【技术实现步骤摘要】
外骨骼机器人多关节联合控制系统和方法
本专利技术涉及机器人控制
，具体地，涉及一种外骨骼机器人多关节联合控制系统和方法，尤其涉及一种基于多信号融合、解耦、反馈的多关节联合控制的外骨骼机器人系统的控制方法。
技术介绍
外骨骼机器人是模仿人体的骨骼结构及运动特点而设计出来的，依附于人体，帮助解放人体某方面功能或增强人体某方面性能的机器人。当前外骨骼机器人在人体穿戴的舒适性，尤其是外骨骼机器人跟随人体运动的合拍性是外骨骼机器人研究的关键技术。参考专利文献CN110584954A公开的一种柔性连续体驱动型外骨骼机器人，现有技术在传感系统布置上，通常采用姿态传感器与脚底压力传感器相结合的传感系统组建方法，然而常用脚底压力传感器多为单点或双点布置，无法感知运动步态的支撑相脚底压力的完整变化过程；而姿态传感器的反馈信号为空间维度上的信号，且信号因为外骨骼在人体上绑缚的非刚性与肢体运动实际方向的不确定性，通常多数忽略了这个因素，或以数学空间计算解耦来获得电机控制维度的控制分量比较繁琐。此外，在常规的外骨骼机器人控制对全系统的人...
【技术保护点】
1.一种外骨骼机器人多关节联合控制系统，其特征在于，包括传感反馈子系统和控制器；所述传感反馈子系统包括全脚掌压力传感模块；/n所述全脚掌压力传感模块包括设置在脚掌着力点上的多个压敏传感器；所述脚掌着力点至少包括脚趾部位、前脚掌部位以及脚跟部位中的一处；/n所述全脚掌压力传感模块能够随着使用者的行走输出一组脚底压力信号组；所述脚底压力信号组为多个压敏传感器反馈信号的集合；/n所述控制器能够对脚底压力信号组进行调理和实时采集。/n
【技术特征摘要】
1.一种外骨骼机器人多关节联合控制系统，其特征在于，包括传感反馈子系统和控制器；所述传感反馈子系统包括全脚掌压力传感模块；
所述全脚掌压力传感模块包括设置在脚掌着力点上的多个压敏传感器；所述脚掌着力点至少包括脚趾部位、前脚掌部位以及脚跟部位中的一处；
所述全脚掌压力传感模块能够随着使用者的行走输出一组脚底压力信号组；所述脚底压力信号组为多个压敏传感器反馈信号的集合；
所述控制器能够对脚底压力信号组进行调理和实时采集。
2.根据权利要求1所述的外骨骼机器人多关节联合控制系统，其特征在于，所述传感反馈子系统还包括肢体姿态传感模块；
所述肢体姿态传感模块包括设置在特征运动部位的多个姿态传感器；所述特征运动部位至少包括左小腿、左大腿、右小腿、右大腿以及腰中的一处；
所述肢体姿态传感模块能够随着使用者的运动实时监测与反馈每个部位的运动角度、运动角速度以及加速度，并作为肢体姿态信号组输出；
所述控制器利用CAN总线技术，将每个姿态传感器搭载于总线上，实时对每个传感模块进行访问，获取每个传感模块的运动信息。
3.根据权利要求1所述的外骨骼机器人多关节联合控制系统，其特征在于，所述传感反馈子系统还包括人机交互传感模块；
所述人机交互传感模块包括设置在穿戴连接接触部位的多个相互作用传感器；所述穿戴连接接触部位至少包括小腿绑缚处、大腿绑缚处、肩带背负处以及肩带绑缚处中的一处；所述相互作用传感器至少包括拉力传感器和压力传感器这两者之一；
所述人机交互传感模块能够随着使用者的运动输出一组人机交互力反馈信息；所述人机交互力反馈信息为多个相互作用传感器反馈信号的集合。
所述控制器能够对人机交互力反馈信息进行调理和实时采集。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的外骨骼机器人多关节联合控制系统，其特征在于，所述外骨骼机器人多关节联合控制系统还包括基于神经网络的多信号融合与解耦模型；
所述基于神经网络的多信号融合与解耦模型为经过训练的神经网络模型。
5.根据权利要求4所述的外骨骼机器人多关节联合控制系统，其特征在于，所述神经网络模型经过如下训练：
采用设定组数的离散的标准步态周期的姿态信号、脚底压力信号以及相应的关节电机控制信号对神经网络模型进行训练，使其在不同步态传感信号输入时，能够得到满足设定要求的输出量去控制各类关节电机；
所述标准步态包括正常行走步态、下蹲步态、跳跃步态、跑步步态、上坡步态以及下坡步态中的任一种或任多种组合。
6.一种外骨骼机器人多关节联合控制方法，其特征在于，利用权利要求1至5中任一项所述的外骨骼机器人多关节联合控制系统，在至少包括全脚掌压力传感模块、肢体姿态传感模块以及人机交互传感模块这三者之一的传感网络的基础上，结合经过训练的、基于神经网络的多信号融合与解耦模型，对多种信号完成融合与解耦，输出控制量控制各类关节电机；利用人机交互传感系统对控制...
【专利技术属性】
技术研发人员：金理，张鑫彬，江金林，郭加利，鲜亚平，朱文杰，王晓露，
申请(专利权)人：上海航天控制技术研究所，
类型：发明
国别省市：上海;31
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。