下肢康复机器人的按需辅助自适应控制方法和系统

摘要

本发明属于控制技术领域，具体涉及了一种下肢康复机器人的按需辅助自适应控制方法和系统，旨在解决现有的康复机器人控制方法无法针对用户出现的积极性变化和恢复效果变化自适应地调节训练任务，并且无法防范用户患肢二次受伤的问题。本发明包括：获取并执行预设的训练任务，并实时读取执行任务过程中用户对下肢康复机器人的主动交互力将所述主动交互力转换为切向力，并设置切向力的有效范围；将所述切向力转化为下肢康复机器人的角频率调整量，并基于切向力调整切向调节速度、法向调节速度和阻尼系数。本发明实现对用户康复训练的按需辅助，使得康复机器人的辅助效果更佳，真正的由用户主导，提高了康复效果。

说明书

技术领域

本发明属于控制技术领域，具体涉及了一种下肢康复机器人的按需辅助自适应控制方法和系统。

背景技术

研究表明，相比于长时间机械重复式的被动训练，需要用户积极参与和主动输出的康复训练才能有效促进神经可塑性和运动功能恢复。因此，利用机器人为用户提供康复训练，不应只是增加训练时间与重复次数，还应该尽可能促进用户在训练中的主动参与度。为了激励用户的主动参与度，“按需辅助”康复训练控制方法被提出，并成为康复机器人控制的研究热点。

“按需辅助”主动康复训练强调由用户主导康复训练过程，机器人根据用户的运动意图和实际表现实时调整辅助力或运动轨迹。一方面通过机器人引导来纠正其错误的运动模式，另一方面通过机器人辅助来补偿其运动能力的不足，完成训练任务。此外，康复机器人集成虚拟现实场景，可增强用户与机器人之间的互动性、娱乐性，使用户身临其境，激发用户主动参与运动训练的积极性。例如，提供由用户自身努力即可完成的游戏任务，可以使用户更有成就感，进而增强康复的信心与决心。在得到精确的人机交互力之后，可以根据人机交互力进行主动柔顺训练，使得用户可以自主控制训练强度，提高用户参与训练的积极性。

发明内容

为了解决现有技术中的上述问题，即现有的康复机器人控制方法只能按照预设的任务进行康复训练，无法针对用户出现的积极性变化和恢复效果的变化自适应地调节训练任务，并且无法防范用户患肢二次受伤的问题，本发明提供了一种下肢康复机器人的按需辅助自适应控制方法，所述控制方法包括：

步骤S100，获取并执行预设的训练任务，所述训练任务中包括用户运动的参考轨迹、参考切向速度、参考角速度、阻尼系数和训练时间；

步骤S200，实时估计执行任务过程中用户对下肢康复机器人的主动交互力；

步骤S300，通过主动力矩分解方法将所述主动交互力转换为机器人末端沿任意轨迹运动方向的切向力，并设置切向力的有效范围；将所述切向力转化为下肢康复机器人的角频率调整量；所述切向力的有效范围为运动时事切向力变化认定为可以接受的合理范围；

步骤S400，基于所述切向力自适应地调节下肢康复机器人的切向调节速度；

基于所述切向力自适应地添加下肢康复机器人的法向调节速度；

基于所述切向力通过间接模糊控制方法自适应地调节阻尼系数；

步骤S500，重复步骤S200-S400的步骤实时获取最优的下肢康复机器人的切向调节速度、调节速度和阻尼系数，保证下肢康复机器人运动轨迹始终在虚拟管道内自适应地运动直至所述训练任务完成；所述虚拟管道为围绕参考轨迹运动的合理范围。

