[发明专利]康复步行训练机器人的全自由度控制力最优轨迹跟踪方法

权利要求书

1.一种康复步行训练机器人的全自由度控制力最优轨迹跟踪方法，其特征在于：该康复步行训练机器人是一种冗余机器人，基于冗余机器人特征，结合精确反馈线性化理论，建立系统的线性化模型；以系统控制能量为基础，设计康复步行训练机器人的二次型性能指标，采用优化控制方法，使系统能量消耗最小并完成轨迹跟踪的最优控制；具体步骤如下：

1)基于康复步行训练机器人的特征，结合精确反馈线性化理论，建立系统的线性化模型；

2)以系统控制能量为基础，设计康复步行训练机器人的二次型性能指标，采用优化控制方法，使系统达到能量消耗最小并完成轨迹跟踪的最优控制；

3)基于MSP430系列单片机将输出PWM信号提供给电机驱动模块，使机器人实现对参考轨迹信号的跟踪；

步骤2)中，基于误差状态模型，设计系统的二次型性能指标为：

基于最优控制理论使性能指标J最小的最优控制力v(t)为

v(t)＝-R^-1B^TPx(t)

其中R为正常数，且满足PA+A^TP-PBR^-1B^TP＝0；其中

进一步，控制力e(t)是康复步行训练机器人实际行走轨迹X和医生指定训练轨迹X_d的跟踪误差；R是设计的性能指标J中的正定矩阵；P₁₁、P₁₂、P₂₂是待确定的控制器参数。

2.根据权利要求1所述的康复步行训练机器人的全自由度控制力最优轨迹跟踪方法，其特征在于：步骤1)中，首先，建立系统的动力学模型：

其中M₀为包含机器人质量M、康复者质量m和转动惯量I₀的系数矩阵，X为机器人的实际行走轨迹，B(θ)为机器人旋转角度构成的系数矩阵，u(t)表示机器人的控制输入力，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；f₁,f₂,f₃,f₄分别表示机器人四个轮子的驱动力；r₀表示康复步行训练机器人帮助患者训练过程中产生重心偏移量；L表示机器人中心到每个轮子的距离；-L表示L的相反数。

3.根据权利要求2所述的康复步行训练机器人的全自由度控制力最优轨迹跟踪方法，其特征在于：对动力学模型(1)两侧同时左乘系数矩阵M₀的逆，将式(1)化为如下表达形式:

4.根据权利要求3所述的康复步行训练机器人的全自由度控制力最优轨迹跟踪方法，其特征在于：根据康复步行训练机器人实际行走轨迹X和医生指定训练轨迹X_d的跟踪误差e(t)，得到如下形式的误差状态模型：

5.根据权利要求4所述的康复步行训练机器人的全自由度控制力最优轨迹跟踪方法，其特征在于：设计控制器其中建立系统的线性化模型为：

其中

6.根据权利要求5所述的康复步行训练机器人的全自由度控制力最优轨迹跟踪方法，其特征在于：采用优化控制方法，使系统达到能量消耗最小并完成轨迹跟踪的最优控制，将v(t)代入u(t)，得到

7.根据权利要求1所述的康复步行训练机器人的全自由度控制力最优轨迹跟踪方法，其特征在于：步骤3)中，以MSP430系列单片机为主控制器，主控制器的输入接电机测速模块、输出接电机驱动模块；电机驱动模块与直流电机相连；电源系统给各个电气设备供电。

8.根据权利要求1或7所述的康复步行训练机器人的全自由度控制力最优轨迹跟踪方法，其特征在于：主控制器控制方法为读取电机编码器的反馈信号与主控制器给定的控制命令信号X_d，计算得出误差信号；根据误差信号，主控制器按照预定的控制算法计算出电机的控制量，送给电机驱动模块，电机转动带动轮子维持自身平衡及按指定方式运动。