CN102306029A - 一种基于康复训练机器人的阻抗自适应的运动控制方法 - Google Patents
一种基于康复训练机器人的阻抗自适应的运动控制方法 Download PDFInfo
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Abstract
Description
技术领域
本实用新型涉及康复训练机器人自动控制领域,尤其是关于一种基于康复训练机器人的阻抗自适应的运动控制方法。
背景技术
当今社会中,脑中风是严重威胁中老年人身体健康的疾病,发病率有逐年上升的趋势。这种疾病引发了患者肢体运动功能的丧失及相关并发症。尤其是上肢运动功能的丧失,极大地影响了患者日常生活的能力。而医学实验表明,如果在治疗初期就辅助以康复训练,则肢体机能恢复的可能性是极大的。目前,国内已经有很多研究机构致力于研制一种高效可高的康复训练机构。
因为康复训练机器人的直接作用目标为病人的患肢,后者具有质量、刚度等各种参数的不可预知和可变性,而且及其容易因为康复训练不当,造成二次伤害。所以研制一种阻抗自适应机制,使其能够对其肢体作用力进行感知,适应和跟随,实现人机***力和位置动态关系的柔顺性控制就变的尤为重要。
发明内容
本发明为了解决在康复训练机器人的控制中如何能够对患肢力学特性进行感知、适应和跟随,实现人机***力和位置动态关系的柔顺性控制而提出一种康复训练机器人的使用安全性的基于康复训练机器人的阻抗自适应的运动控制方法。
一种基于康复训练机器人的阻抗自适应的运动控制方法,包括如下步骤:
步骤1采用力传感器得到患肢的作用力fh,采用位置传感器得到患肢的位置θh,再由在线辨识器根据患肢的作用力fh和位置θh计算出患肢的等效质量参数Mh、等效阻尼参数Bh和等效刚度参数Kh,计算患肢的等效质量参数Mh、等效阻尼参数Bh和等效刚度参数Kh的方法是:
利用力传感器和位置传感器对患肢的作用力fh和位置θh进行采样,采样次数为N次,且N>3,再根据患肢的动力学模型,采用最小二乘法就获得患肢阻抗参数Mh、Bh和Kh的在线评估值,患肢的动力学模型为:
步骤2利用患肢的等效质量参数Mh、等效阻尼参数Bh和等效刚度参数Kh的变化量ΔMh、ΔBh及ΔKh,对比例-微分-积分控制器进行修正并计算得到u(t),所述的比例-微分-积分控制器为:
对比例-微分-积分控制器进行修正的方法是:
令: 通常C为1,
步骤3将比例-微分-积分控制器输出的电机功率信号转变成力矩电机的驱动信号,用于控制力矩电机的工作。
本发明由于采用以上技术方案,具有以下优点:
1.本发明通过阻抗自适应机制,能够对肢体的阻抗变化进行感知,适应和跟随,实现柔顺性控制。
2.阻抗自适应可以使康复训练机器人应对一些突发状况,比如病人的突然痉挛等,避免了2次伤害,从而提高康复训练机器人的使用安全性。
附图说明
图1是本发明的***结构方框图。
图2是本发明所依据的康复训练机器人的示意图。
具体实施方式
一种基于康复训练机器人的阻抗自适应的运动控制方法,包括如下步骤:
步骤1采用力传感器150得到患肢的作用力fh,采用位置传感器160得到患肢的位置θh,再由在线辨识器140根据患肢的作用力fh和位置θh计算出患肢的等效质量参数Mh、等效阻尼参数Bh和等效刚度参数Kh,计算患肢的等效质量参数Mh、等效阻尼参数Bh和等效刚度参数Kh的方法是:
利用力传感器150和位置传感器160对患肢的作用力fh和位置θh进行采样,采样次数为N次,且N>3,再根据患肢的动力学模型,采用最小二乘法就获得患肢阻抗参数Mh、Bh和Kh的在线评估值,患肢的动力学模型为:
步骤2利用患肢的等效质量参数Mh、等效阻尼参数Bh和等效刚度参数Kh的变化量ΔMh、ΔBh及ΔKh,对比例-微分-积分控制器120进行修正并计算得到u(t),所述的比例-微分-积分控制器120为:
对比例-微分-积分控制器(120)进行修正的方法是:
令: 通常C为1,
步骤3将比例-微分-积分控制器120输出的电机功率信号转变成力矩电机131的驱动信号,用于控制力矩电机131的工作。
下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。
