[发明专利]一种机器人关节的仿生控制方法在审

专利信息
申请号: 201811374667.2 申请日: 2018-11-19
公开(公告)号: CN111195904A 公开(公告)日: 2020-05-26
发明(设计)人: 刘强;赵琳琳 申请(专利权)人: 连云港予合智能科技有限公司
主分类号: B25J9/16 分类号: B25J9/16;B25J9/14
代理公司: 北京华仲龙腾专利代理事务所(普通合伙) 11548 代理人: 李静
地址: 222000 江苏省连云港市*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 机器人 关节 仿生 控制 方法
【说明书】:

发明公开了一种机器人关节的仿生控制方法,包含以下步骤:A、先利用肌肉数学模型建立机器人关节所仿生动物关节的肌肉力矩驱动模型;B、根据机器人关节传感器所测得的关节状态,利用肌肉力矩模型计算机器人关节的驱动力矩;本发明以生物关节的神经肌肉控制机理为灵感,利用生物肌肉数学模型进行机器人关节控制方法的构建。此控制方法不受关节驱动方式(如,气动、液压、人工肌肉和电机等)的限制,可以使机器人关节的运动和控制更加符合生物关节的运动和神经肌肉控制特性,而且更加便于我们利用生物的神经系统运行机理进行整个机器人的运动规划和控制。

技术领域

本发明涉及机器人技术领域,具体是一种机器人关节的仿生控制方法。

背景技术

由于机器人在军事、工业、生活、家庭服务和医疗等方面具有广阔的应用前景,已经受到人们的广泛关注。但是,机器人的运动复杂、控制关节较多、具有较强的非线性以及与周围环境作用的复杂性等特点给其控制带来了较大的困难。

传统的机器人控制多是先建立机器人运动学和动力学模型,然后以其为基础对机器人的运动进行规划和控制。其中,机器人关节的控制是机器人控制的基础,直接决定着机器人的规划和控制性能。随着,机器人技术的发展,在机器人关节的控制方面,逐渐发展出了位置控制、力控制、阻抗控制、导纳控制和力位混合控制等多种控制方法。但是,这些控制方法并不是以生物的关节肌肉控制特点为基础构建的,从而给机器人运动的规划和环境适应能力的控制等方面带来了较多的困难。为了建立更加符合动物关节特性的机器人关节,研究人员进行了大量人工肌肉的研究,并利用所研制的人工肌肉构建了机器人仿生关节。但是,由于受人工肌肉的强度、收缩长度、控制特性以及与生物肌肉的相似性等方面特性的限制,人工肌肉与实际的生物肌肉还存在非常大的差别。

发明内容

本发明的目的在于提供一种机器人关节的仿生控制方法,以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:

一种机器人关节的仿生控制方法,包含以下步骤:

A、先利用肌肉数学模型建立机器人关节所仿生动物关节的肌肉力矩驱动模型;

B、根据机器人关节传感器所测得的关节状态,利用肌肉力矩模型计算机器人关节的驱动力矩;

C、根据机器人关节的结构和驱动方式,计算得到机器人关节系统的驱动控制信号;

D、利用步骤C得到的驱动控制信号控制机器人关节的运动。

作为本发明的优选方案:所述关节状态包括转动角度和转动角速度。

作为本发明的优选方案:所述肌肉数学模型采用HILL肌肉模型。

作为本发明的优选方案:所述肌肉力矩驱动模型还包括运动神经元控制网络,所述运动神经元控制网络包括控制屈肌的运动神经元和控制伸肌的运动神经元,所述运动神经元控制网络还包括了牵张反射回路。

作为本发明的优选方案:所述牵张反射回路的工作过程如下:当伸肌拉伸时肌肉产生的反射信号会兴奋伸肌运动神经元,而抑制屈肌运动神经元,反之,当屈肌拉伸时肌肉产生的反射信号会兴奋屈肌运动神经元,而抑制伸肌运动神经元。

作为本发明的优选方案:所述运动神经元控制网络可以利用上层神经中枢的控制信号对其进行控制,具体的控制过程如下:当上层中枢神经输入一个兴奋性中枢控制信号到屈肌运动神经元的时候,也会输入一个对应的抑制性中枢控制信号到伸肌运动神经元,当上层中枢神经输入一个兴奋性中枢控制信号到到伸肌运动神经元的时候,也会输入一个对应的抑制性中枢控制信号到屈肌运动神经元。

作为本发明的优选方案:所述运动神经元控制网络所采用的数学模型如下:

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