CN111515930B

CN111515930B - 髋部动力外骨骼主动助力行走控制方法、装置、终端及计算机可读存储介质

Info

Publication number: CN111515930B
Application number: CN202010297163.6A
Authority: CN
Inventors: 丘世因; 郭伟; 李满天; 王鑫; 陈翡; 邓静; 汪云涛; 查富生; 王鹏飞
Original assignee: Shenzhen Academy of Aerospace Technology
Current assignee: Shenzhen Academy of Aerospace Technology
Priority date: 2020-04-15
Filing date: 2020-04-15
Publication date: 2021-11-23
Anticipated expiration: 2040-04-15
Also published as: CN111515930A

Abstract

本发明公开了一种髋部动力外骨骼主动助力行走控制方法、装置、终端及计算机可读存储介质，其中的控制方法包括：获取人体行走时的关节角和人体行走时的加速度；确定人体质心真实运动状态、人体摆动脚脚尖、人体摆动脚脚跟、人体支撑脚脚跟和人体支撑脚脚尖；确定人体瞬时捕捉点并于所述人体瞬时捕捉点与所述人体摆动脚之间建立虚拟弹簧；确定所述虚拟弹簧的形变量及刚度；确定虚拟力矩τ_v并将所述虚拟力矩τ_V设置为外骨骼驱动***的目标力矩τ_d；基于比例微分控制对所述所述目标力矩进行跟踪控制。该控制方法能够同时实现人体行走助力和失稳恢复助力的统一控制，有效地解决了不同状态下的助力控制难题。

Description

髋部动力外骨骼主动助力行走控制方法、装置、终端及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及外骨骼机器人技术领域，特别涉及一种髋部动力外骨骼主动助力行走控制方法、装置、终端及计算机可读存储介质。

背景技术

外骨骼机器人技术是融合传感、控制、信息、融合、移动计算，为作为操作者的人提供一种可穿戴的机械机构的综合技术。外骨骼机器人用于为人体提供助力，在增强人体技能、辅助运动、康复治疗方面有着突出的发展前景，日益成为机器人领域的研究重点。

现有的外骨骼助力控制方法，不同状态下的控制难于协调统一，使外骨骼机器人在实际应用中多有动作不连贯、控制冲突等问题，难以提供有效助力。如何实现正常行走状态的主动助力与失稳状态的恢复助力的统一控制，属于业界仍难解决的技术难题。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种髋部动力外骨骼主动助力行走控制方法、装置、终端及计算机可读存储介质，应用于髋部动力外骨骼，能够同时实现人体行走助力和失稳恢复助力的统一控制，于正常行走状态下减小人体髋关节伸肌和屈肌的能耗，而当人体发生前倾或者后仰失稳时又能够辅助人体的摆动腿运动，从而使人体能够更快的恢复稳定，有效地解决了不同状态下的助力控制难题。

