欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法及装置

摘要

本发明公开了一种欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法及装置。该控制方法包括：建立物理模型并转化为状态方程；物理模型包括人机接口模型、运动模型、完整约束模型；获得欠驱动支撑腿助力外骨骼的参考位移；获得外骨骼的实际角度值和背部接触处的实际位移；将实际位移和参考位移作为输入量，下层位置跟踪控制器的输出为电机驱动力矩；将电机驱动力矩转化为控制电流控制电机的输出力矩，带动欠驱动支撑腿助力外骨骼的各个关节旋转。本发明在电机数目少于外骨骼运动自由度数目的情况下，有效克服了欠驱动支撑腿助力外骨骼的多关节强耦合和模型不确定性的影响，实现了助力外骨骼对人运动的良好跟随和助力效果，具有较强的应用价值。

说明书

技术领域

本发明涉及可穿戴技术领域的一种外骨骼的控制方法，尤其涉及一种欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法，还涉及一种欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制装置。

背景技术

可穿戴下肢助力外骨骼机器人是一种模仿人体下肢结构，增强穿戴者行走耐久性、行走速度、负重能力等体能的智能人机一体化装置，在抢险救灾，建筑作业、提高单兵作战能力等方面具有重要作用。外骨骼与人的组合能适应非结构化的环境，拥有极好的灵活性，可以完成一些复杂的工作，这是其他完全机械设备所无法比拟的。

全驱外骨骼系统由于包含多个驱动器，因而存在自重过大和能耗过高的问题，这会限制系统的负重能力和便携式能源供应系统的续航能力。为进一步降低助力外骨骼机器人的重量和能耗，增强人体运动的灵活性，欠驱助力外骨骼机器人逐渐被提出。与全驱外骨骼相比，欠驱外骨骼由于缺少控制输入，导致全驱外骨骼的控制方法不能直接用于欠驱外骨骼系统中。另外，由于多关节欠驱外骨骼系统本身具有强耦合高阶非线性以及各种模型不确定性，因此对控制算法的鲁棒性能要求较高。而现有的欠驱外骨骼控制方法都只涉及欠驱动外骨骼的初步控制，其动力学模型或控制算法都进行了简化处理，导致系统的鲁棒性能不强。

发明内容

为解决现有的欠驱动外骨骼的控制方法的系统鲁棒性能不强的技术问题，本发明提供一种欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法及装置。

本发明采用以下技术方案实现：一种欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法，所述欠驱动支撑腿助力外骨骼包括：

脚部；

第一杆件，其底端与所述脚部连接；

第二杆件，其底端与所述第一杆件的顶端转动连接；

膝关节电机，其用于驱使所述第一连杆与所述第二杆件产生相对转动；

膝关节编码器，其安装在所述膝关节电机上；

背部，其与所述第二杆件的顶端转动连接；

髋关节电机，其用于驱使所述背部与所述第二杆件产生相对转动；

髋关节编码器，其安装在所述髋关节电机上；

力传感器，其安装在所述背部上；

背部绑带，其两端连接在所述背部上端；

腰部绑带，其两端连接在所述背部下端；以及

实时控制器，其与所述膝关节电机、所述髋关节电机、所述膝关节编码器、所述髋关节编码器以及所述力传感器电性连接；

其中，所述自适应鲁棒力控制方法包括以下步骤：

(1)初始化所述实时控制器的采样周期；

(2)将所述脚部旋转至水平，并将所述第一杆件、所述第二杆件以及所述背部旋转至竖直位置，并初始化所述膝关节编码器和所述髋关节编码器且将编码器数值调零；

(3)初始化所述力传感器，将所述力传感器的数值调零；

(4)建立所述欠驱动支撑腿助力外骨骼的物理模型，并将所述物理模型转化为状态方程；其中，所述物理模型包括人机接口模型、外骨骼机械本体的运动模型、穿戴者提供的完整约束模型；

