本发明专利技术公开了一种基于DMP的下肢外骨骼上楼梯控制方法。本发明专利技术的具体步骤如下：1.上楼梯髋、膝关节角度数据采集。2.对步骤1采集的角度数据进行预处理。3.使用激光测距模块测量楼梯高度与宽度。4.建立DMP步态生成模型。5.利用训练好的DMP模型，实时规划出上楼梯步态轨迹。本发明专利技术创新性地对外骨骼运动的髋、膝关节角度曲线进行分段，使用DMP分别对两段曲线进行学习，利用几何关系通过楼梯高度、宽度推算出髋、膝关节的角度，将其作为目标点输入DMP，自动生成相应的上楼梯步态角度曲线。本发明专利技术实现了楼梯尺寸数据的自动测量，得到的上楼梯轨迹曲线实验效果良好。实验效果良好。实验效果良好。
【技术实现步骤摘要】
一种基于DMP的下肢外骨骼上楼梯控制方法
[0001]本专利技术属于下肢外骨骼人机协同运动控制领域，涉及一种基于DMP(Dynamic Movement Primitives)的下肢外骨骼上楼梯控制方法。
技术介绍
[0002]近年来，随着新兴科学技术的发展，下肢外骨骼机器人在医疗卫生、军事等领域的应用越来越广泛。步态轨迹规划是外骨骼控制领域的技术难点之一，采用固定步态轨迹进行运动的外骨骼灵活度不够强，具有很大局限性，难以适应新的地形环境。在过去的关于外骨骼上楼梯的步态规划研究中，通常采用三次样条或五次样条插值法来拟合外骨骼的步态轨迹，这种方法的缺点是对关键点的选取要求比较高，生成的曲线的仿生性不够好，实验效果不够好。
[0003]DMP算法最早于由Stefan Schaal教授的团队提出，目前使用的DMP是由Ijspeert等人改进的版本(IjspeertAJ,Nakanishi J,Hoffmann H,et al.Dynamical movement primitives:learning attractor models for motorbehaviors[J].Neural computation,2013,25(2):328
‑
373.)。DMP的核心是基于点吸引子系统来学习示教曲线进一步生成与示教轨迹趋势相同且能够达到指定目标点的曲线。通过设置合适的参数，DMP可以生成仿生性良好的步态曲线，生成的轨迹曲线光滑，稳定性好。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的是针对现存方案存在的不足和改善需要，提出一种基于DMP的下肢外骨骼上楼梯控制方法。同时，为了解决传统的需要手动测量台阶高度与宽度的问题，本专利技术创新性地使用了基于stm32开发板开发的激光测距系统，通过电动滑台带动激光测距模块上下移动来自动测出楼梯的高度与宽度。本专利技术通过DMP算法对外骨骼髋、膝关节角度曲线形状特征进行了学习，以高度与宽度作为输入参数，通过DMP算法的控制作用，将角度曲线拟合成需要的形状，进而通过下位机的控制算法，实现外骨骼上楼梯的功能。
[0005]本专利技术的具体步骤如下：
[0006]一种基于DMP的下肢外骨骼上楼梯控制方法，包含以下步骤：
[0007]步骤1.采集穿戴下肢外骨骼的被试在主动上楼梯时髋、膝关节的角度数据。
[0008]步骤2.对每个关节上台阶的角度数据曲线进行分段，分界点为外骨骼上楼梯时小腿向前迈出并竖直落地的时刻；对后半段曲线数据进行首尾倒置，每个关节在上台阶的一个周期中均得到一条前半部分曲线和一条倒置后半部分曲线。
[0009]步骤3.利用前半部分曲线和倒置后半部分曲线分别对DMP步态生成模型进行训练，得到前半段DMP模型和后半段DMP模型。
[0010]步骤4.在小腿向前迈出并竖直落地的时刻，髋关节角度与膝关节角度相等，设定该角度θ的表达式如下
[0011][0012]其中，l1为大腿长度；l2为小腿长度；w为目标楼梯的台阶宽度；h为目标楼梯的台阶高度；λ1和λ2分别为高度因素和宽度因素在角度控制中的权重。
[0013]步骤5.步骤4所得的角度θ分别输入步骤3得到的两个DMP模型，得到两条拟合后的曲线；将后半段DMP模型拟合出的曲线倒置后拼接在前半段DMP模型拟合出的尾端，得到对应关节的运动轨迹控制曲线。根据各关节对应的运动轨迹控制曲线控制下肢外骨骼上楼梯时各关节的转动，从而使下肢外骨骼爬上目标楼梯。
[0014]作为优选，步骤1中，髋、膝关节的角度数据通过下肢外骨骼上对应的电机的编码器所得数据换算得到。
[0015]作为优选，下肢外骨骼在上楼梯的过程中，在位于前侧的腿的小腿部分竖直落到台阶上时，位于后侧的腿保持直立状态。
[0016]作为优选，在进行步骤2的分段处理前，对角度数据进行预处理。预处理的具体过程如下：首先将每个关节上单个台阶的角度数据点数量压缩至小于300个；之后，采用Savitzky
‑
Golay滤波器来对数据进行平滑操作。设置该滤波器的滑动窗口的大小为51，阶数k为3。
