人机系统环境数据驱动估计的康复机器人补偿控制方法技术方案

本发明专利技术公开了一种人机系统环境数据驱动估计的康复机器人补偿控制方法。其特征为：利用康复步行机器人的动力学模型，将人机系统合作环境的物理量进行分离，建立人机系统合作环境下的康复步行机器人动力学模型；构建数据驱动观测器估计人机系统合作环境并设计控制器进行补偿，使系统轨迹跟踪误差和速度跟踪误差同时稳定。基于STM32F411系列单片机将输出PWM信号提供给电机驱动模块，使机器人可帮助训练者跟踪医生指定的运动轨迹。该控制方法通过新技术解决了人机系统合作环境对跟踪精度的影响，建立了一种新的数据驱动观测方法对人机系统合作环境进行估计，设计的控制器能使康复步行机器人跟踪医生指定的运动轨迹和速度。行机器人跟踪医生指定的运动轨迹和速度。行机器人跟踪医生指定的运动轨迹和速度。

【技术实现步骤摘要】
人机系统环境数据驱动估计的康复机器人补偿控制方法

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[0001]本专利技术涉及轮式康复步行机器人的控制领域，尤其是关于轮式下肢康复步行机器人的控制方法。

技术介绍
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[0002]因疾病和自然衰老导致越来越多的老年人出现步行功能障碍，现阶段我国缺少专业康复人员，导致步行障碍患者无法得到及时有效的运动训练,腿部肌肉力量和平衡能力无法进行恢复,这都会严重影响他们的生活。虽然随着康复步行机器人在康复中心、养老院等场所的应用，有效解决了康复人员短缺的问题。但是在人机系统合作环境中,患者和机器人的中心不重合,由于人机系统产生偏心距、偏心角，严重影响机器人的控制精度，从而导致跟踪性能下降。不仅使训练者康复效果不理想，可能还会发生碰撞危险。因此，补偿其人机系统合作环境对跟踪精度的影响，对提高康复步行机器人性能具有重要意义。
[0003]近年来，康复步行机器人轨迹跟踪控制已有许多研究成果，然而这些结果都无法解决人机系统合作环境的问题。如果步行机器人不能补偿人机系统合作环境产生的状态误差，不仅影响跟踪精度，而且过大的轨迹跟踪误差会使机器人碰撞周围的物体，从而威胁训练者的安全。到目前为止，还没有关于人机系统合作环境数据驱动估计的康复步行机器人补偿控制方法，本专利技术基于新视角设计了数据驱动观测器估计人机系统合作环境，并研究了补偿人机系统合作环境的控制方法，对保障训练者的康复效果和安全性具有重要意义。

