CN116922396A - 一种外骨骼系统的助力控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及外骨骼技术领域，公开了一种外骨骼系统的助力控制方法，包括：基于IMU惯性测量系统获取人体运动姿态信息，基于人体运动姿态信息计算得到人体运动步态相位，基于小腿IMU传感器的数据和人体运动步态相位得到旋转力矩，基于旋转力矩和膝关节角度得到膝关节重力补偿力矩，基于人体运动步态相位得到与之对应的力矩曲线规划，采用力反馈PID闭环控制方式基于力矩曲线规划对人体运动进行助力。本申请基于人体运动步态相位规划力矩曲线，采用力反馈PID闭环控制方式对人体运动进行助力。
Description
技术领域
本发明涉及外骨骼技术领域，尤其涉及一种外骨骼系统的助力控制方法。
背景技术
助力控制方法是决定外骨骼助力性能的核心关键技术之一，直接决定了外骨骼系统人机一体的协同舒适性和助力柔顺性。目前外骨骼的助力控制方法主要有两类，一种是利用机器学习等人工智能算法对助力控制时机、助力控制力大小以及助力控制时长自动进行规划，目前此类方法存在算法复杂度很高、可解释性不足、控制结果存在一定的不确定性、对硬件平台要求高等问题，因此工程应用难度高。另一种通过步态识别预先规划控制轨迹，外骨骼以预先规划和编程好的轨迹运动，目前此类方法大多只考虑人体运动步态的支撑相和摆动相两种状态，步态划分简单，不能满足柔性外骨骼系统的灵活性和柔顺助力的要求，普遍存在驱动精度不足、实时性不足、自适应实时助力性差等缺点。针对上述问题，本申请从力矩曲线规划进行助力控制策略设计，保证行走运动过程中负载的高效传递，减小肌肉做功，提升人体运动能力。
发明内容
本发明的目的在于克服上述一种或多种现有的技术问题，提供一种外骨骼系统的助力控制方法。
为实现上述目的，本发明提供的一种外骨骼系统的助力控制方法，包括：
基于IMU惯性测量系统获取人体运动姿态信息，IMU惯性测量系统包括大腿IMU传感器和小腿IMU传感器；
基于人体运动姿态信息计算得到人体运动步态相位，人体运动步态相位包括支撑态前期、支撑态后期、摆动态前期和摆动态后期；
基于小腿IMU传感器的数据和人体运动步态相位得到旋转力矩，基于旋转力矩和膝关节角度得到膝关节重力补偿力矩；
若人体运动步态相位为支撑态前期或支撑态后期时，则使用支撑助力模式进行辅助控制，根据膝关节角度、助力等级系数、支撑最大期望助力值和膝关节重力补偿力矩进行力矩曲线规划，得到与之对应的第一膝关节期望控制力矩，其中公式为，
；
其中，为第一膝关节期望控制力矩；
为助力等级系数；
为支撑最大期望助力值；
为膝关节角度；
为膝关节重力补偿力矩；
若人体运动步态相位为摆动态前期时，则使用摆动助力模式进行辅助控制，根据膝关节角度、助力等级系数、摆动最大期望助力值和膝关节重力补偿力矩进行力矩曲线规划，得到与之对应的第二膝关节期望控制力矩，其中公式为，
；
其中，为第二膝关节期望控制力矩；
为摆动最大期望助力值；
若人体运动步态相位为摆动态后期时，则使用摆动跟随模式进行辅助控制，仅使用膝关节重力补偿力矩进行力矩曲线规划得到与之对应的第三膝关节期望控制力矩；
采用力反馈PID闭环控制方式基于力矩曲线规划对人体运动进行助力；
通过大腿IMU传感器和小腿IMU传感器获取膝关节实际反馈力矩，基于膝关节实际反馈力矩和力矩曲线规划与之对应的膝关节期望控制力矩得到力矩控制误差，其中公式为，
；
其中，为膝关节实际反馈力矩；
为根据人体运动步态相位得到的第一膝关节期望控制力矩、第二膝关节期望控制力矩和第三膝关节期望控制力矩中的其中一个；
为力矩控制误差；
采用力反馈PID闭环控制方式基于与力矩曲线规划对应的膝关节期望控制力矩对人体运动进行助力，其中公式为，
；
其中，为助力输出量；
为PID第一控制参数；
为PID第二控制参数；
为力矩控制误差的积分；
为PID第三控制参数；
为力矩控制误差的差分。
根据本发明的一个方面，基于人体运动姿态信息计算膝关节角度，根据膝关节角度得到人体运动步态相位，其中，得到膝关节角度的公式为，
；
其中，为膝关节角度；
为基于大腿IMU传感器得到的大腿角度；
为基于小腿IMU传感器得到的小腿角度。
根据本发明的一个方面，基于小腿IMU传感器的数据和人体运动步态相位得到旋转力矩，其中公式为，
；
其中，为旋转力矩；
为小腿重力；
为外骨骼施加在小腿的重力；
为小腿重心；
基于旋转力矩和膝关节角度得到膝关节重力补偿力矩，其中公式为，
；
