一种单关节助力外骨骼反演自适应鲁棒力控制的方法技术

本发明专利技术公开了一种单关节助力外骨骼反演自适应鲁棒力控制的方法，针对液压缸驱动单关节助力外骨骼的增力和跟随问题，基于整体单关节助力外骨骼动力学模型，考虑不同层动力学之间的耦合作用，采用了反演控制器设计方法，克服了助力外骨骼传统级联控制带来的频宽限制，获得了更大的闭环频宽。本发明专利技术在外骨骼承担重物时最小化人机作用力以实现助力和跟随人运动，采用了反演自适应鲁棒力控制算法(ARC)，有效克服了单关节助力外骨骼系统的模型不确定性的影响，具有很好的鲁棒性能以及更快的闭环响应，实现了单关节外骨骼对人运动的良好跟随及助力效果，具有较强的应用价值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机器人领域，尤其涉及一种单关节助力外骨骼反演自适应鲁棒力控制 的方法。
技术介绍
军队士兵经常需要背负重物进行长距离行走或作战，过重的负载常会对士兵身体 造成一定的伤害，在这种背景下，需要开发一款能在战场环境中增强士兵速度、力量以及耐 力的外骨骼装备；在科考、消防营救等领域，科考人员及消防营救人员常常需要长距离行 走、背负重物、运送伤员、野外作战、登山探险等，传统的轮式交通工具难以在这些特殊场合 发挥作用。除此之外，外骨骼也可以被用于仓库的货物装卸，以减轻搬运工人的劳动强度。 外骨骼与人的组合能适应非结构化的环境，拥有极好的灵活性，可以完成一些复杂的装卸 的工作，如为战斗机装卸导弹等，这是其他的装卸设备难以比拟的。外骨骼在这些领域的应 用将对这些领域起到非常积极的作用。另外，老龄化正在全球蔓延，外骨骼的出现不仅可以 帮助一些老年人解决体力较差、行走不变的问题，也可以帮助一些丧失行动能力的人恢复 部分的行动能力。助力外骨骼的特点是要求在非结构环境下与穿戴者进行协作，这要求研 究人员需要解决非结构性环境下高度协调的人机一体化问题，包括有效、可靠的人机间交 互问题，对人体运动意图的快速响应问题，轻便、灵活的仿生结构设计，人机系统的安全性 问题等，这些技术问题还处于初级摸索阶段，并不成熟，还需要进行深入的研究。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术的不足，提供一种单关节助力外骨骼反演自适应鲁 棒力控制的方法，该方法能实现有效、可靠人机间交互，并能对人体运动意图进行快速响 应。 为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：一种单关节助力外骨骼反演 自适应鲁棒力控制的方法，所述单关节助力外骨骼包括液压缸、关节旋转编码器、力传感 器、第一杆件、第二杆件、绷带、电液伺服阀、伺服放大板、实时控制器等；所述第一杆件和第 二杆件通过铰链连接，在铰接处设置关节旋转编码器；液压缸的一端与第一杆件铰接，另一 端与第二杆件铰接；力传感器设置在第二杆件上，绑带与力传感器相连；液压缸与电液伺 服阀相连，电液伺服阀与伺服放大板相连，伺服放大板、关节旋转编码器和力传感器均与实 时控制器相连；该方法包括如下步骤： (1)初始化实时控制器的采样周期T，取T的值在10到20毫秒之间； (2)将单关节助力外骨骼第一杆件和第二杆件旋转至平行位置，此时，初始化单关 节助力外骨骼上的关节旋转编码器，将关节旋转编码器的数值调零； (3)初始化位于第二杆件上的力传感器，将力传感器的数值调零； (4)建立单关节助力外骨骼的物理模型，并将其转化为状态方程，所述物理模型包 括：人机接口模型、液压缸负载运动模型、液压缸两腔压力模型和伺服阀的流量模型； (5)通过绑带将人与外骨骼单关节上的力传感器相连，测定力传感器上的作用力 Thni，测定安装在单关节外骨骼关节处的关节编码器得到关节实际角度值； (6)将人机作用力Thni和实际关节角度值作为反演自适应鲁棒（ARC)力控制器的 输入量，反演自适应鲁棒（ARC)力控制器的输出为单关节助力外骨骼的控制电压u ; (7)通过伺服阀放大板将步骤6得到的控制电压u转化为伺服阀的控制电流； (8)控制电流控制伺服阀的阀芯开口从而控制液压缸两端的压力，推动液压缸运 动，实现单关节助力外骨骼的运动跟随。 进一步地，所述步骤4具体步骤为： 建立单关节助力外骨骼的物理模型，所述物理模型包括： 人机接口模型： 其中，Thni是人机作用力，K是人机接口的刚度，q q分别是人的位移和外骨骼的 位移，?是外骨骼的位移的一阶导数，#为外骨骼的位移的二阶导数；A是在人机接口上的 集中模型不确定性和干扰，J是单关节助力外骨骼的转动惯量，h是液压缸输出力的力臂， PJP P 2分别是液压缸两腔的压力，A廊A 2分别是两腔的面积，m是负载质量，g是重力加速 度，1。是关节到力传感的距离，B是阻尼粘滞摩擦系数，A是未知的库仑摩擦系数，.Slg)是用 来拟合符号函数SgO^)的光滑函数，及2是单关节助力外骨骼上的 集中模型不确定性和干扰，VJPV2分别是液压缸两腔的体积，β e是油液的体积弹性模量， Q1, 92分别是进油流量和出油流量，I1，I:分别是在进口和出口油路上的集中模型不确 定性和干扰，Xv是阀芯位移，kql，kq2分别是进出口的流量增益系数，P s是栗的供油压力，Pr是出油口上的压力，u是伺服阀的控制电压； 由于人机接口模型是一个静态的方程，所以Thni、qh和q之间的关系是静态的，为了 可以动态控制人机作用力Thni，用人机作用力的积分?