进一步地，将所述主动交互力转换为机器人末端沿任意轨迹运动方向的切向力，其方法为：

步骤S310A，通过雅克比矩阵J将所述主动交互力转化为机器人末端笛卡尔空间中的外部作用力，所述外部作用力的水平方向分量为F

其中，τ

步骤S320A，通过所述外部作用力计算下肢康复机器人当前点沿轨迹前进方向的切向力F

其中，w表示此时机器人在运动轨迹近似圆弧上运动的角频率，

进一步地，所述设置切向力的有效范围，其方法为：

步骤S310B，基于主动交互力的估计误差，设置切向力的有效范围：

其中，

进一步地，将所述切向力转化为下肢康复机器人的角频率调整量，其方法为：

步骤S310C，通过阻尼系数控制将此沿圆弧运动方向的切向力F

e＝F

其中，e表示角频率调整量，B

进一步地，所述基于切向力自适应地调节下肢康复机器人的切向调节速度，其方法为：

步骤S410A，当用户施加的主动交互力时，通过提高运动轨迹近似圆弧的角频率w提高切向调节速度；

当用户懈怠或偷懒不主动施加主动交互力时，通过降低运动轨迹近似圆弧的角频率w降低切向调节速度；

当用户不主动施加主动交互力并且调节速度降低到预设的第一阈值ξ时，使下肢康复机器人以运动轨迹近似圆弧的角频率为所述第一阈值ξ进行被动地跟着参考轨迹运动；

可表示为：

其中，w↑表示提高运动轨迹近似圆弧的角频率，w↓表示降低运动轨迹近似圆弧的角频率，F

通过角频率调整量获得w

w

其中，w

进一步地，所述基于所述切向力自适应地添加下肢康复机器人的法向调节速度，其方法为：

步骤S410B，当所述主动交互力大于预设的安全阈值时，基于下肢康复机器人末端当前处在的第二过程点，计算法向调节速度V

x

y

Δr＝r

V

其中，(x

进一步地，在步骤S410B之后，还包括：基于舍入误差V

V

其中，V

进一步地，所述基于所述切向力通过间接模糊控制方法自适应地调节阻尼系数，其方法为：

步骤S410C，将下肢康复机器人末端运动轨迹近似圆弧的角速度变化量Δθ、用户对下肢康复机器人施加的主动交互力的变化量Δτ和调节的阻尼系数调整量ΔB通过钟型隶属度函数h(x)进行模糊化：

步骤S420C，通过预设的变阻尼系数模糊规则表获得阻尼系数调整量ΔB；

步骤S430C，通过将阻尼系数调整量ΔB作为B

e＝F

步骤S440C，当角频率调整量e处于预设的第二阈值区间时，通过角频率调整量e调整阻尼系数，当角频率调整量e超出预设的第二阈值区间时，通过第二阈值区间的边界值ξ调整阻尼系数。

进一步地，所述方法还包括使下肢康复机器人与虚拟现实连接的步骤，包括：

步骤D100，通过3Dmax进行人体建模与下肢康复机器人建模并输入预设的虚拟现实场景，通过内存共享机制实现下肢康复机器人实时运动参数的读写和信息交互基于所述下肢康复机器人的运动速度；

步骤D200，通过CAN通讯协议与下肢康复机器人进行髋关节和膝关节运动数据实时交换，并转换成虚拟现实场景中的髋关节和膝关节的运动数据，使虚拟现实场景中的人物进行相应的运动。

本发明的另一方面，提出了一种下肢康复机器人的按需辅助自适应控制系统，所述系统包括：任务执行模块、交互力获取模块、交互力解析模块、自适应调节模块和实时调节模块；

所述任务执行模块，用于获取并执行预设的训练任务，所述训练任务中包括用户运动的参考轨迹、参考切向速度、参考角速度、阻尼系数和训练时间；

所述交互力获取模块，用于实时估计执行任务过程中用户对下肢康复机器人的主动交互力；

所述交互力解析模块，通过主动力矩分解方法将所述主动交互力转换为机器人末端沿任意轨迹运动方向的切向力，并设置切向力的有效范围；将所述切向力转化为下肢康复机器人的角频率调整量；所述切向力的有效范围为运动时切向力变化认定为可以接受的合理范围；

所述自适应调节模块，用于基于所述切向力自适应地调节下肢康复机器人的切向调节速度；还用于基于所述切向力自适应地添加下肢康复机器人的法向调节速度；还用于基于所述切向力通过间接模糊控制方法自适应地调节阻尼系数；

所述实时调节模块，用于重复所述任务执行模块-自适应调节模块的功能获取最优的下肢康复机器人的切向调节速度、调节速度和阻尼系数，保证下肢康复机器人运动轨迹始终在虚拟管道内以参考切向速度和参考角速度运动直至所述训练任务完成；所述虚拟管道为围绕参考轨迹运动的合理范围。

本发明的第三方面，提出了一种存储装置，其中存储有多条程序，所述程序适于由处理器加载并执行以实现上述的下肢康复机器人的按需辅助自适应控制方法。

本发明的第四方面，提出了一种处理装置，包括处理器、存储装置；所述处理器，适于执行各条程序；所述存储装置，适于存储多条程序；所述程序适于由处理器加载并执行以实现上述的下肢康复机器人的按需辅助自适应控制方法。