本发明提供的髋部动力外骨骼主动助力行走控制方法，包括以下步骤：

获取人体行走时的关节角和人体行走时的加速度；

基于人体运动模型，根据所述人体行走时的关节角和所述人体行走时的加速度确定人体质心真实运动状态

人体摆动脚脚尖x_Toe、人体摆动脚脚跟x_Heel、人体支撑脚脚跟HeelX和人体支撑脚脚尖ToeX，其中，

分别为人体行走时人体质心的真实位置和真实速度；

根据人体质心真实运动状态

确定人体瞬时捕捉点x_CP，并于所述人体瞬时捕捉点x_CP与所述人体摆动脚之间建立虚拟弹簧，其中，

ω₀为倒立摆的固有频率；

根据所述人体瞬时捕捉点x_CP、所述人体摆动脚脚尖x_Toe及所述人体摆动脚脚跟x_Heel确定所述虚拟弹簧的形变量Δ_CP：

根据所述人体瞬时捕捉点x_CP、所述人体支撑脚脚跟HeelX及所述人体支撑脚脚尖ToeX之间的位置关系确定所述虚拟弹簧的刚度K_V：

确定虚拟力矩τ_v并将所述虚拟力矩τ_V设置为外骨骼驱动***的目标力矩τ_d，其中，τ_v＝K_VΔ_CPM_h；

基于比例微分控制对所述所述目标力矩进行跟踪控制：τ_d＝τ_v+Δτ，其中Δτ是力矩控制增量。

可选的，所述人体质心真实运动状态

通过以下步骤确定：

基于人体运动模型，根据所述人体行走时的关节角确定人体质心名义运动状态

其中，

分别为人体行走时人体质心的名义位置和名义速度；

基于卡尔曼滤波融合所述人体行走时的加速度和所述人体质心名义运动状态

确定人体质心真实运动状态

可选的，所述人体行走时的关节角和所述人体行走时的加速度由人体姿态测量***测量得到。

本发明提供的髋部动力外骨骼主动助力行走控制装置，包括：

获取模块，用于获取人体行走时的关节角和人体行走时的加速度；

状态确定模块，用于基于人体运动模型、根据所述人体行走时的关节角和所述人体行走时的加速度确定人体质心真实运动状态

分别为人体行走时人体质心的真实位置和真实速度；

定标建模模块，用于根据人体质心真实运动状态

ω₀为倒立摆的固有频率；

形变确定模块，用于根据所述人体瞬时捕捉点x_CP、所述人体摆动脚脚尖x_Toe及所述人体摆动脚脚跟x_Heel确定所述虚拟弹簧的形变量Δ_CP：

刚度确定模块，用于根据所述人体瞬时捕捉点x_CP、所述人体支撑脚脚跟HeelX及所述人体支撑脚脚尖ToeX之间的位置关系确定所述虚拟弹簧的刚度K_V：

力矩确定模块，用于确定虚拟力矩τ_v并将所述虚拟力矩τ_V设置为外骨骼驱动***的目标力矩τ_d，其中，τ_v＝K_VΔ_CPM_h；

跟踪控制模块，用于基于比例微分控制对所述所述目标力矩进行跟踪控制：τ_d＝τ_v+Δτ，其中Δτ是力矩控制增量。

可选的，所述状态确定模块包括：

名义状态子模块，用于基于人体运动模型、根据所述人体行走时的关节角确定人体质心名义运动状态

其中，

分别为人体行走时人体质心的名义位置和名义速度；

滤波寻真子模块，用于基于卡尔曼滤波融合所述人体行走时的加速度和所述人体质心名义运动状态

确定人体质心真实运动状态

本发明提供的终端，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以使所述终端实现以上所述的髋部动力外骨骼主动助力行走控制方法。

本发明提供的计算机可读存储介质，其存储有所述终端所执行的所述计算机程序。

本发明实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

基于人体运动模型，根据人体行走时的关节角和人体行走时的加速度确定人体质心真实运动状态以及支撑脚、摆动脚的位置，进而于人体瞬时捕捉点x_CP与人体摆动脚之间建立基于虚拟弹簧的虚拟刚度模型，并根据人体瞬时捕捉点x_CP和前述各位置量判断人体当前所处的运动状态究为行走状态与失稳状态中的何者，同时计算确定虚拟弹簧的形变量和刚度，由此得以确定外骨骼驱动***的目标力矩而对两种不同的运动状态输出不同的驱动力矩，基于比例微分控制对所述所述目标力矩进行跟踪控制，使目标力矩保持与虚拟力矩一致，于正常行走状态下减小人体髋关节伸肌和屈肌的能耗，而当人体发生前倾或者后仰失稳时又能够辅助人体的摆动腿运动，从而使人体能够更快的恢复稳定，同时实现人体行走助力和失稳恢复助力的统一控制，有效地解决了不同状态下的助力控制难题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1为本发明实施例1提供的髋部动力外骨骼主动助力行走控制方法的流程示意图；

