一种基于自适应参数估计的下肢外骨骼灵敏度放大控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于自适应参数估计的下肢外骨骼灵敏度放大控制方法，包括建立下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型；对所建立的下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型未知参数进行在线估计，获得估计的下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型；将估计的下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型代入灵敏度放大控制器中，得到所需的控制律。本发明专利技术针对灵敏度放大控制存在的问题，提出一种在线参数估计方法，用于设计控制器所需的参数，改进后的灵敏度放大控制在确保参数收敛到真值的同时也实现了外骨骼的关节轨迹与人体的行走轨迹的高度重合。人体的行走轨迹的高度重合。人体的行走轨迹的高度重合。

【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应参数估计的下肢外骨骼灵敏度放大控制方法


[0001]本专利技术涉及一种基于自适应参数估计的下肢外骨骼灵敏度放大控制方法，属于外骨骼控制


技术介绍

[0002]下肢外骨骼机器人是一种拟人化的仿生结构，可穿戴于人体，能够满足人体的步态需求，并为人体提供辅助作用，增强人体机能，能够在操作者的控制下完成一定的功能和任务，无论在军事领域还是民用领域都有非常广阔的应用前景。
[0003]先进控制方法的应用能给外骨骼机器人带来更好的人机交互性能。目前，已有许多控制方法应用于下肢外骨骼机器人系统，如模糊控制、滑模控制、自抗扰控制、自适应阻抗控制等，而灵敏度放大控制更是凭借其优良的性能早在21世纪初期就成功的应用于BLEEX,HULC等外骨骼，灵敏度放大控制算法能保证外骨骼和穿戴者之间的交互力保持在0的小领域内。此外，该控制方法不需要直接测量人机交互力，因此可以降低外骨骼系统的复杂性。在经典和现代控制理论中，通常都需要使系统对外部干扰的灵敏度最小化。但对于外骨骼控制，需要一个完全相反的目标：最大限度地提高闭环系统对外力的灵敏度。然而系统对外力的高灵敏度导致系统失去鲁棒性。这就要求提高外骨骼动力学模型的精度。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种基于自适应参数估计的下肢外骨骼灵敏度放大控制方法，用于下肢外骨骼机器人的控制。
[0005]本专利技术的技术方案是：一种基于自适应参数估计的下肢外骨骼灵敏度放大控制方法，包括：
[0006]建立下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型；
[0007]对所建立的下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型未知参数进行在线估计，获得估计的下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型；
[0008]将估计的下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型代入灵敏度放大控制器中，得到所需的控制律。
[0009]所述建立下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型，包括：运用下肢外骨骼几何模型，得到杆件与旋转中心的距离表达式，以及杆件质心的速度表达式，并依据表达式确定系统动能和系统势能，最后得到下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型。
[0010]所述建立下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型，包括：
[0011]定义拉格朗日量L为：
[0012]L＝E
k
‑
E
P
(1)
[0013]式中：E
k
为下肢外骨骼机器人系统动能，E
p
为下肢外骨骼机器人系统势能；
[0014]拉格朗日量L对q求偏导后对时间t求微分得到拉格朗日方程：
[0015][0016]式中：T为运动中所有广义外力矢量，q为系统的广义坐标矢量；
[0017]根据下肢外骨骼几何模型，得到大腿杆件质心12到髋关节旋转中心10的距离，小腿杆件质心13到膝关节旋转中心11的距离为：
[0018][0019]式中：l
c,h
为大腿杆件质心12到髋关节旋转中心10的距离，l
c,k
为小腿杆件质心13到膝关节旋转中心11的距离，x
c,h y
c,h
为大腿杆件质心12的空间坐标，x
c,k y
c,k
为小腿杆件质心13的空间坐标；
[0020]杆件质心的速度为：
[0021][0022]式中：v
h
为大腿杆件质心12的速度，v
k
为小腿杆件质心13的速度，为髋关节旋转中心10的角速度，为膝关节旋转中心11的角速度；
[0023]下肢外骨骼机器人单腿有两个主动自由度，下肢外骨骼机器人系统的动能为：
[0024][0025]式中：E
k,h
、E
k,k
分别为大腿杆件6、小腿杆件8的动能；m
h
、m
k
分别为大腿杆件6、小腿杆件8的髋关节旋转中心10的质量；I
h
、I
k
分别为大腿杆件6、小腿杆件8的转动惯量；分别分别髋关节旋转中心10、膝关节旋转中心11的角加速度；q
h
,分别为髋关节旋转中心10的角度、角速度、角加速度；q
k
,分别为膝关节旋转中心11的角度、角速度、角加速度；
[0026]下肢外骨骼机器人系统的势能为：
[0027]E
p
＝m
h
gl
c,h cos q
h
+m
k
g(l
c,h cos q
h
+l
c,k cos q
k
)
ꢀꢀꢀ
(6)
[0028]式中：g为重力加速度；
[0029]基于拉格朗日方程，得到下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型：
[0030][0031]式中：M(q)为惯性矩阵，为向心力矩阵，G(q)为重力向量；τ为下肢外骨骼机器人系统的驱动器产生的驱动力矩。
[0032]所述惯性矩阵、向心力矩阵，重力向量，下肢外骨骼系统的驱动力矩，具体如下：
