下肢外骨骼范文

下肢外骨骼范文（精选4篇）

下肢外骨骼 第1篇

为得到腿部约束设计准则, 本文通过对人机摆动态建立动力学模型, 基于人机间作用力最小的原则以及人机工程学理论得到绑带约束位置、绑带形状, 并通过原理样机对摆动态人机腿部作用力进行试验验证, 最后得出结论。

1 人机下肢约束分析

1.1 人机下肢约束

HULC外骨骼机器人如图1所示。由图1可知, 人机间下肢约束是腰部、腿部和脚部。人体脚部与腰部位置固定, 为保证人机穿戴位置的稳定性, 人机间脚部与腰部约束须紧密连接。由于人体下肢摆动属于2自由度系统, 如果人机间没有腿部约束, 只靠人体脚部约束施力带动机器人摆动, 那么人机间髋关节、膝关节运动将不同步, 进而影响穿戴的舒适性, 所以, 腿部约束直接关联人机间腿部协调运动。人机间腿部约束是通过绑带结构连接的, 因此, 腿部约束的影响因素为:绑带位置、绑带形状和绑带材料。

1.2 机器人摆动态动力学分析

外骨骼下肢动力学模型如图2所示。由图2可知, 建立的动力学模型属于二自由度动力学模型。Ft为穿戴者大腿通过绑带施加在外骨骼机器人大腿上的力;Fs为穿戴者脚部施加在外骨骼机器人小腿上的力。将这两个力在髋关节产生的全部力矩定义为T1, 在膝关节产生全部力矩定义为T2。系统的动力学模型可以写为式 (1) 。

式中:Qi为大小腿广义力;Tfi为摩擦力在外骨骼关节产生的摩擦力矩;βi为外骨骼大小腿与垂直方向的夹角;L为系统的动势, 其可表示为式 (2)

式中:E为右腿总动能, P右腿总势能, mt为外骨骼右大腿的质量;ms为外骨骼右小腿质量;L1为外骨骼右大腿的长度;L2为外骨骼右小腿的长度;Lt为外骨骼右大腿质心与髋关节屈曲伸展中心线之间距离;Ls为外骨骼右小腿质心与膝关节屈曲伸展中心线之间距离;It为外骨骼右大腿相对于髋关节的转动惯量;Is为外骨骼右小腿相对于膝关节的转动惯量。

由于外骨骼机器人髋关节和膝关节安装自润滑轴承, 摩擦力矩很小, 可以近似认为是零。Ft和Fs这两个力在摆动态都近似与大腿小腿相垂直, 由力和力矩的关系可以得到式 (3) 。

式中:T和Ts分别为Ft和Fs对髋关节的力矩;l为绑带约束位置到髋关节的距离。

人体腿部体压可表示为式 (4) :

式中:P为人体腿部体压, S为与人体腿部前侧接触绑带面积。

综上可知, 力矩T与角度输入有关, 人体施力大小与绑带位置有关, 人体腿部体压与施力大小和绑带形状有关。

2 约束位置分析及人机间腿部作用力计算

由式 (3) 可知, 在角度输入一定, 绑带位置越靠近膝关节, 人体施加的力Ft就越小, 但绑带位置也应与人体腿部肌肉结构相适应。

人体腿部屈伸动作主要靠大腿肌肉前群的股四头肌和大腿肌肉后群来完成。如图3所示, 人体腿部肌肉由肌腹和肌腱组成, 肌腹收缩用来产生肌肉力, 通过肌腱连接骨骼, 肌腱不能收缩。当人体腿部由摆动态到支撑态时, 股四头肌肌腹收缩, 致使膝关节伸直, 肌腹收缩会使腿部围度增加。如果绑带下端处于肌腱位置, 那么绑带上端会受到由肌腹变形而产生的向外扩张力;下端由于肌腱不收缩变形, 所以不产生扩张力, 致使两端将受力不均匀, 与人体贴合变差, 久而久之, 就会出现绑带松动现象。因此, 绑带位置应是上端与下端全部包覆肌肉肌腹。由公式可知:

式中:lmt肌肉起点至止点的距离;lt为肌腱长度;lm为肌腹长度;φ为佩恩角。

身高在168.4+/-9.3cm, 体重85.2+/-15.2kg的男性股直肌长度为346mm, 佩恩角为5°。由股直肌起点骼前上棘点, 止于髌骨, 其长度近似人体大腿长。根据人体股长L与身高H比L=0.245H可知, 身高越高, 股直肌肌腱就越长。因此, 身高180cm的男性lt=48.2mm。由于人体腿部形状不规则, 绑带宽度越宽, 人机腿部贴合就越差。初选绑带宽度D≤100mm, 绑带约束中心到膝关节的距离l0=98.2mm, 取整l0=100mm。

根据式 (1) 、式 (2) 、式 (3) , 以香港理工大学、国际生物力学学会以及英国邓迪假肢中心CGA数据作为角度输入, 通过matlab软件计算身高在170cm到180cm范围内人体腿部在摆动态施加力矩T的变化曲线。