(5)通过所述背部绑带将所述力传感器与穿戴者相连，并测定所述力传感器上的作用力，通过上层控制器获得所述欠驱动支撑腿助力外骨骼的参考位移；

(6)通过所述膝关节编码器和所述髋关节编码器获得所述欠驱动支撑腿助力外骨骼的实际角度值，根据外骨骼系统的正运动学模型得到所述背部接触处的实际位移；根据步骤(5)得到的参考位移，将所述实际位移和所述参考位移作为下层位置跟踪控制器的输入量，所述下层位置跟踪控制器的输出为所述欠驱动支撑腿助力外骨骼中膝关节和髋关节处的电机驱动力矩；

(7)通过所述膝关节电机和所述髋关节电机的驱动器，将步骤(6)中得到的电机驱动力矩转化为相应电机的控制电流；以及

(8)通过各个控制电流控制对应的所述膝关节电机和所述髋关节电机的输出力矩，带动所述欠驱动支撑腿助力外骨骼的各个关节旋转，实现所述欠驱动支撑腿助力外骨骼的跟随运动。

本发明通过将外骨骼系统中踝关节为被动驱动，不设置驱动器，从而具有更轻的质量、更好的便携式能源供应系统续航能力和更高的负载性能。传感器系统主要由力传感器和旋转编码器来实现较有效、可靠的人-机交互，而且，针对欠驱动支撑腿助力外骨骼增力和跟随问题，考虑穿戴者提供的完整约束，将三自由度欠驱动外骨骼系统转化为二自由度全驱动系统。该控制方法采用了力控制方法，利用了多输入多输出自适应鲁棒控制算法(ARC)来设计上下层控制器，有效克服了欠驱动支撑腿助力外骨骼的多关节强耦合和模型不确定性的影响，解决了现有的外骨骼的控制方法系统鲁棒性能不强的技术问题，实现了助力外骨骼对人运动的良好跟随和助力效果，具有较强的应用价值。

作为上述方案的进一步改进，所述人机接口模型为：

其中，F

在转化所述物理模型时，通过人机作用力的积分

作为上述方案的进一步改进，所述运动模型为：

式中，F

所述运动模型可以进一步转化为：

式中，

作为上述方案的进一步改进，所述完整约束模型为：

x

对所述完整约束模型求二阶导数：

求出

式中，x

作为上述方案的进一步改进，将所述物理模型转化为所述状态方程的方法包括以下步骤：

(4.1)令状态变量

(4.2)将所述集中模型不确定性分为常数和时变函数两部分，得到

(4.3)设

作为上述方案的进一步改进，所述欠驱动支撑腿助力外骨骼的物理模型的状态方程为：

其中，K

作为上述方案的进一步改进，所述上层控制器的控制方法包括以下步骤：

根据步骤(4)中的物理模型的状态方程，设第一跟踪误差为z

设x

式中，·

式中，

根据第一虚拟控制输入x

i＝1,2

令y

通过所述传递函数，获得x

作为上述方案的进一步改进，所述下层位置跟踪控制器的设计方法包括以下步骤：

设第二跟踪误差

其中，K

令B

式中，·

令

式中，

作为上述方案的进一步改进，所述背部为背板，所述膝关节编码器和所述髋关节编码器均为关节旋转编码器；所述欠驱动支撑腿助力外骨骼还包括：

膝关节减速器，所述膝关节电机通过所述膝关节减速器驱使所述第一连杆与所述第二杆件相对转动；

髋关节减速器，所述髋关节电机通过所述髋关节减速器驱使所述背部与所述第二杆件相对转动。

本发明还提供一种欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制装置，其应用上述任意所述的欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法，其包括：

初始化模块一，其用于初始化所述实时控制器的采样周期，且所述采样周期在10到20毫秒之间；

初始化模块二，其用于将所述脚部旋转至水平，并将所述第一杆件、所述第二杆件以及所述背部旋转至竖直位置，并初始化所述膝关节编码器和所述髋关节编码器且将编码器数值调零；