其中，为膝关节重力补偿力矩。
基于此，本发明的有益效果在于：从力矩曲线规划的角度进行设计，并基于步态运动步态相位规划助力控制指令，采用力反馈PID闭环控制方式对人体运动进行助力，模拟运动过程中肌肉做功过程，保证行走运动过程中负载的高效传递，提升外骨骼的驱动控制精度、自适应助力性能和助力实时性，实现对人体的柔顺助力，且控制方法简单，工程实用性强。
附图说明
图1是本发明一种外骨骼系统的助力控制方法的流程示意图；
图2是本发明一种外骨骼系统的助力控制方法的IMU惯性测量系统安装示意图；
图3是本发明一种外骨骼系统的助力控制方法的人体下肢矢状面关节角度定义示意图。
具体实施方式
现在将参照示例性实施例来论述本发明的内容，应当理解，论述的实施例仅是为了使得本领域普通技术人员能够更好地理解且因此实现本发明的内容，而不是暗示对本发明的范围的任何限制。
如本文中所使用的，术语“包括”及其变体要被解读为意味着“包括但不限于”的开放式术语。术语“基于”要被解读为“至少部分地基于”，术语“一个实施例”和“一种实施例”要被解读为“至少一个实施例”。
图1是本发明一种外骨骼系统的助力控制方法的流程示意图，如图1所示，本发明提供的一种外骨骼系统的助力控制方法，包括：
基于IMU惯性测量系统获取人体运动姿态信息，IMU惯性测量系统包括大腿IMU传感器和小腿IMU传感器；
基于人体运动姿态信息计算得到人体运动步态相位，人体运动步态相位包括支撑态前期、支撑态后期、摆动态前期和摆动态后期；
基于小腿IMU传感器的数据和人体运动步态相位得到旋转力矩，基于旋转力矩和膝关节角度得到膝关节重力补偿力矩；
若人体运动步态相位为支撑态前期或支撑态后期时，则使用支撑助力模式进行辅助控制，根据膝关节角度、助力等级系数、支撑最大期望助力值和膝关节重力补偿力矩进行力矩曲线规划，得到与之对应的第一膝关节期望控制力矩，其中公式为，
；
其中，为第一膝关节期望控制力矩；
为助力等级系数；
为支撑最大期望助力值；
为膝关节角度；
为膝关节重力补偿力矩；
若人体运动步态相位为摆动态前期时，则使用摆动助力模式进行辅助控制，根据膝关节角度、助力等级系数、摆动最大期望助力值和膝关节重力补偿力矩进行力矩曲线规划，得到与之对应的第二膝关节期望控制力矩，其中公式为，
；
其中，为第二膝关节期望控制力矩；
为摆动最大期望助力值；
若人体运动步态相位为摆动态后期时，则使用摆动跟随模式进行辅助控制，仅使用膝关节重力补偿力矩进行力矩曲线规划得到与之对应的第三膝关节期望控制力矩；
采用力反馈PID闭环控制方式基于力矩曲线规划对人体运动进行助力；
通过大腿IMU传感器和小腿IMU传感器获取膝关节实际反馈力矩，基于膝关节实际反馈力矩和力矩曲线规划与之对应的膝关节期望控制力矩得到力矩控制误差，其中公式为，
；
其中，为膝关节实际反馈力矩；
为根据人体运动步态相位得到的第一膝关节期望控制力矩、第二膝关节期望控制力矩和第三膝关节期望控制力矩中的其中一个；
为力矩控制误差；
采用力反馈PID闭环控制方式基于与力矩曲线规划对应的膝关节期望控制力矩对人体运动进行助力，其中公式为，
；
其中，为助力输出量；
为PID第一控制参数；
为PID第二控制参数；
为力矩控制误差的积分；
为PID第三控制参数；
为力矩控制误差的差分。
根据本发明的一个实施方式，图2是本发明一种外骨骼系统的助力控制方法的IMU惯性测量系统安装示意图，图3是本发明一种外骨骼系统的助力控制方法的人体下肢矢状面关节角度定义示意图，如图2和图3所示，基于人体运动姿态信息计算膝关节角度，根据膝关节角度得到人体运动步态相位，其中，得到膝关节角度的公式为，
；
其中，为膝关节角度；
为基于大腿IMU传感器得到的大腿角度；
为基于小腿IMU传感器得到的小腿角度。
根据本发明的一个实施方式，基于小腿IMU传感器的数据和人体运动步态相位得到旋转力矩，其中公式为，
；
其中，为旋转力矩；
为小腿重力；
为外骨骼施加在小腿的重力；
为小腿重心；
基于旋转力矩和膝关节角度得到膝关节重力补偿力矩，其中公式为，
；
其中，为膝关节重力补偿力矩。
根据本发明的一个实施例，定义人体竖直站立态时，膝关节角度、大腿角度、小腿角度为0，在矢状面向前摆动时，角度增大，向后摆动时，角度减小。
根据本发明的一个实施例，支撑态前期为从足开始触地到最终站立结束的过程，支撑态后期为从足最终站立开始到足离地结束的过程，摆动态前期为从足开始离地摆动到中期摆动的过程，摆动态后期为从足摆动中期摆动到摆动结束(即足再次触地)的过程。
