WO2015140353中所述的示例。
因此，优选地并且根据这些申请，外骨骼1在每条腿上包括足部结构，该足部结构包括支撑平面，穿戴外骨骼的人的腿的足部可以支撑在该支撑平面上。
这种支撑平面例如包括前平台和后平台，使得足部枢连杆将前平台连接到后平台，构成非致动自由度。
然而，本领域技术人员将能够使本方法适用于任何其它机械体系结构。
根据一个优选实施例，本轨迹和行走生成方法可涉及如图2所表示的体系结构内的第一或第二服务器10a、10b。
第一服务器10a是轨迹生成服务器，而第二服务器10b是可能的学习服务器。
实际上，外骨骼1的轨迹的生成可以使用神经网络，特别是前馈神经网络(Feedforward Neural Network，FNN)类型，如在申请FR1910649中提出的。第二服务器10b然后是用于实施用于学习所述神经网络的参数的方法的服务器。应该注意的是，本方法不限于使用神经网络，并且将能够使用任何已知的技术，用于以其整体、甚至更进一步地生成轨迹。
在任何情况下，很可能这两个服务器被组合，但是在实践中第二服务器10b最经常是远程服务器，而第一服务器10a可以由外骨骼1嵌入用于实时操作，如图2所表示的。根据一个优选实施例，第一服务器10a通过神经网络使用从第二服务器10b检索到的参数来实施用于生成外骨骼1的轨迹的方法，并且外骨骼1通常直接应用原位生成的所述轨迹来开始移动。
这些服务器10a、10b中的每一个典型地是连接到广域网20(诸如用于交换数据的因特网网络)的计算机装备，即使在实践中一旦神经网络已经被学习并嵌入到第二服务器10b上，通信可以被中断，至少是间歇性地。每一个都包括处理器类型的数据处理装置11a、11b(特别是第二服务器的数据处理装置11b具有高计算能力，因为与学习的神经网络的简单使用相比，学习是漫长而复杂的)，以及在适当的情况下包括诸如计算机存储器的数据存储装置12a、12b，例如硬盘。在由神经网络生成轨迹的情况下，可以由第二服务器10b的存储器12b存储学习数据库。
将理解，可以存在多个外骨骼1，每个外骨骼1嵌入它们的第一服务器10a(其然后可以是有限的功率和空间需求，只要其仅为其专用的外骨骼1生成轨迹)，或多个外骨骼1，每个外骨骼1连接到更强大的第一服务器10a并可能与第二服务器10b组合(并且具有为所有外骨骼1动态地生成轨迹的能力)。
轨迹
如所解释的，通过外骨骼的“轨迹”，其通常意味着每个自由度(特别是致动的，但非致动度可以干预用于控制其它自由度的算法)的演变，表示为时间函数或相位变量的函数。在本说明书的其余部分中，通过外骨骼1的“位置”，其是指致动自由度的关节位置，它们有利地是每条腿中六个，即由维度12的矢量限定的位置，即使例如可以取外骨骼特征点的笛卡尔位置，例如其质量中心(CoM–我们有一个维度为3的矢量，对应于沿3个轴的3个位置)。
此外，已知如何将“复杂”运动定义为称为“基本”轨迹的轨迹序列，在适当的情况下穿插过渡。通过基本轨迹，它通常意味着对应于步伐的轨迹，即在步伐的持续时间内应用，以便从步伐开始时的外骨骼1的初始状态(足部的接触时间)开始，我们到达下一个步伐的开始。值得注意的是，左步伐和右步伐交替，并且例如对于步行，技术上需要两个步骤才能完全返回到相同的状态(同一只足部在前面)。周期轨迹是指允许行走的稳定连续的基本轨迹，但如所解释的，本方法适用于任何使其运动。
这涵盖了任何平面的行走，但也包括在斜坡上、爬楼梯或下楼梯、侧步、转弯等。