根据式3及图4力矩的最大值可以求出不同身高所施加的Ft最大的力在69.78N到70.48N之间, 由此可见, 不同身高的人施力大小基本一致。在人工程学中, Ft属于人体动态肌肉施力, 施力大小应小于该肌肉最大肌力的30%。最大肌力与肌肉横截面积有关。手臂弯曲的最大肌力为284N, 71/284=25%<30%, 显然, 腿部肌肉横截面积大于手臂肌肉面积, 更小于腿部肌肉最大肌力的30%。

3 绑带形状分析

人体腿部上粗下窄, 类似圆台状, 如果使用圆柱形绑带与人体腿部连接, 容易造成上紧下松。随着大腿肌肉周期性的紧张、放松, 绑带会产生松动, 造成绑带与大腿皮肤发生滑动摩擦, 给人体带来不适。因此, 绑带要有一定的锥度才能与人体腿部更好地贴合。

选取20个身高在168~185cm之间, 体重范围在60~80kg之间的男性, 分别测量距离膝关节150mm、100mm和50mm处腿部围度。测量方法严格按照GB/T 5703的标准执行, 测量工具为:软皮尺, 直尺, 测身高计。测量结果如表1所示。

对表1中的数据取平均值, 距离膝关节150mm、100mm和50mm处腿部围度分别为474.5mm, 445m, 423.6mm, 直径分别为151.1mm, 141.7mm, 134.9mm。那么人体腿部距离膝关节150mm到50mm处的锥度大约为5.6度, 即绑带的设计锥度。

人体体表压力超过30mm Hg时, 就会引起人体局部肌肉疼痛, 那么绑带的宽度D就决定人体腿部体表压力。摆动态人体腿部体表压力P应小于30mm Hg。对式 (4) 进行求解, 则:79.61≤D≤100。因此, 绑带选择这个宽度范围便可保证人体在摆动态时, 人体大腿与绑带之间的体表压力满足人体体表承受的压力范围。

4 外骨骼机器人随动性能仿真分析

绑带材料与人体直接接触, 其材料的选择直接影响外骨骼机器人的穿戴舒适性。柔性布料与人体腿部易贴合, 舒适性能好。但人体在行走过程中, 由双腿支撑态到单腿支撑态转变时, 腿部前侧肌肉群张开会引起人体腿部围度增加, 腿部围度张开力对绑带有一个向下的摩擦力, 由于柔性布料沿腿部轴向没有刚度, 因此, 随着走动时间的增加, 会出现绑带下滑现象。太硬的材料则会影响穿戴的舒适性。因此, 本文选用既有韧性又有刚度的尼龙材料作为腿部约束材料。

为仿真分析外骨骼机器人的随动性能, 通过adams仿真软件对人机穿戴行走进行仿真分析。由于导入adams的部件都是刚性体, 在运动中不会产生变形, 需要将绑带导入ansys中做成柔性体然后导入adams中进行刚柔混合仿真。仿真过程中, 人体通过绑带结构带动外骨骼运动, 采用CGA数据作为人体驱动函数, 通过人机髋关节曲线对比来分析外骨骼机器人的随动性能。仿真结果如图5所示。

图5中的时间尺度上, 0到0.18秒下肢处于支撑末期, 0.18秒到0.62秒下肢处于摆动态, 0.62秒后再次处于支撑态。在摆动态, 绑带材料为尼龙的绑带结构带动外骨骼运动会产生一定的波动, 这是在由于仿真过程中对人体模型做了刚性处理, 绑带结构做了柔性处理, 因此会产生波动。总的来说, 尼龙材料的绑带结构带动外骨骼运动都基本接近人体运动趋势。

5 人机穿戴实验

本文选取绑带宽度为85mm的尼龙材料的绑带结构进行人机穿戴行走实验。采用由气囊、充气管、压力传感器组成的检测装置对人机间腿部作用力进行测量。检测装置是根据充气式血压计测压原理设计而成, 采用压力气囊, 可包裹人体大腿, 然后与绑带连接, 压力的大小可由压力传感器检测。经过标定, 力检测范围为0~150N。图6为人机穿戴图。实验结果如图7所示。

从实验结果可以看出, 人机间的初始压力为9N, 单腿支撑期的压力为30N左右, 与之前测试的肌肉力数据基本一致。摆动期人机间作用力的最大值为66N, 与理论计算结果基本一致。

6 结论

(1) 通过对外骨骼机器人摆动态建立二自由度动力学模型, 在满足人体腿部肌肉结构人体、人体施力最小原则以及人体体表压力的基础上确定腿部约束位置及绑带形状。 (2) 通过adams对外骨骼机器人随动性能进行仿真分析, 说明尼龙材料的绑带结构带动外骨骼机器人运动趋势基本与人体一致。 (3) 对原理样机人机腿部作用力试验检测结果与理论计算结果基本一致, 小于腿部肌肉最大肌力的30%, 验证了在摆动态时由人体带动的方式符合人机工程学原理。

摘要：外骨骼机器人摆动态由人体带动, 为得到人机腿部约束设计准则, 首先, 对人机摆动态建立动力学模型, 基于人机间作用力最小原则及人机工程学理论确定腿部绑带位置和绑带形状。其次, 通过adams对尼龙材料的绑带结构带动外骨骼机器人进行随动性能仿真分析, 仿真结果表明, 外骨骼机器人的运动基本与人体运动一致。最后, 对原理样机的人机腿部作用力进行实验检测, 并与理论计算进行对比, 验证外骨骼机器人摆动态由人体带动符合人机工程学原理。

关键词：下肢外骨骼机器人,腿部约束,人机工程学

参考文献

[1]Andrew Chu, H.Kazerooni, Adam Zoss.On the Biomimetic Design of the Berkeley Lower Extremity Exoskeleton (BLEEX) [Z].International Conference on Robotics and Automation, 2005:4345-4352.

