论文部分内容阅读
在我国人口老龄化加剧、残障人士众多的背景下,医疗康复领域迫切需要新的技术方案来缓解社会压力。穿戴式下肢外骨骼机器人作为一种机电一体化智能设备,融合了生物力学、人体工程学、机构学、电子信息、传感和控制等多学科技术,在康复治疗辅助、老年或残障人士行走辅助等方面具有广阔的应用前景,目前已成为国内外机器人领域的研究热点之一。作为一种穿戴式设备,下肢外骨骼机器人与人体存在着实时的人机物理交互,人与外骨骼的交互动态具有较强的耦合性、非线性和不确定性。因此,在康复训练过程中,外骨骼系统中人机交互动态的稳定性、准确性和康复训练辅助方法的合理性、有效性至关重要,这也是目前外骨骼机器人研究中的难点和重点之一。本文重点针对下肢外骨骼机器人轨迹跟踪控制、力矩控制以及相应的主、被动康复训练辅助方法展开研究,主要研究内容包括以下几点:1.针对下肢外骨骼机器人样机设计问题,本文首先在人体工程学特征分析的基础上,利用三维设计软件Solidworks设计了符合人体结构特征的穿戴式下肢外骨骼机器人虚拟样机;进一步考虑应用中的具体要求后,改进和细化关键部件的结构,确定了下肢外骨骼机器人样机设计。此外,根据样机的结构特征,进行外骨骼机器人运动学和动力学建模分析,完成逆运动学求解并通过仿真计算进行正/逆运动学验证,该部分工作为后续轨迹跟踪控制与康复训练辅助方法的研究提供基础。2.针对下肢外骨骼机器人的轨迹跟踪控制问题,本文以下肢外骨骼机器人虚拟样机为研究对象,利用Solidworks中的模型信息,给出一种计算力矩控制器（Computed Torque Control,CTC）设计;为提高轨迹跟踪控制的自适应和抗干扰能力,引入时延估计技术（Time-delay Estimation,TDE）与径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络算法,设计了基于RBF神经网络与TDE时延估计技术的计算力矩控制算法（RBF-TDE-CTC）并给出了稳定性分析。进一步地,为避免RBF-TDE-CTC方法中动力学建模与实时计算的复杂性,基于极局部模型（Ultra-local Model）思想,对下肢外骨骼系统动力学进行降阶建模,利用TDE对未知量进行实时估计和补偿,构建了一种无模型智能PI控制器（iPI）;同时,为提高iPI方法的准确性和鲁棒性,引入终端滑模控制（Terminal Sliding Mode Control,TSMC）理论,设计了一种基于自适应终端滑模控制的智能PI控制方法（aTSMC-iPI）并进行了稳定性分析。最后,通过Solidworks-MATLAB/Simulink联合仿真进行了对比研究,结果表明,两种方法均可实现稳定的轨迹跟踪控制,验证了这两种方法的有效性和准确性。3.针对被动式的康复训练辅助问题,本文设计了一种基于ZMP（Zero Moment Point,ZMP）规划轨迹跟踪控制的辅助方法。首先,为实现控制算法在数字控制器中的直接应用,本文对外骨骼系统动力学进行离散化极局部建模;为避免现有无模型控制中,TDE时延估计技术对高阶微分量的测量要求,设计了一种线性离散扩张状态观测器（Linear Discrete-time Extended State Observer,LDESO）,实现对干扰量的估计;最终构建了一种基于离散极局部建模和LDESO的离散化无模型轨迹跟踪控制方法（LDESO-iPD）;通过数值仿真,验证了该算法在轨迹跟踪中的准确性和抗扰动能力。进一步地,基于LDESO-iPD轨迹跟踪控制器,利用ZMP稳定性理论规划的康复训练步态,实现了一种被动式康复训练辅助方法;最终,为验证被动式康复训练辅助方法的有效性,本文利用一款基于dSPACE硬件在环测控平台的康复增力型下肢外骨骼辅助系统,进行了相应的实验研究,验证了 LDESO-iPD控制器在轨迹跟踪控制中的准确性、稳定性以及下肢外骨骼辅助在被动康复训练辅助中的可行性。4.针对基于力矩控制的主动式康复训练辅助问题,本文以非对称步态纠正训练为应用目标,设计了一种基于串联弹性致动器（Series Elastic Actuator,SEA）力矩控制的主动式辅助方法,并利用一款非线性SEA（nonlinear SEA,nSEA）驱动的髋关节下肢外骨骼机器人进行了实验验证。首先,为实现准确稳定的nSEA力矩控制,设计了一种基于TDE时延估计技术和滑模控制（Sliding Mode Control,SMC）的iPI控制器（SMC-TDE-iPI）;进一步地,在力矩控制的基础上,根据人体下肢的运动特征,设计了一种基于辅助力矩在线优化的主动式康复训练辅助方法（Torque Optimization-based Assistance,TOA）。利用TOA辅助方法,外骨骼机器人可根据穿戴者的运动表现,实时调节辅助力矩。最后,本文进行了力矩控制实验和非对称步态纠正辅助实验,验证了力矩控制的准确性和稳定性,以及TOA方法的有效性和在线调节能力。