技术实现思路
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[0004]专利技术目的：
[0005]为了解决上述问题，本专利技术提供了人机系统合作环境数据驱动估计的康复步行机器人补偿控制方法，目的是抑制人机系统合作环境对机器人跟踪精度的影响，保障训练者的安全。
[0006]技术方案：
[0007]本专利技术是通过以下技术方案来实现的：
[0008]人机系统合作环境数据驱动估计的康复步行机器人补偿控制方法，其特征在于：
[0009]1)利用康复步行机器人的动力学模型，将人机系统合作环境的物理量分离出来，建立人机系统合作环境下的康复步行机器人动力学模型；
[0010]2)构建一种数据驱动观测器估计人机系统合作环境并设计控制器进行补偿，使系统轨迹跟踪误差和速度跟踪误差同时稳定。
[0011]步骤如下：
[0012]步骤1)利用康复步行机器人的动力学模型，将人机系统合作环境的物理量进行分离，建立人机系统合作环境下的康复步行机器人动力学模型，其特征在于：系统的动力学模型描述如下
[0013][0014]其中
[0015][0016][0017][0018][0019]X(t)为康复训练机器人的实际行走轨迹，x
a
(t),y
a
(t),θ
a
(t)分别表示机器人在x轴、y轴和旋转角三个方向的运动轨迹，u(t)表示广义输入力，f1,f2,f3,f4分别表示机器人四个轮子的电机驱动力，M表示机器人的质量，m表示康复者的质量，I0表示转动惯量，M0,K(θ),B(θ)为系数矩阵。θ表示水平轴和机器人中心与第一个轮子中心连线间的夹角，即θ＝θ1，由康复步行机器人结构可知，θ3＝θ+π，l
i
表示系统重心到每个轮子中心的距离，r0表示中心到重心的距离，φ
i
表示x
′
轴和每个轮子对应的l
i
之间的夹角i＝1,2,3,4。
[0020]由系统动力学模型(1)可知，包含人机系统合作环境的物理量为康复者的质量以及人机系统产生的偏心距和偏心角。拆分相关物理量并将M0K(θ)表示为M0K(θ)＝M1+ΔM1，其中M1由康复步行机器人的质量和转动惯量组成，ΔM1表示人机系统合作环境的物理量，且
[0021][0022]同时，系数矩阵由偏心距和偏心角相关的物理量组成，将其视为人机系统合作环境的物理量。系数矩阵B(θ)包含偏心角相关物理量λ
i
，将其分解为B(θ)＝B1(θ)+ΔB1(θ)，且
[0023][0024]其中L表示康复步行机器人中心到轮子的距离。拆分动力学模型(1)中人机系统合作环境的物理量，建立人机系统合作环境下的康复步行机器人动力学模型如下：
[0025][0026]其中表示康复步行机器人人机系统合作环境的物理量。令表示康复步行机器人位置和速度的状态，y(t)＝
X(t)表示系统的位置输出。通过非线性前馈差分法和零阶保持法，建立康复步行机器人的离散化动力学模型如下：
[0027][0028]其中
[0029][0030]u(k)＝[u1(k) u2(k) u3(k) u4(k)]，D(k)＝[I3|03×3][0031]T为采样时间，I3为适当维数的单位矩阵。u
i
(k)表示康复步行机器人第i个轮子的电机驱动力。步骤2)构建数据驱动观测器估计人机系统合作环境并设计控制器进行补偿，使系统轨迹跟踪误差和速度跟踪误差同时稳定，其特征在于：设医生指定康复步行机器人的位置和速度状态为x
d
(k)，康复步行机器人实际的位置和速度状态为x(k)，则状态误差e(k)＝x
d
(k)
‑
x(k)。令H(k)＝C(k)h(k)，由式(3)可知系统的实际状态会受到人机合作环境的影响，因此H(k+1)与e(k)存在以下非线性关系:
[0032][0033]其中R
j
表示人机合作环境和系统状态误差构成的非线性多项式，j＝1,
…
,6。且R
j
对于e(k)的偏导数连续。n
H
和n
e
为两个给定的正整数，并且方程(4)满足Lipschitz条件，对于任意整数k1≠k2,k1≥0,k2≥0,e(k1)≠e(k2)，都有||H(k1+1)
‑
H(k2+1)||≤b||e(k1)
‑
e(k2)||，其中b>0为给定的常数。
[0034]令ΔH(k+1)＝H(k+1)
‑
