一种机器人关节的仿生控制方法技术

本发明专利技术公开了一种机器人关节的仿生控制方法，包含以下步骤：A、先利用肌肉数学模型建立机器人关节所仿生动物关节的肌肉力矩驱动模型；B、根据机器人关节传感器所测得的关节状态，利用肌肉力矩模型计算机器人关节的驱动力矩；本发明专利技术以生物关节的神经肌肉控制机理为灵感，利用生物肌肉数学模型进行机器人关节控制方法的构建。此控制方法不受关节驱动方式(如，气动、液压、人工肌肉和电机等)的限制，可以使机器人关节的运动和控制更加符合生物关节的运动和神经肌肉控制特性，而且更加便于我们利用生物的神经系统运行机理进行整个机器人的运动规划和控制。

A bionic control method of robot joint

【技术实现步骤摘要】
一种机器人关节的仿生控制方法
本专利技术涉及机器人
，具体是一种机器人关节的仿生控制方法。
技术介绍
由于机器人在军事、工业、生活、家庭服务和医疗等方面具有广阔的应用前景，已经受到人们的广泛关注。但是，机器人的运动复杂、控制关节较多、具有较强的非线性以及与周围环境作用的复杂性等特点给其控制带来了较大的困难。传统的机器人控制多是先建立机器人运动学和动力学模型，然后以其为基础对机器人的运动进行规划和控制。其中，机器人关节的控制是机器人控制的基础，直接决定着机器人的规划和控制性能。随着，机器人技术的发展，在机器人关节的控制方面，逐渐发展出了位置控制、力控制、阻抗控制、导纳控制和力位混合控制等多种控制方法。但是，这些控制方法并不是以生物的关节肌肉控制特点为基础构建的，从而给机器人运动的规划和环境适应能力的控制等方面带来了较多的困难。为了建立更加符合动物关节特性的机器人关节，研究人员进行了大量人工肌肉的研究，并利用所研制的人工肌肉构建了机器人仿生关节。但是，由于受人工肌肉的强度、收缩长度、控制特性以及与生物肌肉的相似性等方面特性的限制，人工肌肉与实际的生物肌肉还存在非常大的差别。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种机器人关节的仿生控制方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种机器人关节的仿生控制方法，包含以下步骤：A、先利用肌肉数学模型建立机器人关节所仿生动物关节的肌肉力矩驱动模型；B、根据机器人关节传感器所测得的关节状态，利用肌肉力矩模型计算机器人关节的驱动力矩；C、根据机器人关节的结构和驱动方式，计算得到机器人关节系统的驱动控制信号；D、利用步骤C得到的驱动控制信号控制机器人关节的运动。作为本专利技术的优选方案：所述关节状态包括转动角度和转动角速度。作为本专利技术的优选方案：所述肌肉数学模型采用HILL肌肉模型。作为本专利技术的优选方案：所述肌肉力矩驱动模型还包括运动神经元控制网络，所述运动神经元控制网络包括控制屈肌的运动神经元和控制伸肌的运动神经元，所述运动神经元控制网络还包括了牵张反射回路。作为本专利技术的优选方案：所述牵张反射回路的工作过程如下：当伸肌拉伸时肌肉产生的反射信号会兴奋伸肌运动神经元，而抑制屈肌运动神经元，反之，当屈肌拉伸时肌肉产生的反射信号会兴奋屈肌运动神经元，而抑制伸肌运动神经元。作为本专利技术的优选方案：所述运动神经元控制网络可以利用上层神经中枢的控制信号对其进行控制，具体的控制过程如下：当上层中枢神经输入一个兴奋性中枢控制信号到屈肌运动神经元的时候，也会输入一个对应的抑制性中枢控制信号到伸肌运动神经元，当上层中枢神经输入一个兴奋性中枢控制信号到到伸肌运动神经元的时候，也会输入一个对应的抑制性中枢控制信号到屈肌运动神经元。作为本专利技术的优选方案：所述运动神经元控制网络所采用的数学模型如下：式中，n为神经元数量；xi为第i神经元的膜电势；yi为第i神经元的输出；si为第i神经元所收到的外部控制输入和感官信息输入；aij(j∈{1,…,n},j≠i)为神经元i和j之间的突触连接权重，aij＞0表示兴奋性突触连接，aij＜0表示抑制性突触连接；aii为第i神经元钠离子快速内流的正反馈系数；τi为第i神经元膜电容，τi＞0；γi表示第i神经元慢钾离子外流的时间常数，γi＞0；x′i为反映第i神经元慢钾离子外流的变量；bi表示第i神经元慢钾离子外流强度的参数，bi＞0；θi为第i神经元的输出阈值，为第i神经元输出的上界，且εi表示第i神经元漏电流的强度，εi＞0；σi为常系数，σi＞0。作为本专利技术的优选方案：所述步骤D具体是：1)当屈肌和伸肌的牵张反射强度同时同比例增加(或减少)时，关节的刚度会随之增加(或减少)，当屈肌和伸肌牵张反射的强度不平衡时，关节的平衡状态发生变化，从而可以通过这种方法控制关节的运动，2)利用屈肌和伸肌运动神经元的上层中枢控制信号也可以对关节的刚度和运动进行控制，但是此控制方法是受上层中枢控制信号对运动神经元的兴奋性和抑制性突触连接权重影响的，当兴奋性突触的连接权重大于抑制性突触的时候，同时同比例增加(或减少)屈肌和伸肌运动神经元的上层中枢控制信号，可以增加(或减少)关节的刚度，当兴奋性突触的连接权重不大于抑制性突触的时候，同时同比例增加(或减少)屈肌和伸肌运动神经元的上层中枢控制信号，可以减少(或增加)关节的刚度，关节的运动则也可以通过协调屈肌和伸肌运动神经元的上层中枢控制信号的大小改变关节的平衡状态，实现运动，3)通过改变肌肉的最大等长收缩力Fmax，也可以改变屈肌和伸肌的收缩力，从而达到控制关节刚度和运动的目的。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术以生物关节的神经肌肉控制机理为灵感，利用生物肌肉数学模型进行机器人关节控制方法的构建。此控制方法不受关节驱动方式(如，气动、液压、人工肌肉和电机等)的限制，可以使机器人关节的运动和控制更加符合生物关节的运动和神经肌肉控制特性，而且更加便于我们利用生物的神经系统运行机理进行整个机器人的运动规划和控制。附图说明图1是基于肌肉模型的机器人关节驱动控制图。图2是动物关节肌肉骨骼结构模型图。图3是气动驱动机器人关节控制系统结构图。图4是运动神经元控制的机器人关节驱动控制图。图5是伸肌拉伸时的牵张反射回路图。图6是屈肌拉伸时的牵张反射回路图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，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。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动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。请参阅图1-6，实施例1：本专利技术实施例中，一种机器人关节的仿生控制方法，包含以下步骤：A、先利用肌肉数学模型建立机器人关节所仿生动物关节的肌肉力矩驱动模型；B、根据机器人关节传感器所测得的关节状态，利用肌肉力矩模型计算机器人关节的驱动力矩；C、根据机器人关节的结构和驱动方式，计算得到机器人关节系统的驱动控制信号；D、利用步骤C得到的驱动控制信号控制机器人关节的运动。为了模仿动物关节的伸肌和屈肌驱动作用以及中枢神经对关节运动的控制，本专利技术利用肌肉的数学模型(如，HILL模型)建立机器人所仿生动物关节的肌肉驱动力矩模型。然后，根据传感器检测到的机器人关节状态信息(如，关节的旋转角度和旋转角速度等)，利用上述动物关节肌肉驱动力矩模型计算得到机器人关节的驱动力矩。最后，根据机器人关节的结构特点和驱动方式(如，电机、气缸、液压和人工肌肉等)，对上述计算得到的机器人关节驱动力矩进行转换计算得到机器人关节的驱动控制信号，将其输入到机器人关节的驱动控制系统，控制机器人关节的运动。机器人关节肌肉模型驱动控制的具体过程如图1所示。动物肌肉的数学模型有多种形式，对于基于肌肉模型的机本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器人关节的仿生控制方法，其特征在于，包含以下步骤：/nA、先利用肌肉数学模型建立机器人关节所仿生动物关节的肌肉力矩驱动模型；/nB、根据机器人关节传感器所测得的关节状态，利用肌肉力矩模型计算机器人关节的驱动力矩；/nC、根据机器人关节的结构和驱动方式，计算得到机器人关节系统的驱动控制信号；/nD、利用步骤C得到的驱动控制信号控制机器人关节的运动。/n

