[发明专利]一种基于代数方法的膝关节外骨骼关节状态估计方法

说明书

本发明提出一种基于代数方法的膝关节外骨骼关节状态估计方法，首先对膝关节外骨骼进行建模，再使用Laplace变换将其变换到复频域并对其求导，然后将等式进行二重积分以减轻噪声干扰的影响，接着基于滑动窗方法对其进行逆变换求出膝关节外骨骼角度估计表达式，随后在求得角度估计式的基础上求得角速度估计表达式，最后在角度和角速度估计式的基础上求得角加速度表达式。该方法能快速估计出状态且没有延迟；其次能对角度传感器测出的状态进行滤波，剔除白噪声的干扰；能估计出角速度和角加速度，无需使用传感器；该方法十分适用于机器人关节状态估计，是一种有效的估计方法。

技术领域

本发明属于机器人关节状态估计领域，特别是一种基于代数方法的膝关节外骨骼关节状态估计方法。

背景技术

外骨骼是一种可穿戴式仿生机器人套装，它可以根据人的运动意图，通过各种各样的驱动机械设备来达到目的，换句话说就是能够实现人力不可及的功能。目前，随着各国智能制造事业的飞速发展，外骨骼机器人的研究已经引起了广泛的关注。尤其是中国制造2025计划里面的机器人部分和德国工业4.0里面的工业智能机器人部分都强调了机器人在未来生产生活中的重要性。但是膝关节外骨骼的状态估计一直是个难题。由于膝关节外骨骼的建模存在不确定性和非线性部分，因此模型建立很复杂，传统的基于模型的全维状态观测器已经无法实时观测出系统状态，因此急需发明一种膝关节外骨骼的状态估计方法。

国内外许多研究者开展了相关建模、仿真与分析的工作。文献1(Lin L,SteffenL,Berno M.EMG-driven model-based knee torque estimation on a variableimpedance actuator orthosis.IEEE 2017International Conference on Cyborg andBionic Systems.2017,10(1109):262-267.)中德国亚琛工业大学的学者利用干电极采集膝关节的肌电信号，从而实现膝关节角度的估计，进而估计出膝关节外骨骼的角度。他们在人体膝关节的大腿和小腿同时放置四块干电极，对运动中的膝关节进行肌电信号检测，然后将采集的数据用神经网络训练出来，与运动角度一一对应。这是一种离线状态估计方法，无法实时估计，只能估计出角度而无法有效估计出角速度，并且干电极在运动过程中容易脱落，检测出的肌电信号也带有大量干扰，总体来说这种方法不好。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于代数方法的膝关节外骨骼关节状态估计方法，以能够快速准确的反映膝关节外骨骼在运动过程中的角度、角速度和角加速度状态变化。

实现本发明目的的技术解决方案为：

一种基于代数方法的膝关节外骨骼关节状态估计方法，包括以下步骤：

步骤1、建立膝关节外骨骼的阻抗模型：包括人体膝关节的阻抗模型和膝关节外骨骼的阻抗模型，然后将两者联立；

步骤2、根据上述联立模型，利用代数方法表示出膝关节外骨骼角度估计；

步骤3、基于上述步骤角度估计的结果，利用代数方法表示出膝关节外骨骼角速度估计；

步骤4、基于前面步骤得到的角度估计和角速度估计结果，利用代数方法表示出膝关节外骨骼角加速度估计；

步骤5、根据上述步骤得到的膝关节外骨骼角度、角速度和角加速度估计结果，利用低通滤波器对三种状态进行滤波处理，从而消除掉尖锐毛刺，得到比较平滑的三种运动状态的估计表达式。

本发明与现有技术相比，其显著优点：

(1)本发明建立了适用于膝关节外骨骼机器人的力/位控制阻抗模型，使用基于代数理论的估计方法可以对传感器测量的膝关节外骨骼角度进行滤波，能有效避免白噪声的影响。