>Α,"来代替Thn; 将物理模型转化为状态方程的步骤如下： 将集中模型不确定性分为常数和时变函数两部分，即= Δ," + Δ;:，? = u，4 ,其 中，δ ιη为常数，Δ i为时变函数；设其中，，则单 关节助力外骨骼的物理模型的状态方程为： 进一步地，所述步骤6具体步骤为： 设计反演自适应鲁棒（ARC)力控制器的具体步骤为： (6. 1)令Z1= X「xld，其中Z1是第一误差函数，X ld为期望的人机作用力的积分，其 值为〇 ; 令Z2= X 2_α i，其中知是第二误差函数，第一虚拟控制输入a 1设计为：a 1K1,gl均是任意选取的非负数；其中秦：I是对参数θρ θ的估计值，根据物理模型，可 以得到这个估计值的范围为：其中i = 1，2,3,4,5,6,7,8,9, 为对 参数Θ i的估计值_的最小值，为对参数Θ i的估计值_的最大值；而这个估计值 卷I的值在反演自适应鲁棒（ARC)力控制器中由自适应率i)=Pmj,;(「r4)得到，其中，,丁4是由步骤（6.4)得到，对角阵Γ =diag(y i Y2 Y3 Y4 Ys Y6 Y7 Y8 Y9)，Y i是任意非负数，其中 i = 1，2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 ; I 的 映射函数为令娉=.[-%!. i Q 0 :0 0.0 O :对十興3為=W1^Z1 ,其中《^是第一权 重系数，其值为任意非负数；根据反演自适应鲁棒（ARC)控制算法，a ls2必须满足以下两个 条件，即： 其中，#=春右，E1是第一阈值，其值为任意非负数； (6. 2)令Z3= X 3_ α 2，其中~是第三误差函数，第二虚拟控制输入α 2设 计为：α2= a 2a+a2sl+a2s2，其中 + ? g2, d2,1<:2均是增 益量；设4 十，其中W2是第二权重系数，其值为任意非负数； 根据反演自适应鲁棒（ARC)控制算法，a 2s2必须满足以下两个条件，即： 其中，ε2是第二阈值，其值为任意非负数； (6. 3)令Z4= A J4-A2X5-α 3，其中24是第四误差函数，第二虚拟控制输入α 3 设计为：，1=1?，W3是第二权重系数，其值为任意 非负数，κ 其中，g3，d3，k3均是增益量， 令A3 = Δ3，γ3 = r2 + w303z3，根据反演自适应鲁棒（ARC)控制算法，a 3s2必须^两足以 下两个条件，即： 其中，ε3是第三阈值，其值为任意非负数； (6. 4):其中Z5是第五误差函数，第四虚拟控制输入α 4 设计为 W4是第四权重 系数，其值为任意非负数；，其中，g4，d4，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种单关节助力外骨骼反演自适应鲁棒力控制的方法，所述单关节助力外骨骼包括液压缸(1)、关节旋转编码器(2)、力传感器(3)、第一杆件(4)、第二杆件(5)、绷带(6)、电液伺服阀、伺服放大板、实时控制器等；所述第一杆件(4)和第二杆件(5)通过铰链连接，在铰接处设置关节旋转编码器(2)；液压缸(1)的一端与第一杆件(4)铰接，另一端与第二杆件(5)铰接；力传感器(3)设置在第二杆件(5)上，绑带(6)与力传感器(3)相连；液压缸(1)与电液伺服阀相连，电液伺服阀与伺服放大板相连，伺服放大板、关节旋转编码器(2)和力传感器(3)均与实时控制器相连；其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)初始化实时控制器的采样周期T，取T的值在10到20毫秒之间；(2)将单关节助力外骨骼第一杆件(4)和第二杆件(5)旋转至平行位置，此时，初始化单关节助力外骨骼上的关节旋转编码器(2)，将关节旋转编码器(2)的数值调零；(3)初始化位于第二杆件(5)上的力传感器(3)，将力传感器(3)的数值调零；(4)建立单关节助力外骨骼的物理模型，并将其转化为状态方程，所述物理模型包括：人机接口模型、液压缸负载运动模型、液压缸两腔压力模型和伺服阀的流量模型；(5)通过绑带(6)将人与外骨骼单关节上的力传感器(3)相连，测定力传感器上的作用力Thm，测定安装在单关节外骨骼关节处的关节编码器(2)得到关节实际角度值；(6)将人机作用力Thm和实际关节角度值作为反演自适应鲁棒(ARC)力控制器的输入量，反演自适应鲁棒(ARC)力控制器的输出为单关节助力外骨骼的控制电压u；(7)通过伺服阀放大板将步骤(6)得到的控制电压u转化为伺服阀的控制电流；(8)控制电流控制伺服阀的阀芯开口从而控制液压缸两端的压力，推动液压缸运动，实现单关节助力外骨骼的运动跟随。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：姚斌，陈珊，朱世强，宋扬，严水峰，朱笑从，裴翔，张学群，潘忠强，贺静，
申请(专利权)人：上海申磬产业有限公司，浙江大学，
类型：发明
国别省市：上海;31