本发明专利技术提供一种机械臂的主动拖动方法、装置及上肢康复机器人，该方法包括：获取关节电机的运动参数，该运动参数包括位置信息、速度信息及加速度信息；根据运动信息、机械臂的最小参数集及机械臂各关节的动力学力矩表达式，确定期望力矩；获取关节电机的双编码器的差值；若双编码器的差值大于预设阈值，则控制关节电机输出期望力矩。本发明专利技术实施例通过关节电机的双编码器感知患者的运动意图，减少了额外的输入源，提高系统稳定性、使用寿命及耐疲劳度，降低了系统复杂性，避免了机械臂本身高刚性导致运行时可能造成对患者的二次伤害。性导致运行时可能造成对患者的二次伤害。性导致运行时可能造成对患者的二次伤害。
【技术实现步骤摘要】
机械臂的主动拖动方法、装置及上肢康复机器人
[0001]本专利技术涉及康复机器人
，具体而言，涉及一种机械臂的主动 拖动方法、装置及上肢康复机器人。
技术介绍
[0002]目前中风导致的偏瘫患者在康复患者人群中占比较大，而相对而言， 现有医院的康复医疗人员数量相比与庞大的患者数量显得微不足道。上肢 康复机器人旨在解决医患不平衡问题，其利用电机转动产生的力量代替医 疗人员对患者的上肢进行康复过程中所需的各个范围的运动，能有效的减 少医疗人员手臂的重复机械式拖动辅助。对于患者而言，能极大的提高治 疗与恢复效率，减轻病痛带来的不适感，快速地恢复到正常的生活中。
[0003]上肢康复机器人辅助患者的训练模式一般分为被动模式、助力模式和 阻尼模式，被动模式是指由机械臂主动使手臂运动；阻尼模式是指患者手 臂主动的去运动，而机械臂则施加一定的力去阻止运动；助力模式是指机 械臂会在患者的运动意图下辅助施加一定的力帮助患者手臂运动。在阻尼 模式和助力模式中，均要求机械臂感知患者的运动意图，从而做出相应的 决策，实现对应的功能。
[0004]现有的上肢康复机器人一般使用导纳控制实现机械臂的拖动，该方式 通过增加额外的传感器测量患者的运动意图，存在不稳定性、使用寿命短 及耐疲劳度低的问题。
技术实现思路
[0005]本专利技术解决的是现有上肢康复机器人使用导纳控制实现机械臂拖动的 方式，存在不稳定性、使用寿命短及耐疲劳度低的问题。
[0006]为解决上述问题，本专利技术提供一种机械臂的主动拖动方法，所述方法 包括：获取关节电机的运动参数，所述运动参数包括位置信息、速度信息 及加速度信息；根据所述运动信息、机械臂的最小参数集及所述机械臂各 关节的动力学力矩表达式，确定期望力矩；获取所述关节电机的双编码器 的差值；若所述双编码器的差值大于预设阈值，则控制所述关节电机输出 所述期望力矩。
[0007]可选地，所述双编码器包括第一编码器及第二编码器，所述第一编码 器安装于电机端，所述第二编码器安装于负载端；所述获取所述关节电机 的双编码器的差值，包括：计算所述第一编码器及所述第二编码器的测量 值的差值，得到双编码器的差值。
[0008]可选地，所述根据所述运动信息、机械臂的最小参数集及所述机械臂 各关节的动力学力矩表达式，确定期望力矩，包括：将所述运动信息经巴 特沃斯滤波器滤波后，与机械臂的最小参数集共同输入所述机械臂各关节 的动力学力矩表达式，计算得到期望力矩。
[0009]可选地，所述方法还包括：根据有限项傅里叶级数计算激励轨迹对应 的关节电机的位置、速度与加速度曲线；根据所述位置、速度与加速度曲 线及动力学方程，确定机械臂的基本参数集；根据牛顿-欧拉迭代方法确定 各关节电机的动力学力矩表达式；获取机械臂各关节电机的位置、速度和 力矩值，进行滤波后输入所述动力学力矩表达式，利用最小
二乘法求得所 述机械臂的最小参数集。
[0010]可选地，所述进行滤波后输入所述动力学力矩表达式，包括：将所述 各关节电机的位置、速度和力矩值，经过零相位移滤波器滤波，然后输入 所述动力学力矩表达式。
[0011]本专利技术提供一种机械臂的主动拖动装置，其特征在于，所述装置包括： 第一获取模块，用于获取关节电机的运动参数，所述运动参数包括位置信 息、速度信息及加速度信息；力矩计算模块，用于根据所述运动信息、机 械臂的最小参数集及所述机械臂各关节的动力学力矩表达式，确定期望力 矩；第二获取模块，用于获取所述关节电机的双编码器的差值；电机控制 模块，用于若所述双编码器的差值大于预设阈值，则控制所述关节电机输 出所述期望力矩。
[0012]可选地，所述双编码器包括第一编码器及第二编码器，所述第一编码 器安装于电机端，所述第二编码器安装于负载端；所述第一获取模块用于： 计算所述第一编码器及所述第二编码器的测量值的差值，得到双编码器的 差值。
[0013]可选地，所述力矩计算模块用于：将所述运动信息经巴特沃斯滤波器 滤波后，与机械臂的最小参数集共同输入所述机械臂各关节的动力学力矩 表达式，计算得到期望力矩。
[0014]可选地，所述装置还包括最小参数集确定模块，用于：根据有限项傅 里叶级数计算激励轨迹对应的关节电机的位置、速度与加速度曲线；根据 所述位置、速度与加速度曲线及动力学方程，确定机械臂的基本参数集； 根据牛顿-欧拉迭代方法确定各关节电机的动力学力矩表达式；获取机械臂 各关节电机的位置、速度和力矩值，进行滤波后输入所述动力学力矩表达 式，利用最小二乘法求得所述机械臂的最小参数集。