基本轨迹与外骨骼1的给定行走相关联(行走由行走参数的n元组定义)，并且使得能够以稳定和可行的方式保持这种行走(即，将看到满足优化问题的所有约束条件并尽可能地最小化成本函数)。如所解释的，所述行走参数对应于行走方式的“特征”，诸如步伐的长度、行走频率和胸部的倾斜度，还对应于上下楼梯时台阶的高度、用于弯曲移动的瞬时旋转角；以及还对应于操作者的形态特征(被称为患者参数的行走参数的子组)，诸如他的身高、他的体重、大腿或小腿的长度、质心位置(向前移位的值)和康复活动中胸部的侧向位移。
上述行走的所述“约束条件”可以变化，并取决于期望的行走类型，例如“平脚”行走或带“滚轮”行走等。本方法将不限于任何期望的行走类型。
可能的过渡对应于行走变化，即所述行走参数的值的变化(例如步长的增加)：知道初始的行走参数集和最终的行走参数集，并且因此知道初始的周期性轨迹(与初始的行走参数集相关联)和最终的周期性轨迹(与最终的行走参数集相关联)，所述过渡是轨迹的片段，使得能够从初始周期性轨迹切换到最终轨迹。应该注意的是，必须存在“初始”或“最终”过渡，对应于运动的开始和结束。
导纳控制
为了能够安全地行走，包括在不平坦的地面上，外骨骼需要“稳定器”，即应用轨迹同时确保外骨骼1的平衡的动态控制器。
一种称为“导纳控制”方法的方法已被证明在稳定类人机器人的行走中是有效的，如例如在文件Stéphane Caron，Abderrahmane Kheddar和Olivier Tempier，StairClimbing Stabilization of THE HRP-4Humanoid Robot using Whole-body AdmittanceControl中所示。
导纳控制包括在任何时间处估计机器人的状态，测量其与参考轨迹的偏差，计算稳定力矩，并经由关节位置的控制以稳定回路的形式将这种作用力应用于系统。
特别地，与参考轨迹的所述偏离是基于称为运动发散分量(DCM)或捕获点的量来评估的，其由方程定义，其中c是质心(CoM)的位置，/>是线性倒立摆模型(Linear-Inverted Pendulum model，LIPM)的频率，其中g是重力常数，以及h是CoM的高度，其可以被假定为常数。
该DCM使得可以将LIPM的二阶方程(其中仅考虑2个水平分量)分解为两个一阶耦合系统，其中z是ZMP的位置：
第一个方程表明DCM从ZMP自然发散(因此被称为“发散”)，而第二个方程表明CoM收敛于DCM。
对DCM的反馈控制(DCM控制反馈)因此使得可以计算要被应用的所述稳定力矩、以及被称为“全身导纳”策略的各种导纳策略(文献Stéphane Caron，Abderrahmane Kheddarand Olivier Tempier，Stair Climbing Stabilization of THE HRP-4Humanoid Robotusing Whole-body Admittance Control给出了脚踝导纳、CoM的导纳或双脚之间的力差的示例)使得能够确定要实现的运动学设定点，以便施加期望的作用力(通常使用逆运动学)。
这种提高行走稳定性的可能性很可能使外骨骼在平坦地面上的行走更加稳定，并允许它们在有不平坦的地面的环境中行走和移动，但是对外骨骼的导纳控制的应用却令人失望。
事实上，在其形式中，在其初始形式如文献Stéphane Caron，AbderrahmaneKheddar and Olivier Tempier，Sair Climbing Stabilization of the HRP-4HumanoidRobot using Whole-body Admittance Control中所述，该导纳控制方法不是很鲁棒。更具体地，外骨骼采取比预期更小的步伐，拖着足部，甚至振动，并且步态对操作者来说既不舒服，也没有免于危险。