一种基于康复训练机器人的阻抗自适应的运动控制方法。如图1所示,其结构包括:比较器110,比例-微分-积分控制器120,被控对象130、力传感器150、位置传感器160和在线辨识器140。其中比例-微分-积分控制器120包括比例器121、积分器122、微分器123和加法器124;被控对象130为具有力矩电机131和机械臂132的康复训练机器人,比较器110接收目标速度与实际速度,比较器的输出端接比例器121、积分器122和微分器123的输入端,比例器121、积分器122和微分器123的输出端接加法器124的输入端,加法器124的输出端接力矩电机131的输入端,力矩电机131的输出端接机械臂132的输入端,机械臂132的输出端接位置传感器160和力传感器150的输入端,位置传感器160的输出端接比较器110的输入端,同时,位置传感器160和力传感器150的输出端还接到在线辨识器140的输入端,在线辨识器140的输出端接比例-微分-积分控制器120的输入端。
图2所示为本发明的实施实例:单自由度上肢康复机器人,其具有两种康复训练模式:主动模式和被动模式。在主动模式下,可带动放置在机械臂132上面的患肢进行等速运动。力矩电机131下面安放位置传感器160,以测量实时位置;机器臂上安装力传感器150,以测量患肢和机械臂的相对力度。
***的工作流程为:比较器110将输入的预定速度与从位置传感器160处取导得到的实际速度进行比较,产生误差信号。比例-微分-积分控制器120对误差信号进行相应的乘法、积分和求导,产生控制信号,控制力矩电机131带动机械臂132以一定的速度运动。机械臂132带动患肢运动。力传感器150将带到的患肢与机械臂的作用力信号输入到在线辨识器,同时位置传感器160将位置信号,以及由位置信号取导得到的速度和加速度信号输入到在线辨识器140,在线辨识器140通过辨识算法取得患肢的等效质量参数Mh、等效阻尼参数Bh和等效刚度参数Kh,并将其输入到比例-微分-积分控制器120,更好的修正比例-微分-积分控制器120的比例参数KP,积分参数KI和微分参数KD。
***的工作原理为:
(1)将力传感器和位置传感器的信息输入到在线辨识器识别患肢的等效质量参数Mh、等效阻尼参数Bh和等效刚度参数Kh。
其中所述的在线辨识器的算法,详细分为以下步骤:
运用质量-弹簧-阻尼模型来表示患肢的动力学特性,分析患肢的受力可知:
θh,分别表示患肢的角度、角速度以及角加速度,在训练过程中这些值可认为与机械臂的等同。fh表示患肢和机械臂的相对作用力。Mh、Bh、Kh分别为患肢的等效质量、阻尼和刚度。在康复训练过程中,由于患肢姿态变化,肌肉痉挛等原因,Mh、Bh和Kh会发生变化。
(2)调整比例-微分-积分控制器的比例控制参数KP、微分控制参数KD和积分控制参数KI,具体步骤如下:
比例-微分-积分控制器的经典公式:
将上述公式用频域表示。
其中,Vd、Vh分别表示想要得到的机械臂的速度和由传感器测得的实际的速度。Zc为控制阻抗。
同样用质量-弹簧-阻尼模型来表示机械臂的力学特性。公式如下:
患肢:
Zc、Zm和Zh分别称为控制阻抗,机械臂阻抗和患肢阻抗。
在康复训练过程中***满足:
F=uf,Vm(s)=Vh(s)
∴Zc(s)[Vd(s)-Vh(s)]-Zh(s)Vh=Zm(s)Vh(s)
Zc(s)Vd(s)=(Zh+Zm+Zc)Vh(s)
运动过程中,Zh会因为病人在康复训练过程中上肢姿态的变化或肌肉痉挛等原因发生变化,为了保证运动速度Vh不受Zh变化的影响,我们通过调节Zc,使得下式成立:
C为某一常量(假设为1)。
则:
Zh+Zm=CZC
即Zc应根据Zh变化及时调整。我们给出的Zc的调整量如下:
对比例-微分-积分控制器120进行修正的方法是:
Claims (1)
1.一种基于康复训练机器人的阻抗自适应的运动控制方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1 采用力传感器(150)得到患肢的作用力 ,采用位置传感器(160)得到患肢的位置,再由在线辨识器(140)根据患肢的作用力和位置计算出患肢的等效质量参数M h 、等效阻尼参数B h 和等效刚度参数K h ,计算患肢的等效质量参数M h 、等效阻尼参数B h 和等效刚度参数K h 的方法是:
利用力传感器(150)和位置传感器(160)对患肢的作用力和位置进行采样,采样次数为N次,且N>3,再根据患肢的动力学模型,采用最小二乘法就获得患肢阻抗参数M h 、B h 和K h 的在线评估值,患肢的动力学模型为:
步骤2 利用患肢的等效质量参数M h 、等效阻尼参数B h 和等效刚度参数K h 的变化量、及,对比例-微分-积分控制器(120)进行修正并计算得到u(t),所述的比例-微分-积分控制器(120)为:
对比例-微分-积分控制器(120)进行修正的方法是:
步骤3 将比例-微分-积分控制器(120)输出的电机功率信号转变成力矩电机(131)的驱动信号,用于控制力矩电机(131)的工作。
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