基于下肢连杆模型和力觉信息的虚拟场景交互式康复训练机器人及其控制方法技术

本发明专利技术公开一种基于下肢连杆模型和力觉信息的虚拟场景交互式康复训练机器人及其控制方法，将人体腿部的大腿小腿和足部等效成三连杆串联机械臂，构建人体腿部重力补偿模型，通过Kinect检测患者腿部姿态，通过康复机器人上的力传感器检测患者肢体与康复机器人之间的相互作用力，然后针对该模型设计渐进式康复训练方法，根据设置好的减重比率，通过判断足底力数据，控制康复机器人运动。本发明专利技术适用范围广，通过补偿参数的修正能够获取不同体型的患者相对应的补偿模型，亦降低重量补偿模型的计算误差，潜移默化中使患者获得康复。

【技术实现步骤摘要】
基于下肢连杆模型和力觉信息的虚拟场景交互式康复训练机器人及其控制方法
本专利技术属于机器人控制技术，具体涉及一种基于下肢连杆模型和力觉信息的虚拟场景交互式康复训练机器人及其控制方法。
技术介绍
当前机器人技术迅速发展，康复训练机器人是其中的一个重要的分支。如何在使用康复训练机器人进行康复训练的过程中使得患者和机器人交互更友好，康复训练更加舒适高效且适应性强，是一个有待解决的问题。在康复训练过程中，现有的康复训练机器人一般通过机械结构对患者肢体进行重量补偿，容易使患者感到不适；且对于多自由机器人，机械结构重量补偿方案并不合适，通常采用力矩估计方法，但是该方法误差较大。另外，传统康复训练过程较为简单，康复训练周期内仅通过单调的重复运动来实现康复。因此，研制一种舒适高效的基于康复训练机器人的康复训练方法具有重要的价值。
技术实现思路
专利技术目的：本专利技术的目的在于解决现有技术中存在的不足，提供一种基于下肢连杆模型和力觉信息的虚拟场景交互式康复训练机器人及其控制方法,用于康复训练机器人辅助康复训练。技术方案：本专利技术所述的一种基于下肢连杆模型和力觉信息的虚拟场景交互式康复训练机器人，包括从上向下依次活动连接的大腿机械臂、小腿机械臂和足部机械臂，足部机械臂上安装有六维力传感器，患者的大腿、小腿和足部依次于对应的大腿机械臂、小腿机械臂和足部机械臂固定，将患者腿部的大腿、小腿和足部等效成三连杆串联机械臂。本专利技术还公开了一种基于下肢连杆模型和力觉信息的虚拟场景交互式康复训练机器人的控制方法，将患者腿部的大腿、小腿和足部等效成三连杆串联机械臂，构建人体腿部重力补偿模型，通过Kinect检测患者腿部姿态，通过六维力传感器检测患者下肢体与康复机器人之间的相互作用力，患者腿部放松即处于无主动力状态，康复训练机器人沿控制器中的预设轨迹带动患者肢体匀速缓慢运动若干周期，获取患者的姿态信息及相应力信息后，修正人体腿部重力补偿模型模型；模型修正后，针对该人体腿部重力补偿模型采用渐进式康复训练方法，并根据设置好的减重比率，通过判断足底六维力传感器的数据，控制康复机器人运动。所述人体腿部重力补偿模型如下：(1)将人的腿部等效成具有三个串联连杆的机械臂，足部、小腿、大腿分别为连杆T0S0、连杆S0F0、连杆F0S0，足部与传感器相对静止，并且人体除腿部以外其余部分等效为静止状态的基座Base；(2)建立髋关节坐标系、膝关节坐标系以及踝关节坐标系；机器人上的六维力传感器与患者人体足部相对静止，则以六维力传感器与患者足部接触点为S0原点建立坐标系，该坐标系的X轴、Y轴和Z轴分别与踝关节坐标系的X轴、Y轴和Z轴平行，且该三轴正方向与踝关节坐标系正方向相同；患者大腿、小腿和足部相应的质心坐标系以腿部相应各部分的质心ETO、ECO和EFO为原点，铅直向下为Z轴正方向，垂直于人体平面向外为X轴正方向，垂直于XZ平面指向人体为Y轴正方向；(3)设ETFmg、ECFmg、EFFmg分别是大腿、小腿和足部在大地坐标系下的重力矢量，为B坐标系到A坐标系的旋转矩阵，为B坐标系