这是由于以下事实：外骨骼1不能以与上述文献中的HRP-4相同的方式被视为“刚性机器人”，也就是其动力学可以通过刚性机器人的常规方程充分好地描述的铰接系统。
这被称为外骨骼的“现实差距”，并且它归结为两个要点：
-外骨骼1中的操作者本身是潜在显著干扰的来源；
-外骨骼的部分是可变形的(特别是脚踝和/或髋部)，这尤其导致在空气中的足部(称为摆动足部)通常低于预期并且因此提早异常地接触地面的事实。
本方法通过提出考虑到外骨骼1相对于刚性机器人的柔性模型的修改后的导纳控制，非常巧妙地解决了这些困难，并且成功地完成了以下测试：
-外骨骼1容纳被动假人和抵抗强烈的外部干扰(侧向推力等)的自主行走；
-外骨骼1在不平坦的地面上容纳人类操作者的自主行走，该不平坦的地面构成具有弯曲轮廓的铺有鹅卵石街道；
-外骨骼1在跑步机上容纳被动假人达到长时间(1000步伐)的自主行走。
方法
参考图3，由嵌入式数据处理装置11c实施的用于使所述外骨骼1运动的所述方法从获得外骨骼的理论基本轨迹的步骤(a)开始，例如对应于一个步伐。该步伐可以包括预先获取限定外骨骼1的给定行走的行走参数的至少一个n元组，或者逐渐改变的行走参数的n元组序列(例如由于来自外骨骼的操作者的新命令，特别是如果地面的性质改变)。
应当注意，如所解释的，所述获取可以直接涉及由外骨骼1(如果例如它嵌入服务器10a)生成轨迹或者由网络20简单地接收轨迹。因此，装置11c可以向外部服务器10a提供行走参数，并作为回报检索轨迹。
如所解释的，操作者可以被提供有传感器背心15，使得能够检测他的胸部的配置(后者的取向)。操作者将他的胸部定向的方向是他希望行走的方向，并且速度可以通过他将胸部向前的强度(他倾斜的程度)给出。启动请求可以对应于当操作者按下指示他的启动意图的按钮(或特定姿势)并且因此命令数据处理装置确定所述参数时。一些参数诸如旋转的瞬时角度或上楼梯或下楼梯时的台阶高度可以通过其它传感器13、14来预先确定或获得。
严格地说，对于轨迹的生成将不限制任何已知的技术。如所解释的，特别地，能够根据约束条件和根据所选择的行走参数生成给定的轨迹的优化工具是已知的。例如，在HZD轨迹的情况下，轨迹生成问题被公式化为最优控制问题，其可以优选地通过称为直接搭配算法的算法来解决，参见文献Omar Harib et al.,Feedback Control of an Exoskeletonfor Paraplegics Toward Robustly Stable Hands-free Dynamic Walking。
在学习轨迹的数据库上训练的神经网络也可以如所解释的那样替代地使用。
在所有情况下，将假定外骨骼1的初始位置(对应于其在步伐开始时的位置)已经被限定。
生成的基本轨迹被称为“理论”轨迹，与“实际”轨迹相对。事实上，在没有任何干扰的世界里，将仅可能应用理论轨迹，并且外骨骼就可以按照这个轨迹自动行走。
在这里，由于地面的不平坦性质以及操作者的行为或外部动作，假设扰动是可能的，因此在实践中由外骨骼1执行的轨迹(实际轨迹)永远不会与计划的理论轨迹完全对应，即使如将看到的，本方法使它们保持接近。
然后，在主要步骤(b)中，方法包括执行控制回路，该控制回路限定外骨骼1的实际位置的演变，以便在所述理论基本轨迹附近实施所述实际基本轨迹，即使得外骨骼1行走。
如所解释的，它是采取迭代回路的形式的导纳控制，因此特别优选的实施例在图4中表示。
导纳控制回路的执行包括以已知的方式在回路的每次迭代处：
-估计(由状态估计器)外骨骼1的当前状态作为所述实际位置的函数；
-确定(典型地由DCM的控制器)在回路的下一次迭代时要被施加到外骨骼1的扭转作用力，以根据所述理论基本轨迹补偿外骨骼1的所述估计的当前状态与外骨骼1的预期的状态之间的偏差；
