[发明专利]基于SCN步行力估计的康复机器人各轴速度直接约束控制

权利要求书

1.基于SCN步行力估计的康复机器人各轴速度直接约束控制，其特征在于：基于康复机器人的动力学模型，通过分解广义输入力，建立具有训练者步行力的康复机器人动力学模型；基于SCN方法构建训练者步行力的网络估计模型，以运动轨迹和运动速度为网络输入，通过不断随机配置隐含层节点参数，获得训练者的步行力估计；设计各轴速度直接约束控制器，抑制训练者步行力对控制精度的影响，同时控制器直接约束康复机器人各轴的实际运动速度。步骤如下：

1)基于康复机器人的动力学模型，通过分解广义输入力，建立具有训练者步行力的康复机器人动力学模型；

2)基于SCN方法构建训练者步行力的网络估计模型，以运动轨迹和运动速度为网络输入，通过不断随机配置隐含层节点参数，获得训练者的步行力估计；

3)设计各轴速度直接约束控制器，抑制训练者步行力对控制精度的影响，同时控制器直接约束康复机器人各轴的实际运动速度。

2.根据权利要求1所述基于SCN步行力估计的康复机器人各轴速度直接约束控制，其特征在于基于康复机器人的动力学模型，通过分解广义输入力，建立具有训练者步行力的康复机器人动力学模型，系统的动力学模型描述如下

其中

u(t)＝[f₁ f₂ f₃ f₄]^T，X(t)＝[x(t) y(t) θ(t)]^T分别为康复机器人x轴、y轴、旋转角的实际运动轨迹，u(t)表示广义输入力，M表示康复机器人的质量，m表示康复者的质量，I₀表示转动惯量，M₀，K(θ)，B(θ)为系数矩阵；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，即θ＝θ₁，由康复步行机器人结构可知θ₃＝θ+π，l_i表示系统重心到每个轮子中心的距离，r₀表示中心到重心的距离，φ_i表示x′轴和每个轮子对应的l_i之间的夹角，λ_i表示重心到每个轮子的距离，i＝1,2,3,4；将u(t)分解为待设计的跟踪控制力u₀(t)和待观测的训练者步行力Δu₀(t)，代入模型(1)可得

令x₁(t)＝X(t)，可得到具有训练者步行力的康复机器人动力学模型