到A坐标系的力参数转换矩阵，APBORG为B坐标系原点在A坐标系中的表示大腿重力及其与躯干的关节阻尼以及因平均特征参数的个体误差(如质心位置和腿部质量等等)产生的干扰力在六维力传感器坐标系表示为STFmg；小腿重力及其与大腿的关节阻尼以及因平均特征参数的个体误差产生的干扰力在传感器坐标系表示为SCFmg；足部重力及其与小腿的关节阻尼以及因平均特征参数的个体误差产生的干扰力在传感器坐标系表示为SFFmg；分别是因大腿、小腿、足部平均特征参数的个体误差产生的干扰修正参数矩阵；分别是大腿、小腿和足部从大地坐标系到力传感器坐标系的参数转换矩阵；Cf因关节阻尼产生的干扰修正参数矩阵，其左上标B、T、C分别表示髋关节、膝关节、踝关节；SFmg为作用于力传感上的足底力；可得：SFmg＝STFmg+SCFmg+SFFmg(3)通过步骤(1)至(2)得出人体腿部重量补偿模型，在控制器中输入患者身高和体重参数即可建立初始模型，通过该模型获取到使用者任意姿态下不存在主动力情况下的足底六维力传感器参数；将实际参数与模型获取到的参数输入控制器，再采用渐进式康复训练控制方法控制康复机器人与患者交互。上述步骤(2)中三个坐标系的建立方法为：髋关节坐标系：人体站立状态下双腿并拢，髋关节坐标系以大腿与躯干的连接处中心点T0为原点，沿大腿轴向向下为TX轴正方向，垂直于人体正面向外为TZ轴正方向，垂直于TXTZ平面指向人体躯干为TY轴正方向；膝关节坐标系，人体站立状态下双腿并拢，髋关节坐标系以大腿与小腿的连接处中心点C0为原点，沿膝盖轴向向下为CX轴正方向，垂直于人体正面向外为CZ轴正方向，垂直于CXCZ平面指向人体躯干为CY轴正方向；踝关节坐标系，人体站立状态下双腿并拢，踝关节坐标系以大小腿与足部的连接处中心点F0为原点，沿足部轴向向外为FX轴正方向，垂直于为F0FX、F0C0所在平面指向人体躯干为FY轴正方向，垂直于FXFY平面指向人体躯干为FZ轴正方向；以六维力传感器与患者足部接触点为S0原点建立坐标系中，SX轴平行于FX轴，SY轴平行于FY轴，SZ轴平行于FZ轴。所述渐进式康复训练控制方法的具体过程如下：(A)首先在控制器中导入人体腿部重力补偿模型，并在工作空间内沿预先设定的轨迹运行若干周期，通过获取的六维力传感器数值与对应姿态对模型中和Cf进行修正，得到最终针对该患者的特点模型；(B)使用Kinect检测使用者腿部姿态，使用六维力传感器检测使用者足底力，并根据步骤(C)中虚拟现实场景进行控制机器人与患者交互；(C)结合缓坡虚拟场景，根据当前虚拟人物所处缓坡的坡度，人体腿部重力补偿模型确定此时患者需使用的主动力，通过步骤(D)中获取的力及姿态情况，按步骤(D)的规定控制机器人运动；(D)根据人体腿部重力补偿模型得到当前姿态的重力值，根据虚拟现实模型得到当前所需主动力的值，比较当前力传感器获取值得大小，如果满足当前六维力传感器得到的值大于重力值与所需主动力的和，则允许机器人运动，否则机器人静止不动。在康复周期内逐渐增加虚拟场景坡度，即增加所需主动力的值，渐进式地使得患者逐渐恢复身体机能，直到可以自由控制肢体运动。有益效果：与现有技术相比，本专利技术具有如下优点：(1)本专利技术中的康复训练重量补偿模型可适用于任意装有力传感器的康复训练机器人，无论是外骨骼康复训练机器人还是末端康复训练机器人。(2)本专利技术中无需佩戴额外姿态传感器，仅通过康复训练系统中用以作为虚拟现实交互输入设备的Kinect摄像头即可。(3)本专利技术适用性强，能够适应不同体重、身高的患者，只需要通过对人体腿部重力补偿模型中补偿参数的修正，能够获取不同体型的患者相对应的补偿模型，亦可以降低重量补偿模型的计算误差。(4)本专利技术结合虚拟场景和渐进式康复训练方法，潜移默化中使患者获得康复。