【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机械臂，特别涉及一种机械臂助力控制方法、康复机器人、计算机及介质。
技术介绍
1、上肢参与了日常活动中的大部分动作，其功能损伤严重影响患者运动能力与生活质量，因此，上肢运动功能训练是脑卒中患者康复过程中极其重要的环节。
2、现有技术当中，对于上肢运动障碍的患者，上肢运动肌力较弱，上肢的运动幅度较小，手臂的伸展，上举等正常动作不易实现，需要一定的助力。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种机械臂助力控制方法、康复机器人、计算机及介质，旨在解决现有技术中上肢运动障碍的患者，手臂的伸展，上举等正常动作不易实现的技术问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术的第一方面提供了一种机械臂助力控制方法，包括以下步骤：
3、获取机械臂末端的三维力传感器及姿态传感器的采集数据，以基于所述采集数据计算得到所述机械臂的姿态数据及作用力数据；
4、以所述机械臂的转动关节作为原点建立运动坐标系，并基于所述机械臂的姿态数据及作用力数据，得到所述机械臂末端的预测目标位置；
5、在移动过程中对所述转动关节处的输出电机进行助力补偿，直至所述机械臂运动至所述预测目标位置。
6、根据上述技术方案的一方面，获取机械臂末端的三维力传感器及姿态传感器的采集数据，以基于所述采集数据计算得到所述机械臂的姿态数据及作用力数据的步骤具体包括：
7、通过姿态传感器实时获取包括机械臂末端的俯仰角、翻滚角及偏转角的
8、通过所述三维力传感器获取初始作用力数据，基于所述俯仰角、翻滚角及偏转角对所述初始作用力数据进行补偿，以去除机械臂末端重力对所述三维力传感器的影响，得到作用力数据。
9、根据上述技术方案的一方面，得到所述机械臂末端的预测目标位置的步骤具体包括：
10、基于所述机械臂末端的三轴加速度计获取加速度数据，并基于所述机械臂末端的重量得到所述机械臂末端的加速度作用力数据；
11、基于所述加速度作用力数据对所述作用力数据进行补偿，得到目标预测偏移量；
12、以所述机械臂的转动关节作为原点建立运动坐标系，并基于所述运动坐标系下机械臂末端的当前位置，及所述目标预测偏移量，得到所述机械臂末端的预测目标位置。
13、根据上述技术方案的一方面，对所述转动关节处的输出电机进行助力补偿的步骤具体包括：
14、基于以下计算式控制所述输出电机的扭矩输出：
15、；
16、式中，为所述输出电机的扭矩输出，为刚度系数，为阻尼系数，为前馈扭矩，为与所述预测目标位置对应的目标电机输出角度，为所述输出电机的最大输出速度，为所述输出电机的当前位置对应的当前电机输出角度，为所述输出电机的当前输出速度；为所述预测目标位置与所述当前位置的输出角度差。
17、根据上述技术方案的一方面，对所述转动关节处的输出电机进行助力补偿的步骤具体包括：
18、设定电机初始输出参数，并基于移动过程依次控制所述输出电机进行加速助力及减速制动，直至所述机械臂运动至所述预测目标位置。
19、根据上述技术方案的一方面，基于移动过程依次控制所述输出电机进行加速助力及减速制动，直至所述机械臂运动至所述预测目标位置的步骤具体包括：
20、基于所述目标预测偏移量计算得到所述目标电机输出角度；
21、判断所述目标电机输出角度是否大于第一预设值；
22、若所述目标电机输出角度大于第一预设值，且所述当前电机输出角度与所述输出电机的初始角度的差值小于第二预设值时，基于以下计算式调节所述刚度系数，以控制所述输出电机进行加速助力：
23、；
24、式中，为所述初始角度，为前馈扭矩的最大值；
25、若所述目标电机输出角度大于第一预设值，且所述当前电机输出角度与所述输出电机的初始角度的差值大于等于所述第二预设值时，基于以下计算式调节所述刚度系数，以控制所述输出电机保持最大输出进行匀速运动，直至所述输出角度差小于第三预设值：
26、；
27、若所述目标电机输出角度大于第一预设值，且所述输出角度差小于所述第三预设值时，基于以下计算式调节所述刚度系数，以控制所述输出电机进行减速制动，直至所述机械臂运动至所述预测目标位置：
28、。
29、根据上述技术方案的一方面，基于移动过程依次控制所述输出电机进行加速助力及减速制动，直至所述机械臂运动至所述预测目标位置的步骤还包括：
