论文部分内容阅读
下肢外骨骼机器人是一种根据具体的功能和任务要求,综合应用仿生学技术、生物医学技术、人工智能技术、自动控制技术和数据融合等技术的多学科综合的复杂系统,是近年来热门的研究领域之一。它既可以帮助人体承担负载,又可以通过规划步态来带动人体进行康复训练。因而外骨骼机器人在康复医疗、军事作战及灾害救援等领域具有广阔的应用前景。本文主要在课题组自行设计的下肢外骨骼物理样机上针对外骨骼的步行控制进行初期探索性的研究,具体包括以下方面:(1)根据下肢外骨骼物理样机机械结构的特点,本文首先利用三次样条插值方法求出了物理样机周期步行时的各关节参数化的运动轨迹。然后采用粒子群算法以ZMP稳定裕度最大为目标函数对参数化的运动轨迹进行优化。最后,由仿真实验的结果可以看出,优化后的ZMP轨迹的稳定裕度较大,抗扰动力能较强,步态中各关节的位置轨迹和角度轨迹平滑,没有剧烈震荡,符合人体周期行走的规律。(2)外骨骼样机机械装置产生的误差、外力扰动等因素不仅会影响外骨骼样机的轨迹跟随性能,甚至可能对人体造成很大的伤害。因此,本文设计了基于鱼群算法的带有在线重力补偿项的PD控制器和基于模型不确定的RBF网络自适应控制器来修正跟随误差。最后,利用Matlab/Simulink软件对提出的控制方法进行了仿真验证,结果表明基于模型不确定的RBF网络自适应控制方法的控制精度更高,收敛速度更快,能够很好地跟随目标轨迹。(3)本文基于TwinCAT软件设计了外骨骼样机的控制系统,各组件间通过EtherCAT通讯协议实现了通讯连接。加入的基于MTI传感器的RBF自适应外环补偿控制进一步提高了外骨骼样机的轨迹跟随效果。物理样机的实验表明了整个系统设计合理、控制算法正确,初步实现了下肢外骨骼机器人稳定行走时髋关节的屈伸运动。