CN108748147A - 一种外骨骼机械臂的控制***及方法 - Google Patents

一种外骨骼机械臂的控制***及方法 Download PDF

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CN108748147A CN201810558585.7A CN201810558585A CN108748147A CN 108748147 A CN108748147 A CN 108748147A CN 201810558585 A CN201810558585 A CN 201810558585A CN 108748147 A CN108748147 A CN 108748147A
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杨爽
梁斌
朱晓俊
刘厚德
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Abstract

本发明公开了一种外骨骼机械臂的控制***及方法，其中该控制***设置于空间遥操作***中，包括电机状态反馈模块、力矩信息模块、轨迹生成模块和虚拟分解控制模块，电机状态反馈模块采集当前时刻外骨骼机械臂的各个关节的电机的位置和速度信息；力矩信息模块采集并处理外骨骼机械臂的末端的六维力矩信息以得到操作者的运动意图；轨迹生成模块根据操作者的运动意图计算下一时刻各个关节的电机的期望位置和期望速度信息；虚拟分解控制模块根据下一时刻各个关节的电机的期望位置和期望速度信息计算外骨骼机械臂的各个关节的控制力矩，以控制外骨骼机械臂跟随操作者运动。本发明可适用于多自由度外骨骼机械臂，适用性好，大大提高人机交互体验。

Description

一种外骨骼机械臂的控制***及方法
技术领域
本发明涉及空间机器人遥操作技术领域，尤其涉及一种面向空间遥操作的外骨骼机械臂控制***及方法。
背景技术
随着人类空间活动的不断发展，可以预见在未来将会有大量的空间生产、空间加工、空间装配、空间维护和修理的工作需要进行。由于太空环境的危险性和宇航员生命保障的高成本限制，机器人已经在航空航天领域内发挥越来越重要的作用。然而，受到机构、控制、传感和人工智能等支撑技术的限制，研制出能够在未知或复杂环境下全自主方式工作的智能机器人，是短期内难以实现的目标。因此，充分利用现有技术、发展既有局部自主能力又将人的智能包含进去的遥操作机器人(Telerobotics)***是一种比较现实的选择。
遥操作(Teleoperation)在字面上可以理解为远距离操作。在遥操作机器人***中，操作员作为监控者，间歇地与遥端的机器人进行通信，从遥端的机器人***获得需要的原始数据信息，同时向遥端的机器人发送目标任务等指令，遥端的机器人根据接收到的指令，加上自身的人工感知和智能执行任务。可以发现，遥操作机器人是一个有人参与的机器人局部自主控制***，涉及到人与机器人的交互和机器人与环境的交互，它充分发挥了人与机器人各自的优势并拓展了人的感知和行为能力，因此在航空航天领域中都有着广泛的应用前景。在航天活动中，只需要地面操作人员和/或位于舱内的宇航员对空间机器人进行遥操作，就可以完成空间站的维护或航天器燃料加注等任务，甚至是月球或火星表面的勘测。避免了出舱对宇航员带来的危险，有效地降低了航天任务的成本，并拓展了人类的探测能力。
专利文献201510501051.7公开了一种可穿戴式助力外骨骼上肢机构的控制方法，该方法包括以下步骤：(1)该方法首先采集小臂上的多维力传感器的信号；(2)实时控制器将多维力传感器接触点的力转换为该点期望的速度，通过运算进而得出肩关节和肘关节的期望角度；(3)实时控制器根据PID算法，运算并输出控制电机的电压信号；电机驱动器将该电压信号转化为控制电机的电流信号；大臂电机和小臂电机根据电流信号的大小，实现对肩关节和肘关节运动角度的控制，进而实现上肢大小臂位置的控制。但是该控制方法无法应用于多自由度外骨骼机械臂，适用性差。专利文献201710799139.0公开了上肢助力外骨骼的控制方法、装置和上肢助力外骨骼***，通过力传感器获取用户发出的施力信号；根据施力信号，生成电机的驱动信号；根据驱动信号，驱动电机控制机械结构运动，以使机械结构带动外部的负载运动；在机械结构运动过程中，接收机械结构的反馈信号，根据反馈信号实时调整驱动信号，直至反馈信号与施力信号和/或驱动信号相匹配。但是该控制模式单一，人机交互体验差。