初始化模块三，其用于初始化所述力传感器，将所述力传感器的数值调零；

模型建立模块，其用于建立所述欠驱动支撑腿助力外骨骼的物理模型，并将所述物理模型转化为状态方程；其中，所述物理模型包括人机接口模型、外骨骼机械本体的运动模型、穿戴者提供的完整约束模型；

参考位移获取模块，其用于通过所述背部绑带将所述力传感器与穿戴者相连，并测定所述力传感器上的作用力，通过上层控制器获得所述欠驱动支撑腿助力外骨骼的参考位移；

实际位移获取模块，其用于通过所述膝关节编码器和所述髋关节编码器获得所述欠驱动支撑腿助力外骨骼的实际角度值，根据外骨骼系统的正运动学模型得到所述背部接触处的实际位移；所述实际位移获取模块根据所述参考位移，将所述实际位移和所述参考位移作为下层位置跟踪控制器的输入量，所述下层位置跟踪控制器的输出为所述欠驱动支撑腿助力外骨骼中膝关节和髋关节处的电机驱动力矩；

转化模块，其用于通过所述膝关节电机和所述髋关节电机的驱动器，将所述电机驱动力矩转化为相应电机的控制电流；以及

跟随模块，其用于通过各个控制电流控制对应的所述膝关节电机和所述髋关节电机的输出力矩，带动所述欠驱动支撑腿助力外骨骼的各个关节旋转，实现所述欠驱动支撑腿助力外骨骼的跟随运动。

相较于现有的外骨骼的控制方法，本发明的欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法及装置具有以下有益效果：

1、该欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法，其外骨骼系统中踝关节为被动驱动，不设置驱动器，从而具有更轻的质量、更好的便携式能源供应系统续航能力和更高的负载性能。

2、该欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法，其传感器系统主要由力传感器和旋转编码器来实现较有效、可靠的人-机交互，而且，针对欠驱动支撑腿助力外骨骼增力和跟随问题，考虑穿戴者提供的完整约束，将三自由度欠驱动外骨骼系统转化为二自由度全驱动系统。

3、该欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法，其采用了力控制方法，利用了多输入多输出自适应鲁棒控制算法(ARC)来设计上下层控制器，在电机数目少于外骨骼运动自由度数目的情况下，有效克服了欠驱动支撑腿助力外骨骼的多关节强耦合和模型不确定性的影响，对控制模型做前馈补偿来保证静态下的零跟踪误差，通过设计的鲁棒反馈来保证欠驱动助力外骨骼系统的动态特性和稳定性，解决了现有的外骨骼的控制方法系统鲁棒性能不强的技术问题，实现了助力外骨骼对人运动的良好跟随和助力效果，具有较强的应用价值。

4、该欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法，其充分考虑穿戴者对外骨骼的控制作用，减少了电机的使用和能源的消耗，在人机间交互问题上有效、可靠，并具有对人体运动意图快速响应的特点。

5、该欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法，其将外骨骼穿戴者作为系统控制的参与者，在行走平面内，穿戴者可以保证整个系统的前后行走平衡，避免外骨骼发生摔倒。同时，该方法利用级联控制策略，设计上下层控制器，实现对欠驱动助力外骨骼的轨迹规划和轨迹跟踪，控制方法实现简单，易于工程实现，且控制灵活。

6、该欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制装置，其有益效果与上述欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法的有益效果相同，在此不再做赘述。

附图说明

图1为本发明实施例1的欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法所应用的欠驱动支撑腿助力外骨骼的整体形状结构示意图。

