论文研究-实时上肢参数辨识的康复机器人力控制研究.pdf

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针对病人进行康复训练时,上肢动力学参数估计不准确和训练过程发生上肢动力学参数变化,所导致康复机器人系统辅助力计算不准确,影响精确和稳定的控制练训。为减小辅助力计算误差,实现精确和稳定的训练控制,基于阻抗控制算法,使用多元线性回归方法对上肢动力学参数进行辨识,提出了一种实时上肢动力学参数辨识的阻抗控制算法,建立了康复机器人动力学模型,同时对控制算法进行仿真研究。仿真结果表明该算法能够准确地对上肢动力学参数进行辨识,有效地消除了辅助力计算误差,实现训练过程中训练轨迹精确控制。
贠今天,孟宪全,桑宏强,等:实时上肢参数辨识的康复机器人力控制研究 2015,51(17)235 归系数,y称为被解释变量。多元线性回归的样本方 阻抗控制算法可分为基于力的阻抗控制算法和基 程为 于位置的阻抗算法,与基于力的阻抗控制算法相比,基 y=B0+B1x1+B2x2+…+Bx (8)于位置的阻抗控制算法在实现机器人与环境交力控 回归佔计采用最小二乘线性回归使残差的平方和制上更为稳定,所以本文在基于位置的阻抗控制算法基 式(9)为零 础上,使用多元线性回归方法,实时对阻抗控制系统中 的上肢动力学模型进行参数辨识,提出了一种实时上肢 (y-0)2=0 参数辨识的阻抗控制算法如图2所示,阻抗控制器分为 根据微积分求极小值原理,将式(9)分别对P2位置控制内环和力控制外环,其中,0、D4和0分别为 月,…,B求偏导,整理后得到k+1个方程,解方程后得期的关节位置、速度和加速度;0、0和0分别为实际 到B,B,…,B的估计值。对肢动力学模型参数进行的关节位置、速度和加速度,x1为传感器检测到机器人 估计时,令式(7)中的B0=0、B1=mn、B2=b、B3=k,y、与手臂之间接触力对各个关节产生的接触力矩,△O、△ x1、x2、x3分别为f、x、x、x的实时观测数据,将观测数和△D分别为关节位置、速度、加速度的修正量,基于位 据代入式(9)分别对m,、b,、k,求偏导方程后,解方程得置的阻抗控制算法的控制律为 到m、b、k的辨识值,代入观测数据时,取当前时刻前 U=04-△0+k(04-△0-0)+k(04-△0-0)(12) 十个周期采样数据之和,如式(10) 式中,k为比例增益,k为徽分增益。关节的控制力 矩为: a(+1)=∑a( T=MU+C (13) 其中a代表各个观测数据,T代表采样周期。 式中,M为机器人动力学惯性项,C为机器人动力学离 心力和哥氏力项,r为通过上肢动力学模型计算出来 4阻抗控制算法 当前时刻各个关节需要提供期望铺助力矩 Hogan在1985年最早提出阻抗控制算法,用于实 =m,0+b,04+kO (14 现机器人与环境之间力交互作用,由于阻抗控制算法简△x为通过多元线性回归辨识后的上肢动力学参数计 单,性能良好,经过不断改进,被广泛应用于各种机器人算出的期望辅助力修正量,△τ为机器人各个关节的期 力控制领域,阻抗控制算法是通过调节机器人机械阻望力跟踪误差: 抗,使力和位置满足如下理想关系 Ar=T+Atdt (15) T=MA+B,A+K,A日 当Δτ为零时,力控制外环为开环状态,各个关节的 式中,M为目标惯性量矩阵,BA为目标阻尼矩阵,K。修正量也为零,控制系统为内环PD位置控制,结合式(12) 为目标刚度矩阵,τ为环境与机器人的接触力,当机器和式(13)得出 人与环境之间产生接触力时,使用阻抗控制算法来处理 AT=MAH+BAo+ kh 环境与机器人之间的力交互问题,系统通过式(11)把力由式(16)得出机器人内部系统满足阻抗控制关系式,其 转化为各个关节角的修正量,消除由」接触力产生的位阻尼矩阵为 置误差,实现精确的运动控制。 B=MK (17) 康复训练 参考轨迹 C→M+○ 上肢康复训 练机器人 A\0 上肢参数辨识 图2实时上肢参数辨识的阻抗控制 2362015,51(17) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 刚度矩阵为 5控制算法仿真 K=MK (18) 对上肢动力学参数辨识过程进行仿真,取初始值 所以各个关节的力跟踪误差与环境阻抗以及关节角修m=1,b,=7,k,=8,在5s时动力学参数分别变为m,=3 正量满是阻抗控制关系式: b=5,k、=9,实际动力学参数如图3所示,使用多元线 △x=△O (19)性冋归对上肢动力学模型进行辨识,取x=sint,对x求 从而得到环境阻抗 导数得x=cost,对x求导数得x=-sint,∫是通过式(6) ZEMS+ Bst (20)上肢动力学模型实时观测的数值,通过x、x、、f的实 康复训练时,系统通过对实际的关节位置0、关节时数据对上动力学参数m、b、k实时辨识,得到上肢 速度0关节加速度0以及实际接触力对各个关节产生动力学参数的实时估计结果如图4所示,通过图4可以 的力矩r,进行采样,使川多元线性回归方法,对上肢动看出系统可以快速准确地辨识出上庋动力学参数以及 力学参数实时辨识,消除了由于上肢动力学参数估计不参数的变化 准确和训练过程手臂相对机器人发生位置和姿态变化 对控制算法进行仿真,首先对没有辨识的阻抗控制 等情况,导致上肢动力学参数变化,造成当前时刻期望算法进行仿真.