随着航天技术与空间技术的迅猛发展，人类对外太空的探索更加深入，空间操作任务也随之愈来愈复杂，如卫星维修、在轨服务、清理太空垃圾以及建造空间站等。由于空间任务的复杂度和精度都在不断提高，对遥操作主手执行复杂任务的控制提出了更高的要求。
以上背景技术内容的公开仅用于辅助理解本发明的构思及技术方案，其并不必然属于本专利申请的现有技术，在没有明确的证据表明上述内容在本专利申请的申请日已经公开的情况下，上述背景技术不应当用于评价本申请的新颖性和创造性。
发明内容
鉴于外骨骼式遥操作主手在航空航天领域中巨大的潜力和对外骨骼式机械臂的控制要求，本发明提出一种应用于空间遥操作的外骨骼机械臂控制***及方法。
为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：
本发明公开了一种外骨骼机械臂的控制***，所述控制***设置于空间遥操作***中，所述空间遥操作***还包括外骨骼机械臂、空间多自由度机器人和数据处理模块，所述外骨骼机械臂的控制***分别与所述外骨骼机械臂、所述空间多自由度机器人和所述数据处理模块连接，所述空间多自由度机器人和所述数据处理模块相互连接，其中：所述外骨骼机械臂的控制***包括电机状态反馈模块、力矩信息模块、轨迹生成模块和虚拟分解控制模块，其中所述电机状态反馈模块分别与所述力矩信息模块、所述轨迹生成模块和所述虚拟分解控制模块连接，所述电机状态反馈模块用于采集当前时刻所述外骨骼机械臂的各个关节的电机的位置信息和速度信息；所述力矩信息模块用于采集并处理所述外骨骼机械臂的末端的六维力矩信息以得到操作者的运动意图；所述轨迹生成模块用于根据所述操作者的运动意图计算得到下一时刻所述外骨骼机械臂的各个关节的电机的期望位置信息和期望速度信息；所述虚拟分解控制模块用于根据下一时刻所述外骨骼机械臂的各个关节的电机的期望位置信息和期望速度信息计算得到所述外骨骼机械臂的各个关节的控制力矩，以用于控制所述外骨骼机械臂跟随所述操作者运动。
优选地，所述外骨骼机械臂包括第一至第七自由度共七个自由度，分别一一对应于七个关节，其中第一自由度、第二自由度和第三自由度分别对应肩关节外展/内收、肩关节前屈/后伸、肩关节外旋/内旋，第四自由度和第五自由度分别对应肘关节前屈/后伸、前臂外旋/内旋，第六自由度和第七自由度分别对应腕关节前屈/后伸、腕关节尺偏/桡偏。
本发明还公开了一种采用上述的控制***对外骨骼机械臂进行控制的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：所述电机状态反馈模块采集当前时刻所述外骨骼机械臂的各个关节的电机的位置信息和速度信息；
S2：所述力矩信息模块采集并处理所述外骨骼机械臂的末端的六维力矩信息以得到操作者的运动意图；
S3：所述轨迹生成模块根据所述操作者的运动意图计算得到下一时刻所述外骨骼机械臂的各个关节的电机的期望位置信息和期望速度信息；
S4：所述虚拟分解控制模块根据下一时刻所述外骨骼机械臂的各个关节的电机的期望位置信息和期望速度信息计算得到所述外骨骼机械臂的各个关节的控制力矩，以控制所述外骨骼机械臂跟随所述操作者运动。
优选地，步骤S2具体为：所述力矩信息模块采集所述空间多自由度机器人的末端与环境接触的力信息Fslave以及操作者施加给所述外骨骼机械臂末端的力信息Fhuman，将Fslave与Fhuman叠加得到最终的力信息Fcompen以表征所述操作者的运动意图。
优选地，其中采集操作者施加给所述外骨骼机械臂末端的力信息Fhuman包括以下步骤：接收来自所述电机状态反馈模块的所述外骨骼机械臂的各个关节的电机的位置信息q，结合运动学正解计算得到所述外骨骼机械臂末端的当前位姿为X，再根据当前位姿X对在所述外骨骼机械臂的末端采集到的实际六维力矩信息Freal进行重力补偿计算得到Fhuman。
优选地，步骤S3具体包括：
S31：根据所述电机状态反馈模块得到当前时刻t下所述外骨骼机械臂的各个关节的电机的位置信息q，计算雅可比矩阵J为：
S32：将所述力矩信息模块得到的力信息Fcompen转换到所述外骨骼机械臂的各个关节所受的力信息矢量τ：
τ＝JTFcompen；
S33：将所述外骨骼机械臂的各个关节所受的力信息矢量τ转换成位置偏差Δq：