[0017]作为优选，步骤1中被试上楼梯的调节通过台阶尺寸检测组件测量高度和宽度。所述的台阶尺寸检测组件包括电动滑台和两个测距模块。电动滑台中的导轨竖直设置；两个测距模块均安装在电动滑台，且两个测距模块的朝向分别为竖直朝下和水平朝前；测量时，两个测距模块位于一级台阶上，且在电动滑台的带动下向上移动，当水平朝前的测距模块测得的距离值发生突变时，记录台阶宽度为d2‑
d1，台阶高度为d3。d1为水平朝前的测距模块在突变前的测量距离；d2为水平朝前的测距模块在突变后的测量距离；d3为竖直朝下的测距模块在突变瞬间测量的距离。
[0018]作为优选，步骤3中，DMP步态生成模型的建立过程如下：
[0019]3‑
1.DMP模型的公式如式(4.1)所示：
[0020][0021]其中，y表示系统状态，和分别表示y的一阶导数和二阶导数，g为目标状态。α
y
和β
y
是两个调节参数；τ为控制轨迹的收敛速度的参数。f(x,g)为一个非线性函数。
[0022]f(x,g)的表达式如式(4.2)所示：
[0023][0024]其中，Ψ
i
(x)为基函数；y0表示起始状态；ω
i
为基函数的权重；N为高斯核的数目，参数x来自正则系统，满足式(4.3)的关系：
[0025][0026]其中，α
x
为调节系统收敛的速度的参数。
[0027]基函数Ψ
i
(x)定义为高斯核函数，其表达式如式(4.4)所示：
[0028][0029]其中，σ
i
和c
i
分别表示基函数Ψ
i
的宽度和中心位置的参数。
[0030]3‑
2.期望得到的时间序列f
target
由参考轨迹的角度、角度的一阶导数、角度的二阶导数的时间序列输入得出，将式(4.1)进行变换得到计算时间序列f
target
的公式，如式(4.5)所示：
[0031][0032]3‑
3.构造损失函数J
i
如式(4.6)所示：
[0033][0034]其中，P表示整条轨迹的总时间步数；ξ(t)＝x(t)(g
‑
y0)；
[0035]通过局部加权回归来使损失函数J
i
最小化，得到权重ω
i
的表达式如式(4.7)所示：
[0036][0037]其中，
[0038]本专利技术与现有技术相比，其显著优点为：
[0039](1)本专利技术创新性地对外骨骼运动的髋、膝关节角度曲线进行分段，使用DMP分别对两段曲线进行学习，利用几何关系通过台阶高度、宽度推算出髋、膝关节的角度，将其作为目标点输入DMP，自本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于DMP的下肢外骨骼上楼梯控制方法，其特征在于：步骤1.采集穿戴下肢外骨骼的被试在主动上楼梯时髋、膝关节的角度数据；步骤2.对每个关节上台阶的角度数据曲线进行分段，分界点为外骨骼上楼梯时小腿向前迈出并竖直落地的时刻；对后半段曲线数据进行首尾倒置，每个关节在上台阶的一个周期中均得到一条前半部分曲线和一条倒置后半部分曲线；步骤3.利用前半部分曲线和倒置后半部分曲线分别对DMP步态生成模型进行训练，得到前半段DMP模型和后半段DMP模型；步骤4.在小腿向前迈出并竖直落地的时刻，髋关节角度与膝关节角度相等，设定该角度θ的表达式如下：其中，l1为大腿长度；l2为小腿长度；w为目标楼梯的台阶宽度；h为目标楼梯的台阶高度；λ1和λ2分别为高度因素和宽度因素在角度控制中的权重；步骤5.步骤4所得的角度θ分别输入步骤3得到的两个DMP模型，得到两条拟合后的曲线；将后半段DMP模型拟合出的曲线倒置后拼接在前半段DMP模型拟合出的尾端，得到对应关节的运动轨迹控制曲线；根据各关节对应的运动轨迹控制曲线控制下肢外骨骼上楼梯时各关节的转动，从而使下肢外骨骼爬上目标楼梯。2.根据权利要求1所述的一种基于DMP的下肢外骨骼上楼梯控制方法，其特征在于：步骤1中，髋、膝关节的角度数据通过下肢外骨骼上对应的电机的编码器所得数据换算得到。3.根据权利要求1所述的一种基于DMP的下肢外骨骼上楼梯控制方法，其特征在于：下肢外骨骼在上楼梯的过程中，在位于前侧的腿的小腿部分竖直落到台阶上时，位于后侧的腿保持直立状态。4.根据权利要求1所述的一种基于DMP的下肢外骨骼上楼梯控制方法，其特征在于：在进行步骤2的分段处理前，对角度数据进行预处理；预处理的具体过程如下：首先将每个关节上单个台阶的角度数据点数量压缩至小于300个；之后，采用Savitzky
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Golay滤波器来对数据进行平滑操作；设置该滤波器的滑动窗口的大小为51，阶数k为3。5.根据权利要求1所述的一种基于DMP的下肢外骨骼上楼梯控制方法，其特征在于：步骤1中被试上楼梯的调节通过台阶尺寸检测组件测量高度和宽度；所述的台阶尺寸检测组件包括电动滑台和两个测距模块；电动滑台中的导轨竖直设置；两个测距模块均安装在电动滑台，且两个...
【专利技术属性】
技术研发人员：孔万增，曹泽阳，白云，王雪岩，刘栋军，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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