上肢实际动力学参数为m,=1.b,=6, 辅助力τ计算误差,准确地计算出机器人各个关节力k=8,假设对上肢动力学参数估计不准确,上肢动力学 跟踪淏差Δτ,通过环境阻抗,将Δτ转化为各个关节位参数的估计值为m2=2,b,=7,k,=9,训练过程中理想 置、速度和加速度的修正量,实现训练过程期望力跟踪轨迹为康复训练常川的直线和圆形轨迹如图5(a)、(c) 和精确轨迹控制。 通过阻抗控制得到机器人关节1、关节2的实际位置曲 一=k(N/m) k(N/m) b(N·s/m) b(N·sm)|.1 m(kgi m(kg) 10 时间/s 时间/s 图3上肢动力学参数实际借 图4上肢动力学參数辨识值 0.26 =-:T x方向误差 y方向误差 理想轨迹 0.22 实际轨迹 45 0.≤0 (.60 方向位置 时间s (a)直线训练轨迹 (b)直线训练位置误差 0.04 0.01 日0.02 气- 理想轨迹 -1=m实际轨迹 -0.01 x方向误差 0.02 y方向误差 0.02 0.06 0.03 0.45 0.50 0.55 0.60 4 方向位置/ 时间 (c)圆形训练轨迹 (d)圆形训练位置误差 图5阻抗控制算法仿真及位置误差 贠今天,孟宪全,桑宏强,等:实时上肢参数辨识的康复机器人力控制研究 2015,51(17)237 0.24 理想轨迹 实际轨迹 x方向误差 y方向误差 0.20 0.45 方向位置 时间/s (a)直线训练轨迹 (b)直线训练位置误差 0.06 0.0l 0.024---12---1- 理想轨迹 实际轨迹 -0.012 x方向误差 -0.02 一y方向误差 0.04 0021- 上==-=-=----=-=---- 0.50 0.60 4 x方向位置 时间/ (c)圆形训练轨迹 (d)圆形训练位置误差 图7实时辨识的阻抗控制算法仿真及位置误差曲线 线及位置误差曲线如图5,出于对上肢动力学参数佔计6结束语 不准确,通过式(14)计算出来的辅助力存在误差,所以 为了实现上肢康复机器人训练过程中精确力跟踪 对力跟踪误差的位置补偿存在误差,使得系统的实际训和轨迹控制,本文在基于位置的阻抗控制算法的基础 练轨迹与理想轨迹存在较大的误差。 上,使用多元线性回归方法对上肢动力学参数进行辨 对实时上肢动力学参数辨识的阻抗控制算法进行认,提出了一种实时上肢动力学参数辨识的阻抗控制算 仿真,控制算法如图2所示,上肢实际动力学参数为法,对上肢动力学参数变化的辨识过程进行仿真,并且 m=1,b,=6,k,=8,通过多元线性回归方法实时对上肢分别选取康复训练过程常用的直线和圆形训练轨迹,对 动力学参数辨识,得到上肢动力学参数辨识值如图6所比了上肢动力学估计不准确情况下普通阻抗控制算法 示,邇过图6可以看出系统可以快速准确地辨识出肢仿真结果,实时上肢动力学参数辨识的阻抗控制算法的 动力学参数,通过辨识的上股动力学方程,实时计算出仿真结果,通过对比表明,该控制算法可以有效辨识出 各个位置需要提供的期望辅助力,通过阻抗控制算法,上肢动力学参数减小了阻抗控制算法中因上肢动力学 对训练过程中的力跟踪误差进行实时位置补偿实现较参数估计不准确造成位置误差准确地计算出当前位置 好训练轨迹跟踪,训练过程中理想位置出线为直线和圆需要提供的轴助力大小,更好地实现训练过程中的稳定 形轨迹,实际轨迹曲线及位置误差曲线如图7所示,与 和精确的轨迹控制。 图5没有辨识的阻抗控制算法相比,实时上肢动力学参 数辨识的阻抗控制算法对训练轨迹跟踪性能更加稳定, 有效减小了因患肢动力学参数估计不准确造成的轨迹参考文献: 跟踪位置误差。 [1]陈兆聪,黄真运动再学习疗法在脑卒中康复治疗中的应 用[门中国康复医学杂志,2007,22(11):1053-1055 2寄婧,兴武,杨端屴被动训练对脑卒中恢复期患者运动 功能的影响[中国临床康复,2003,7(16 的6取…题…,… [3Kwakkel G, Kollen B J, Krebs H L.Effects of robot-assisted m(kg) ……;b(N·s/m) therapy on upper limb recovery after stroke: a systematic 〓k(N review[J]. Neurorehabilitation and Neural Repair, 2008, 22 2 (2):11121 [4]贠今天,许立磊,桑宏强,遥操作机器人自适应模糊控制及 时间/s 跟踪性能硏究[J计算机T程与应用,2015,51(3):6165. 图6控制算法参数辨识 (下转249页)

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