其中，K、C分别代表刚度参数和阻尼参数，s表示在频域；
S34：计算得到下一时刻期望位置信息qd＝q+Δq，再对期望位置信息qd求导得到期望速度信息
优选地，步骤S4具体包括：
S41：将所述外骨骼机械臂的各个关节分别虚拟切割成关节子***和连杆子***；
S42：对各个连杆子***进行运动学和动力学分析，得到各个连杆子***的控制力矩；
S43：对各个关节子***进行运动学和动力学分析，得到各个关节子***的控制力矩；
S44：将各个连杆子***的控制力矩和各个关节子***的控制力矩进行叠加，得到所述外骨骼机械臂的各个关节的控制力矩；
S45：按照计算得到的所述外骨骼机械臂的各个关节的控制力矩对所述外骨骼机械臂的各个关节的电机进行控制以控制所述外骨骼机械臂跟随所述操作者运动。
优选地，其中步骤S42中具体包括：
S421：对各个连杆子***进行运动学和动力学分析，计算各个连杆子***的力矩向量：
其中，ksi是一个对称正定增益矩阵，是一个回归矩阵，是一个估计的参数向量，{Bi}表示虚拟切割后各个连杆子***的坐标系， 和分别是连杆子***在坐标系{Bi}下的线速度向量和角速度向量，是在坐标系{Bi}下所需要的线/角速度向量，是连杆子***的力矩向量，n为所述外骨骼机械臂的关节的数量；
S422：根据各个连杆子***的力矩向量，得到各个连杆子***在坐标系{B1}、{B2}…{B7}下所需的力/力矩向量：
其中，为力/力矩转移矩阵；
S423：将各个连杆子***的力信息进行提取，得到各个连杆子***的控制力矩：
其中，z＝[0 0 0 0 0 1]T。
优选地，其中步骤S43中的各个关节子***的控制力矩为：
其中，θai＝[Jmi kci kυi ci]T，kai表示反馈增益，为θai的估计，表示所需的速度向量；表示所需的加速度向量，表示电机状态反馈模块采集的当前时刻的速度向量；Jmi表示等效质量或转动惯量，kci＞0表示库仑摩擦系数，kvi＞0表示粘性摩擦系数，ci表示非对称库仑摩擦的偏移量。
优选地，其中步骤S44中得到的所述外骨骼机械臂的各个关节的控制力矩为：
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：本发明公开的外骨骼机械臂的控制***包括电机状态反馈模块、力矩信息模块、轨迹生成模块和虚拟分解控制模块，其中通过力矩信息模块采集并处理外骨骼机械臂末端的六维力矩传感器以得到操作员的运动意图，并根据轨迹生成模块得到下一时刻外骨骼机械臂的各个关节的电机的期望位置信息和期望速度信息，最后通过虚拟分解控制模块来得到外骨骼机械臂的各个关节的控制力矩以控制外骨骼机械臂，使得操作者在执行空间遥操作任务时，外骨骼机械臂能够快速响应并跟随操作者的手臂进行运动，实现自然直观地控制机器人，并且可以适用于多自由度外骨骼机械臂，适用性好，大大提高人机交互体验。
附图说明
图1是本发明优选实施例的空间遥操作***的组成示意图；
图2是本发明优选实施例的外骨骼机械臂的结构组成图；
图3是本发明优选实施例的力矩信息模块的工作原理图；
图4是本发明优选实施例的轨迹生成模块的工作原理图；
图5是本发明优选实施例的外骨骼机械臂虚拟分解成子***的示意图；
具体实施方式
下面对照附图并结合优选的实施方式对本发明作进一步说明。
如图1所示，本发明优选实施例公开了一种空间遥操作***100，包括外骨骼机械臂10、外骨骼机械臂控制***20、空间多自由度机器人30和数据处理模块40。其中外骨骼机械臂10为空间遥操作***100的主手，操作者200穿戴外骨骼机械臂10后，控制外骨骼机械臂10跟随操作者200的上肢运动；数据处理模块40接收外骨骼机械臂10的各关节的电机的位置信息，经过数据处理后，转化为空间多自由度机器人30的关节角，并发送给空间遥操作***100的从端(空间多自由度机器人30)，实现遥操作的功能。
其中外骨骼机械臂控制***20包括电机状态反馈模块21、力矩信息模块22、轨迹生成模块23和虚拟分解控制模块24，电机状态反馈模块21分别与力矩信息模块22、轨迹生成模块23和虚拟分解控制模块24连接，并向力矩信息模块22、轨迹生成模块23和虚拟分解控制模块24传递数据，图1中的箭头所指方向为数据的传递方向；其中电机状态反馈模块21采集外骨骼机械臂10的七个关节的电机的位置信息和速度信息；力矩信息模块22采集并处理外骨骼机械臂10末端的六维力矩信息，得到操作者200手臂的运动意图；轨迹生成模块23根据操作者200手臂的运动意图得到下一时刻外骨骼机械臂10的七个关节的电机的期望位置信息和期望速度信息；虚拟分解控制模块24根据轨迹生成模块23的信息计算得到各个关节的控制力矩，最终控制外骨骼机械臂10快速跟随操作者200手臂运动。
