一种机器人控制方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种机器人控制方法和装置，包括：利用基于中枢模式发生器的髋关节位置控制方法对机器人的髋关节神经元进行处理，得到髋关节神经元的内部状态；利用膝关节分级阻抗控制方法对所述机器人的膝关节进行处理，得到膝关节在高阻抗控制规律时的力矩和膝关节在低阻抗控制规律时的力矩；根据所述髋关节神经元的内部状态、所述膝关节在高阻抗控制规律时的力矩和所述膝关节在低阻抗控制规律时的力矩，利用髋膝关节联动控制方法对所述机器人的所述髋关节神经元和所述膝关节进行处理，得到所述机器人的膝关节力矩。本发明专利技术还公开相应的机器人控制装置。

Robot control method and device

The invention provides a robot control method and apparatus, including: the use of central pattern generator of the hip joint position control method of hip joint of the robot is processed based on neurons, get hip neurons in the internal state of the knee joint; using stepped impedance control method of the robot's knee joint were treated by knee joint moment in the high impedance control law at the moment and knee in the low impedance control law; according to the torque of the torque of the hip joint neurons the internal state of the knee joint in the high impedance control law and the knee joint in low impedance control law, the use of hip and knee joint linkage control method of the hip neurons to the robot and the knee joint were treated by knee joint torque of the robot. The invention also discloses a corresponding robot control device.

【技术实现步骤摘要】
一种机器人控制方法和装置
本专利技术涉及机器人
，具体而言，涉及一种机器人控制方法和装置。
技术介绍
传统的步行辅助机器人控制方法大致分为基于模型的阻抗控制方法和基于表面肌电信号(Surfaceelectromyography,SEMG)的控制方法。阻抗控制方法是从传统工业机器人的控制技术演化而来，运动轨迹通过动力学和运动学建模产生，引入自适应算法等优化策略调整机器人的机械阻抗，进而优化关节的位置偏差与人的作用力之间的动态关系。基于SEMG信号建模的控制方法能有效地跟踪人体运动意图，通过直接补偿关节力矩实现从动性运动辅助，在步行康复训练领域运用较为广泛。为了进一步提高步行辅助机器人运动的柔顺性，步行辅助机器人的控制方法正在向混合控制技术的方向发展。混合控制技术是多种单一、基础性控制方法的综合体系，通过多种控制策略的切换或参数的调整，使各种控制策略能够相互取长补短，实现主/从柔性辅助的目标。但是，上述阻抗控制方法侧重于主动辅助，SEMG的控制方法侧重于从动辅助，可见单一控制策略很难实现理想的柔性主/从据需辅助的控制目标。虽然与单一的控制策略相比较，混合控制方法在柔性主/从运动产生方面具有明显优势。然而，现有混合控制方法的子控制器均需要进行机器人机构运动学和动力学建模，导致整个控制器结构复杂程度的成倍增加，相应的子控制算法的平滑切换、控制系统稳定性等技术难题亦应运而生。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种机器人控制方法和装置，以力图解决或者至少缓解上面存在的问题。第一方面，本申请实施例提供一种机器人控制方法，包括：利用基于中枢模式发生器的髋关节位置控制方法对机器人的髋关节神经元进行处理，得到髋关节神经元的内部状态；利用膝关节分级阻抗控制方法对所述机器人的膝关节进行处理，得到膝关节在高阻抗控制规律时的力矩和膝关节在低阻抗控制规律时的力矩；根据所述髋关节神经元的内部状态、所述膝关节在高阻抗控制规律时的力矩和所述膝关节在低阻抗控制规律时的力矩，利用髋膝关节联动控制方法对所述机器人的所述髋关节神经元和所述膝关节进行处理，得到所述机器人的膝关节力矩。可选地，在根据本专利技术的方法中，所述髋关节神经元包括至少一个髋关节伸展运动神经元和至少一个髋关节弯曲运动神经元。可选地，在根据本专利技术的方法中，所述根据所述髋关节神经元的内部状态、所述膝关节在高阻抗控制规律时的力矩和所述膝关节在低阻抗控制规律时的力矩，利用髋膝关节联动控制方法对所述机器人的所述髋关节神经元和所述膝关节进行处理，得到所述机器人的膝关节力矩，包括：建立以所述至少一个髋关节伸展运动神经元为变量的髋关节伸展函数；建立以所述至少一个髋关节弯曲运动神经元为变量的髋关节弯曲函数。可选地，在根据本专利技术的方法中，所述根据所述髋关节神经元的内部状态、所述膝关节在高阻抗控制规律时的力矩和所述膝关节在低阻抗控制规律时的力矩，利用髋膝关节联动控制方法对所述机器人的所述髋关节神经元和所述膝关节进行处理，得到所述机器人的膝关节力矩，包括：根据所述髋关节伸展函数、所述髋关节弯曲函数、所述膝关节在高阻抗控制规律时的力矩和所述膝关节在低阻抗控制规律时的力矩，利用髋膝关节联动控制方法对所述机器人的所述髋关节神经元和所述膝关节进行处理，得到所述膝关节力矩。可选地，在根据本专利技术的方法中，所述利用膝关节分级阻抗控制方法对所述机器人的膝关节进行处理，得到膝关节在高阻抗控制规律时的力矩和膝关节在低阻抗控制规律时的力矩，包括：计算第一比例微分控制器参数和膝关节实际角度的乘积与第二比例微分控制器参数与膝关节实际速度的乘积的和值，并对该和值进行取负计算，得到所述膝关节在高阻抗控制规律时的力矩；计算增幅系数与人机相互作用力矩的乘积，得到所述膝关节在低阻抗控制规律时的力矩。第二方面，本申请实施例还提供一种机器人控制装置，包括：第一计算单元，用于利用基于中枢模式发生器的髋关节位置控制方法对机器人的髋关节神经元进行处理，得到髋关节神经元的内部状态；第二计算单元，用于利用膝关节分级阻抗控制方法对所述机器人的膝关节进行处理，得到膝关节在高阻抗控制规律时的力矩和膝关节在低阻抗控制规律时的力矩；第三计算单元，用于根据所述髋关节神经元的内部状态、所述膝关节在高阻抗控制规律时的力矩和所述膝关节在低阻抗控制规律时的力矩，利用髋膝关节联动控制方法对所述机器人的所述髋关节神经元和所述膝关节进行处理，得到所述机器人的膝关节力矩。可选地，在根据本专利技术的装置中，所述髋关节神经元包括至少一个髋关节伸展运动神经元和至少一个髋关节弯曲运动神经元。可选地，在根据本专利技术的装置中，所述第三计算单元还用于：建立以所述至少一个髋关节伸展运动神经元为变量的髋关节伸展函数；建立以所述至少一个髋关节弯曲运动神经元为变量的髋关节弯曲函数。可选地，在根据本专利技术的装置中，所述第三计算单元还用于：根据所述髋关节伸展函数、所述髋关节弯曲函数、所述膝关节在高阻抗控制规律时的力矩和所述膝关节在低阻抗控制规律时的力矩，利用髋膝关节联动控制方法对所述机器人的所述髋关节神经元和所述膝关节进行处理，得到所述膝关节力矩。可选地，在根据本专利技术的装置中，所述第二计算单元还用于：计算第一比例微分控制器参数和膝关节实际角度的乘积与第二比例微分控制器参数与膝关节实际速度的乘积的和值，并对该和值进行取负计算，得到所述膝关节在高阻抗控制规律时的力矩；计算增幅系数与人机相互作用力矩的乘积，得到所述膝关节在低阻抗控制规律时的力矩。根据本专利技术的技术方案，基于髋关节CPG控制和膝关节分级阻抗控制相结合的新型控制方法，通过髋膝关节联动控制能够根据步态过程的要求执行相应的高、低阻抗控制规律，生成自然、稳定的步行运动。整套控制方法规避了运动学和动力学逆解算，具有简单实用、可靠性高的特点。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1示出了本专利技术实施例所提供的一种机器人控制方法的流程图；图2示出了本专利技术实施例所提供的CPG单元的构造示意图；图3示出了本专利技术实施例所提供的CPG网络及其双边抑制连接示意图；图4示出了本专利技术实施例所提供的髋关节CPG控制系统的示意图；图5示出了本专利技术实施例所提供的髋膝关节联动控制方法的示意图；图6示出了本专利技术实施例所提供的一种机器人控制装置的结构图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种机器人控制方法，其特征在于，包括：利用基于中枢模式发生器的髋关节位置控制方法对机器人的髋关节神经元进行处理，得到髋关节神经元的内部状态；利用膝关节分级阻抗控制方法对所述机器人的膝关节进行处理，得到膝关节在高阻抗控制规律时的力矩和膝关节在低阻抗控制规律时的力矩；根据所述髋关节神经元的内部状态、所述膝关节在高阻抗控制规律时的力矩和所述膝关节在低阻抗控制规律时的力矩，利用髋膝关节联动控制方法对所述机器人的所述髋关节神经元和所述膝关节进行处理，得到所述机器人的膝关节力矩。