30、若所述目标电机输出角度小于第一预设值，控制所述输出电机进行加速助力，直至所述当前电机输出角度与所述输出电机的初始角度的差值等于所述目标电机输出角度的一半；
31、控制所述输出电机进行减速制动，直至所述机械臂运动至所述预测目标位置。
32、第二方面，本专利技术提供了一种康复机器人，包括机械臂及机械臂助力控制系统，所述机械臂助力控制系统包括：
33、采集模块，用于获取机械臂末端的三维力传感器及姿态传感器的采集数据，以基于所述采集数据计算得到所述机械臂的姿态数据及作用力数据；
34、预测模块，用于以所述机械臂的转动关节作为原点建立运动坐标系，并基于所述机械臂的姿态数据及作用力数据，得到所述机械臂末端的预测目标位置；
35、助力模块，用于在移动过程中对所述转动关节处的输出电机进行助力补偿，直至所述机械臂运动至所述预测目标位置。
36、根据上述技术方案的一方面，所述采集模块具体用于：
37、通过姿态传感器实时获取包括机械臂末端的俯仰角、翻滚角及偏转角的姿态数据；
38、通过所述三维力传感器获取初始作用力数据，基于所述俯仰角、翻滚角及偏转角对所述初始作用力数据进行补偿，以去除机械臂末端重力对所述三维力传感器的影响，得到作用力数据。
39、根据上述技术方案的一方面，所述预测模块具体用于：
40、基于所述机械臂末端的三轴加速度计获取加速度数据，并基于所述机械臂末端的重量得到所述机械臂末端的加速度作用力数据；
41、基于所述加速度作用力数据对所述作用力数据进行补偿，得到目标预测偏移量；
42、以所述机械臂的转动关节作为原点建立运动坐标系，并基于所述运动坐标系下机械臂末端的当前位置，及所述目标预测偏移量，得到所述机械臂末端的预测目标位置。
43、根据上述技术方案的一方面，所述助力模块具体用于：
44、基于以下计算式控制所述输出电机的扭矩输出：
45、；
46、式中，为所述输出电机的扭矩输出，为刚度系数，为阻尼系数，为前馈扭矩，为与所述预测目标位置对应的目标电机输出角度，为所述输出电机的最大输出速度，为所述输出电机的当前位置对应的当前电机输出角度，为所述输出电机的当前输出速度；为所述预测目标位置与所述当前位置的输出角度差。...
【技术保护点】
1.一种机械臂助力控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的机械臂助力控制方法，其特征在于，获取机械臂末端的三维力传感器及姿态传感器的采集数据，以基于所述采集数据计算得到所述机械臂的姿态数据及作用力数据的步骤具体包括：
3.根据权利要求1所述的机械臂助力控制方法，其特征在于，得到所述机械臂末端的预测目标位置的步骤具体包括：
4.根据权利要求1所述的机械臂助力控制方法，其特征在于，对所述转动关节处的输出电机进行助力补偿的步骤具体包括：
5.根据权利要求4所述的机械臂助力控制方法，其特征在于，基于移动过程依次控制所述输出电机进行加速助力及减速制动，直至所述机械臂运动至所述预测目标位置的步骤具体包括：
6.根据权利要求5所述的机械臂助力控制方法，其特征在于，基于移动过程依次控制所述输出电机进行加速助力及减速制动，直至所述机械臂运动至所述预测目标位置的步骤还包括：
7.一种康复机器人，其特征在于，包括机械臂及机械臂助力控制系统，所述机械臂助力控制系统包括：
8.一种计算机，包括存储器、
9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的机械臂助力控制方法。
...【技术特征摘要】
1.一种机械臂助力控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的机械臂助力控制方法，其特征在于，获取机械臂末端的三维力传感器及姿态传感器的采集数据，以基于所述采集数据计算得到所述机械臂的姿态数据及作用力数据的步骤具体包括：
3.根据权利要求1所述的机械臂助力控制方法，其特征在于，得到所述机械臂末端的预测目标位置的步骤具体包括：
4.根据权利要求1所述的机械臂助力控制方法，其特征在于，对所述转动关节处的输出电机进行助力补偿的步骤具体包括：
5.根据权利要求4所述的机械臂助力控制方法，其特征在于，基于移动过程依次控制所述输出电机进行加速助力及减速制动，直至所述机械臂运动至所述预测目...
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