本发明的有益效果：

(1)本发明下肢康复机器人的按需辅助自适应控制方法，通过解析用户对下肢康复机器人的主动交互力，并对施加切向调节速度、法向调节速度和阻尼系数实现对用户康复训练的按需辅助，使得康复机器人的辅助效果更佳，真正的由用户主导，提高了康复效果；

(2)本发明下肢康复机器人的按需辅助自适应控制方法，通过在训练过程中实时根据用户的训练状态调整下肢康复机器人的参数，激励了用户在康复训练过程的积极性提高了用户的参与度，提高了康复效果；

(3)本发明下肢康复机器人的按需辅助自适应控制方法，通过设定用户切向力的有效范围和法向调节速度的有效范围，实现了对用户使用过程中机器人速度的主动柔顺控制，适当地对运动轨迹及时做出矫正，避免二次受伤；

(4)本发明下肢康复机器人的按需辅助自适应控制方法，通过结合虚拟现实的游戏，增强用户和下肢康复机器人之间的互动性和娱乐性，提高用户参与康复训练的沉浸感，提高了康复效果。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本发明下肢康复机器人的按需辅助自适应控制方法第一实施例的流程示意图；

图2是本发明实施例康复机器人的任意运动轨迹示意图；

图3是本发明实施例以康复自行车作为康复机器人的运动轨迹示意图；

图4是本发明实施例中自行车训练过程调节流程示意图；

图5是本发明实施例计算法向调节速度的原理示意图；

图6是本发明实施例基于主动交互力和模糊自适应调节阻尼系数的主动训练控制框图；

图7是本发明实施例自适应调节方法控制下的自行车踏板运动轨迹图；

图8是本发明实施例法相向速度自适应调节方法将机器人拉回参考运动轨迹示意图；

图9是本发明实施例主动施加的切向力与角频率调整量实验图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

本发明提供一种下肢康复机器人的按需辅助自适应控制方法，本方法包括：

步骤S100，获取并执行预设的训练任务，所述训练任务中包括用户运动的参考轨迹、参考切向速度、参考角速度、阻尼系数和训练时间；

步骤S200，实时估计执行任务过程中用户对下肢康复机器人的主动交互力；

步骤S300，通过主动力矩分解方法将所述主动交互力转换为机器人末端沿任意轨迹运动方向的切向力，并设置切向力的有效范围；将所述切向力转化为下肢康复机器人的角频率调整量；所述切向力的有效范围为运动时切向力变化认定为可以接受的合理范围；

步骤S400，基于所述切向力自适应地调节下肢康复机器人的切向调节速度；

基于所述切向力自适应地添加下肢康复机器人的法向调节速度；

基于所述切向力通过间接模糊控制方法自适应地调节阻尼系数；

步骤S500，重复步骤S200-S400的步骤实时获取最优的下肢康复机器人的切向调节速度、调节速度和阻尼系数，保证下肢康复机器人运动轨迹始终在虚拟管道内自适应地运动直至所述训练任务完成；所述虚拟管道为围绕参考轨迹运动的合理范围。

为了更清晰地对本发明下肢康复机器人的按需辅助自适应控制方法进行说明，下面结合图1对本发明方法实施例中各步骤展开详述。

本发明一种实施例的下肢康复机器人的按需辅助自适应控制方法，包括步骤S100-步骤S500，各步骤详细描述如下：

步骤S100，获取并执行预设的训练任务，所述训练任务包括用户运动的参考轨迹、参考切向速度、参考角速度、阻尼系数和训练时间；

在本实施例中，康复机器人运动轨迹如图2所示，l

本实施例采用康复自行车作为下肢康复机器人，运动轨迹如图3所示，在康复训练过程中，可根据用户肢体恢复情况及康复需求设计相应的参考训练轨迹。为不失一般性，选取自行车运动作为主动训练模式来阐述本发明所提出的速度自适应调节方法。首先对真实的骑自行车运动特性进行分析，针对该特性设计速度自适应调节方法与训练任务难度调节方法，并在自主研发的全周期下肢康复机器人上进行实验验证。同时，为了提高训练过程的趣味性，结合虚拟现实技术设计运动训练人机交互游戏，提高用户参与训练的积极性。自行车运动能够充分调动下肢各肌群主动收缩活动从而有助于增强下肢肌力，改善下肢关节活动度，能促进肢体血液循环。同时，自行车运动可以增强髋、膝与踝关节的稳定性与协调性，改善用户的平衡能力，用户的运动功能、平衡能力的提高，对日常活动能力的改善具有十分重要的意义；

