一种人机在环调试的踝关节外骨骼PD控制器参数整定方法技术

本发明专利技术公开了一种人机在环调试的踝关节外骨骼PD控制器参数整定方法，可用于在不同的穿戴者和行走工况的条件下整定踝关节外骨骼的PD控制器参数使控制效果达到最优，整定过程通过人机在环的在线调节，无须特定测试环境或设备的介入。该方法过程如下：通过穿戴者在步行工况的踝关节外骨骼实际运行过程中采集PD控制器的比例系数K

【技术实现步骤摘要】
一种人机在环调试的踝关节外骨骼PD控制器参数整定方法


[0001]本专利技术涉及外骨骼控制
，具体涉及一种人机在环调试的踝关节外骨骼PD控制器参数整定方法。

技术介绍

[0002]外骨骼系统是一种典型的人机系统，其工作过程是人体与机器人相互合作，以人体的各种主观意图为规划核心，结合传感器技术的感知和机器人的力量优势来落实和拓展。踝关节外骨骼通过外骨骼驱动系统向踝关节施加一个辅助力矩，在步行运动中部分替代人体踝关节本身的发力，以此起到减少人体代谢消耗的效果。由于踝关节的步行运动具有特定的生物力学性质，外骨骼施加的辅助力矩须要具备合适的样式以贴合它，才能实现替代踝关节发力的效果，因此，踝关节外骨骼要有合适的控制器，依照合适的辅助力矩样式来控制外骨骼的驱动力，实现当前步态周期相位所需的目标辅助力矩大小。
[0003]当前踝关节外骨骼的控制常采用基于力反馈的PD控制器，其性质由比例系数K
p
及微分系数K
d
决定，然而不同的穿戴者和不同的步行工况都会影响外骨骼与人体组成的系统，导致达到最优控制效果时的PD控制器的K
p
和K
d
参数往往有所不同。为此，有必要根据不同工况来对外骨骼PD控制器的参数进行整定以使其控制效果最优，而外骨骼具有特殊性，不像一般设备可以孤立地在测试台架上进行控制器参数整定，而必须与目标穿戴者组合并在目标步行工况中才能表征出PD控制器所控制的系统。目前，亟待提出一种人机在环的外骨骼PD控制器参数整定方法。
专利技术内容
[0004]本专利技术的目的是为了解决现有技术中的上述缺陷，提供一种人机在环调试的踝关节外骨骼PD控制器参数整定方法。该方法通过在穿戴者在步行工况的踝关节外骨骼实际运行过程中采集PD控制器的比例系数K
p
和微分系数K
d
参数组合，以及对应的辅助力控制误差，导入高斯回归算法中进行曲面拟合，得到曲面的最低点(即预测的控制误差最小)的K
p
和K
d
参数，再反导入到外骨骼PD控制器中更新参数，重复人机在环的参数迭代过程，最终K
p
和K
d
参数收敛时即代表PD控制器参数整定至针对当前穿戴者及步行工况的最优。
[0005]本专利技术的目的可以通过采取如下技术方案达到：
[0006]一种人机在环调试的踝关节外骨骼PD控制器参数整定方法，所述参数整定方法包括如下步骤：
[0007]步骤S1、选取初始PD控制器参数，通过记录外骨骼在当前PD控制器参数下的辅助力控制误差，建立外骨骼PD控制器参数整定的初始样本集，此步骤为步骤S2的高斯回归过程提供了初始样本集用于训练；
[0008]步骤S2、将初始样本集在内的现有样本集作为训练数据，导入高斯回归算法中进行训练，重复求解最优样本点直至满足收敛条件，其中最优样本点为使每个步态周期PD控制器误差最小的点，满足收敛条件后，确定最优比例系数K
p
和微分系数K
d
取值作为踝关节外
骨骼PD控制器的参数整定结果。
[0009]进一步地，所述步骤S1过程如下：
[0010]S11、规定PD控制器的比例系数K
p
和微分系数K
d
的初始定义域分别为[0,p0]及[0,d0]，在[0,p0]及[0,d0]中分别以a0和b0的步长采样，作为初始样本集，得到初始样本点点阵{X＝[K
p
,K
d
],K
p
∈{0,a0,2a0,
…
,p0},K
d
∈{0,b0,2b0,
…
,d0}}，所述初始样本点点阵在步骤S2中作为高斯回归算法的训练集的自变量，为得到所述训练集的因变量，在初始样本点点阵中做机械抽样，确定N个均匀分布的初始样本点X
n
,n＝1,2,
…
,N；
[0011]S12、在上述机械抽样的N个初始样本点中取一个未选取过的初始样本点，设置为当前踝关节外骨骼PD控制器的参数，规定穿戴者在当前工况中进行步行运动，完成完整的M个步态周期，并记录过程中的控制误差e
m
,m＝1,2,
…
,M；
[0012]S13、对已记录的控制误差在每个步态周期内作均匀的样条插值，得到M个具有100个元素的控制误差序列{e
m,i
,m＝1,2,
…
,M|i＝1,2,
…
,100}，其中e
m,i
表示控制误差第m个步态周期的第i个元素；