[2]Adam Zoss, H.Kazerooni, Andrew Chu.On the Mechanical Design of the Berkeley Lower Extremity Exoskeleton (BLEEX) [Z].International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2005:3132-3179.

[3]尹军茂.穿戴式下肢外骨骼机构分析与设计[D].北京:北京工业大学, 2011.

[4]高士镰.实用解剖学图谱下肢分册[M].上海:上海科学技术出版社, 2004.

[5]郭朝.基于分子马达的骨骼肌生物力学原理及其在外骨骼机器人人机力交互中应用[D].上海:上海交通大学, 2012.

[6]易嘉伟.基于人机工程学的携行式外骨骼人机系统研究[D].四川:西南交通大学, 2014.

[7]吴键波.下肢助力机械腿空间力系机构研究[D].上海:华东理工大学, 2012.

[8]李剑锋, 吴希瑶, 邓楚慧.人—机运动相容型下肢康复训练外骨骼机构的构型设计与分析[J].中国生物医学工程学报, 2012, (5) :720-728.

[9]Liuling Xu, linyong Shen, Jinwu Qian.Measuring on coupling Force between Lower Extremity Exoskeleton and Subject During Rehabilitation Training[Z].2011 Fourth International Conference on Intelligent Computation technology and automation, 2011:822-825.

[10]Andrew Chu.Design of the Berkeley Lower Extremity Exoskeleton (BLEEX) [D].California:University of California, 2005.

下肢外骨骼 第2篇

关键词：外骨骼,康复,仿生,机械结构

穿戴式下肢外骨骼康复机器人是一种典型的外骨骼助力装置[1],穿戴在患者下肢外部,为患者提供诸如助力、保护、身体支撑等功能,同时又融合了传感、控制、信息获取、移动计算等机器人技术,使得该机器人能在操作者的无意识控制下完成助力行走等的功能和任务,是典型人机一体化系统[2]。穿戴式助力装置是一个崭新的研究领域,国内外许多机构正在积极投入研究,其中,在医学领域:美国伯克利仿生技术公司研制了帮助截瘫患者摆脱轮椅的外骨骼系统e LEGS,日本筑波大学[3]已研制出用于协助步态紊乱患者行走的HAL系列下肢外骨骼机器人,日本神奈川理工学院[4]为护士研制了“动力辅助服”PAS,以色列的发明家开发出了帮助腿部瘫痪者重新站立的rewalk助走器5。上述的外骨骼机器人分别采用了电机或液压系统两种驱动器,其中,液压传动的突出优点是单位质量输出功率大,但若想结构紧凑达到实用化目标,则必须精确开模,成本很高;电气驱动具有易于控制、运动精度高,响应快等诸多优点,虽然其机构较液压开模驱动方式体积大、较笨重,但具有易于加工实现的特点。因此,本文设计的外骨骼机器人采用电机驱动方式。

注:髋关节:向前运动为屈,向后运动为伸;膝关节:向前运动为伸,向后运动为屈;踝关节:足从中立位向上方运动为背屈,足向下方的运动为跖屈。

1 下肢外骨骼康复机器人工作原理

1.1 康复机器人功能

本文设计的穿戴式下肢外骨骼康复机器人主要用于截瘫、踝部以上部位下肢手术患者以及骨关节炎患者的康复治疗。对于截瘫患者,它与患者实现人机结合,不仅实现对患者的支撑,更能以正确的助力方式带动病人进行类正常人的行走,以协助患者迅速康复;对于踝部以上部位下肢手术患者,外骨骼机器人可用于手术后下肢体的运动康复,加快患者下肢肌肉运动能力的恢复;对于骨关节炎患者,外骨骼机器人可以通过助力减轻行走过程中膝关节的疼痛感。

1.2 下肢外骨骼康复机器人工作原理

如图1所示,穿戴式下肢外骨骼康复机器人在助力过程中,以符合或跟随人节拍的适当转矩τ1、τ2、τ3驱动机器人髋、膝、踝关节转动,从而在穿戴者腿部绑带及足部产生相应的助行力1F、2F、3F,实施了对患者的康复助行。

2 穿戴式下肢外骨骼康复机器人结构设计中的关键问题

本文所设计穿戴式下肢外骨骼康复机器人的机械结构,基于仿生学原理,实现对下肢外骨骼康复机器人的关节布置、自由度分配及动作设计。另外,在实现目标功能的基础上,充分考虑轻量化、集成小型化、穿戴方便、快速可调的原则。设计中的关键问题如下。

