降階的單關節(jié)助力外骨骼自適應魯棒級聯(lián)力控制的方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及機器人控制領域，尤其涉及一種基于降階模型的單關節(jié)助力外骨骼自 適應魯棒級聯(lián)力控制的方法。
【背景技術】
[0002] 軍隊士兵經(jīng)常需要背負重物進行長距離行走或作戰(zhàn)，過重的負載常會對士兵身體 造成一定的傷害，在這種背景下，需要開發(fā)一款能在戰(zhàn)場環(huán)境中增強士兵速度、力量以及耐 力的外骨骼裝備；在科考、消防營救等領域，科考人員及消防營救人員常常需要長距離行 走、背負重物、運送傷員、野外作戰(zhàn)、登山探險等，傳統(tǒng)的輪式交通工具難以在這些特殊場合 發(fā)揮作用。除此之外，外骨骼也可以被用于倉庫的貨物裝卸，以減輕搬運工人的勞動強度。 外骨骼與人的組合能適應非結構化的環(huán)境，擁有極好的靈活性，可以完成一些復雜的裝卸 的工作，如為戰(zhàn)斗機裝卸導彈等，這是其他的裝卸設備難以比擬的。外骨骼在這些領域的應 用將對這些領域起到非常積極的作用。另外，老齡化正在全球蔓延，外骨骼的出現(xiàn)不僅可以 幫助一些老年人解決體力較差、行走不變的問題，也可以幫助一些喪失行動能力的人恢復 部分的行動能力。助力外骨骼的特點是要求在非結構環(huán)境下與穿戴者進行協(xié)作，這要求研 究人員需要解決非結構性環(huán)境下高度協(xié)調的人機一體化問題，包括有效、可靠的人機間交 互問題，對人體運動意圖的快速響應問題，輕便、靈活的仿生結構設計，人機系統(tǒng)的安全性 問題等，這些技術問題還處于初級摸索階段，并不成熟，還需要進行深入的研究。

【發(fā)明內容】

[0003] 本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有技術的不足，提供一種降階的單關節(jié)助力外骨骼自適應 魯棒級聯(lián)力控制的方法，該方法在人機間交互問題上有效、可靠，并具有對人體運動意圖快 速響應的特點。
[0004] 為了達到上述目的，本發(fā)明所采用的技術方案如下：一種降階的單關節(jié)助力外骨 骼自適應魯棒級聯(lián)力控制的方法，所述單關節(jié)助力外骨骼包括液壓缸、關節(jié)旋轉編碼器、力 傳感器、第一桿件、第二桿件、繃帶、電液伺服閥、伺服放大板、實時控制器等；所述第一桿件 和第二桿件通過鉸鏈連接，在鉸接處設置關節(jié)旋轉編碼器；液壓缸的一端與第一桿件鉸接， 另一端與第二桿件鉸接；力傳感器設置在第二桿件上，綁帶與力傳感器相連；液壓缸與電 液伺服閥相連，電液伺服閥與伺服放大板相連，伺服放大板、關節(jié)旋轉編碼器和力傳感器均 與實時控制相連；該方法包括如下步驟：
[0005] (1)初始化實時控制器的采樣周期T，取T的值在10到20毫秒之間；
[0006] (2)將單關節(jié)助力外骨骼的第一桿件和第二桿件旋轉至平行位置，此時，初始化單 關節(jié)助力外骨骼上的關節(jié)旋轉編碼器，將關節(jié)旋轉編碼器的數(shù)值調零；
[0007] (3)初始化位于第二桿件上的力傳感器，將力傳感器的數(shù)值調零；
[0008] (4)建立單關節(jié)助力外骨骼的物理模型，并將其轉化為狀態(tài)方程；所述物理模型 包括：人機接口模型、液壓缸負載運動模型、液壓缸兩腔壓力模型和伺服閥的流量模型；
[0009] (5)對單關節(jié)助力外骨骼的物理模型的狀態(tài)方程進行降階處理；
[0010] (6)通過綁帶將人與外骨骼單關節(jié)上的力傳感器相連，測定力傳感器上的作用力Thni，通過上層ARC控制器，得到外骨骼的參考位移a1;
[0011] (7)通過關節(jié)旋轉編碼器獲得外骨骼的實際角度值，根據(jù)步驟6得到的外骨骼的 參考位移Ci1，將外骨骼的實際角度值和外骨骼的參考位移a:作為下層ARC位置跟蹤控制 器的輸入量，設計下層ARC位置跟蹤控制器，下層ARC位置跟蹤控制器的輸出為單關節(jié)助力 外骨骼的控制電壓u;
[0012] (8)通過伺服閥放大板將步驟7得到的控制電壓u轉化為伺服閥的控制電流；
[0013] (9)通過控制電流控制伺服閥的閥芯位移來控制液壓缸兩端的壓力，推動液壓缸 運動，實現(xiàn)單關節(jié)助力外骨骼的跟隨運動。
[0014] 進一步地，所述步驟4具體步驟為：
[0015] 建立單關節(jié)助力外骨骼的物理模型，其中該物理模型包括：
[0016] 人機接口模型：
[0020]其中，Thni是人機作用力，K是人機接口的剛度，qjP q分別是人的位移和外骨骼 的位移，#是外骨骼的位移的一階導數(shù)，#為外骨骼的位移的二階導數(shù)是在人機接口 上的集中模型不確定性和干擾，J是單關節(jié)助力外骨骼的轉動慣量，h是液壓缸輸出力的力 臂，PJPP2分別是液壓缸兩腔的壓力，A:和A2是兩腔的面積，m是負載質量，g是重力加速 度，1。是關節(jié)到力傳感的距離，B是阻尼粘滯摩擦系數(shù)，A是庫侖摩擦系數(shù)，沒#是用來擬合 符號函數(shù)Sgl(0的光滑函數(shù)，
f2是單關節(jié)助力外骨骼上的集中模 型不確定性和干擾，1和V2分別是液壓缸兩腔的體積，Pe是油液的體積彈性模量，Q:和Q2 分別是進油流量和出油流量，M./5::分別是在進口和出口油路上的集中模型不確定性 和干擾，Xv是閥芯位移，kql，kq2分別是進出口的流量增益系數(shù)，Ps是栗的供油壓力，P1^是出 油口上的壓力，U是伺服閥的控制電壓；
[0021] 由于人機接口模型是一個靜態(tài)的方程，所以Thni、qh和q之間的關系是靜態(tài)的，為了 可以動態(tài)控制人機作用力Thni，用人機作用力的積分八,"來代替Thn;
[0022] 將物理模型轉化為狀態(tài)方程的步驟如下：
[0024] 將集中模型不確定性分為常數(shù)和時變函數(shù)兩部分，即I= +A1J=IsM，其 中，Ain為常數(shù)，Ai為時變函數(shù)；
：，其中，
，則單關節(jié)助力外骨 骼的物理模型的狀態(tài)方程為：