图2为图1中髋部动力外骨骼主动助力行走控制方法的步骤B1-B2的流程示意图；

图3为本发明实施例1提供的髋部动力外骨骼主动助力行走控制方法的控制框架图；

图4为本发明实施例1的髋部动力外骨骼主动助力行走控制方法应用的髋部动力外骨骼的前视图；

图5为图4中髋部动力外骨骼的右视图；

图6为人体前向失稳状态示意图；

图7为人体后向失稳状态示意图；

图8为本发明实施例2提供的髋部动力外骨骼主动助力行走控制装置的结构示意图；

图9为本发明实施例2提供的髋部动力外骨骼主动助力行走控制方法的局部结构示意图；

图10是本发明实施例3提供的终端的结构示意图。

主要元件符号说明：

11-右髋关节驱动电机，12-左髋关节驱动电机，13-大腿穿戴件，14-外骨骼控制器，15-外骨骼电源，161-右大腿惯导，162-左大腿惯导，163-右小腿惯导，164-左小腿惯导，165-腰部惯导，166-右脚压力鞋垫，167-左脚压力鞋垫，17-腰部连杆，21-获取模块，22-状态确定模块，221-名义状态子模块，222-滤波寻真子模块，23-建模计算模块，24-刚度确定模块，25-力矩确定模块，26-跟踪控制模块，31-存储器，32-处理器，33-输入单元，34-显示单元。

具体实施方式

需要说明的是，当元件被称为“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。相反，当元件被称作“直接在”另一元件“上”时，不存在中间元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在限制本发明。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

实施例1

请参阅图1及图3，本实施例公开了髋部动力外骨骼主动助力行走控制方法的一种实现方式，包括以下步骤：

步骤A：获取人体行走时的关节角和人体行走时的加速度。其中，人体行走时的关节角包括行走过程所涉及的人体中各个关节之关节角。以下肢为例，其中的膝关节之关节角可以是大腿与小腿之间的夹角。人体行走时的关节角反映人体的运动姿态，加速度反映人体的运动状态及其变化(如散步、疾走、前扑、后翻等状态及各个状态之间的变化)。

请结合参阅图4～5，需要说明的是，在本实施例中，髋部动力外骨骼用于对人体的髋关节进行助力，包括右髋关节驱动电机11、左髋关节驱动电机12、大腿穿戴件13、外骨骼控制器14、外骨骼电源15及人体姿态测量***组成。其中，人体姿态测量***用于测量人体姿态，包括设置于人体各个位置的惯性导航***(Inertial Navigation System，以下简称惯导)，如右大腿惯导161、左大腿惯导162、右小腿惯导163、左小腿惯导164、腰部惯导165等。具体地，惯导可包括加速度计和陀螺仪等惯性测量元件。

示范性地，所述人体行走时的关节角和所述人体行走时的加速度由人体姿态测量***测量得到。人体姿态测量***属于动力外骨骼的一部分，其构造如前所述。

具体在本实施例中，右大腿惯导161、左大腿惯导162、右小腿惯导163、左小腿惯导164分别绑定于使用者的肢体上，腰部惯导165固定于髋部动力外骨骼的腰部连杆17上，腰部连杆17用于连接右髋关节驱动电机11与左髋关节驱动电机12。右大腿惯导161、左大腿惯导162分别用于测量右髋关节和左髋关节的角位移，右小腿惯导163、左小腿惯导164分别用于测量右膝关节和左膝关节的角位移，腰部惯导165用于测量上身的姿态角和人体行走时的加速度。示范性地，髋部动力外骨骼还可包括右脚压力鞋垫166和左脚压力鞋垫167，分别用于测量右脚和左脚行走时的压力信号。

步骤B：基于人体运动模型，根据所述人体行走时的关节角和所述人体行走时的加速度确定人体质心真实运动状态

分别为人体行走时人体质心的真实位置和真实速度。

其中，人体运动模型是一种利用数学、力学、物理学的理论与方法、以及运动解剖学参数，建立的模拟人体结构与运动的数学模型，通常是由多个常微分方程和积分方程联立而成的方程组。人体运动模型可直接采用现有技术提供的惯用模型，诸如人体退化模型(多刚体模型)、人体瘦化模型(多杆模型)、人体简化模型(多质点模型)与人体质点模型(集中质点模型或单质点模型)等。在本实施例中，人体运动模型可采用五杆模型进行简化，即上半身、右大腿、左大腿、右小腿、左小腿分别简化为杆件，五者对应铰接。

