[发明专利]一种基于外骨骼机器人辨识人体下肢模型惯性参数的方法

权利要求书

1.一种基于外骨骼机器人辨识人体下肢模型惯性参数的方法，具体步骤如下：

S1、建立外骨骼人机器人与人体下肢耦合的单腿髋膝双关节动态模型，并基于最小二乘辨识将未知参数的线性组合写入系统运动方程；

S2、输入粒子群优化(PSO)优化设计的激励轨迹，仅对外骨骼机器人，即未被人类受试者佩戴的外骨骼进行摆动实验，构建外骨骼数据集；

S3、在完成外骨骼的实验后，以相同的配置通过外骨骼机器人的传感器采集不同体型的健康人体在单腿摆动下的下肢双关节的力矩以及实时角度、角速度和角加速度信息，从而获取人机耦合数据集；

S4、根据步骤S2与S3得到的数据集以及步骤S1的运动方程，并使用离线最小二乘法估计外骨骼和人体下肢的参数。

2.根据权利要求1所述的一种基于外骨骼机器人辨识人体下肢模型惯性参数的方法，其特征在于，所述步骤S1具体如下：

人体下肢模型的运动方程表示为：

其中，θ,分别表示关节角度、角速度和角加速度，表示人体下肢的对称正定惯性矩阵，表示人体下肢的离心力矩和科里奥利力矩矢量，表示人体下肢的重力矩矢量，表示人体肌肉力矩，表示来自外部环境的力矩，表示全体实数集；

外部环境的力矩可以通过从外骨骼机器人执行器产生的力矩中减去移动外骨骼所需的力矩来表示：

其中，表示施加在关节处的执行器力矩矢量，表示外骨骼摩擦力矩矢量，表示外骨骼的对称正定惯性矩阵，表示外骨骼的离心力矩和科里奥利力矩矢量，表示外骨骼的重力矩矢量；则人体外骨骼系统的运动方程表示为：

其中，M_HR＝M_H+M_R,C_HR＝C_H+C_R,G_HR＝G_H+G_R,K，C表示摩擦系数。

3.根据权利要求1所述的一种基于外骨骼机器人辨识人体下肢模型惯性参数的方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述双关节具体为髋关节和膝关节。