(1)可穿戴性:下肢外骨骼康复机器人要有良好的可穿戴性。经过简单的训练即可非常容易顺利快速地穿脱。

(2)可调节性:下肢外骨骼康复机器人面向的患者群体年龄跨度大,外骨骼应能适应各种身高体重的患者,因此其在长度及宽度方向都应能调节以适应不同患者穿戴。

(3)结构轻巧:外骨骼机器人应尽量轻巧、简便。方便穿戴和驱动,节省能源。

(4)相互干扰性小:尽量减小人与外骨骼的直接接触面,减小人机相互干扰,从而减小对人体各方面的限制。

(5)柔顺、舒适性:下肢外骨骼机器人的运动与人体下肢的运动要具有很好的协调

3 下肢外骨骼康复机器人机构设计

3.1 下肢外骨骼康复机器人结构组成

穿戴式下肢外骨骼康复机器人要实现带动患者模拟正常人行走动作的功能,从结构上讲,要包含以下几部分。

(1)具有驱动能力的髋关节、膝关节:为患者的模拟行走能力提供原始动力。

(2)实现支撑及与患者同步行走的两条金属腿。

(3)将患者体重传递到地面的脚。

(4)起辅助支撑作用的腰部结构。

其示意图如图2所示。

3.2 自由度配置

康复机器人要求体积小、重量轻,机构

本文设计的穿戴式下肢外骨骼康复机器人主要用于截瘫、踝部以上部位下肢手术患者的康复治疗。而康复治疗的过程主要是模拟人正常行走的过程。如图3所示,人体行走时主要是依靠髋关节和膝关节在矢状面内,绕冠状轴的屈/伸运动来完成跨步功能的,而且实现这两个自由度的运动所需的能量较大,必须施加驱动力,因此这两个关节的自由度设置为主动自由度。上述患者康复治疗过程主要侧重矢状面的助力行走,恢复下肢肌肉运动能力,而不在于水平面内行走方向的改变,而病情较轻患者行走方向的改变可借助上躯干的平衡力,因此主要用于改变水平面行走方向的髋关节旋内/旋外运动在本文中不予考虑。

另外,为使得下肢外骨骼机器人穿戴更加舒适,康复治疗更加有效,本文设计了髋关节在冠状面内,绕矢状轴的外展/内收被动自由度,使其可以更好地调节平衡状态。

此外,对于截瘫、踝部以上部位下肢手术患者,医学上能够有效进行康复治疗关节的主要在于髋关节和膝关节[6],因此供这类患者使用的康复机器人在设计时并没有考虑踝关节的屈伸自由度设计;相反,为支撑患者的体重,下肢机器人的足部与小腿设计成不能旋转的刚性结构,起到全支撑的作用。但是在实际应用中,部分患者(如骨关节炎患者)其本身仍具有活动能力,只是在行走过程中会有不同程度的关节疼痛,对于此类患者,如果使用康复机器人将其足部与小腿绑定,使其不能自由活动,反而会增加其行走的不舒适性,此时外骨骼康复机器人需要设置有踝部的屈伸自由度。

综上所述,本文设计的下肢外骨骼机器人自由度配置为髋关节屈/伸运动,髋关节外展/内收运动,膝关节屈/伸运动,踝关节背屈/跖屈运动,两条腿共8个自由度,其中踝关节的背屈/跖屈运动又可以根据不同病人选择是否锁死。

3.3 主要关节活动角度

根据穿戴式下肢外骨骼康复机器人的工作情况,机器人各关节的转动范围应符合正常人行走过程中下肢各关节的运动。表1列出了正常人下肢主要关节最大运动范围以及正常步行时下肢主要关节运动范围[7]。

参考表1所述人体的运动参数,结合康复机器人实际工作情况,本文设计了穿戴式下肢外骨骼智能康复机器人的各关节运动范围,分别为,髋关节屈/伸范围-35~2 5度,外展/内收范围-1 0~5度,膝关节屈/伸范围-70~0度,踝关节背屈/跖屈范围-20~25度。

3.4 各连杆机构尺寸

为了能满足不同身高的人群使用,机器人的大小腿连杆及腰部连杆必须设计成可以调节的形式,根据GB10000-88中提供了中国成年人人体部分尺寸,得出人体大腿杆长度尺寸范围387~523 mm,小腿杆长度尺寸范围300~419 mm,腰杆长度尺寸范围273~400 mm。

据此本文设计了康复机器人各机构的合理尺寸。分别为大腿杆尺寸范围380~524 mm,小腿杆尺寸范围310~418 mm,腰杆长度尺寸范围274~350 mm。

3.5 下肢外骨骼机器人机构设计

(1)连杆机构设计。

为了最大限度确保使用者的活动自由及灵活性,保证安全及避免康复机器人与使用者在使用过程中出现运动干涉等问题,穿戴式下肢外骨骼智能康复机器人需要采用拟人的结构形式,设计时必须考虑人体的实际参数,根据人体的大、小腿长度,腰围和关节自由度等进行设计。机器人各连杆长度应与使用者相应段保持一致,为了能满足不同身高的人群使用,机构的大小腿杆及腰部连杆均可以调节长度。连杆长度调节机构如图4所示。采用内外杆及螺栓固定的调节方式。最小调节长度为18 mm。

