[发明专利]自适应位置约束的康复机器人按需辅助控制方法和系统在审

专利信息
申请号: 202310220232.7 申请日: 2023-03-02
公开(公告)号: CN116386811A 公开(公告)日: 2023-07-04
发明(设计)人: 曹瑜;张梦诗;黄剑;陈诚;杨博 申请(专利权)人: 华中科技大学;深圳华中科技大学研究院
主分类号: G16H20/30 分类号: G16H20/30;A61H1/02;G06F30/20;G06F111/04;G06F119/14
代理公司: 华中科技大学专利中心 42201 代理人: 李晓飞
地址: 430074 湖北*** 国省代码: 湖北;42
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 自适应 位置 约束 康复 机器人 辅助 控制 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种自适应位置约束的康复机器人按需辅助控制方法,其特征在于,包括:

步骤S1、采集人机交互系统当前的位置q、角速度及人机交互力矩τe

步骤S2、根据期望轨迹qd、所述位置q及所述角速度进行位置约束变换,得到人机交互系统的位置误差转换量z;

步骤S3、将所述位置误差转换量z和所述人机交互力矩τe进行线性组合,得到人体运动表现函数ψ;

步骤S4、以所述人体运动表现函数ψ作为输入变量,设计连续可导的机器人辅助水平函数w(ψ),用于表征机器人在三种策略下对人体的辅助程度;所述三种策略包括人主导模式、人机协作模式及机器人主导模式,辅助程度依次升高,对应的人体运动表现函数ψ的取值区间分别为[0,rdi)、[rdi,rsi)、[rsi,+∞),其中,rdi、rsi分别表示死区的边界点、饱和区的边界点;

步骤S5、将所述机器人辅助水平函数w(ψ)作为人机交互系统控制器的权重因子,使得用所述控制器实现不同策略下的按需辅助。

2.根据权利要求1所述的控制方法,其特征在于,所述机器人辅助水平函数w(ψ)为:

其中,ψi表示自由度i下的人体运动表现函数,rdi、rsi分别表示死区的边界点,饱和区的边界点,δdi>0、δsi>0,k1和k2分别表示系数,且k1>0、k2>0。

3.根据权利要求1所述的控制方法,其特征在于,步骤S3中,用所述位置误差转换量z的平方和所述人机交互力矩τe的平方的线性组合表征所述人体运动表现函数ψ。

4.根据权利要求2所述的控制方法,其特征在于,步骤S5中,所述控制器为:

其中,τ表示机器人的输出力矩,表示人机交互系统状态的非线性函数,q和分别表示人机交互系统当前的位置和角速度,表示人机交互系统参考角速度向量,是对时间的导数,表示机器人动力学补偿量,表示的估计,表示机器人外骨骼机构的质量、长度、转动惯量或自由度之间的关系,ks表示正定的对角矩阵;s为设计的第二滑动流形,表达式为:

式中,Υ为误差变换矩阵,表示位置误差转换量z对时间的导数,I表示单位矩阵,λz表示正定对角矩阵。

5.根据权利要求4所述的控制方法,其特征在于,所述控制器的设计步骤包括:

步骤S501,将所述位置误差转换量z代入无约束的人机交互动力学模型中,得到带有位置约束的第一滑动流形sz,其中,

步骤S502、用人机交互系统当前输出的角速度第一滑动流形sz和机器人辅助水平函数设计所述第二滑动流形s,

步骤S503、用所述第二滑动流形s替换无约束的人机交互动力学模型中的角加速度得到新的人机交互动力学模型;

步骤S504、基于所述新的人机交互动力学模型,采用李雅普诺夫稳定性分析方法,得到所述控制器。

6.根据权利要求5所述的控制方法,其特征在于,步骤S2包括:以期望轨迹qd、人机交互系统当前输出的位置q及角速度为输入,以人机交互系统实时输出的人体膝关节角不超过预设的最大关节角为位置约束,采用位置约束变换函数进行位置约束变换,得到所述位置误差转换量z。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华中科技大学;深圳华中科技大学研究院,未经华中科技大学;深圳华中科技大学研究院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202310220232.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

同类专利
专利分类
×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top