图2为图1中的欠驱动支撑腿助力外骨骼的正视图。

图3为图1中的欠驱动支撑腿助力外骨骼的侧视图。

图4为本发明实施例1的欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法的控制框图。

图5为本发明实施例1的欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法的控制流程图。

符号说明：

1 脚部 8 髋关节电机

2 第一杆件 9 髋关节减速器

3 膝关节编码器 10 背部

4 膝关节电机 11 力传感器

5 膝关节减速器 12 背部绑带

6 第二杆件 13 腰部绑带

7 髋关节编码器

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1

请参阅图1、图2以及图3，本实施例提供了一种欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法，该控制方法用于对一种欠驱动支撑腿助力外骨骼进行控制。该欠驱动支撑腿助力外骨骼包括脚部1、第一杆件2、第二杆件6、膝关节电机4、膝关节减速器5、膝关节编码器3、背部10、髋关节电机8、髋关节减速器9、髋关节编码器7、力传感器11、背部绑带12、腰部绑带13以及实时控制器(图中未示出)。其中，膝关节编码器3和髋关节减速器9均为关节旋转编码器，而背部10为背板。

脚部1作为欠驱动支撑腿助力外骨骼与地面的接触部分，其能够支撑起整个外骨骼，作用类似于人体的脚。第一杆件2底端与脚部1连接，可以为活动连接，也可以通过其他连接方式进行连接。第二杆件6的底端与第一杆件2的顶端转动连接(可以通过铰链连接)，而膝关节电机4用于驱使第一连杆与第二杆件6产生相对转动。膝关节编码器3安装在膝关节电机4上(可以设置在通过铰链连接处)，在本实施例中，膝关节电机4通过膝关节减速器5驱使第一连杆与第二杆件6相对转动。背部10与第二杆件6的顶端转动连接(可以通过铰链连接)，髋关节电机8则用于驱使背部10与第二杆件6产生相对转动。髋关节编码器7安装在髋关节电机8上(可以设置在通过铰链连接处)，在本实施例中，髋关节电机8通过髋关节减速器9驱使背部10与第二杆件6相对转动。力传感器11安装在背部10上，背部绑带12的两端连接在背部10上端，腰部绑带13的两端连接在背部10下端。实时控制器与膝关节电机4、髋关节电机8、膝关节编码器3、髋关节编码器7以及力传感器11电性连接。其中，实时控制器可采用的型号为NI cRIO-9031的产品，但不限于此。

请参阅图4以及图5，基于上述欠驱动支撑腿助力外骨骼，为了克服欠驱动助力外骨骼因驱动器数目少于系统自由度数目所导致的二阶非完整性，本实施例将外骨骼穿戴者作为系统控制的参与者，在行走平面内，穿戴者可以保证整个系统的前后行走平衡，避免外骨骼发生摔倒。因此，假设穿戴者能提供一个绕z轴旋转的平衡力矩，使得外骨骼背板的转角按照一个有界的轨迹运动。考虑穿戴者提供的完整约束，最终将一个关节角度空间的三自由度欠驱动系统变成了一个关于外骨骼背板笛卡尔位置的二自由度全驱动系统。为了克服欠驱动助力外骨骼在建模过程中存在的不确定性的影响，实现了助力外骨骼对人运动的良好跟随和助力效果，本实施例中欠驱动支撑腿助力外骨骼控制策略采用了可以很好克服模型不确定性的影响的自适应鲁棒控制(ARC)。自适应鲁棒控制(ARC)的原理是通过设计自适应率来不断调整模型参数，对控制模型做前馈补偿来保证静态下的零跟踪误差，通过设计的鲁棒反馈来保证欠驱动助力外骨骼系统的动态特性和稳定性。同时，利用级联控制策略，设计上下层控制器，实现对欠驱动助力外骨骼的轨迹规划和轨迹跟踪，控制算法实现简单，易于工程实现，且控制灵活。因此，具体实现时，本实施例中的自适应鲁棒力控制方法包括以下这些步骤。