[0013]S14、为了准确评估使用不同PD控制器参数的外骨骼控制误差，对每个步态周期的控制误差序列计算评估指数E
m
，E
m
表示第m个步态周期的评估指数，计算方式如下：
[0014][0015]其中F
i
为控制误差发生时对应的目标踝关节辅助力矩大小，计算得到M个评估指数E
m
,m＝1,2,
…
,M，然后对M个评估指数求平均得到平均评估指数
[0016]S15、重复步骤S12至步骤S14，直至N个初始样本点均被选取，最终得到初始样本点X
n
对应的平均评估指数其中表示第n个初始样本点的平均评估指数平均评估指数在步骤S2中作为高斯回归算法的训练集的因变量。
[0017]进一步地，所述步骤S2过程如下：
[0018]S21、将包括初始样本点在内的现有全部样本点导入高斯回归算法进行训练，其中将当前PD控制器的参数X
n
＝[K
p
,K
d
]作为自变量，将平均评估指数作为因变量，并基于最大似然法，使用牛顿法或共轭梯度法等非线性数值优化算法来寻优高斯回归算法的超参数，使之最匹配现有样本集的真值分布和噪声分布，然后回归得到拟合曲面，拟合曲面上每一点包含自变量和因变量信息，所述自变量为PD控制器的参数，所述因变量为该自变量对应的预测平均评估指数；
[0019]S22、在经训练好的高斯回归算法得到的拟合曲面上逐一检索点阵上每一点的预测因变量，得到预测因变量最小值所处的当前最优样本点x
opt
＝[K
popt
,K
dopt
]，其中K
popt
和K
dopt
分别为PD控制器的比例系数K
p
和微分系数K
d
的当前最优参数取值，当前最优样本点为局部最优样本点，并非全局最优样本点，还需通过步骤S23到S25进行收敛性判别；
[0020]S23、将该当前最优参数取值K
popt
和K
dopt
作为新的比例系数K
p
和微分系数K
d
设置为当前踝关节外骨骼PD本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人机在环调试的踝关节外骨骼PD控制器参数整定方法，其特征在于，所述参数整定方法包括如下步骤：步骤S1、选取初始PD控制器参数，通过记录外骨骼在当前PD控制器参数下的辅助力控制误差，建立外骨骼PD控制器参数整定的初始样本集；步骤S2、将初始样本集在内的现有样本集作为训练数据，导入高斯回归算法中进行训练，重复求解最优样本点直至满足收敛条件，确定最优比例系数K
p
和微分系数K
d
取值作为踝关节外骨骼PD控制器的参数整定结果。2.根据权利要求1所述的一种人机在环的踝关节外骨骼PD控制器参数整定方法，其特征在于，所述步骤S1过程如下：S11、规定PD控制器的比例系数K
p
和微分系数K
d
的初始定义域分别为[0，p0]及[0，d0]，在[0，p0]及[0，d0]中分别以a0和b0的步长采样，作为初始样本集，得到初始样本点点阵{X＝[K
p
，K
d
]，K
p
∈{0，a0，2a0，...，p0}，K
d
∈{0，b0，2b0，...，d0}}，在初始样本点点阵中做机械抽样，确定N个均匀分布的初始样本点X
n
，n＝1，2，...，N；S12、在上述机械抽样的N个初始样本点中取一个未选取过的初始样本点，设置为当前踝关节外骨骼PD控制器的参数，规定穿戴者在当前工况中进行步行运动，完成完整的M个步态周期，并记录过程中的控制误差e
m
，m＝1，2，...，M；S13、对已记录的控制误差在每个步态周期内作均匀的样条插值，得到M个具有100个元素的控制误差序列{e
m，i
，m＝1，2，...，M|i＝1，2，...，100}，其中e
m，i
表示控制误差第m个步态周期的第i个元素；S14、对每个步态周期的控制误差序列计算评估指数E
m
，E
m
表示第m个步态周期的评估指数，计算方式如下：其中F
i
为控制误差发生时对应的目标踝关节辅助力矩大小，计算得到M个评估指数E
m
，m＝1，2，...，M，然后对M个评估指数求平均得到平均评估指数S15、重复步骤S12至步骤S14，直至N个初始样本点均被选取，最终得到初始样本点X
n
对应的平均评估指数n＝1，2，...，N，其中表示第n个初始样本点的平均评估指数3.根据权利要求2所述的一种人机在环的踝关节外骨骼PD控制器参数整定方法，其特征在于，所述步骤S2过程如下：S21、将包括初始样本点在内的现有全部样本点导入高斯回归算法进行训练，其中将当前PD控制器的参数X
n
＝[K
p<...

【专利技术属性】
技术研发人员：王念峰，孙泽时，黎子田，
申请(专利权)人：广东天物新材料科技有限公司，
类型：发明
国别省市：