[0015]本专利技术提供一种上肢康复机器人，包括：上肢机械臂及机械臂拖动控 制器；所述上肢机械臂的各关节电机设置有双编码器；所述双编码器包括 第一编码器及第二编码器，所述第一编码器安装于电机端，所述第二编码 器安装于负载端；所述机械臂拖动控制器，用于执行上述机械臂的主动拖 动方法。
[0016]本专利技术实施例通过关节电机的双编码器感知患者的运动意图，减少了 额外的输入源，提高系统稳定性、使用寿命及耐疲劳度，降低了系统复杂 性，并通过计算输出关节力矩，增加拖动顺滑度，避免了机械臂本身高刚 性导致运行时可能造成对患者的二次伤害。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对 实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地， 下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0018]图1为本专利技术实施例中一种机械臂的主动拖动方法的示意性流程图；
[0019]图2为本专利技术实施例中另一种机械臂的主动拖动方法的示意性流程图；
[0020]图3为本专利技术实施例的激励轨迹的位置变化曲线；
[0021]图4为本专利技术实施例的拖动算法中各参数的变化曲线；
[0022]图5为本专利技术实施例的关节电机的期望力矩与实际力矩曲线；
[0023]图6为本专利技术实施例中一种机械臂的主动拖动装置的结构示意图。
[0024]附图标记说明：
[0025]601-第一获取模块；602-力矩计算模块；603-第二获取模块；604-电机 控制模块。
具体实施方式
[0026]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附 图对本专利技术的具体实施例做详细的说明。应当理解，此处所描述的具体实 施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0027]脑卒中(也称中风)的致死率居高不下，即使侥幸存活，也会大概率 的造成一定的功能缺失，例如偏瘫、运动功能障碍等。这也导致了在康复 诊所中，医疗人员在数量上远低于患者数量，资源的极大不平衡使得患者 的平均治疗时间、治疗效率与治疗效果得不到保证，患者的健康从而受到 了较大的影响。
[0028]上肢康复机器人旨在解决现有的医患比例不平衡问题。在上肢康复治 疗的过程中，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种机械臂的主动拖动方法，其特征在于，所述方法包括：获取关节电机的运动参数，所述运动参数包括位置信息、速度信息及加速度信息；根据所述运动信息、机械臂的最小参数集及所述机械臂各关节的动力学力矩表达式，确定期望力矩；获取所述关节电机的双编码器的差值；若所述双编码器的差值大于预设阈值，则控制所述关节电机输出所述期望力矩。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述双编码器包括第一编码器及第二编码器，所述第一编码器安装于电机端，所述第二编码器安装于负载端；所述获取所述关节电机的双编码器的差值，包括：计算所述第一编码器及所述第二编码器的测量值的差值，得到双编码器的差值。3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据所述运动信息、机械臂的最小参数集及所述机械臂各关节的动力学力矩表达式，确定期望力矩，包括：将所述运动信息经巴特沃斯滤波器滤波后，与机械臂的最小参数集共同输入所述机械臂各关节的动力学力矩表达式，计算得到期望力矩。4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述方法还包括：根据有限项傅里叶级数计算激励轨迹对应的关节电机的位置、速度与加速度曲线；根据所述位置、速度与加速度曲线及动力学方程，确定机械臂的基本参数集；根据牛顿-欧拉迭代方法确定各关节电机的动力学力矩表达式；获取机械臂各关节电机的位置、速度和力矩值，进行滤波后输入所述动力学力矩表达式，利用最小二乘法求得所述机械臂的最小参数集。5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述进行滤波后输入所述动力学力矩表达式，包括：将所述各关节电机的位置、速度和力矩值，经过零相位移滤波器滤波，然后输入所述动力学力矩表达式。6.一种机械臂的主动拖动装置，其特征在于，所述装置包括：第一获取模块...
【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ七四专利代理机构，
申请(专利权)人：深圳华鹊景医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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