(1)初始化实时控制器的采样周期。在本实施例中，采样周期T的值在10到20毫秒之间。

(2)将脚部1旋转至水平，并将第一杆件2、第二杆件6以及背部10旋转至竖直位置，并初始化膝关节编码器3和髋关节编码器7且将编码器数值调零。

(3)初始化力传感器11，将力传感器11的数值调零。

(4)建立欠驱动支撑腿助力外骨骼的物理模型，并将物理模型转化为状态方程。其中，物理模型包括人机接口模型、外骨骼机械本体的运动模型、穿戴者提供的完整约束模型。

人机接口模型为：

其中，F

在转化物理模型时，人机接口模型是一个静态的方程，所以F

运动模型为：

式中，F

因为：

运动模型可以进一步转化为：

式中，

由于欠驱动助力外骨骼系统缺少控制输入，导致穿戴者需要提供一定的控制力矩以保证整个系统的稳定性。在行走平面内，穿戴者可以保证整个系统的前后行走平衡，避免外骨骼发生摔倒。因此，假设穿戴者能提供一个绕z轴旋转的平衡力矩τ

x

对其求二阶导数，可以得到

综合上述运动模型，完整约束模型可知，存在四个未知量

式中，x

将物理模型转化为状态方程的方法包括以下步骤：

(4.1)令状态变量

(4.2)将集中模型不确定性分为常数和时变函数两部分，得到

(4.3)设

这样，欠驱动支撑腿助力外骨骼的物理模型的状态方程为：

其中，K

(5)通过背部绑带12将力传感器11与穿戴者相连，并测定力传感器11上的作用力，通过上层控制器获得欠驱动支撑腿助力外骨骼的参考位移。上层控制器的控制方法包括以下步骤：

根据步骤(4)中的物理模型的状态方程，设第一跟踪误差为z

设x

式中，·

根据自适应鲁棒(ARC)控制算法，x

式中，

根据第一虚拟控制输入x

i＝1,2

令y

通过传递函数，获得x

(6)通过膝关节编码器3和髋关节编码器7获得欠驱动支撑腿助力外骨骼的实际角度值，根据外骨骼系统的正运动学模型得到背部10接触处的实际位移。根据步骤(5)得到的参考位移，将实际位移和参考位移作为下层位置跟踪控制器的输入量，下层位置跟踪控制器的输出为欠驱动支撑腿助力外骨骼中膝关节和髋关节处的电机驱动力矩。

在本实施例中，下层位置跟踪控制器的设计方法包括以下步骤：

设第二跟踪误差

其中，K

令B

式中，·

令

式中，

(7)通过膝关节电机4和髋关节电机8的驱动器，将步骤(6)中得到的电机驱动力矩τ

(8)通过各个控制电流控制对应的膝关节电机4和髋关节电机8的输出力矩，带动欠驱动支撑腿助力外骨骼的各个关节旋转，实现欠驱动支撑腿助力外骨骼的跟随运动。

综上所述，相较于现有的外骨骼的控制方法，本实施例的欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法具有以下优点：

1、该欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法，其外骨骼系统中踝关节为被动驱动，不设置驱动器，从而具有更轻的质量、更好的便携式能源供应系统续航能力和更高的负载性能。

2、该欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法，其传感器系统主要由力传感器11和旋转编码器来实现较有效、可靠的人-机交互，而且，针对欠驱动支撑腿助力外骨骼增力和跟随问题，考虑穿戴者提供的完整约束，将三自由度欠驱动外骨骼系统转化为二自由度全驱动系统。

3、该欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法，其采用了力控制方法，利用了多输入多输出自适应鲁棒控制算法(ARC)来设计上下层控制器，在电机数目少于外骨骼运动自由度数目的情况下，有效克服了欠驱动支撑腿助力外骨骼的多关节强耦合和模型不确定性的影响，对控制模型做前馈补偿来保证静态下的零跟踪误差，通过设计的鲁棒反馈来保证欠驱动助力外骨骼系统的动态特性和稳定性，解决了现有的外骨骼的控制方法系统鲁棒性能不强的技术问题，实现了助力外骨骼对人运动的良好跟随和助力效果，具有较强的应用价值。

4、该欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法，其充分考虑穿戴者对外骨骼的控制作用，减少了电机的使用和能源的消耗，在人机间交互问题上有效、可靠，并具有对人体运动意图快速响应的特点。