人体上肢的运动***是由骨、骨骼肌和骨连接组成的复杂结构。从机械建模的角度来看，人体上肢可以视作一个具有多个自由度的串联机械臂，包括大臂、小臂和手部，通过肩关节、肘关节和腕关节的相互连接和配合，完成复杂的空间运动。根据人体解剖生物学研究及人体运动特点分析，肩关节简化为具有三个自由度的运动关节，分别完成屈伸运动、收展运动和旋转运动；肘关节完成两个空间自由度的运动，分别为屈伸运动和旋转运动；将腕关节视为具有自由度的关节，分别为屈伸运动和旋转运动。如图2所示，在本实施例中，外骨骼机械臂10根据人体手臂结构设计而成，具有七个自由度(对应于七个关节)，分别第一自由度1、第二自由度2、第三自由度3、第四自由度4、第五自由度5、第六自由度6和第七自由度7，其中第一自由度1、第二自由度2和第三自由度3分别对应肩关节外展/内收、肩关节前屈/后伸、肩关节外旋/内旋，第四自由度4和第五自由度5分别对应肘关节前屈/后伸、前臂外旋/内旋，第六自由度6和第七自由度7分别对应腕关节前屈/后伸、腕关节尺偏/桡偏；六维力矩传感器8设置在外骨骼机械臂10的末端。
外骨骼机械臂控制***20的控制方法包括如下步骤：
S1：电机状态反馈模块21通过光电编码器采集外骨骼机械臂10在当前时刻t下的七个关节的电机的位置信息q和速度信息
S2：力矩信息模块22接收来自空间多自由度机器人30的末端与环境接触的力信息Fslave以及来自操作者200手部施加给外骨骼机械臂10末端的力信息Fhuman，将Fslave与Fhuman叠加得到最终的力信息Fcompen以表征所述操作者的运动意图；
其中，由于力矩传感器自身的特性，在不同的位姿下具有不同的初始值；在当前时刻t下，图2中的六维力矩传感器8的实际六维力矩信息是Freal；此时根据电机状态反馈模块21在当前时刻t下的七个关节的电机的位置信息q，结合运动学正解计算得到外骨骼机械臂10末端的力矩传感器当前位姿为X，再根据当前位姿X对实际六维力矩信息Freal进行重力补偿计算得到Fhuman，通过力信息Fhuman能够反映操作者200手部施加给外骨骼机械臂10的真实力大小和方向。结合图3，最后将Fslave与Fhuman叠加得到Fcompen(Fcompen＝Fhuman-Fslave)以表征所述操作者的运动意图。
S3：轨迹生成模块23根据力矩信息模块22得到的力信息Fcompen，计算下一时刻时外骨骼机械臂10的各个关节的电机的期望位置信息qd和期望速度信息
如图4所示，步骤S3包括以下步骤：
S31：根据电机状态反馈模块21得到当前时刻t下的七个关节的电机的位置信息q，计算雅可比矩阵J为：
其中，X为外骨骼机械臂10末端的力矩传感器当前位姿；
S32：将力矩信息模块22得到的力信息Fcompen转换到各个关节所受的力信息矢量τ：
τ＝JTFcompen
也即将雅可比矩阵的转置矩阵与力信息Fcompen相乘得到力信息矢量τ；
S33：根据***的阻抗模型，将各个关节所受的力信息矢量τ转换成位置偏差Δq：
其中，K、C分别代表***的刚度参数和阻尼参数，s表示在频域；
S34：根据当前时刻t下的七个关节的电机的位置信息q，加上位置偏差Δq，计算得到下一时刻期望位置信息qd，再对期望位置信息qd求导得到期望速度信息
qd＝q+Δq。
S4：虚拟分解控制模块24根据轨迹生成模块23得到的各个关节的电机的期望位置信息qd和期望速度信息计算各个关节的控制力矩，最终控制外骨骼机械臂10快速跟随操作者200手臂运动。
步骤S4具体包括以下步骤：
S41：如图5所示，将七自由度外骨骼机械臂的各个关节从虚拟切割点300处进行切割，分别切割成关节子***和连杆子***，其中第一关节子***～第七关节子***101、102、103、…、107以及第一连杆子***～第七连杆子***201、202、203、…、207依次交替连接；
S42：对各个连杆子***进行运动学和动力学分析，得到各个连杆子***的控制力矩，具体包括以下步骤：