-并且在经由关节位置的控制确定的所述力矩的回路的下一次迭代时有利地应用(由导纳控制器)到外骨骼1；
但力矩的确定和/或其到外骨骼1的应用考虑了外骨骼1相对于刚性机器人的柔性模型。
通过外骨骼1的(当前或预期的)状态意味着从致动度的位置、速度和加速度，质心(CoM)的位置和速度，运动发散分量(DCM)的位置，压力中心(CoP)的位置，零矩点(ZMP)的位置中选择的至少一个参数；特别是质心、运动发散分量(DCM)和压力中心(CoP)的位置这三个参数。注意到，在实践中假设CoP和ZMP重合(这是当地面基本上水平时的情况，即使不平坦)。因此，在本描述的其余部分中，符号z被用来指定一个或另一个，并且为了方便起见我们将提及CoP。在我们具有估计的当前状态和预期状态的程度上，我们对每个参数都有当前版本和预期版本。
当前状态是对应于执行的实际轨迹的外骨骼1的“可测量的”实际状态。在这种情况下，其参数中的每个要么被直接测量(特别是致动度和CoP的位置)，要么由图4中的“状态估计器”块从直接测量的参数(特别是CoM和DCM)估计。CoM、DCM和CoP的估计位置分别记为cm、ξm和zm，如所解释的，DCM实际上是直接从CoM计算的。
预期状态是如果按原样应用理论轨迹，则外骨骼1应该假设的“期望的”理论状态，由图4的“模式生成器”块确定。CoM、DCM和CoP的预期位置分别记为cd、ξd和zd。
在特别优选的方式中，当前DCMξm不是仅用当前CoM cm估计的，而是关于CoM的速度，用其目标值，即应用于先前迭代的那个换句话说，我们没有使/>而是/>事实上，目标值在具有相同平均值的情况下更平滑，并且表现得像改善结果的滤波器。
然后，确定要在回路的下一次迭代时应用于外骨骼1的力矩以补偿外骨骼1的所述当前状态和预期状态之间的偏差有利地包括对限定外骨骼状态的所述参数中的至少一个(特别是DCM)实施反馈控制(有利地为PID类型)，即构成DCM的控制器(图4中的DCM控制反馈块)。
优选地，要被应用于外骨骼1的所述力矩被限定为压力中心(CoP)和/或零力矩点(ZMP)的位置。同样，在实践中假设COP和ZMP重叠。应当理解的是，CoP潜在地存在三次出现：作为估计的当前状态的参数(称为当前CoP)、作为预期状态的参数(称为预期CoP)、以及作为限定待应用的所述力矩的参数(称为参考CoP)。
在一个特别优选的方式中，使用以下公式确定要应用于外骨骼1的所述力矩：
其中zd是根据所述理论基本轨迹的CoP的预期位置(由模式生成器块计算并直接提供给将应用此作用力的导纳控制器(全身导纳块))，eξ和eξ是估计的CoP和DCM与预期的当前CoP和DCM之间的误差，并且Kp、Kp和Kd是(可调节的)增益。
该公式被证明对于容纳人类操作者的外骨骼1非常有效。
在实践中，DCM的控制器(DCM反馈控制器块)向导纳控制器(全身导纳块)提供“补偿偏差”的最后两项，构成图4中记为zr的参考CoP。
如所解释的，回路的每次迭代有利地包括借助于导纳控制器本身(全身导纳块)将所述力矩应用于外骨骼1(在回路的开始处)，其特别地生成被称为参考运动学设定点的运动学设定点(与从理论轨迹生成的预期运动学设定点相反)，在适当的情况下，可以通过使用例如逆运动学和积分(如果逆运动学给出加速度)将其转换为致动的度数的要应用的位置/速度(称为目标位置/速度)。应该注意的是，根据所使用的导纳方法，可能的逆运动学可以包括不同的分层任务(例如足部，CoM，骨盆然后姿势)。
导纳控制器事实上实施了一种特别的方法，诸如脚踝导纳(改变踝关节位置以施加力)、CoM的导纳(请求质心的移动)、足部之间的力差(当处于双重支撑时，通过使用足部下的力传感器升高或降低足部)，或任何其它位置设定点改变策略来控制力。