5、该欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法，其将外骨骼穿戴者作为系统控制的参与者，在行走平面内，穿戴者可以保证整个系统的前后行走平衡，避免外骨骼发生摔倒。同时，该方法利用级联控制策略，设计上下层控制器，实现对欠驱动助力外骨骼的轨迹规划和轨迹跟踪，控制方法实现简单，易于工程实现，且控制灵活。

实施例2

本实施例提供了一种欠驱动支撑腿助力外骨骼，该外骨骼与实施例1中的欠驱动支撑腿助力外骨骼相似，区别在于本实施例中的实时控制器直接执行实施例1中的自适应鲁棒力控制方法，使外骨骼的各部分实现对人运动的良好跟随和助力效果。

实施例3

本实施例提供了一种欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制装置，该装置应用实施例1中的欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法。其中，该控制装置包括初始化模块一、初始化模块二、初始化模块三、模型建立模块、参考位移获取模块、实际位移获取模块、转化模块以及跟随模块。

初始化模块一用于初始化实时控制器的采样周期，且采样周期在10到20毫秒之间。初始化模块二用于将脚部1旋转至水平，并将第一杆件2、第二杆件6以及背部10旋转至竖直位置，并初始化膝关节编码器3和髋关节编码器7且将编码器数值调零。初始化模块三用于初始化力传感器11，将力传感器11的数值调零。这三个初始化模块可以组合为初始化单元，其目的在于将外骨骼中的各个部分初始化，相应的数值也归零。

模型建立模块用于建立欠驱动支撑腿助力外骨骼的物理模型，并将物理模型转化为状态方程。其中，物理模型包括人机接口模型、外骨骼机械本体的运动模型、穿戴者提供的完整约束模型。模型建立模块主要执行实施例1中的步骤(4)，能够建立出各个模型以及状态方程。

参考位移获取模块用于通过背部绑带12将力传感器11与穿戴者相连，并测定力传感器11上的作用力，通过上层控制器获得欠驱动支撑腿助力外骨骼的参考位移。实际位移获取模块用于通过膝关节编码器3和髋关节编码器7获得欠驱动支撑腿助力外骨骼的实际角度值，根据外骨骼系统的正运动学模型得到背部10接触处的实际位移。实际位移获取模块根据参考位移，将实际位移和参考位移作为下层位置跟踪控制器的输入量，下层位置跟踪控制器的输出为欠驱动支撑腿助力外骨骼中膝关节和髋关节处的电机驱动力矩。这两个位移获取模块分别用于执行实施例1中的步骤(5)和(6)，能够获得相应的位移信息。

转化模块用于通过膝关节电机4和髋关节电机8的驱动器，将电机驱动力矩转化为相应电机的控制电流。转化模块主要执行实施例1中的步骤(7)，实现力矩与电流的转化。跟随模块用于通过各个控制电流控制对应的膝关节电机4和髋关节电机8的输出力矩，带动欠驱动支撑腿助力外骨骼的各个关节旋转，实现欠驱动支撑腿助力外骨骼的跟随运动。跟随模块主要执行实施例1中的步骤(8)，实现欠驱动支撑腿助力外骨骼的跟随运动。

实施例4

本实施例提供一种计算机终端，其包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序。处理器执行程序时实现实施例1的欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法的步骤。

实施例1的方法在应用时，可以软件的形式进行应用，如设计成独立运行的程序，安装在计算机终端上，计算机终端可以是电脑、智能手机、控制系统以及其他物联网设备等。实施例1的方法也可以设计成嵌入式运行的程序，安装在计算机终端上，如安装在单片机上。

实施例5

本实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序。程序被处理器执行时，实现实施例1的欠驱动支撑腿助力外骨骼的自适应鲁棒力控制方法的步骤。

实施例1的方法在应用时，可以软件的形式进行应用，如设计成计算机可读存储介质可独立运行的程序，计算机可读存储介质可以是U盘，设计成U盾，通过U盘设计成通过外在触发启动整个方法的程序。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。