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外骨骼式上肢康复机器人运动控制的应用研究

王晓峰  
【摘要】:随着上肢康复机器人辅助偏瘫患者进行康复运动训练研究的不断深入,在机器人交互运动控制方面存在的不足也逐渐显露出来。外骨骼式上肢康复机器人结构复杂,与患者的接触会产生很大的不确定性。交互运动训练过程中需要解决人体上肢运动意图检测、姿态矫正、康复机器人辅助力的调节和参考运动轨迹获取等问题。为了提高康复训练效果,还要时刻注意调动患者自身对运动效果的主动性反馈。本文针对上述相关问题,从机器人模型建立、运动控制、参考轨迹、交互策略以及结合虚拟现实的交互辅助等方面开展外骨骼式上肢康复机器人运动控制的应用研究。论文的主要研究工作包括:(1)外骨骼式上肢康复机器人系统分析。根据外骨骼式上肢康复机器人的机械结构,将整个上肢康复机器人分为由旋转关节连接起来的六个不规则杆件,在Simulink环境中建立机器人的物理仿真模型。依据机器人运动学方程,给出连杆间速度传递的关系和雅可比矩阵;根据拉格朗日动力学建模方法,推导出多关节外骨骼式上肢康复机器人的动力学方程。仿真结果验证了建模方法的准确性,也表明外骨骼式上肢康复机器人是一个复杂多变量、强耦合的仿射非线性系统。(2)数据驱动的外骨骼式机器人无模型自适应滑模控制。针对康复机器人运动控制模型复杂、运动过程中存在不确定扰动的问题,本文提出了一种机器人动力学模型的近似离散动态线性化方法,利用系统输入输出数据在线估计机器人模型,解决了被控对象模型复杂、难以准确建立的问题。设计了数据驱动的无模型自适应滑模控制律,实现了在不确定干扰环境下多关节外骨骼式上肢康复机器人各关节运动的精准跟踪控制。控制器的设计方法简单,不依赖于机器人的解析模型,具有很强的鲁棒性。大量的仿真实验证明了该控制方法的有效性和抗干扰性。(3)上肢康复机器人参考轨迹获取与被动运动跟踪控制。为保证康复机器人的运动轨迹符合人体上肢运动规律,提出了利用机器人运动学方法,将Kinect传感器采集得到的人体健康上肢的日常生活动作转换为机器人运动参考轨迹。对人体上肢与机器人运动学模型联合求解,得到了将传感器采集到的人体上肢关节点轨迹信息转换为机器人运动轨迹的变换模型。设计模糊逻辑控制器并应用在对目标轨迹的被动跟踪控制中,实现了偏瘫患者健康上肢强制带动患侧上肢进行运动的康复训练。仿真和实验验证了参考轨迹获取与被动跟踪控制方案的有效性。(4)参考轨迹约束的上肢康复机器人主动交互运动控制。根据人机交互力矩信息获取各关节的主动运动意图,针对力矩信号存在中断和突变所造成运动意图判断异常的问题,给出一种无模型自适应滤波器对其进行平滑性处理。为保证患者在主动康复训练过程中完成指定动作,防止出现运动代偿,提出一种参考轨迹约束的康复机器人主动交互运动控制方法。该方法在阻抗控制的基础上,加入轨迹约束与补偿力项,解决了主动交互运动过程中上肢运动姿态矫正和辅助力调节的问题。通过参数设置,主动交互运动控制器可以实现主动、抗阻和助力等三种训练模式的转换,还可以应用在被动训练的轨迹跟踪控制中。大量的仿真验证了控制方法的有效性。(5)虚拟现实辅助交互训练系统的开发。将虚拟现实技术与外骨骼式上肢康复机器人运动控制相结合,开发了基于运动意图的虚拟现实辅助交互训练系统。实现了康复训练过程中信息的直观反馈,构成“人在环中”的闭环控制。该系统由虚拟环境提供视觉反馈和交互状态信息,由主动交互运动控制器调节机器人辅助患者上肢沿着参考轨迹进行康复运动训练,为上肢康复运动训练过程中患者施加主动运动意图的大小和方向提供在线指导,同时达到了患者参与训练积极性的调动与多感观刺激的目的。仿真与实验测试的训练结果表明,所开发的系统可以实现受试人员对指定参考动作的运动再学习。


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