例如，CoM策略包括使用公式 计算开环逆运动学(前馈)，其中zm是估计的当前CoP(即当前状态的CoP，潜在地直接测量)并且Ac是导纳控制的增益。
通常，本领域技术人员将能够查阅文献Stéphane Caron,Abderrahmane Kheddarand Olivier Tempier,Stair Climbing Stabilization of the HRP-4Humanoid Robotusing Whole-body Admittance Control来实施这种控制回路。
柔性补偿
如所解释的，力矩的确定和/或其对外骨骼1的应用考虑了外骨骼1相对于刚性机器人的柔性模型，也就是说在这里是不容纳人类操作者的常规双足机器人，并且因此可以被认为是孤立的系统。刚性机器人与柔性(或“软”)机器人之间的对立是本领域技术人员公知的并且这些术语具有明确定义的含义。
该想法是将外骨骼1视为“柔性的”，以借助于模型对其进行建模，并且要么在确定要应用于外骨骼的力矩期间应用该模型，要么在所述将力矩应用于外骨骼期间应用该模型。这是一种开环校正(前馈)，参数的值(关节设定值)只是被修改，也就是说被校正(它们的初始值被考虑在内)或直接替换。
应该指出的是，对双足部的位置进行追溯控制是为了考虑到灵活性，但事实证明这是适得其反的，尽管观察者很精确，但这造成的不稳定性比其它任何事情都要大。在导纳控制之前或之后直接应用前馈模型的事实解决了所有困难。
现在将讨论应用柔性模型的几种可能的策略，它们可以单独实施或组合实施。更具体地，柔性模型可以在控制回路中具有多种影响。
1-对被称为柔性度(因为受到柔性的影响)的至少一个致动度的目标位置/速度(即由逆运动学生成的那些)的偏移的应用，特别是脚踝和/或臀部，如图4所示。
可以看出，“柔性补偿器”模块生成偏移并将其添加到目标值中，以便在将其发送到致动器之前对其进行校正。
根据实际的稳定行走和/或模拟(例如得益于Jiminy模拟器)，通过实验有利地预先确定使得能够确定偏移的所述模型。例如，首先是稳定行走的模拟，然后对验证稳定性的实际步骤模型进行细化。
特别地，所述柔性模型对例如像弹簧那样的柔性致动度进行建模，其刚度已经通过实验确定。
这种方法的优点是它对于控制器本身是透明的(因为它在导纳控制的输出处应用)。
应该注意的是，如图4所示，该方法还可以(或可以不)包括从测量的位置去除偏移以取消对柔性的补偿。
2-CoP的修改
在该策略中，应用所述柔性模型以便修改由DCM的控制器和导纳控制器两者使用的的预期位置CoPzd。
实际上，发现CoP不需要与包括CoM在内的其它参数完全动态一致。
可以通过多种方式进行，通过根据实际步骤中观察到的内容来滤波预期CoP，甚至直接通过取实际步骤中观察到的平均预期CoP(以位置、速度或加速度)，参见紧接着的方法3。柔性模型然后是CoP的“柔性”行为模型。
特别地，可以在接触足部的变化过程期间执行柔性补偿(见后文)，特别是如果接触足部由于与地面的意外接触而比预期的更早变化(柔性的典型结果)。为了提高计算的稳定性和速度，可以独立于关节位置计算修改后的CoP。
例如，柔性模型可以采取可应用于预期CoP的一阶滤波器的形式。当接触足部被改变时，滤波器将自然地在第一步伐的最终值和第二步伐的初始值之间改变预期的CoP，而不是突然改变。
类似地，也可以采用MPC(Model Preview Control，模型预览控制)策略用于相同的目的。这具有允许在修改后的CoP中明确包含约束条件的优点。
可替选地，允许从一只足部平滑过渡到另一只足部的任何其它实时重新规划策略都是可行的。
3-以平均值取代
