基于串联弹性驱动的髋关节外骨骼设计与控制

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随着人口老龄化过程中脑卒中、骨折等易引起人体下肢肢体功能障碍的增多,运动康复医疗的需求不断提高。下肢外骨骼机器人作为人机耦合的机电一体化系统,通过模拟正常人行走步态规律,为下肢肢体功能障碍患者提供运动功能康复训练。国内外的高校和科研机构对其进行了不少研究,但大多采用刚性驱动,存在柔性不足而带来安全性问题。因此,本文设计了一款基于柔顺的串联弹性驱动器的髋关节外骨骼,并在此基础上进行系统建模、搭建控制系统,设计控制算法并利用实验进行验证。本文的主要研究内容和成果如下:在髋关节的解剖结构和运动学基础上,对人体行走步态进行分析,设计了髋关节外骨骼结构。确定了髋关节外骨骼的自由度设置和运动范围,完成关节尺寸设计和驱动系统选型。为提高髋关节外骨骼与人交互的安全性,关节处采用串联弹性驱动器设计,构建髋关节外骨骼三维模型,并选定合适的加工材料。根据髋关节外骨骼模型,对其进行系统建模与性能分析。为了得到人体运动轨迹与髋关节驱动角度的关系,对其进行正逆运动学分析。为补偿髋关节力矩,了解人体接触力和髋关节驱动力矩的关系,对其进行动力学分析。建立串联弹性驱动器与人体的人机交互模型,分析串联弹性驱动器性能,确认其满足设计要求。构建串联弹性驱动器闭环控制模型,将人体扰动代入对其进行性能分析,得到人体扰动对系统的影响。为保障康复训练的有效性,控制系统采取了主动和被动控制训练策略。根据控制系统总体框架要求,完成了髋关节外骨骼控制系统设计。对控制系统的硬件进行设计、选型、连线及调试。控制系统软件采用人机交互界面设计,并对其使用流程及内部运动模式控制进行介绍。根据髋关节外骨骼三维模型,搭建了髋关节外骨骼实验平台,并针对轨迹跟踪控制,设计了外骨骼模糊阻抗控制算法,利用遗传因子最小二乘法对人体下肢参数估计,并利用模糊控制器对外骨骼阻抗模型参数进行补偿。利用扩展卡尔曼滤波完成了髋关节外骨骼的摩擦模型的参数辨识,得到阻尼系数和库仑摩擦系数,并进行了摩擦补偿。完成了基本功能性实验、人体步态测量实验和康复运动训练实验。实验结果表明,该髋关节外骨骼穿戴较为舒适,结构设计合理,控制系统软硬件工作正常,采用模糊阻抗算法相比阻抗控制能更好的跟踪人体测量的参考步态轨迹。
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