基于此，本发明的有益效果在于，从力矩曲线规划的角度进行设计，并基于步态运动步态相位规划助力控制指令，采用力反馈PID闭环控制方式对人体运动进行助力，模拟运动过程中肌肉做功过程，保证行走运动过程中负载的高效传递，提升外骨骼的驱动控制精度、自适应助力性能和助力实时性，实现对人体的柔顺助力，且控制方法简单，工程实用性强。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的模块及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和设备的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。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发明实施例方案的目的。
另外，在本发明实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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)执行本发明各个实施例节能信号发送/接收的方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
应理解，本发明的发明内容及实施例中各步骤的序号的大小并不绝对意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
Claims (3)
1.一种外骨骼系统的助力控制方法，其特征在于，包括：
基于IMU惯性测量系统获取人体运动姿态信息，IMU惯性测量系统包括大腿IMU传感器和小腿IMU传感器；
基于人体运动姿态信息计算膝关节角度，根据膝关节角度得到人体运动步态相位，人体运动步态相位包括支撑态前期、支撑态后期、摆动态前期和摆动态后期；
基于小腿IMU传感器的数据和人体运动步态相位得到旋转力矩，基于旋转力矩和膝关节角度得到膝关节重力补偿力矩；
基于人体运动步态相位得到与之对应的力矩曲线规划；
若人体运动步态相位为支撑态前期或支撑态后期时，则使用支撑助力模式进行辅助控制，根据膝关节角度、助力等级系数、支撑最大期望助力值和膝关节重力补偿力矩进行力矩曲线规划，得到与之对应的第一膝关节期望控制力矩，其中公式为，
；
其中，为第一膝关节期望控制力矩；
为助力等级系数；
为支撑最大期望助力值；
为膝关节角度；
为膝关节重力补偿力矩；
若人体运动步态相位为摆动态前期时，则使用摆动助力模式进行辅助控制，根据膝关节角度、助力等级系数、摆动最大期望助力值和膝关节重力补偿力矩进行力矩曲线规划，得到与之对应的第二膝关节期望控制力矩，其中公式为，
；
其中，为第二膝关节期望控制力矩；
为摆动最大期望助力值；
若人体运动步态相位为摆动态后期时，则使用摆动跟随模式进行辅助控制，仅使用膝关节重力补偿力矩进行力矩曲线规划得到与之对应的第三膝关节期望控制力矩；
采用力反馈PID闭环控制方式基于力矩曲线规划对人体运动进行助力；
通过大腿IMU传感器和小腿IMU传感器获取膝关节实际反馈力矩，基于膝关节实际反馈力矩和力矩曲线规划与之对应的膝关节期望控制力矩得到力矩控制误差，其中公式为，
；
其中，为膝关节实际反馈力矩；
为根据人体运动步态相位得到的第一膝关节期望控制力矩、第二膝关节期望控制力矩和第三膝关节期望控制力矩中的其中一个；
为力矩控制误差；
采用力反馈PID闭环控制方式基于与力矩曲线规划对应的膝关节期望控制力矩对人体运动进行助力，其中公式为，
；
其中，为助力输出量；
为PID第一控制参数；
为PID第二控制参数；
为力矩控制误差的积分；
为PID第三控制参数；
为力矩控制误差的差分。
2.如权利要求1所述的一种外骨骼系统的助力控制方法，其特征在于，得到膝关节角度的公式为，
；
其中，为基于大腿IMU传感器得到的大腿角度；
为基于小腿IMU传感器得到的小腿角度。
3.如权利要求2所述的一种外骨骼系统的助力控制方法，其特征在于，基于小腿IMU传感器的数据和人体运动步态相位得到旋转力矩，其中公式为，
；
其中，为旋转力矩；
为小腿重力；
为外骨骼施加在小腿的重力；
为小腿重心；
基于旋转力矩和膝关节角度得到膝关节重力补偿力矩，其中公式为，
；
其中，为膝关节重力补偿力矩。
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