步骤S200，实时估计执行任务过程中用户对下肢康复机器人的主动交互力；

步骤S300，通过主动力矩分解方法将所述主动交互力转换为机器人末端沿任意轨迹运动方向的切向力，并设置切向力的有效范围；将所述切向力转化为下肢康复机器人的角频率调整量；所述切向力的有效范围为运动时切向力变化认定为可以接受的合理范围；

设置切向力的有效范围目的是避免给用户错误的激励；

机器人末端在任意轨迹上运动时，切向力是训练加速的动力源，本发明通过人机混合系统的雅克比矩阵将机器人关节空间中的交互力转化为机器人末端笛卡尔空间中的外部作用力，进而求得P点沿轨迹前进方向的切向力F

在本实施例中，步骤S310A，通过雅克比矩阵J将所述主动交互力转化为机器人末端笛卡尔空间中的外部作用力，所述外部作用力的水平方向分量为F

其中，τ

步骤S320A，通过所述外部作用力计算下肢康复机器人当前点沿轨迹前进方向的切向力F

其中，w表示此时机器人在运动轨迹近似圆弧上运动的角频率，

在本实施例中，由于交互力估计误差的存在，为避免给用户错误的激励，本发明将根据实际情况设置切向力的有效范围，所述设置切向力的有效范围，其方法为：

步骤S310B，基于主动交互力的估计误差，设置切向力的有效范围：

其中，

其中，

在本实施例中，将所述切向力转化为下肢康复机器人的角频率调整量，其方法为：

步骤S310C，通过阻尼系数控制将此沿圆弧运动方向的切向力F

e＝F

其中，e表示角频率调整量，B

步骤S400，基于所述切向力自适应地调节下肢康复机器人的切向调节速度；基于所述切向力自适应地添加下肢康复机器人的法向调节速度；基于所述切向力通过间接模糊控制方法自适应地调节阻尼系数；

在本实施例中，所述基于切向力自适应地调节下肢康复机器人的切向调节速度，其方法为：

步骤S410A，当用户施加的主动交互力时，通过提高运动轨迹近似圆弧的角频率w提高切向调节速度；

当用户懈怠或偷懒不主动施加主动交互力时，通过降低运动轨迹近似圆弧的角频率w降低切向调节速度；

当用户不主动施加主动交互力并且调节速度降低到预设的第一阈值ξ时，使下肢康复机器人以运动轨迹近似圆弧的角频率为所述第一阈值ξ进行被动地跟着参考轨迹运动；

调节切向加速度的过程可表示为：

其中，w↑表示提高运动轨迹近似圆弧的角频率，w↓表示降低运动轨迹近似圆弧的角频率，F

通过角频率调整量获得w

w

其中，w

为了为了更真实的模拟实际自行车运动，给用户带来真正骑自行车的体验，所设计的自行车运动速度自适应切向速度调节方法如公式所示：

在实际的骑自行车过程中，双侧肢体交替作用于脚踏板，为自行车提供动力。因此，在机器人末端运行一圈过程中，单侧肢体仅能在半圈中施加有效作用力，带动自行车前进。当y>y

当患者主动施加力较大时，求得的切向力也越大，其对应的训练速度就较快。当患者发生懈怠或者偷懒而不主动施加力时，训练速度会慢慢减小，此时患者为了保持持续运动会继续施加主动力，直至患者疲劳，这与健康人在日常生活中的锻炼身体体验一致。此外，当患者不主动施加力且训练速度降低到某一阈值ξ时，系统将变成以速度为ξ被动跟随参考轨迹运动。在传统的康复训练中，当患者不主动施加力时，康复训练将直接转成被动训练。与之不同之处在于，本发明所提处的主动训练方法可有效避免患者惰性的发生。

如图4所示，因为自行车进行圆周运动的角频率由受试者主动施加交互力实时调整，因此并不能简单的采用当前时刻的角频率与当前时间乘积求得。在此采用积分的思想，将时间看作是由无数个极小时间间隔组成；在每一个极小的时间间隔范围内，可以将角频率看成是一固定值，此时角频率与此段时间间隔的乘积可以看成是相位的变化量，然后进行下一时间间隔的迭代，从而最终得到精确地