请参阅图2，示范性地，所述人体质心真实运动状态

通过以下步骤确定：

步骤B1：基于人体运动模型，根据所述人体行走时的关节角确定人体质心名义运动状态

其中，

分别为人体行走时人体质心的名义位置和名义速度，通过将人体行走时的关节角代入人体运动模型直接求解得到。

步骤B2：基于卡尔曼滤波融合所述人体行走时的加速度和所述人体质心名义运动状态

确定人体质心真实运动状态

卡尔曼滤波(Kalman filtering)是一种利用线性***状态方程，通过***输入输出观测数据，对***状态进行最优估计的算法。具体在本实施例中，基于卡尔曼滤波，利用人体行走时的加速度去除质心运动状态

中包含的***噪声和干扰，从而得到人体质心的真实运动状态

步骤C：根据人体质心真实运动状态

ω₀为倒立摆的固有频率。基于虚拟弹簧，虚拟刚度模型由此建立。

请结合参阅图6～7，在本实施例中，人体瞬时捕捉点可视为对人体不同运动状态判断之重要标志。当人体瞬时捕捉点位于人体支撑脚脚尖的前方时，人体处于前向失稳状态，虚拟弹簧一端连接人体摆动脚脚尖，另一端连接人体瞬时捕捉点；而当人体瞬时捕捉点位于人体支撑脚脚跟的后方时，人体处于后向失稳状态，虚拟弹簧一端连接人体摆动脚脚跟，另一端连接人体瞬时捕捉点。

步骤D：根据所述人体瞬时捕捉点x_CP、所述人体摆动脚脚尖x_Toe及所述人体摆动脚脚跟x_Heel确定所述虚拟弹簧的形变量Δ_CP：

当人体瞬时捕捉点位于人体支撑脚脚尖的前方时，虚拟弹簧的形变量Δ_CP为人体瞬时捕捉点x_CP与人体摆动脚脚尖x_Toe之间的距离，当人体瞬时捕捉点位于人体支撑脚脚跟的后方时，虚拟弹簧的形变量Δ_CP为人体瞬时捕捉点x_CP与人体摆动脚脚跟x_Heel之间的距离。

步骤E：根据所述人体瞬时捕捉点x_CP、所述人体支撑脚脚跟HeelX及所述人体支撑脚脚尖ToeX之间的位置关系确定所述虚拟弹簧的刚度K_V：

换言之，当人体瞬时捕捉点位于足底支撑区域S之内(即HeelX≤x_CP≤ToeX)时，虚拟弹簧的刚度K_V为零；当人体瞬时捕捉点超出足底支撑区域S之外(即ToeX＜x_CP或x_CP＜HeelX)时，虚拟弹簧的刚度K_V大于零，并根据实际工况人为给定，其给定方式可直接参考现有虚拟弹簧的刚度设定要求。在本实施例中，足底支撑区域S可由右脚压力鞋垫166和左脚压力鞋垫167测量确定。

步骤F：确定虚拟力矩τ_v并将所述虚拟力矩τ_V设置为外骨骼驱动***的目标力矩τ_d，其中，τ_v＝K_VΔ_CPM_h。此中，外骨骼驱动***的目标力矩τ_d可认为是失稳恢复助力。

显然地，当人体瞬时捕捉点位于足底支撑区域S之内(即HeelX≤x_CP≤ToeX)时，人体处于正常行走状态，髋部动力外骨骼输出正常行走助力即可，无需进行失稳恢复助力，人体虚拟弹簧的刚度K_V为零，涉及失稳恢复助力的虚拟力矩及目标力矩τ_d均为零，符合正常行走状态助力要求；当人体瞬时捕捉点超出足底支撑区域S之外(即ToeX＜x_CP或x_CP＜HeelX)时，人体处于前扑失稳或后仰失稳状态，需要输出失稳恢复助力，此时虚拟弹簧的刚度K_V大于零，保证髋部动力外骨骼及时输出非零的目标力矩τ_d，使人体及时回复稳态。其中，虚拟弹簧的刚度K_V根据所需的失稳恢复助力大小决定，K_V越大则失稳恢复助力越大。