在这种方法中，不是对柔性进行物理建模，而是在外骨骼1的状态的全部或部分参数上建模它们在行走期间的影响，参数潜在地包括CoM、DCM甚至CoP。
所述柔性模型因此限定了外骨骼状态的至少一个参数，其将被实际稳定行走时所观察到的平均值替换，这种替换优选地直接在导纳控制器的输出端，在逆运动学之前。
该想法是直接使用来自步伐的值，尽管有柔性，但已经观察到了这些步伐的稳定性。事实上，作为稳定算法，导纳控制器回路可以在已经稳定的(已证实的)行走周围创建“稳定区”，其允许比当还必须执行不稳定的基本行走的稳定工作时更好的整体稳定性。
步骤链
可以重复步骤(a)和(b)，以便使外骨骼1行走过每一个对应于一个步骤的一系列实际基本轨迹。
必须记住，实际轨迹与理论轨迹不同，使得下面的轨迹必须适应刚刚发生的步伐，更不必说由于柔性通常比预期更早地造成对足部的影响。
因此，在步骤(a)中获得的理论基本轨迹从初始位置开始，步骤(c)有利地包括在所述实际基本轨迹的结束时确定外骨骼1的最终位置，所述最终位置被用作下一次发生步骤(a)时的初始位置。
如所解释的，通常生成完整的周期性轨迹(由一系列基本轨迹组成)，使得步骤(a)的新发生包括修改周期性轨迹(用于下一个基本轨迹)。
换句话说，因此在外骨骼1在撞击时的位置和下一步伐之间存在插值，以避免设定点的跳跃。撞击时执行该内插，并且修改下一步伐的轨迹的开始。
装备及系统
根据第二方面，本发明涉及外骨骼1，用于实施根据第一方面的方法，以及根据第三方面，包括外骨骼的系统以及可能地组合的可能的服务器10a，。
外骨骼1包括被配置用于实施根据第二方面的方法的数据处理装置11c，以及必要时的数据存储装置12(特别是第一服务器10a的那些)、惯性测量装置14(惯性单元)、用于检测足部在地面13上的撞击并在适当的情况下估计接触力的装置(接触传感器或可能的压力传感器)、和/或传感器背心15。
它具有多个自由度，包括由数据处理装置11c控制的致动器所致动的至少一个自由度，用于执行所述控制器。
第一服务器10a包括数据处理装置11a，用于在步骤(a)中生成所述理论基本轨迹并将其提供给外骨骼，特别是在接收到外骨骼1在步伐开始时的初始位置和任何行走参数时。
计算机程序产品
根据第三和第四方面，本发明涉及一种计算机程序产品，其包括用于执行根据第一方面的方法的(在处理装置11c上)的代码指令，用于使外骨骼1运动，以及由其上存在该计算机程序产品的计算机装备可读的存储装置。

Claims (17)

1.一种用于使容纳人类操作者的双足外骨骼(1)运动的方法，所述方法包括通过所述外骨骼(1)的数据处理装置(11c)实施以下步骤：
(a)获得所述外骨骼的理论基本轨迹(1)；
(b)执行限定了所述外骨骼(1)的实际位置的演变的控制回路以实施与所述理论基本轨迹相似的实际基本轨迹，在回路的每次迭代中包括：
-估计作为所述实际位置的函数的外骨骼(1)的当前状态；
-根据所述理论基本轨迹来确定在所述回路的下一次迭代时要被应用于所述外骨骼(1)的力矩，以补偿所述外骨骼(1)的所述估计的当前状态与所述外骨骼(1)的预期状态之间的偏差；
所述力矩的确定和/或其对所述外骨骼(1)的应用考虑了所述外骨骼(1)与刚性机器人相比的柔性模型。