通过在P

在本实施例中，如图5所示，所述基于所述切向力自适应地添加下肢康复机器人的法向调节速度，其方法为：

步骤S410B，当所述主动交互力大于预设的安全阈值时，基于下肢康复机器人末端当前处在的第二过程点，计算法向调节速度V

x

y

Δr＝r

V

其中，(x

当用户主动施加的交互力增加时，切向速度V

患者可通过主动施加力的大小自适应调节踏板的切向速度，进而完成设定的训练轨迹。当患者主动施加的交互力越大，则对应的沿参考轨迹运动方向的切向力越大，进而通过基于阻尼系数自适应调节的间接模糊控制器得到的角频率调整量越大，从而踏板处的切向速度变大，沿参考轨迹运动的速度变快，此时患者得到正向的激励反馈，提高了患者参与训练的积极性。反之，当患者懈怠时，沿参考轨迹运动的速度将降低，此时患者将得到负向的反馈，为了主动完成训练任务，患者需要对机器人施加主动交互力带动机械腿继续完成剩下的训练任务。当患者因长时间训练而疲劳时，系统将以较低的速度带动患者进行被动训练，直至完成所设定的训练任务。

通常认为用户稍微偏离一点参考运动轨迹是合理的，因为这是用户自身运动意图的实现。为了充分激励用户参与训练的积极性，将法向速度也设置一个围绕参考轨迹运动的合理范围；

在本实施例中，在步骤S410B之后，还包括：基于舍入误差V

V

其中，V

当V

v

其中v

在本实施例中，通常患者的康复训练都要从较低的训练速度和负荷开始，按患者的承受能力逐渐地提高训练强度。这可以通过改变阻尼系数来实现。调整B

本发明的控制计算流程如图6所示，

在本实施例中，所述基于所述切向力通过间接模糊控制方法自适应地调节阻尼系数，其方法为：

步骤S410C，将下肢康复机器人末端运动轨迹近似圆弧的角速度变化量Δθ、用户对下肢康复机器人施加的主动交互力的变化量Δτ和阻尼系数调整量ΔB通过钟型隶属度函数h(x)进行模糊化：

步骤S420C，通过预设的变阻尼系数模糊规则表获得阻尼系数调整量ΔB；

在本实施例中，将下肢康复机器人末端运动轨迹近似圆弧的角速度变化量Δθ、用户对下肢康复机器人施加的主动交互力的变化量Δτ和调节的阻尼系数调整量ΔB模糊化后的参数分为五个类别，依据所设计的变阻尼系数模糊规则表如表1得到的最优阻尼系数为B＝B+ΔB：

表1变阻尼系数模糊推理规则

所述变阻尼系数模糊推理规则表可根据需求或实际情况人为修改，本实施例仅给出实验过程中最优的组合。

步骤S430C，通过将阻尼系数调整量ΔB作为B

e＝F

步骤S440C，当角频率调整量e处于预设的第二阈值区间时，通过角频率调整量e调整阻尼系数，当角频率调整量e超出预设的第二阈值区间时，通过第二阈值区间的边界值ξ调整阻尼系数。因此模糊变运动阻抗调节方法在全周期下肢康复机器人进行主动康复训练时能够根据人机交互的实时数据进行模糊推理，通过输出阻尼系数调整量来实时在线调整最优阻抗控制参数，从而根据患肢功能恢复情况动态实时调节训练难度，提升患者参与感与成就感，避免惰性的发生，进而提高患者康复效果。

采用基于患者主动施加力与偏离参考运动轨迹范围的多关节阻尼式主动训练方法来实现训练任务难度的调节与人机交互柔顺控制。本发明采用双闭环控制结构实现基于人机交互力和模糊阻抗参数自适应调节的速度与训练难度自适应主动康复训练方法。内环采用所述速度调节方法的任意轨迹下的速度自适应调节方法，用于实现人机系统的主动柔顺速度自适应控制。其中，速度调节方法用来生成机器人的运动速度指令，并作为速度控制器的输入信号。外环为基于模糊阻抗参数自适应调节器的多关节阻尼式间接控制器，实现了人体主动施加力到关节运动速度及训练任务难度之间的转换。由公式e＝F

步骤S500，重复步骤S200-S400的步骤实时获取最优的下肢康复机器人的切向调节速度、调节速度和阻尼系数，保证下肢康复机器人运动轨迹始终在虚拟管道内自适应地运动直至所述训练任务完成；所述虚拟管道为围绕参考轨迹运动的合理范围。