一方面，渐进式康复训练方法可以使患者逐步提高康复训练难度；另一方面，虚拟场景的介入，可以使得患者对自己的身体机能提升有一个明确的感知。附图说明图1是本专利技术中的整体模型构建示意图；图2是本专利技术的中人体腿部重力补偿模型模型校正运动轨迹设定示意图；图3是实施例的虚拟场景示意图；图4是实施例的系统本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于下肢连杆模型和力觉信息的虚拟场景交互式康复训练机器人，其特征在于：包括从上向下依次活动连接的大腿机械臂、小腿机械臂和足部机械臂，足部机械臂上安装有六维力传感器，患者的大腿、小腿和足部依次于对应的大腿机械臂、小腿机械臂和足部机械臂固定，将患者腿部的大腿、小腿和足部等效成三连杆串联机械臂。

【技术特征摘要】
1.一种基于下肢连杆模型和力觉信息的虚拟场景交互式康复训练机器人，其特征在于：包括从上向下依次活动连接的大腿机械臂、小腿机械臂和足部机械臂，足部机械臂上安装有六维力传感器，患者的大腿、小腿和足部依次于对应的大腿机械臂、小腿机械臂和足部机械臂固定，将患者腿部的大腿、小腿和足部等效成三连杆串联机械臂。2.根据权利要求1所述的基于下肢连杆模型和力觉信息的虚拟场景交互式康复训练机器人的控制方法，其特征在于：将患者腿部的大腿、小腿和足部等效成三连杆串联机械臂，构建人体腿部重力补偿模型，通过Kinect检测患者腿部姿态，通过六维力传感器检测患者下肢体与康复机器人之间的相互作用力，患者腿部放松即处于无主动力状态，康复训练机器人沿控制器中的预设轨迹带动患者肢体匀速缓慢运动若干周期，获取患者的姿态信息及相应力信息后，修正人体腿部重力补偿模型模型；模型修正后，针对该人体腿部重力补偿模型采用渐进式康复训练方法，并根据设置好的减重比率，通过判断足底六维力传感器的数据，控制康复机器人运动。3.根据权利要求2所述的基于下肢连杆模型和力觉信息的虚拟场景交互式康复训练机器人的控制方法，其特征在于：所述人体腿部重力补偿模型如下：(1)将人的腿部等效成具有三个串联连杆的机械臂，足部、小腿、大腿分别为连杆T0S0、连杆S0F0、连杆F0S0，足部与传感器相对静止，并且人体除腿部以外其余部分等效为静止状态的基座Base；(2)建立髋关节坐标系、膝关节坐标系以及踝关节坐标系；机器人上的六维力传感器与患者人体足部相对静止，则以六维力传感器与患者足部接触点为S0原点建立坐标系，该坐标系的X轴、Y轴和Z轴分别与踝关节坐标系的X轴、Y轴和Z轴平行，且该三轴正方向与踝关节坐标系正方向相同；患者大腿、小腿和足部相应的质心坐标系以腿部相应各部分的质心ETO、ECO和EFO为原点，铅直向下为Z轴正方向，垂直于人体平面向外为X轴正方向，垂直于XZ平面指向人体为Y轴正方向；(3)设ETFmg、ECFmg、EFFmg分别是大腿、小腿和足部在大地坐标系下的重力矢量，为B坐标系到A坐标系的旋转矩阵，为B坐标系到A坐标系的力参数转换矩阵，APBORG为B坐标系原点在A坐标系中的表示大腿重力及其与躯干的关节阻尼以及因平均特征参数的个体误差产生的干扰力在六维力传感器坐标系表示为STFmg；小腿重力及其与大腿的关节阻尼以及因平均特征参数的个体误差产生的干扰力在传感器坐标系表示为SCFmg；足部重力及其与小腿的关节阻尼以及因平均特征参数的个体误差产生的干扰力在传感器坐标系表示为SFFmg；分别是因大腿、小腿、足部平均特征参数的个体误差产生的干扰修正参数矩阵；分别是大腿、小...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋爱国，石珂，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32