[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

说明书

本发明公开了一种自适应位置约束的康复机器人按需辅助控制方法和系统，属于下肢康复机器人控制领域，方法包括：步骤S1、采集人机交互系统当前的位置、角速度及人机交互力矩；步骤S2、根据期望轨迹、位置及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；步骤S3、将位置误差转换量和人机交互力矩线性组合，得到人体运动表现函数；步骤S4、以人体运动表现函数为输入变量，设计具有死区特性、饱和特性及连续可导的机器人辅助水平函数；步骤S5、用机器人辅助水平函数作为人机交互系统控制器的权重因子，设计具有位置约束的控制器。本发明能够实现人机交互系统在人主导模式、机器人主导模式和人机协作模式下的无缝切换。

技术领域

本发明属于下肢康复机器人控制技术领域，更具体地，涉及一种自适应位置约束的康复机器人按需辅助控制方法和系统。

背景技术

中风后瘫痪的患者需要康复训练来提高他们的肌肉力量和运动协调性。近几十年来，机器人辅助疗法为患者提供重复性训练和适当的辅助，在提高康复效率和减少医务人员的工作方面独具优势。一般而言，康复机器人带动病人肢体沿着预定的轨迹运动而完全忽略了患者主动性的训练方法被称为被动训练。这种基于位置控制的辅助策略有助于分离患者的关节，维持他们在软瘫期基本的运动能力，但不能刺激神经系统，对于恢复患者运动能力的作用及其有限。因此，康复医学鼓励患者在恢复最低限度的活动能力后，积极主动地控制肢体完成康复任务。

提升康复机器人的柔顺性是主动训练场景的首次尝试。然而，阻抗控制器的运动精度非常有限。为了解决这个问题，研究者们提出了按需辅助(AAN)策略，即康复机器人只在病人无法完成康复任务时提供必要的辅助，以促使病人增加肌肉活动，刺激神经系统重塑。

现有技术中的按需辅助主要分为两种，一种是通过设计一个虚拟隧道：当人能控制肢体运动在隧道内，则机器人不给予辅助；当人的运动能力不足以使肢体在隧道内运动，则机器人给与辅助使患者肢体能在隧道内运动。但这种方法存在隧道内外机器人输出不同的力，使控制器在变换的过程中存在不连续的硬切换，这可能导致控制系统的不稳定。另一种为包含了带有遗忘因子的自适应神经网络的状态反馈控制，但这种采用神经网络的方法对扰动敏感，难以实现稳定高效的按需辅助。同时，现有技术中，直接采用系统的位置误差、速度误差、位置或人机交互力的组合来设计控制器，没有量化机器人辅助水平，这不仅使控制器无法适应有不同程度损伤的病人，而且也给设计按需辅助的控制器以确保无缝和安全的机器人辅助带来困难。

另外，与位置控制不同，AAN中不同的机器人运动模式伴随着不同的机器人动力学和阻抗，给设计统一的带有位置约束的AAN控制器带来巨大的挑战。上述方法都未能考虑康复机器人的输出位置约束，可能导致机器人运动违反人体康复过程中要求的运动学约束，而导致给人体造成二次伤害。

发明内容

针对现有技术的缺陷和改进需求，本发明提供了一种自适应位置约束的康复机器人按需辅助控制方法和系统，其目的在于实现人机交互系统在人主导模式、机器人主导模式和人机协作模式下的无缝切换。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种自适应位置约束的康复机器人按需辅助控制方法，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τ_e；

步骤S2、根据期望轨迹q_d、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τ_e进行线性组合，得到人体运动表现函数ψ；