(2)驱动关节机构设计。

自由度的确定则是以能够保证人体最基本的行走功能为前提,这就确保康复机器人可以完成类似于人的步行功能。由于机构装置完全是刚性结构体,从严格意义上来说,这点也是与人体下肢结构存在的差异之一。

康复机器人髋关节、膝关节的屈/伸自由度都由直流无刷电机+减速器直接驱动的,为使得设计的驱动关节小巧轻便,本设计中选用了特制的无框电机,该系列电机属于超扁平电机无外壳,无输出轴,轴向尺寸小;此外,为提供足够的力矩,本设计还选用了harmonic的CSD系列谐波减速器组件,该系列减速器组件由钢轮、柔轮及波发生器组成,可提供50∶1,100∶1,160∶1等不同比例的减速比。髋关节驱动器的结构如图5所示。

(3)髋关节外展/内收自由度设计。

为使得外骨骼机器人使用者穿戴舒适,使用灵活自由,穿戴式外骨骼机器人设计了髋关节的外展/内收自由度,主要由转动轴、弹簧、弹簧活塞、弹簧缸体、端盖以及外骨骼腿支架组成,如图6所示。由于在行走过程中髋关节外展/内收的角度值较小,当患者进行外展或内收时,弹簧会通过外骨骼支架对患者施加相反方向的力,可以避免患者无意识地偏转过大的角度8,造成不必要的损伤。

(4)外骨骼腰部结构设计。

为了使患者可以穿戴下肢外骨骼康复机器人模拟行走过程,在患者身体背部腰部部位以上设置有相应的支撑架机构。该支撑机构与患者上肢紧密连接,在髋关节驱动大腿屈伸时固定外骨骼腰部结构,使得髋关节能够带动大腿发生相对运动,从而实现大腿的迈步动作。此外,支撑架设置有放置电控箱的支架,电控箱中有电源、工控机等电控部件。支撑架结构图如图7所示。

为提高外骨骼与患者的耦合性,增强行走过程的舒适性,采用仿生设计,使得髋关节的屈/伸关节轴线与外展/内收关节轴线相交,其中外展/内收关节设置在背部腰杆,屈/伸关节设置在侧面腰杆。腰杆结构如图8所示。

(5)踝关节屈/伸运动结构设计。

根据上文自由度配置中所叙述的情况,本文设计了一种可锁死的被动式踝关节屈/伸自由度。可根据需要对踝关节进行开锁或者锁死。如图9所示。

4 结语

目前利用外骨骼机器人评估、重建和提高残疾肢体运动肌灵活性的研究已成为当前国内外的热点研究课题。本文根据外骨骼机器人得功能与工作原理,分析了其结构组成与设计中的关键问题。并从仿生学角度为外骨骼机器人配置自由度,设定关节活动范围及连杆尺寸,对机械结构进行了初步设计,为进一步的研究、分析、设计工作打下了基础。

参考文献

[1]DARIO P,GUGLIELMELI E,LASCHIC.Humanoids and personal robots:Design and experiments[J].Journal ofRobotic Systems,2001,18(12):673-690.

[2]张付祥,付宜利,王树国.康复机器人研究进展[J].河北工业科技,2005,22(2):100-105.

[3]Yoshiyuki SANKAI,wearable action-assist device and control program,Pub.No.US2011/0004322A1,United StatesPatent Application Publication

[4]Yoshinutsu T.,Yamamoto K.De-velopment of a Power Assist Suit forNursing Work[J],SICE 2004AnnualConference,4-6,Aug.2004:577-580.

[5]Robert Bogue,Exoskeletons and ro-botic prosthetics:a review of recentdevelopments,Industrial Robot:AnInternational Journal,Volume 36,Number 5,2009:421-427.

[6]金德文.张济川.康复工程学的研究与发展[J].现代康复,2000,4(5):643-646.

[7]周维金,孙启良.瘫痪康复评定手册[M].人民卫生出版社,2006:10-11.

下肢外骨骼 第3篇

外骨骼机器人是一种结合了人的智力和机器人动力的人机一体化可穿戴智能装置, 能够辅助或增强人体的生理机能, 如防御、行走、负重等, 提高使用者的作业能力。外骨骼机器人是一门新兴的机器人技术, 已经成为国际上研究热点之一。外骨骼机器人技术可以应用于军事、医疗、旅游、救灾等众多领域, 有着很好的应用前景, 因此许多国家开展外骨骼机器人技术的研究工作, 并成功研制出外骨骼机器人。例如美国伯克利大学的BLEXX系列下肢外骨骼机器人、洛克希德公司的HULC外骨骼、美国雷神公司的XOS系列外骨骼、日本筑波大学研制的HAL系列商业外骨骼等[1,2]。

