一种自平衡下肢外骨骼机器人的稳定行走控制方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及机器人技术领域，特别涉及一种自平衡下肢外骨骼机器人的稳定行走控制方法及系统，该控制方法包括以下步骤：S1、建立自平衡下肢外骨骼机器人的质心动力学模型，将所述质心动力学模型简化处理为相对应的线性倒立摆模型；S2、基于零力矩点和预览控制方法，根据期望的CoM和立足点的轨迹生成所述SBLLE的步态；S3、通过力/力矩传感器计算补偿来引入CoM的顺应性，基于弹簧负载倒立摆模型动力学模型建立步行控制器，并通过物理参数独立反馈控制策略来稳定行走过程中的所述SBLLE。该控制方法提升了自平衡下肢外骨骼机器人的步行稳定性，以及控制策略对外骨骼机器人自身和用户两者的物理参数的鲁棒性。者的物理参数的鲁棒性。者的物理参数的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种自平衡下肢外骨骼机器人的稳定行走控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及机器人
，特别涉及一种自平衡下肢外骨骼机器人的稳定行走控制方法及系统。

技术介绍

[0002]下肢外骨骼机器人可以帮助相关截瘫患者进行运动辅助和医疗康复。目前下肢外骨骼机器人的技术路径有两种。
[0003]一种是依靠拐杖或推车等辅助装置保持动态平衡，实现支撑患者行走的目的，如ReWalk、Ekso、Cyberdyne等产品。其中，Wandercraft公司开发了具有12个活动关节的Atalante自平衡下肢外骨骼机器人，它的控制策略采用混合零动力学(HZD)，该策略基于全身动力学，最初被用于稳定人形机器人，现在已被应用在自平衡下肢外骨骼机器人的高效和稳定行走上。这类产品不太需要关注稳定性，而是侧重运动指标，如步行速度和用户舒适度等。
[0004]另一种是机器人不需要借助任何辅助装置便可实现自我平衡，如Atalante、REX、AutoLEE
‑Ⅰ
等自平衡外骨骼机器人产品。其中，由REX Bionics开发的REX外骨骼能够在整个步行周期中在没有拐杖帮助的情况下实现自我平衡行走。李博士等人设计了一种具有高自由度的自平衡外骨骼，并提出了一种创新的人在回路控制策略，通过使用障碍能量功能允许用户在没有拐杖或其他外部稳定工具的情况下行走。该外骨骼控制策略依赖于外骨骼和用户的耦合动力学，这导致运动稳定性取决于外骨骼和用户的物理参数。这类产品因为其混合高维动力学、运动关节冗余、硬件限制和模型的不确定等因素，实际实现起来更麻烦。
[0005]综上所述，下肢外骨骼机器人步行控制策略普遍存在的一个问题是策略的稳定性对机器人本身和用户两者的物理参数较为敏感，如质量、惯性、高度等。

