下肢外骨骼助行机器人神经网络自适应滑模控制研究

摘要

穿戴式下肢外骨骼助行机器人是一种能够辅助人体进行仿人式步态运动的智能一体化设备,该系统需要良好的轨迹跟踪效果。为提高穿戴式下肢外骨骼助行机器人的轨迹跟踪精度及稳定性,基于拉格朗日法建立动力学模型,研究分析RBF神经网络自适应滑模控制算法。通过MATLAB-Simulink仿真,对比分析滑模算法和RBF神经网络自适应滑模控制算法,获得了两种算法下髋关节、膝关节的角位移及角速度控制曲线及力矩,并对比了两种算法的位置跟踪误差。实验结果表明,相比于滑模控制算法,RBF神经网络自适应滑模控制可以改善抖振情况,提高控制精度和抗干扰能力。