S421：对各个连杆子***进行运动学和动力学分析，计算各个连杆子***的力矩向量：
其中，ksi是一个对称正定增益矩阵，是一个回归矩阵，是一个估计的参数向量，{Bi}表示虚拟切割后各个连杆子***的坐标系， 和分别是连杆子***在坐标系{Bi}下的线速度向量和角速度向量，是在坐标系{Bi}下所需要的线/角速度向量，是连杆子***的力矩向量；
S422：根据各个连杆子***的力矩向量，得到各个连杆子***在坐标系{B1}、{B2}…{B7}下所需力/力矩向量：
其中，为力/力矩转移矩阵；
S423：将各个连杆子***的力信息进行提取，得到各个连杆子***的控制力矩：
其中，z＝[0 0 0 0 0 1]T。
S43：对各个关节子***进行运动学和动力学分析，得到各个关节子***的控制力矩：
其中，θai＝[Jmi kci kυi ci]T，kai表示反馈增益，为θai的估计，表示所需的速度向量；表示所需的加速度向量，表示电机状态反馈模块采集的当前时刻t下的速度向量；Jmi表示等效质量或转动惯量，kci＞0表示库仑摩擦系数，kvi＞0表示粘性摩擦系数，ci表示非对称库仑摩擦的偏移量。
S45：将各个连杆子***的控制力矩和各个关节子***的控制力矩进行叠加，得到所述外骨骼机械臂的各个关节的控制力矩；
S45：根据计算得到的控制力矩控制外骨骼机械臂10的各个关节的电机以控制外骨骼机械臂跟随操作者手臂运动。
本发明优选实施例的外骨骼机械臂的控制***及方法通过外骨骼机械臂末端的力矩传感器来获取操作者的运动意图，并根据遥操作主手的末端位姿控制从端空间多自由度机器人的运动，从而更自然直观地控制机器人；其中在力矩信息模块中，通过重力补偿算法获取了操作者真实的施力大小和方向；在轨迹生成模块，采用雅克比矩阵的转置矩阵将末端力信息分解到各个关节；采用虚拟分解控制来适应不同的操作者执行空间任务，可以适用于多自由度外骨骼机械臂，适用性好，大大提高人机交互体验。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干等同替代或明显变型，而且性能或用途相同，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种外骨骼机械臂的控制***，其特征在于，所述控制***设置于空间遥操作***中，所述空间遥操作***还包括外骨骼机械臂、空间多自由度机器人和数据处理模块，所述外骨骼机械臂的控制***分别与所述外骨骼机械臂、所述空间多自由度机器人和所述数据处理模块连接，所述空间多自由度机器人和所述数据处理模块相互连接，其中：
所述外骨骼机械臂的控制***包括电机状态反馈模块、力矩信息模块、轨迹生成模块和虚拟分解控制模块，其中所述电机状态反馈模块分别与所述力矩信息模块、所述轨迹生成模块和所述虚拟分解控制模块连接，所述电机状态反馈模块用于采集当前时刻所述外骨骼机械臂的各个关节的电机的位置信息和速度信息；所述力矩信息模块用于采集并处理所述外骨骼机械臂的末端的六维力矩信息以得到操作者的运动意图；所述轨迹生成模块用于根据所述操作者的运动意图计算得到下一时刻所述外骨骼机械臂的各个关节的电机的期望位置信息和期望速度信息；所述虚拟分解控制模块用于根据下一时刻所述外骨骼机械臂的各个关节的电机的期望位置信息和期望速度信息计算得到所述外骨骼机械臂的各个关节的控制力矩，以用于控制所述外骨骼机械臂跟随所述操作者运动。
2.根据权利要求1所述的控制***，其特征在于，所述外骨骼机械臂包括第一至第七自由度共七个自由度，分别一一对应于七个关节，其中第一自由度、第二自由度和第三自由度分别对应肩关节外展/内收、肩关节前屈/后伸、肩关节外旋/内旋，第四自由度和第五自由度分别对应肘关节前屈/后伸、前臂外旋/内旋，第六自由度和第七自由度分别对应腕关节前屈/后伸、腕关节尺偏/桡偏。
3.一种采用权利要求1至2任一项所述的控制***对外骨骼机械臂进行控制的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：所述电机状态反馈模块采集当前时刻所述外骨骼机械臂的各个关节的电机的位置信息和速度信息；
S2：所述力矩信息模块采集并处理所述外骨骼机械臂的末端的六维力矩信息以得到操作者的运动意图；
S3：所述轨迹生成模块根据所述操作者的运动意图计算得到下一时刻所述外骨骼机械臂的各个关节的电机的期望位置信息和期望速度信息；