【技术特征摘要】
1.一种机器人控制方法，其特征在于，包括：利用基于中枢模式发生器的髋关节位置控制方法对机器人的髋关节神经元进行处理，得到髋关节神经元的内部状态；利用膝关节分级阻抗控制方法对所述机器人的膝关节进行处理，得到膝关节在高阻抗控制规律时的力矩和膝关节在低阻抗控制规律时的力矩；根据所述髋关节神经元的内部状态、所述膝关节在高阻抗控制规律时的力矩和所述膝关节在低阻抗控制规律时的力矩，利用髋膝关节联动控制方法对所述机器人的所述髋关节神经元和所述膝关节进行处理，得到所述机器人的膝关节力矩。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述髋关节神经元包括至少一个髋关节伸展运动神经元和至少一个髋关节弯曲运动神经元。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述髋关节神经元的内部状态、所述膝关节在高阻抗控制规律时的力矩和所述膝关节在低阻抗控制规律时的力矩，利用髋膝关节联动控制方法对所述机器人的所述髋关节神经元和所述膝关节进行处理，得到所述机器人的膝关节力矩，包括：建立以所述至少一个髋关节伸展运动神经元为变量的髋关节伸展函数；建立以所述至少一个髋关节弯曲运动神经元为变量的髋关节弯曲函数。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述髋关节神经元的内部状态、所述膝关节在高阻抗控制规律时的力矩和所述膝关节在低阻抗控制规律时的力矩，利用髋膝关节联动控制方法对所述机器人的所述髋关节神经元和所述膝关节进行处理，得到所述机器人的膝关节力矩，包括：根据所述髋关节伸展函数、所述髋关节弯曲函数、所述膝关节在高阻抗控制规律时的力矩和所述膝关节在低阻抗控制规律时的力矩，利用髋膝关节联动控制方法对所述机器人的所述髋关节神经元和所述膝关节进行处理，得到所述膝关节力矩。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用膝关节分级阻抗控制方法对所述机器人的膝关节进行处理，得到膝关节在高阻抗控制规律时的力矩和膝关节在低阻抗控制规律时的力矩，包括：计算第一比例微分控制器...

【专利技术属性】
技术研发人员：张霞，张鑫，陈仁祥，陈里里，胡晋嘉，马文涛，钱蕾，
申请(专利权)人：重庆交通大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50