[发明专利]类神经肌肉骨骼机器人上肢模型的简化方法

权利要求书

1.一种类神经肌肉骨骼机器人上肢模型的简化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1，获取待进行肌肉优化的目标运动模式，确定与所述目标运动模式的运动相关的目标关节集合；

步骤2，根据肌肉筋腱附着点位置选取所述目标关节集合中各目标关节的肌肉，确定与所述目标运动模式相关的肌肉集合；

步骤3，从预设的运动文件库中提取所述目标运动模式的运动文件作为期望运动；

步骤4，根据所述期望运动，利用预设的静态优化算法计算所述肌肉集合中各肌肉的激活序列作为第一激活序列，使用各所述第一激活序列驱动所述肌肉集合中各肌肉的肌肉模型跟踪所述期望运动；

步骤5，记录末端参考点的第一运动轨迹以及计算所述肌肉集合中各肌肉在运动过程中的肌肉力，并按照肌肉力平均值从大到小的顺序选出预定数目条肌肉作为简化肌肉，并生成简化肌肉集合；

其中，末端参考点为设于肢体末端，用于标识肢体末端运行轨迹的参考点；

步骤6，根据所述期望运动，利用所述静态优化算法计算所述简化肌肉集合中各肌肉的激活序列作为第二激活序列，使用各所述第二激活序列驱动所述简化肌肉集合中各肌肉的肌肉模型跟踪所述期望运动；

步骤7，记录末端参考点的第二运动轨迹，将所述第二运动轨迹与所述第一运动轨迹比较，确定运动轨迹的偏差；

步骤8，如果所述偏差满足预设阈值，确定所述简化肌肉集合为所述类神经肌肉骨骼机器人对应于所述目标运动模式的最简肌肉集合。

2.根据权利要求1所述的类神经肌肉骨骼机器人上肢模型的简化方法，其特征在于，在所述步骤2中，所述目标关节集合的相关肌肉，为肌肉筋腱在骨骼上的附着点分布在所述目标关节集合中任一目标关节运动方向两侧，并为所述目标关节的运动提供转动力矩的肌肉。

3.根据权利要求1所述的类神经肌肉骨骼机器人上肢模型的简化方法，其特征在于，在所述步骤3中，所述运动文件为包含时间序列数据和所述目标关节集合中各目标关节随所述时间序列数据变化时的角度和/或位置数据。

4.根据权利要求3所述的类神经肌肉骨骼机器人上肢模型的简化方法，其特征在于，在所述步骤4中，所述利用所述静态优化算法计算各肌肉的激活序列，包括通过如下公式计算各肌肉在所述时间序列数据下的肌肉激活强度：

其中：

式中，a^T_Mi为第i条肌肉的激活强度，q和表示所述目标关节当前的角度和角速度，q_exp、和是由所述运动文件中的数据求解得到所述目标关节期望角度、角速度和角加速度；A表示系统的质量矩阵，G表示重力，C_C表示科式力矩阵，R表示肌肉力臂矩阵，E表示外力矩阵，表示肌肉力；表示跟踪期望运动所需要的理想运动学加速度，表示跟踪期望运动所需要的理想动力学加速度。

5.根据权利要求4所述的类神经肌肉骨骼机器人上肢模型的简化方法，其特征在于，所述计算所述肌肉集合中各肌肉在运动过程中的肌肉力，包括所述肌肉集合中各肌肉受所述激活序列作用后产生的主动力和所述肌肉集合中各肌肉受被动力，其中：

通过如下公式计算所述肌肉集合中各肌肉受所述激活序列作用后产生的主动力：

f(l^m(t))＝exp(-(l^m(t)-1)²/γ)

α(t)是羽状角随时间的变化函数；

通过如下公式计算所述肌肉集合中各肌肉受被动力：

式中，模型参数表示肌肉m的最大等距力，γ表示高斯形状因子，表示肌肉m的被动力应力因子，k^PE表示被动力与肌肉长度间的非线性因子，l^m(t)表示t时刻肌纤维长度，为主动力，为被动力。

6.根据权利要求5所述的类神经肌肉骨骼机器人上肢模型的简化方法，其特征在于，所述肌纤维长度通过如下公式计算：

式中，表示肌肉m在时刻t至时刻t+dt内的收缩速度，表示肌肉收缩力，是肌肉收缩力-速度传递函数的逆函数。