[0033][0034][0035][0036]M
21
(q)＝M
12
(q)
[0037][0038][0039][0040][0041][0042][0043][0044][0045][0046]式中：M
11
(q)、M
12
(q)、M
21
(q)、M
22
(q)表示惯性矩阵中的元素；表示向心力矩阵中的元素，G1(q)、G2(q)表示重力向量中的元素。
[0047]所述对所建立的下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型未知参数进行在线估计，获得估计的下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型，包括：对所得到的下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型进行线性参数化处理，通过引入一阶低通滤波操作，并设计一种基于参数估计误差驱动的自适应律对未知参数进行有效估计。
[0048]所述对所建立的下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型未知参数进行在线估计，获得估计的下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型，包括：
[0049]将下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型等式左边部分改写为线性参数化的形式：
[0050][0051]式中：M(q)为惯性矩阵，为向心力矩阵，G(q)为重力向量，惯性矩阵、向心力矩阵，重力向量为下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型中含有未知参数的矩阵；θ是一个关于m
h
,m
k
的待估计的常数向量，是已知的回归矩阵；
[0052]然后定义中间参数
[0053]得到：
[0054][0055]式中：为不包含加速度项的回归矩阵；
[0056]将下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于自适应参数估计的下肢外骨骼灵敏度放大控制方法，其特征在于：包括：建立下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型；对所建立的下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型未知参数进行在线估计，获得估计的下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型；将估计的下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型代入灵敏度放大控制器中，得到所需的控制律。2.根据权利要求1所述的基于自适应参数估计的下肢外骨骼灵敏度放大控制方法，其特征在于：所述建立下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型，包括：运用下肢外骨骼几何模型，得到杆件与旋转中心的距离表达式，以及杆件质心的速度表达式，并依据表达式确定系统动能和系统势能，最后得到下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型。3.根据权利要求1所述的基于自适应参数估计的下肢外骨骼灵敏度放大控制方法，其特征在于：所述建立下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型，包括：定义拉格朗日量L为：L＝E
k
‑
E
P (1)式中：E
k
为下肢外骨骼机器人系统动能，E
p
为下肢外骨骼机器人系统势能；拉格朗日量L对q求偏导后对时间t求微分得到拉格朗日方程：式中：T为运动中所有广义外力矢量，q为系统的广义坐标矢量；根据下肢外骨骼几何模型，得到大腿杆件质心(12)到髋关节旋转中心(10)的距离，小腿杆件质心(13)到膝关节旋转中心(11)的距离为：式中：l
c,h
为大腿杆件质心(12)到髋关节旋转中心(10)的距离，l
c,k
为小腿杆件质心(13)到膝关节旋转中心(11)的距离，x
c,h y
c,h
为大腿杆件质心(12)的空间坐标，x
c,k y
c,k
为小腿杆件质心(13)的空间坐标；杆件质心的速度为：式中：v
h
为大腿杆件质心(12)的速度，v
k
为小腿杆件质心(13)的速度，为髋关节旋转中心(10)的角速度，为膝关节旋转中心(11)的角速度；下肢外骨骼机器人单腿有两个主动自由度，下肢外骨骼机器人系统的动能为：
式中：E
k,h
、E
k,k
分别为大腿杆件(6)、小腿杆件(8)的动能；m
h
、m
k
分别为大腿杆件(6)、小腿杆件(8)的髋关节旋转中心(10)的质量；I
h
、I
k
分别为大腿杆件(6)、小腿杆件(8)的转动惯量；分别分别髋关节旋转中心(10)、膝关节旋转中心(11)的角加速度；分别为髋关节旋转中心(10)的角度、角速度、角加速度；分别为膝关节旋转中心(11)的角度、角速度、角加速度；下肢外骨骼机器人系统的势能为：E
p
＝m
h
gl
c,h
cosq
h
+m
k
g(l
c,h
cosq
h
+l
c,k
cosq
k
)
ꢀꢀ
(6)式中：g为重力加速度；基于拉格朗日方程，得到下肢外骨骼机器人单腿的两自由度动力学模型：式中：M(q)为惯性矩阵，为向心力矩阵，G(q)为重力向量；τ为下肢外骨骼机器人系统的驱动器产生的驱动力矩。4.根据权利要求3所述的基于自适应参数估计的下肢外骨骼灵敏度放大控制方法，其特征在于：所述惯性矩阵、向心力矩阵，重力向量，下肢外骨骼系统的驱动力矩，具体如下：特征在于：所述惯性矩阵、向心力矩阵，重力向量，下肢外骨骼系统的驱动力矩，具体如下：特征在于：所述惯性矩阵、向心力矩阵，重力向量，下肢外骨骼系统的驱动力矩，具体如下：M
21
(q)＝M
12
(q)(q)(q)(q)(q)(q)(q)(q)
式中：M
11
(q)、M
12
(q)、M
21
(q)、M
22
(q)表示惯性矩阵中的元素；表示向...

【专利技术属性】
技术研发人员：那靖，钟林臻，陆声，高贯斌，陈新，李奇，杨春曦，邢亚珊，黄英博，韩世昌，王娴，
申请(专利权)人：云南省第一人民医院，
类型：发明
国别省市：