基于主从跟随的下肢外骨骼机器人控制的提出

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基于主从跟随的下肢外骨骼机器人控制的提出

作者:白民

来源:《科学导报·学术》2018年第05期

摘 要: 本文首先分析了外骨骼康复机器人的研究目的及现状,然后针对康复机器人的最主要的控制系统进行了总结与分析,通过对各种主要的控制方法的对比分析并结合关于该项目的软硬件设施,最后提出了一种基于主从跟随的下肢外骨骼康复机器人的控制方法,并且分析了此种控制方法的有效性及良好的适用性能。 关键词: 下肢外骨骼;控制系统;主从跟随

【中图分类号】 TP391 【文献标识码】 A【文章编号】 2236-1879(2018)05-0318-01 1.下肢外骨骼康复机器人研究的目的及意义

脑卒中是脑血管疾病中最典型的一种,由于此种病发病率高、致残致死率高、复发率高,成为现代社会人群,特别是老年人身体健康的杀手。现代医学认为:科学的康复训练方法对于患肢的神经有良好的刺激作用,并且通过临床实践得出,中枢神经系统具有很好的可塑性,所以科学的、正确的康复训练可使患者的运动机能完成部分恢复[1]。 2.控制方法分析

控制系统是康复机器人的核心部分,控制策略主要分为:力控制策略、力场控制策略及生物电信号控制策略。 2.1力控制策略。

运用力传感器直接检测机器人同病患部位之间的相互作用力并对之进行控制,是机器人辅助康复运动控制中应用最广泛的一种方法,具体控制过程大体经历了三个阶段:经典控制、现代控制、智能控制[2],其主要特点见表1。 2.2力场控制策略。

力场控制策略仿照物理学中电势和电场力的概念,把机械手在环境中的运动视为一种人造受力场中的运动。当需要提供辅助力时可以将辅助力场设计为机械手末端位置矢量的函数,根据训练过程中机械手末端的位置偏差调整辅助力大小和方向;当需要提供阻力时,可以将阻力设计为机械手末端速度矢量的函数或者根据康复训练过程中的力场后效应进行阻力设计[3]。力场控制难点在于力场本身的设计以及力场控制策略的选择。

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2.3基于生物电信号的控制策略。

肌电信号控制利用分离的肌电信号对康复机械手进行控制,使其具有与肢体相同的对外界刺激的反应能力和对神经信号的识别处理能力,模拟肢体动作,实现肢体康复治疗[4-7]。但肌电传感器有其固有的缺点:在关节力矩和肌肉的EMG信号之间不可能找到一个一对一的关系;为了确定肌力与关节力矩之间的关系,肌力力臂也要被确定,而力臂通常随关节角度的变化而变化;在激烈运动下容易脱落易位,长时间运动后人体出汗会影响传感器的测量;加上脑电技术并不成熟,在目前的设备和技术条件下短期内很难投入使用。以上严重阻碍了脑电技术的发展和使用。

3.基于主从跟随控制的提出

鉴于以上控制方法的操作复杂性,本文提出了主从跟随的控制方法。主从控制一般用于远程机器人操作系统,目的是令远方的机器模拟操作者的动作。为了能连续不断地捕获人体的运动,操作者必须穿戴一套主外骨骼装置。这种方法的目标是通过反馈控制机器的关节角度跟踪相应的人体的关节角度。这种控制方法不仅要控制终端的位置和方向,而且要控制整个装置的姿态。在主从控制方法中,人必须能从初始位置移动到一个期望的位置才能带动外骨骼运动。因此必须有两个外骨骼:一个是主外骨骼,穿戴在人身上用于记录人的关节角度和肢体环节的位置和方向;一个是外部的从外骨骼,用来模仿人的运动,同时背负负荷。下肢外骨骼康复机器人的两条下肢刚好吻合了主从控制的这种硬件的要求,这就为主从跟随控制的提出提供了理论和事实依据。基于力、位置的多感知信息融合系统的下肢外骨骼机器人主从控制,也就是简单的跟随或着说是带动,其基本思想主要包括一下三个方面:1.信息采集:建立力、位置混合控制的健肢信息采集系统;2.信息驱动:将健肢上传感器采集到的力、位置变化信息转化为患肢驱动电机的驱动信号,以完成患肢跟随模仿健肢的运动;3.输出反馈:患肢传感器上检测到的力、位置信号作为反馈信息与健肢上相应的信息对比,系统根据两者之间的差异进行在线自调整。

系统为基于动力学信号的外骨骼跟随系统,主要包括以下四个子系统:下肢外骨骼随动系统、信息采集系统、数据处理与分析系统和驱动系统。系统采用层状控制的方式,即通过总控机控制下线的各级驱动器,由驱动器控制各个伺服电机。主从跟随的控制方法更有显著的优点:硬件设备满足现有的设备、条件;信息的采集较为方便且信息较为可靠,而且能够避免步态规划带来的附加工作,使整个控制系统更加简单方便,增加了实验的可靠性和可操作性;康复训练过程中患者主动参与,调动了患者训练的积极性,针对不同的患者具有更强的适应性;而且该系统为后期的康复评价策略搭建了一个快捷方便的平台。 4总结

本文根据国内外对下肢外骨骼康复机器人各种控制方法的分析,并结合现有设备和技术条件提出了基于主从跟随的健肢带动患肢反馈指导自身进行康复训练的模式,为康复机器人的控

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制系统的研究以及最终的有效实施提供了理论和事实依据,也为康复后期的系统评价提供了很好的平台。 参考文献

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[2] 刘志远,张栓,傅佩深.基于主- 从控制的双足机器人动步态行走.机器人,1992,7:1-12.

[3] 赵京东,姜力,刘宏,. 基于DSP的三自由度肌电假手实时控制方法.航空学报,2007,28:1257-1261.

[4] Wang RC, Jiang MW, Jin DW. Development of a new tactile-slip sensorfor EMG controlled prosthetic hand. ICSCA. 2006.

[5] 任宇鹏,王广志,程明,等. 基于脑-机接口的康复辅助机械手控制.中国康复医学杂志,2004,19:330-333.

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