H(k)，结合方程(4)可得:
[0035][0036]根据微分中值定理，方程(5)可写成如下形式
[0037][0038]其中
[0039]Δe(k)＝e(k)
‑
e(k
‑
1)
ꢀꢀꢀ
(7)
[0040][0041][0042]e
δ
(k)表示康复步行机器人的第δ个状态的误差，δ＝1,
…
,6。R
j
对于e
δ
(k)的偏导数值记为
[0043]对于每一个固定时刻k，由方程(9)可得如下的数据方程
[0044]E(k)＝F(k)Δe(k)
ꢀꢀꢀ
(10)
[0045]其中F(k)为k时刻反映E(k)和Δe(k)关系的数据，由于||Δe(k)||≠0，方程(10)至少存在一个解F
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.人机系统环境数据驱动估计的康复机器人补偿控制方法，其特征为：利用康复步行机器人的动力学模型，将人机系统合作环境的物理量进行分离，建立人机系统合作环境下的康复步行机器人动力学模型；构建数据驱动观测器估计人机系统合作环境并设计控制器进行补偿，使系统轨迹跟踪误差和速度跟踪误差同时稳定；步骤如下：1)利用康复步行机器人的动力学模型，将人机系统合作环境的物理量进行分离，建立人机系统合作环境下的康复步行机器人动力学模型；2)构建数据驱动观测器估计人机系统合作环境并设计控制器进行补偿，使系统轨迹跟踪误差和速度跟踪误差同时稳定。2.根据权利要求1所述人机系统环境数据驱动估计的康复机器人补偿控制方法，其特征为：利用康复步行机器人的动力学模型，将人机系统合作环境的物理量进行分离，建立人机系统合作环境下的康复步行机器人动力学模型，系统的动力学模型描述如下其中其中其中其中X(t)为康复训练机器人的实际运动轨迹，x
a
(t),y
a
(t),θ
a
(t)分别表示机器人在x轴、y轴和旋转角三个方向的运动轨迹，u(t)表示广义输入力，f1,f2,f3,f4分别表示机器人四个轮子的电机驱动力，M表示机器人的质量，m表示康复者的质量，I0表示转动惯量，M0,K(θ),B(θ)为系数矩阵；θ表示水平轴和机器人中心与第一个轮子中心连线间的夹角，即θ＝θ1，由康复步行机器人结构可知，θ3＝θ+π，l
i
表示系统重心到每个轮子中心的距离，r0表示中心到重心的距离，φ
i
表示x
′
轴和每个轮子对应的l
i
之间的夹角i＝1,2,3,4；由系统动力学模型(1)可知，包含人机系统合作环境的物理量为康复者的质量以及人机系统产生的偏心距和偏心角；拆分相关物理量并将M0K(θ)表示为M0K(θ)＝M1+ΔM1，其中M1由康复步行机器人的质量和转动惯量组成，ΔM1表示人机系统合作环境的物理量，且
同时，系数矩阵M0由偏心距和偏心角相关的物理量组成，将其视为人机系统合作环境的物理量；系数矩阵B(θ)包含偏心角相关物理量λ
i
，将其分解为B(θ)＝B1(θ)+ΔB1(θ)，且其中L表示康复步行机器人中心到轮子的距离；拆分动力学模型(1)中人机系统合作环境的物理量，建立人机系统合作环境下的康复步行机器人动力学模型如下：其中表示康复步行机器人人机系统合作环境；令表示康复步行机器人位置和速度的状态，y(t)＝X(t)表示系统的位置输出；通过非线性前馈差分法和零阶保持法，建立康复步行机器人的离散化动力学模型如下：其中其中T为采样时间，I3为3维的单位矩阵；u
i
(k)表示康复步行机器人第i个轮子的电机驱动力。3.根据权利要求1所述人机系统环境数据驱动估计的康复机器人补偿控制方法，其特征为：构建数据驱动观测器估计人机系统合作环境并设计控制器进行补偿，使系统轨迹跟踪误差和速度跟踪误差同时稳定，设医生指定康复步行机器人的位置和速度状态为x
d
(k)，康复步行机器人实际的位置和速度状态为x(k)，则状态误差e(k)＝x
d
(k)
‑
x(k)；令H(k)＝C(k)h(k)，由式(3)可知系统的实际状态会受到人机合作环境的影响，因此H(k+1)与e(k)存在以下非线性关系:其中R
j
表示人机合作环境和系统状态误差构成的非线性多项式，j＝1,
…

【专利技术属性】
技术研发人员：孙平，李杭，王硕玉，常洪彬，张志慧，张迪，
申请(专利权)人：沈阳工业大学，
类型：发明
国别省市：