外骨骼机器人系统中, 人是控制中心, 外骨骼控制器利用置于人体和外骨骼机器人上的压力传感器、倾角传感器、力矩传感器、肌电传感器、加速度传感器、编码器等检测元件来获取人体及外骨骼机器人的运动信息, 计算出各个关节运动所需力矩大小, 进而控制相应部位的驱动模块工作, 同时控制器对人体和外骨骼的运动状况进行比较分析, 形成反馈量, 从而确保外骨骼能够快速精确地响应人体动作[3]。其中人体的运动信息是外骨骼系统的运动的基础信号, 因此, 在外骨骼系统中对人体运动信号进行采集的系统十分重要。

这里针对下肢外骨骼机器人系统中的人体, 以单片机C8051F040为处理核心, 利用压力传感器和倾角传感器, 设计了一款下肢外骨骼系统中人体行走运动信息的检测系统, 用于检测人体行走中足底压力和下肢各个关节运动角度变化, 识别当前人体行走步态, 为下肢外骨骼机器人的行走控制提供实验平台和理论基础。

1 人体行走步态周期及划分

人体在正常行走时, 一个步态周期可定义为从一侧脚跟着地起到同侧脚跟再次着地结束, 其中每条腿可分为支撑相和摆动相。支撑相指一条腿的脚跟着地到该侧腿的脚尖离地的这段时间, 即足部与地面接触的时间, 约占整个步态周期的60%;摆动相指一条腿的脚尖离地到该侧腿脚跟着地这段时间, 即足部离开地面的时间, 约占整个步态周期的40%。人体行走步态周期的划分对下肢外骨骼机器人行走控制系统的设计有着重要的意义, 这里将人体正常行走步态周期划分为四个部分:1) 右单支撑;2) 右双支撑;3) 左单支撑;4) 左双支撑, 其中双腿支撑状态时间很短, 约占别为左脚第一趾骨部位、第五趾骨部位和左脚跟部位处的压力传感器压力值变化变量;right_1、right_2和right_3分别为右脚第一趾骨部位、第五趾骨部位和右脚跟部位处的压力传感器压力值变化变量。在表中1~6列中, 变量输出0’表示压力值减小;1’表示压力值增大;Null’表示该部位压力值无明显变化。第7列中, leg_angle’代表左髋关节与右髋关节运动状态, 1’表示左大腿在右大腿前方或处于两腿平行;0’表示左大腿在右大腿后方。Gait变量为当前程序检测步态的返回编码值;第9列为各个编码代表的行走步态。

4 结束语

文中针对下肢外骨骼机器人系统中的人, 设计了一种人体运动信号实时检测系统。该系统以微处理器C8051F040为中心, 通过分析处理人体行走中脚底压力和关节角度信号变化, 确定当前人体行走状态。通过试验证明该系统可以实时检测到人体行走中体行走中脚底压力和关节角度信息, 并能识别人体当前行走步态, 为下肢外骨骼机器人行走控制系统分析设计提供参考, 进而为今后下肢外骨骼机器人的研究打下基础。

摘要：本文以下肢外骨骼机器人系统为研究对象, 以C8051F040单片机为核心, 设计了一种步态检测系统, 用于下肢外骨骼机器人系统中人体行走运动信息的检测和行走步态的判定。首先介绍了人体行走步态周期概念并对其进行步态划分, 然后利用压力和倾角传感器设计人体足底压力信号采集系统和下肢髋、膝关节的运动角度检测系统, 最后利用C语言设计步态判定程序, 用于识别并输出人体当前行走步态, 并进行相关实验。经过试验验证, 该系统可以实时、精确地采集到人体行走中下肢关节运动角度信号和脚底压力信号, 可以输出人体当前行走步态编码值。实验结果证明该系统是可行的, 为下肢外骨骼机器人行走控制提供实验平台和研究基础。

关键词：外骨骼机器人,单片机,步态识别

参考文献

[1]张佳帆, 陈鹰, 杨灿军.柔性外骨骼人机智能系统[M].北京:科学出版社, 2011:11-20.

[2]李会营, 王惠源, 张鹏军, 赵鑫, 李传才.外骨骼机器人发展趋势研究[J].机械工程师, 2011, (8) :9-10.

[3]杨智勇, 张静, 归丽华, 张远山, 杨秀霞.外骨骼机器人控制方法综述[J].海军航空工程学院学报, 2009, 24 (5) :520-526.

[4]I.P.I.Pappas, M.R.Popovic, T.Keller, et al.A reliablegait phase detection system[J].IEEE Transactionson Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2001, 9 (2) :113-125.

[5]曹恒, 孟宪伟, 凌正阳, 秦颖颀, 贺成坤.两足外骨骼机器人足底压力测量系统[J].传感技术学报, 2010, 23 (3) :326-330.

[6]曹恒, 贺成坤, 孟宪伟, 凌正阳.下肢外骨骼服传感靴的结构优化分析[J].工程设计学报, 2010, 17 (1) :35-40.