S4：所述虚拟分解控制模块根据下一时刻所述外骨骼机械臂的各个关节的电机的期望位置信息和期望速度信息计算得到所述外骨骼机械臂的各个关节的控制力矩，以控制所述外骨骼机械臂跟随所述操作者运动。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S2具体为：所述力矩信息模块采集所述空间多自由度机器人的末端与环境接触的力信息Fslave以及操作者施加给所述外骨骼机械臂末端的力信息Fhuman，将Fslave与Fhuman叠加得到最终的力信息Fcompen以表征所述操作者的运动意图。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，其中采集操作者施加给所述外骨骼机械臂末端的力信息Fhuman包括以下步骤：接收来自所述电机状态反馈模块的所述外骨骼机械臂的各个关节的电机的位置信息q，结合运动学正解计算得到所述外骨骼机械臂末端的当前位姿为X，再根据当前位姿X对在所述外骨骼机械臂的末端采集到的实际六维力矩信息Freal进行重力补偿计算得到Fhuman。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤S3具体包括：
S31：根据所述电机状态反馈模块得到当前时刻t下所述外骨骼机械臂的各个关节的电机的位置信息q，计算雅可比矩阵J为：
S32：将所述力矩信息模块得到的力信息Fcompen转换到所述外骨骼机械臂的各个关节所受的力信息矢量τ：
τ＝JTFcompen；
S33：将所述外骨骼机械臂的各个关节所受的力信息矢量τ转换成位置偏差Δq：
其中，K、C分别代表刚度参数和阻尼参数，s表示在频域；
S34：计算得到下一时刻期望位置信息qd＝q+Δq，再对期望位置信息qd求导得到期望速度信息
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S4具体包括：
S41：将所述外骨骼机械臂的各个关节分别虚拟切割成关节子***和连杆子***；
S42：对各个连杆子***进行运动学和动力学分析，得到各个连杆子***的控制力矩；
S43：对各个关节子***进行运动学和动力学分析，得到各个关节子***的控制力矩；
S44：将各个连杆子***的控制力矩和各个关节子***的控制力矩进行叠加，得到所述外骨骼机械臂的各个关节的控制力矩；
S45：按照计算得到的所述外骨骼机械臂的各个关节的控制力矩对所述外骨骼机械臂的各个关节的电机进行控制以控制所述外骨骼机械臂跟随所述操作者运动。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，其中步骤S42中具体包括：
S421：对各个连杆子***进行运动学和动力学分析，计算各个连杆子***的力矩向量：
其中，ksi是一个对称正定增益矩阵，是一个回归矩阵，是一个估计的参数向量，{Bi}表示虚拟切割后各个连杆子***的坐标系， 和分别是连杆子***在坐标系{Bi}下的线速度向量和角速度向量，是在坐标系{Bi}下所需要的线/角速度向量，是连杆子***的力矩向量，n为所述外骨骼机械臂的关节的数量；
S422：根据各个连杆子***的力矩向量，得到各个连杆子***在坐标系{B1}、{B2}…{B7}下所需的力/力矩向量：
其中，为力/力矩转移矩阵；
S423：将各个连杆子***的力信息进行提取，得到各个连杆子***的控制力矩：
其中，z＝[0 0 0 0 0 1]T。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，其中步骤S43中的各个关节子***的控制力矩为：
其中，θai＝[Jmi kci kυi ci]T，kai表示反馈增益，为θai的估计，表示所需的速度向量；表示所需的加速度向量，表示电机状态反馈模块采集的当前时刻的速度向量；Jmi表示等效质量或转动惯量，kci＞0表示库仑摩擦系数，kvi＞0表示粘性摩擦系数，ci表示非对称库仑摩擦的偏移量。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，其中步骤S44中得到的所述外骨骼机械臂的各个关节的控制力矩为：
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