【技术特征摘要】
1.一种机器人关节的仿生控制方法，其特征在于，包含以下步骤：
A、先利用肌肉数学模型建立机器人关节所仿生动物关节的肌肉力矩驱动模型；
B、根据机器人关节传感器所测得的关节状态，利用肌肉力矩模型计算机器人关节的驱动力矩；
C、根据机器人关节的结构和驱动方式，计算得到机器人关节系统的驱动控制信号；
D、利用步骤C得到的驱动控制信号控制机器人关节的运动。


2.根据权利要求1所述的一种机器人关节的仿生控制方法，其特征在于，所述关节状态包括转动角度和转动角速度。


3.根据权利要求1所述的一种机器人关节的仿生控制方法，其特征在于，所述肌肉数学模型采用HILL肌肉模型。


4.根据权利要求1所述的一种机器人关节的仿生控制方法，其特征在于，所述肌肉力矩驱动模型还包括运动神经元控制网络，所述运动神经元控制网络包括控制屈肌的运动神经元和控制伸肌的运动神经元，所述运动神经元控制网络还包括了牵张反射回路。


5.根据权利要求4所述的一种机器人关节的仿生控制方法，其特征在于，所述牵张反射回路的工作过程如下：当伸肌拉伸时肌肉产生的反射信号会兴奋伸肌运动神经元，而抑制屈肌运动神经元，反之，当屈肌拉伸时肌肉产生的反射信号会兴奋屈肌运动神经元，而抑制伸肌运动神经元。


6.根据权利要求4所述的一种机器人关节的仿生控制方法，其特征在于，所述运动神经元控制网络可以利用上层神经中枢的控制信号对其进行控制，具体的控制过程如下：当上层中枢神经输入一个兴奋性中枢控制信号到屈肌运动神经元的时候，也会输入一个对应的抑制性中枢控制信号到伸肌运动神经元，当上层中枢神经输入一个兴奋性中枢控制信号到伸肌运动神经元的时候，也会输入一个对应的抑制性中枢控制信号到屈肌运动神经元。


7.根据权利要求4所述的一种机...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘强，赵琳琳，
申请(专利权)人：连云港予合智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32