面向上肢康复机器人人机交互的运动控制研究

摘要

随着机器人技术越来越多的运用到脑卒中医疗康复领域，康复机器人各方面研究取得了长足的进步和发展，机器人的运动控制的算法优劣直接影响使用者的体验效果。康复机器人是集机械技术、传感器技术、控制算法及康复医学为一体的“人机交互”系统。上肢康复机器人需要机器人和上肢极性协调运动，柔顺的人机交互运动控制算法有助于提高人机交互的操纵性。
　　根据前期参与上肢康复机器人项目的样机研制中，分析样机存在的问题。康复机器人样机的研制上，机械，电路的改进使得机器人的整体性能有了提升，但是康复机器人的核心控制算法还有缺陷，直观的表现在机器人人机交互过程中人机交互协调运动不佳，以及卡顿、振动等直观现象,需要找到根本问题所在，再综合在控制算法中进行解决。
　　为了研究各种单一变量对交互性能的影响，论文对多维康复机器人系统进行了简单化，首先搭建了单自由度的“硬件在环（HIL：Hardware-in-the-loop）”实验系统，基于此系统，开展了以下研究：
　　（1）六维高精度力/力矩（F/T）传感器的前置信号处理。用于表征人机交互力学特性的多维传感器数据需要实时、准确地采集并反馈到控制系统，但交互过程中传感器的微弱传输信号会受到电磁等随机噪声干扰，影响控制系统的准确性和精度，需要对传感器信号进行前置滤波处理。论文在考察多种数字滤波算法基础上，采用卡尔曼滤波对采集后的信号进行处理，取得了比较理想的效果。
　　（2）复杂的摩擦力辨识。机电系统中摩擦力客观存在，作为人机交互系统的康复机器人设备，操作体验不仅受到来自于运动副表面摩擦力的影响，而且样机使用了谐波减速机使得摩擦力的负面表现更加不容忽视。论文分析了各种干摩擦模型的特性，最后选择LuGre摩擦模型来辨识系统的摩擦力，验证了该摩擦模型可以精确表征系统的摩擦特性，研究了基于 LuGre摩擦模型对系统的影响，并对系统的摩擦参数进行精确辨识，实验结果验证了模型选择和参数辨识的合理性。
　　（3）优化了系统控制策略。论文将精确辨识的摩擦力作为前馈补偿，对算法特性进行了仿真和实验研究。结果表明，基于模型的摩擦补偿阻抗控制表现了较好地柔顺控制效果。
　　（4）为了获得更好的人机交互体验，论文最后初步研究了基于触觉特性的控制策略，多方面来研究人机交互柔顺性的影响因素。

目录

声明

1绪论

1.1课题背景和意义

1.2人体上肢运动及康复机器人发展

1.3上肢康复机器人控制

1.4论文研究内容

2人机交互系统及传感器滤波

2.1人机交互系统平台

2.2直线伺服系统及其控制方式

2.3系统软硬件框架

2.4传感器数据采集和处理系统

2.5本章小结

3系统摩擦模型建模和参数识别

3.1摩擦特性分析及摩擦建模

3.2LuGre摩擦模型对人机交互平台的影响

3.3系统LuGre模型摩擦参数辨识

3.4本章小结

4摩擦补偿的人机交互控制研究

4.1柔顺运动控制与人机交互

4.2人机交互阻抗控制

4.3人机交互阻抗控制摩擦补偿

4.3本章小结

5基于人体上肢特性的柔顺控制方法

5.1人机交互问题概述

5.2康复机器人人机交互系统分析

5.3实验1：操作性、力感知和运动特征

5.4实验2：改进控制算法提高系统人机交互性能

5.5本章小结

6总结和展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

作者简历及课题成果

致谢