下肢外骨骼 第4篇

我国和世界上许多国家一样正在进入老龄化。大量老龄人患有偏瘫症状的脑血管疾病,中国的发病率稍偏高于世界平均水平,属于脑卒中高发地区之一,而且在年龄上呈现出年轻化趋势[1]。

70%~80%的脑卒中患者会留有不同程度的下肢运动障碍。临床医学证明,脑卒中偏瘫患者除了手术和必要的药物治疗以外,早期的运动康复治疗能够明显提高患者肢体运动功能的最终恢复程度。神经康复医学理论证明:中枢神经系统具有高度可塑性。以此为依据,通过将计算机控制技术、康复医学和机器人相结合,将医师从传统的“多对一”康复训练模式中解放出来,为患者提供科学的、安全的和高效率的康复训练。因此,康复机器人技术已成为国内外研究的热点。

文献[2~4]中阐述了鲁棒自适应控制应用于不确定性机器人轨迹跟踪问题的研究成果,但仍存在着控制器结构复杂、计算量大和稳定性差等问题。将预先获得的近似模型作为标称模型用于控制器设计,能够减轻计算机运行负担,缩短运算时间,实现在线实时控制。文献[5~7]中的控制方法并没有考虑未建模动态和环境不确定因素。

本课题组研发的下肢外骨骼康复机器人系统具有强耦合非线性动态特性和参数不确定的特征。本文中根据其动力学模型特征和康复训练控制要求,采用的变结构鲁棒自适应补偿控制器不需对系统的未知参数进行估计,通过引入非线性阻尼项来消除未建模动态、未知有界扰动和参数不确定性的影响。将两个相互独立的控制器相结合可以达到对这类系统实时、精确的控制目的。利用Lyapunov理论对其进行的分析和仿真实验研究证明了系统的稳定性。

1 下肢外骨骼康复机器人系统

下肢外骨骼康复机器人虚拟样机及其右腿结构简图如图1所示。

外骨骼机器人大腿杆绕点O1转动,长度为l1,与竖直垂线之间的夹角为髋关节角q1;小腿杆绕点O2转动,长度为l2,与大腿杆延长线的夹角为膝关节角q2。根据以上下肢外骨骼康复机器人系统的物理模型,可为其建立完整的拉格朗日动力学方程为:

假设未建模动态由方程式w=p(w,x)描述,Lyapunov函数Vw(w)具有文献[8]中所定义的指数输入到状态实际稳定,且满足以下关系:

这里,a1,a2为K类函数,c0>0,d0≥0为常数。为了不失一般性,我们假设r()有这样的形式:r(h)=h2r0(h2),其中,r0是一个非负的光滑函数。否则,我们可以将r表示为,其中,是一个充分小的实数。

为了描述未建模动态对控制系统的影响,我们使用一个动态信号r,定义为:

其中,,对于未建模动态的Lyapunov函数有以下性质:

且对于所有t≥0,式(5)成立。对于所有t≥T0≥0,存在一个有限常数T0,使得D(t)=0。

由式(2)和式(5)得:

其中,a1-1()是a1()的反函数;由于D(t)=0,,所以a1-1(2D(t))=0,≥T0。

脑卒中偏瘫患者在康复训练过程中会出现手舞足蹈、突然抽搐和走路东倒西歪等现象,对外骨骼产生不确定性的外部扰动,不失一般性地假设为:

其中,,,为未知常数。

j'(w,q,u,t)为系统中不确定非线性以及和未建模动态w及q、u、有关的不确定性,j'和p都是未知的非线性Lipschitz连续函数,并且满足:

这里,为未知的常数。

由式(6)~式(8)得:

T负为负载作用等效到关节的等效力矩,可由力传感器和其到相应关节的距离获得;非线性摩擦T摩=[F1 F2]T可表示为[9]:

式中,Fs,Fc分别为未知的静摩擦力和动摩擦力,正常数ds、dc分别为其上界,i=1,2。

根据以上的分析推导,为减轻系统计算负担,对下肢外骨骼康复机器人系统的不确定性进行参数分离得:

2 控制器设计及稳定性分析

下肢外骨骼康复机器人系统的标称动力学模型为:

根据文献[10]中的计算力矩控制设计方法,则系统的标称输入力矩和输入加速度矢量分别为:

式中,分别为期望角加速度、角速度和角度,KD,KP是微分和比例反馈增益,令轨迹误差e=q-qd=[q1-q1d q2-q2d]T,e=[e1 e2]T则上式可化为:

因此外骨骼康复机器人系统的标称力矩输入为:

由式(13)和(17)得误差方程:

根据以上可知,这是基于机器人标称模型的前馈加反馈控制,前馈的作用在于抵消各关节的耦合,反馈则用于补偿跟踪偏差。式(18)表明如果适当选择反馈增益KD,Kp轨迹误差可以渐近稳定收敛于0。

将式(17)带入式(1)得:

从式(19)可知,在不确定项为零时,取正定的KD,Kp,则有。然而,实际系统中存在建模误差,再加上负载、外部扰动及摩擦等不确定性因素的影响,会给系统带来跟踪误差,为了对其消除或消弱,采用合适的控制方法对系统进行补偿。当采用控制输入为:

将式(20)带入实际模型式(1)有:

上式表明,如果通过适当地选择补偿控制器,并使计算出的补偿值能趋近于系统的不确定项,即,则能够使下肢外骨骼康复机器人的实际系统达到期望的指标。

引入变结构思想,选取滑模动态方程:S=e.+le,令,将误差方程(21)化成状态方程为:.