[0031] 進一步地，所述步驟5中降階處理的步驟如下：
[0032] 將步驟4中得到的式（7)和式⑶合并，得到液壓缸兩腔壓力模型的二階方程：
[0034] 其中，A二-慫4(義）+ \ -ft力A4 :，將&分為低頻分量叭和高頻時變分量A 即義!二慫+ At,;
[0035] 此二階系統(tǒng)的固有頻率是：
[0036] 根據(jù)實際運行情況，此二階系統(tǒng)的固有頻率\在5到10赫茲之間，而單關節(jié)外骨 骼系統(tǒng)的閉環(huán)頻寬在1到2赫茲之間，故液壓缸兩腔壓力模型的動力學可以忽略，從而液壓 缸兩腔壓力模型的二階方程變?yōu)槿缦滦问剑?br>[0037]
[0038] 聯(lián)立式（5)、式（6)和式（9)式，得到單關節(jié)助力外骨骼的降階模型的狀態(tài)方程 為：
[0042] 進一步地，所述步驟6中上層ARC控制器的控制方法如下：
[0043] 根據(jù)步驟5得到的式（10)，設計上層ARC控制器；設Z1= X fXld，其中Xld為期望 的人機作用力的積分，取值為〇;設CI1為外骨骼的參考位移，該外骨骼的參考位移a i的作 用是使人機作用力的跟蹤誤差Z1快速趨向于零，ai的確定方法如下：
[0044]設，對跟蹤誤差&進行微分，得到：
[0045] % =.-中％+爲 +A1
[0046] 令a1=ala+alsl+als2，其中，
=g」lF1(J)1Ir+KpK1,gl均是任意非負數(shù)；4, 4是對參數(shù)9P92的估計值，根據(jù)實際 物理模型，得到這兩個估計值的范圍為
其中^lmin為對參數(shù)9i的估計 值病的最小值，4_為對參數(shù)0 :的估計值我的最大值，爲_為對參數(shù)02的估計值4的 最小值，4^為對參數(shù)92的估計值4的最大值；而這兩個估計值先4的值在上層arc 控制器中由自適應率j得到，其中，
T1=W1^而， 病=if，W1是權重系數(shù)，其值為任意非負數(shù)；y:和y2是任意非負數(shù)；自適應率 >的 映射函數(shù)為
[0047]
[0048] 設瓦=烏，根據(jù)ARC控制算法，als2必須滿足以下兩個條件，即：
[0050] 其中，身=矣參，ei是閾值，其值為任意非負數(shù)。
[0051] 進一步地，所述步驟7中設計下層ARC位置跟蹤控制器的步驟如下：
[0052] 根據(jù)步驟5得到的（11)，設跟蹤誤差Z2=X2_x2d，其中X2d= a1;
[0053] 對跟蹤誤差Z2進行微分得到：Z2 =CT(X2) +P2(X2)^1 +Ae2 -i"2rf，其中，
為虛擬控制輸入；
[0054] 根據(jù)ARC彳全制算法，令虛擬彳全制輸入Ql=aL，aL=au+aLsl+aLs2，其中，
>k2，g2均為任意非負 數(shù)；4是對參數(shù)叭的估計值，根據(jù)實際物理模型，可以得到這個估計值的范圍為：
[0055] ，其中為對參數(shù)叭的估計值4的最小值，4_:為對參 數(shù)叭的估計值喪的最大值；而這個估計值總的值在下層ARC控制器中由自適應率 氣=Fmjr(r2：^)得到，其中，r2=：^，V=W2為％:、，W2是權重系數(shù)，其值為任意非 負數(shù)；y3的值為任意非負數(shù)，自適應率ft的映射函數(shù)為
[0056]
[0057] 設& =Ae2，由ARC控制算法可知，ats2必須滿足以下兩個條件，即：
[0059] 其中，免=4 ，e2是閾值，其值為任意非負數(shù)；