步骤G：基于比例微分控制对所述所述目标力矩进行跟踪控制：τ_d＝τ_v+Δτ，其中Δτ是力矩控制增量。比例微分控制常以PD表示，其控制规律是：当被控变量发生偏差时，调节器的输出信号增量与偏差大小及偏差对时间的微分(偏差变换速度)成正比，实现对目标力矩τ_d的超前控制，保证目标力矩τ_d与虚拟力矩τ_v的一致性，最终确保失稳恢复助力的输出精确性。

本实施例公开的前述控制方法，基于人体瞬时捕捉点的位置判断，能够有效区分不同运动状态并相应做出对应控制，同时实现人体行走助力和失稳恢复助力的统一控制，于正常行走状态下减小人体髋关节伸肌和屈肌的能耗，而当人体发生前倾或者后仰失稳时又能够辅助人体的摆动腿运动，从而使人体能够更快的恢复稳定，有效地解决了不同状态下的助力控制难题。

实施例2

请参阅图8，本实施例公开了髋部动力外骨骼主动助力行走控制装置的一种具体构造，包括：

获取模块21，用于获取人体行走时的关节角和人体行走时的加速度；

状态确定模块22，用于基于人体运动模型、根据所述人体行走时的关节角和所述人体行走时的加速度确定人体质心真实运动状态

分别为人体行走时人体质心的真实位置和真实速度；

定标建模模块23，用于根据人体质心真实运动状态

ω₀为倒立摆的固有频率；

形变确定模块24，用于根据所述人体瞬时捕捉点x_CP、所述人体摆动脚脚尖x_Toe及所述人体摆动脚脚跟x_Heel确定所述虚拟弹簧的形变量Δ_CP：

刚度确定模块25，用于根据所述人体瞬时捕捉点x_CP、所述人体支撑脚脚跟HeelX及所述人体支撑脚脚尖ToeX之间的位置关系确定所述虚拟弹簧的刚度K_V：

力矩确定模块26，用于确定虚拟力矩τ_v并将所述虚拟力矩τ_V设置为外骨骼驱动***的目标力矩τ_d，其中，τ_v＝K_VΔ_CPM_h；

跟踪控制模块27，用于基于比例微分控制对所述所述目标力矩进行跟踪控制：τ_d＝τ_v+Δτ，其中Δτ是力矩控制增量。

请参阅图9，示范性地，状态确定模块22包括：

名义状态子模块221，用于基于人体运动模型、根据所述人体行走时的关节角确定人体质心名义运动状态

其中，

分别为人体行走时人体质心的名义位置和名义速度；

滤波寻真子模块222，用于基于卡尔曼滤波融合所述人体行走时的加速度和所述人体质心名义运动状态

确定人体质心真实运动状态

实施例3

请参阅图10，本实施例公开了一种终端，该终端包括存储器31以及处理器32，存储器31用于存储计算机程序，处理器32执行计算机程序以使终端实现以上所述的基于连续监测的风机1p信号识别方法。

其中，终端包括不具备移动通信能力的终端设备(比如计算机、服务器等)，亦包括移动终端(比如智能电话、平板电脑、车载电脑、智能穿戴设备等)。

存储器31可包括存储程序区和存储数据区。其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据(比如音频数据、备份文件等)等。此外，存储器31可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器(例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件)。

优选地，终端还包括输入单元33与显示单元34。其中，输入单元33用于接收用户输入的各项指令或参数(包括预设滚动方式、预设时间间隔与预设滚动次数)，包括鼠标、键盘、触控面板及其他输入设备。显示单元34用于显示终端的各种输出信息(包括网页页面、参数配置界面等)，包括显示面板。

在此一并公开一种计算机可读存储介质，其存储有终端所执行的所述计算机程序。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和结构图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。

也应当注意，在作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。

也要注意的是，结构图和/或流程图中的每个方框、以及结构图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块或单元可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或更多个模块集成形成一个独立的部分。

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(可以是智能手机、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所述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、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后所应说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照实例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。