已知A为稳定矩阵,则存在一个正定矩阵P使下列Lyapunov方程有解:ATP+PA=-Q,其中,Q R22是给定的正定对称矩阵。

针对式(22)给出下列变结构鲁棒自适应控制算法[11]:

其中,对角阵为参数自适应修正速率,s为系统特性设计给定的修正参数,用于增加系统的鲁棒性。

选取Lyapunov函数为:

将式(25)对时间求导得:

通过上面的推导得知Lyapunov函数满足以下条件:

根据Lyapunov定理,下肢外骨骼康复机器人的实际系统达到期望的指标,即全局指数稳定。

3 仿真实验

采用课题中下肢外骨骼康复机器人的数学模型用于仿真实验,以验证本文算法的可行性和有效性。以男性身高175mm,体重70kg为康复训练对象,人体和外骨骼结构参数为大、小腿质量分别为6.72kg和2.94kg,大腿杆质量和长度为m1=1.5kg,l1=0.5m,小腿杆质量和长度为m2=1kg,l2=0.4m,杆上相应的传感器到髋、膝关节的距离分别为0.25m和0.2m。则式(1)中的M0(q)、、G0(q)具体表达式为:

利用Matlab/Simulink仿真工具箱并用M文件编写S函数模块进行仿真,先对美国斯坦福大学开发的Open Sim软件[12]中提供的人体步态数据进行拟合,获得右髋、膝关节的跟踪轨迹为:

4 结论

分析证明,本文针对本课题组研发的下肢外骨骼康复机器人系统动力学模型的非线性,所提出的两个相互独立的控制器共同作用,基于标称模型的计算力矩控制器通过高频采样,实现有偏差跟踪的控制方法,可以减轻计算机负担,保证系统的实时性。利用变结构鲁棒自适应控制构造的补偿控制器,弥补由于未建模动态、外部有界扰动和非线性不确定项等造成的影响,通过引入的滑动方程使系统状态在有限时间内到达切换面,开始存在的位置误差在人体关节运动的安全范围内,符合康复医学的要求。仿真实验研究结果表明,本文提出的控制策略在跟踪速度和精度上都具有明显优势。

摘要：针对下肢外骨骼康复机器人的动力特性,为实现康复训练过程中控制的实时性和高精度,消除系统中存在的未建模动态、外部扰动和非线性不确定性的影响,本文提出采用两个相互独立控制器共同作用控制方法,即基于标称模型的计算力矩控制器和变结构鲁棒自适应补偿控制器。补偿控制器基于Lyapunov函数法,通过引入一个动态信号和非线性阻尼项来抑制未建模动态、外部有界扰动和非线性不确定项的影响。设计的自适应律通过在线刷新系统的不确定参数,增强了控制系统的鲁棒性并保证系统达到全局渐近稳定。通过Lyapunov稳定性定理和仿真结果证明了该控制策略的可行性和有效性。

关键词：下肢外骨骼康复机器人,计算力矩法,鲁棒自适应控制,未建模动态,非线性阻尼

参考文献

[1]南登.康复医学[M].人民卫生出版社,2005:1-35.

[2]Ortega R,Spong M W.An adapative motion control of rigid robot.Proc IEEE Conf Decis Control[C],Austin,TX,USA,1988.1575-1584.

[3]Jun-ichi Imura,Toshiharu Sugie,Tsuneo Yoshikawa.Adaptive robust control of robot manipulatorw-theory andexperiment[J],IEEE Trans Automat Control,1994,10(5):705-710.

[4]代颖.不确定性机器人的鲁棒自适应控制方法研究[D].西安:西安交通大学电信学院.1998.

[5]Lin Wei,Qian Chunjiang.Adaptive control of nonlinearly parameterized systems:the smooth feedback case[J].IEEE Trans Automat Contr,2002,47(8):1249-1266.

[6]Riener R,Lunenburger L,Jezernik S,et al.Patient-cooperative strategies for robot-aided treadmill training:first experimental results[J].IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering,2005,3(13):380-394.

[7]Jezernik S,Colombo G,Morari M.Automatic gait-pattern adaptation algorithms for rehabilitation with a4-DOF robotic orthosis[J].IEEE Transaction on Robotics and Automation,2004,20(3):574-582.

[8]Jiang,Z P,Praly L.Design of robust adaptive controllers for nonlinear systems with dynamic uncertainties[J].Automatica,1998,34:825-840.

[9]Southward SC,Radcliffe CJ,MacCluer CR.Robust nonlinear stick-slip friction compensation.ASME Journal of Dynamic Systems[J].Measurement and Control,1991,113:639-645.

[10]Markicwica B R.Analysis of the computed-torque drive method and computer-controlled manipulator.Technology Memo[M],33-601,Jet Propulsion Lab,Pasadena,CA,1973.

[11]杨盐生,贾欣乐.不确定系统的鲁棒控制及其应用[M].大连:大连海事大学出版社,2003.