技术实现思路

[0006]本专利技术提供一种自平衡下肢外骨骼机器人的稳定行走控制方法及系统，提出了一种基于线性倒立摆模型且独立于物理参数的反馈控制策略，以提高AutoLEE
‑Ⅱ
的行走稳定性和性能。
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种自平衡下肢外骨骼机器人的稳定行走控制方法，包括以下步骤：S1、建立自平衡下肢外骨骼机器人的质心动力学模型，将所述质心动力学模型简化处理为相对应的线性倒立摆模型；S2、基于零力矩点和预览控制方法，根据期望的CoM和立足点的轨迹生成所述SBLLE的步态；S3、通过力/力矩传感器计算补偿来引入CoM的顺应性，基于弹簧负载倒立摆模型动力学模型建立步行控制器，并通过物理参数独立反馈控制策略来稳定行走过程中的所述SBLLE。
[0008]一些示例性实施例中，所述S1包括，倒立摆的公式为：
[0009][0010]其中，[x
CoM
，z
CoM
]T
、[x
zmp
，z
zmp
]T
、m、g分别代表CoM的位置、ZMP的位置、外骨骼机器人
质量和重力加速度；假设地面是平坦的，CoM的高度固定不变，则SBLLE的倒立摆退化为线性倒立摆，所述SBLLE行走表示为：
[0011][0012]将式(2)代入到式(1)中，则所述SBLLE在平地上行走的LIPM动力学的公式为：
[0013][0014]一些示例性实施例中，所述S2包括：设置立足点的轨迹后，使用预览控制为CoM和ZMP找到稳定的轨迹，将作为LIPM的输入，则将式(3)改写为状态空间的形式为：
[0015][0016]然后将方程(4)离散化，T的控制周期时间表示为：
[0017][0018]其中，
[0019][0020]假设给定立足点和ZMP的轨迹，则可以通过将逆问题表示为最优问题，对以下等式最小化：
[0021][0022]其中，Δx
k
＝x
k
‑
x
k
‑1和Δu
k
＝u
k
‑
u
k
‑1,Q
e
,R和Q
x
是对称非负定矩阵。
[0023]一些示例性实施例中，所述S2还包括：在每个控制周期预览N步，则方程(6)的解表示为：
[0024][0025]从式(5)到式(8)的最优问题由黎卡提方程确定，由下式给出：
[0026]P＝A
T
PA
‑
A
T
PB(R+B
T
PB)
‑1B
T
PA+Q
ꢀꢀ
(8)
[0027]其中，Q＝diag(Q
y
，Q
x
)，K
x
和K
y
可由下式给出：
[0028][K
y
，K
x
]＝(R+B
T
PB)
‑1B
T
PA
ꢀꢀ
(9)
[0029]最后，将增益矩阵K
p
通过迭代算法求解。
[0030]一些示例性实施例中，在所述S2中，所述K
p
的迭代算法具体包括，
[0031]参数初始化：
[0032]K
p
(1)＝
‑
K
y
；
Quadratic Regulator，英文缩写为DLQR)方法计算增益矩阵K
θ
；通过获得K
θ
，CoM补偿控制器的公式写为：
[0058][0059]其中，K
θ[i]代表K
θ
的第i个元素；然后，CoM的补偿量Δx
CoM
和可以通过数值迭代得到，表示为：
[0060][0061]一些示例性实施例中，所述S3还包括：在SBLLE的实时控制中，将CoM的补偿Δy
CoM
添加到CoM的期望轨迹中，以调整SBLLE的CoM的位置，使实际ZMP跟踪期望的ZMP轨迹，表示为：
[0062][0063]其中，是所需的CoM；基于机器人在x轴和y轴的CoM方程是独立的并且具有相同的公式，所以导出y轴CoM的补偿Δy
CoM
，即：
[0064][0065]其中，是所需的CoM。
[0066]本专利技术还提供一种自平衡下肢外骨骼机器人的稳定行走控制系统，该系统包括：模型模块，用于建立SBLLE的质心动力学模型，将所述质心动力学模型简化处理为相对应的LIPM；生成模块，用于基于ZMP和预览控制方法，根据期望的CoM和立足点的轨迹生成所述SBLLE的步态；控制模块，用于通过力/力矩传感器计算补偿来引入CoM的顺应性，基于SLIP动力学模型建立步行控制器，并通过物理参数独立反馈控制策略来稳定行走过程中的所述SBLLE。
[0067]本专利技术提供的技术方案至少具有以下优点：
[0068]本专利技术提供的一种自平本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自平衡下肢外骨骼机器人的稳定行走控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立自平衡下肢外骨骼机器人(英文全称为Self
‑
balancing lower limb exoskeleton，英文缩写为SBLLE)的质心动力学模型，将所述质心动力学模型简化处理为相对应的线性倒立摆模型(英文全称为Linear Inverted Pendulum Model，英文缩写为LIPM)；S2、基于零力矩点(英文全称为Zero Moment Point，英文缩写为ZMP)和预览控制方法，根据期望的CoM和立足点的轨迹生成所述SBLLE的步态；S3、通过力/力矩传感器计算补偿来引入CoM的顺应性，基于弹簧负载倒立摆模型(英文全称为Spring Loaded Inverted Pendulum，英文缩写为SLIP)动力学模型建立步行控制器，并通过物理参数独立反馈控制策略来稳定行走过程中的所述SBLLE。2.根据权利要求1所述的自平衡下肢外骨骼机器人的稳定行走控制方法，其特征在于，所述S1包括，倒立摆的公式为：其中，[x
CoM
，z
CoM
]
T
、[x
zmp
，z
zmp
]
T
、m、g分别代表CoM的位置、ZMP的位置、外骨骼机器人质量和重力加速度；假设地面是平坦的，CoM的高度固定不变，则SBLLE的倒立摆退化为线性倒立摆，所述SBLLE行走表示为：z
CoM
＝z
c
，z
zmp
＝0
ꢀꢀꢀ
(2)将式(2)代入到式(1)中，则所述SBLLE在平地上行走的LIPM动力学的公式为：3.根据权利要求2所述的自平衡下肢外骨骼机器人的稳定行走控制方法，其特征在于，所述S2包括：设置立足点的轨迹后，使用预览控制为CoM和ZMP找到稳定的轨迹，将作为LIPM的输入，则将式(3)改写为状态空间的形式为：然后将方程(4)离散化，T的控制周期时间表示为：其中，
假设给定立足点和ZMP的轨迹，则可以通过将逆问题表示为最优问题，对以下等式最小化：其中，Δx
k
＝x
k
‑
x
k
‑1和Δu
k
＝u
k
‑
u
k
‑1,Q6,R和Q
x
是对称非负定矩阵。4.根据权利要求3所述的自平衡下肢外骨骼机器人的稳定行走控制方法，其特征在于，所述S2还包括：在每个控制周期预览N步，则方程(6)的解表示为：从式(5)到式(8)的最优问题由黎卡提方程确定，由下式给出：P＝A
T
PA
‑
A
T
PB(R+B
T
PB)
‑1B
T
PA+Q
ꢀꢀꢀ
(8)其中，Q＝diag(Q
y
，Q
x
)，K
x
和K
y
可由下式给出：[K
y
，K
x
]＝(R+B
T<...

【专利技术属性】
技术研发人员：田定奎，吴新宇，陈自强，李锋，李金科，李文韬，尹猛，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：