在本实施例中，所述方法还包括使下肢康复机器人与虚拟现实连接的步骤，包括：

步骤D100，通过3Dmax进行人体建模与下肢康复机器人建模并输入预设的虚拟现实场景，通过内存共享机制实现下肢康复机器人实时运动参数的读写和信息交互基于所述下肢康复机器人的运动速度；

步骤D200，通过CAN通讯协议与下肢康复机器人进行髋关节和膝关节运动数据实时交换，并转换成虚拟现实场景中的髋关节和膝关节的运动数据，使虚拟现实场景中的人物进行相应的运动。

在虚拟现实场景中，患者可以通过安装在机器人上的传感器与虚拟场景中的人物进行实时交互，调动大脑皮层神经活跃度，提高下肢运动功能神经区的参与度，从而提高下肢康复训练的有效性。为了将患者现实的运动信息转移到虚拟环境中，采用内存共享机制实现下肢康复机器人实时运动参数的读写功能，该功能由Microsoft Visual Studio 2013软件中的MFC功能进行编写，主控程序通过CAN通讯协议与下肢康复机器人进行髋关节、膝关节运动数据实时交换，并且把这些数据通过映射关系转换成虚拟场景中的髋关节、膝关节运动数据，并且使虚拟场景中的人物在世界坐标系中进行相应的运动。在沉浸式人机交互训练实验中，两位虚拟人物在初始状态时位于同一起跑线上，左边虚拟人物由受试者进行控制行进速度，右边虚拟人物为参考对象，以一个固定的速度前进。患者主动施加交互力，机器人末端行进速度将会加快，可以看出，经过一段时间，由受试者控制的左边虚拟人物的行进速度明显快于右边对照虚拟人物的行进速度。这表明受试者在训练过程中连续施加主动交互力，从而避免了患者惰性的发生。因此，基于虚拟现实场景的主动训练方法能够有效激发患者参与主动训练的积极性，提高康复训练效果，同时也增强了康复训练的游戏趣味性。

因此本发明所提出的训练方法方法既能够实现患者对机器人主动柔顺的速度控制，又能对异常的运动轨迹做出矫正，同时也能够通过自适应调节运动阻抗实现不同强度的训练，有效避免训练过程中患者惰性的发生，提高了康复训练效率和康复效果。同时，虚拟的人机交互游戏有助于患者沉浸在训练中，进而提高患者参与训练的积极性，增强康复效果。

速度自适应调节方法下的自行车运动训练轨迹如图7所示。由实验结果图可见，当y>y

如图8所示，当自行车轨迹处于P点时，患者主动施加交互力，自行车运动速度将会加快，此时患者将偏离圆形参考轨迹运动至P

由患者对机器人施加的主动交互力转换得到的切向力与角频率变化量得关系如图9所示。从图9中可知，当y>y

本发明第二实施例的下肢康复机器人的按需辅助自适应控制系统，包括：任务执行模块、交互力获取模块、交互力解析模块、自适应调节模块和实时调节模块；

所述任务执行模块，用于获取并执行预设的训练任务，所述训练任务中包括用户运动的参考轨迹、阻尼系数和训练时间；

所述交互力获取模块，用于实时获取执行任务过程中用户对下肢康复机器人的主动交互力；

所述交互力解析模块，用于通过主动力矩分解方法将所述主动交互力转换为机器人末端沿任意轨迹运动方向的切向力，并设置切向力的有效范围；将所述切向力转化为下肢康复机器人的角频率调整量；

所述自适应调节模块，用于基于所述切向力自适应地调节下肢康复机器人的切向调节速度；还用于基于所述切向力自适应地添加下肢康复机器人的法向调节速度；还用于基于所述切向力通过间接模糊控制方法自适应地调节阻尼系数；

所述实时调节模块，用于重复所述任务执行模块-自适应调节模块的功能实时调节所述下肢康复机器人的切向调节速度、法向调节速度和阻尼系数，直至所述训练任务完成。

所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

需要说明的是，上述实施例提供的下肢康复机器人的按需辅助自适应控制系统，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块来完成，即将本发明实施例中的模块或者步骤再分解或者组合，例如，上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。对于本发明实施例中涉及的模块、步骤的名称，仅仅是为了区分各个模块或者步骤，不视为对本发明的不当限定。

本领域技术人员应该能够意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块、方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，软件模块、方法步骤对应的程序可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。为了清楚地说明电子硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以电子硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不是用于描述或表示特定的顺序或先后次序。

术语“包括”或者任何其它类似用语旨在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备/装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者还包括这些过程、方法、物品或者设备/装置所固有的要素。

至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。