2.根据权利要求1所述的方法，包括重复步骤(a)和(b)以便使所述外骨骼(1)走过一系列实际基本轨迹，每条实际基本轨迹对应于一个步伐。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，在步骤(a)中获得的所述理论基本轨迹从初始位置开始，步骤(b)包括在所述实际基本轨迹结束时确定所述外骨骼(1)的最终位置，所述最终位置被用作下一次发生步骤(a)时的初始位置。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，步骤(b)包括，在所述回路的每次迭代开始时，借助导纳控制器将在先前迭代处所确定的所述力矩应用于所述外骨骼(1)。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，根据所述理论基本轨迹来确定要被应用于所述外骨骼(1)的力矩以补偿所述外骨骼(1)的所述估计的当前状态和所述外骨骼(1)的预期状态之间的偏差包括对限定了所述外骨骼的状态的至少一个参数实施反馈控制。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，所述外骨骼(1)的位置由所述外骨骼(1)的致动自由度的关节位置的矢量来限定，所述外骨骼(1)的状态由从所述致动自由度的位置、速度和加速度，质量中心CoM、运动发散分量DCM的位置和速度，压力中心CoP的位置，和零力矩点ZMP的位置中选择的至少一个参数来限定；特别是由质量中心CoM、运动发散分量DCM和压力中心CoP的位置来限定。
7.根据权利要求5和6的组合所述的方法，其中，所述反馈控制是在所述DCM的位置上实施的。
8.根据权利要求6和7中任一项所述的方法，其中，要被应用于所述外骨骼1的所述力矩由所述CoP的位置来限定。
9.根据权利要求7所述的方法，其中，要被应用于所述外骨骼1的所述力矩是通过根据所述理论基本轨迹向所述CoP的预期位置添加关于CoP的估计当前位置和预期位置之间的误差的至少一个项，以及关于DCM的估计当前位置和预期位置之间的误差的一个项来确定的，特别是根据公式 其中zd是根据所述理论基本轨迹的所述CoP的预期位置，eξ和ez分别是所述CoP的估计当前位置和预期位置之间以及所述DCM的估计当前位置与预期位置之间的误差，并且Kp、Ki和Kd是增益。
10.根据权利要求6至9中任一项所述的方法，其中，所述柔性模型限定了用于确定所述力矩的所述CoP的预期位置的修改。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其中，所述外骨骼(1)具有至少一个柔性致动自由度，所述柔性模型限定了在应用所述力矩之后确定的被应用于所述柔性致动自由度的位置和/或目标速度的偏移。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其中，所述柔性模型限定了所述外骨骼(1)的状态的至少一个参数，所述至少一个参数将被在实际稳定行走时观察到的平均值代替。
13.根据权利要求1至12中任一项所述的方法，其中，所述柔性模型是通过实验、从实际稳定行走和/或模拟中预先确定的。
14.一种外骨骼(1)，包括数据处理装置(11c)，所述数据处理装置(11c)被配置为实施根据权利要求1至13中任一项所述的用于使所述外骨骼(1)运动的方法。
15.一种系统，包括服务器(10a)和根据权利要求14所述的外骨骼(1)，所述服务器(10a)包括数据处理装置(11a)，所述数据处理装置(11a)被配置为在步骤(a)中生成所述理论基本轨迹并将其提供给所述外骨骼。
16.一种计算机程序产品，其包括代码指令，所述代码指令用于当所述程序在计算机上执行时执行根据权利要求1至13中任一项所述的用于使外骨骼(1)运动的方法。
17.一种可由计算机装备读取的存储装置，其上的计算机程序产品包括用于执行根据权利要求1至13中任一项所述的用于使外骨骼(1)运动的方法的代码指令。
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