迭代學(xué)習(xí)控制在下肢康復(fù)機器人的研究

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1、迭代學(xué)習(xí)控制在下肢康復(fù)機器人的研究迭代學(xué)習(xí)控制在下肢康復(fù)機器人的研究 2018/10/30 摘要：針對腦卒中患者在下肢康復(fù)機器人中進行坐站訓(xùn)練控制問題，提出一種學(xué)習(xí)阻抗控制方法。首先，根據(jù)功能需求，搭建下肢康復(fù)機器人系統(tǒng)，并對其工作流程進行闡述；然后，對坐站訓(xùn)練建立運動學(xué)模型，并對其運動空間和約束進行分析；最后，基于PD迭代學(xué)習(xí)律得到阻抗控制學(xué)習(xí)律，并進行魯棒性分析。仿真與實驗驗證表明：迭代學(xué)習(xí)控制算法對重復(fù)噪聲信號具有較好的抗干擾性能，對于軌跡追蹤這類重復(fù)運動問題具有較好的追蹤性能，并且該算法具有可用性和有效性。為后續(xù)下肢康復(fù)機器人坐站訓(xùn)練控制奠定基礎(chǔ)，更為日后患者逐步糾正訓(xùn)練姿勢提供了理論

2、基礎(chǔ)。關(guān)鍵詞：迭代學(xué)習(xí)控制；下肢康復(fù)機器人；坐站訓(xùn)練；阻抗控制本文主要針對腦卒中患者在下肢康復(fù)機器人中進行坐站訓(xùn)練問題，提出了一種學(xué)習(xí)阻抗控制方法。1下肢康復(fù)機器人系統(tǒng)介紹11系統(tǒng)組成本文根據(jù)腦卒中患者對下肢康復(fù)機器人的功能需求，從而確定相對應(yīng)的系統(tǒng)組成。12系統(tǒng)的工作流程根據(jù)上節(jié)對下肢康復(fù)機器人的系統(tǒng)組成介紹，患者在下肢康復(fù)機器人中進行康復(fù)訓(xùn)練的主要流程為：1）用戶在上位機中選定好訓(xùn)練模式后，下位機接收上位機發(fā)送的參數(shù)信息與控制指令，進入模式啟動流程；2）流程開始后，機器人上電、骨盆機構(gòu)回到初始高度（患者骨盆高度）；3）進行康復(fù)訓(xùn)練，狀態(tài)控制模塊處理控制指令后使設(shè)備進入指定訓(xùn)練模式；4）防摔

3、、減重模式正常開啟后，再啟動訓(xùn)練模式。根據(jù)上述系統(tǒng)組成及工作流程分析可知下肢康復(fù)機器人的具有多種功能：步態(tài)訓(xùn)練、臺階訓(xùn)練和坐站訓(xùn)練等功能。下面重點研究分析其坐站訓(xùn)練功能中的阻抗控制。2坐站訓(xùn)練運動學(xué)與動力學(xué)分析21建立坐站訓(xùn)練模式坐站訓(xùn)練是一種在三維空間中進行的運動，但該運動幾乎沒有Y方向上的位置變化。因此人體被投影到XZ平面上，下肢和上肢各軀干均被簡化為構(gòu)件，且下肢和上肢合二為一，將其視作單肢結(jié)構(gòu)，從而把三維的坐站訓(xùn)練簡化為XZ平面上的運動。22坐站訓(xùn)練運動學(xué)分析根據(jù)機器人技術(shù)基礎(chǔ)5可以得到膝關(guān)節(jié)和末端關(guān)節(jié)在空間中的位置。3坐站訓(xùn)練的迭代學(xué)習(xí)控制31迭代學(xué)習(xí)阻抗控制在控制過程中，控制器將利用

4、上一次迭代時存儲的患者位置偏差信息，通過學(xué)習(xí)律計算得出基于位置偏差的阻抗力矩大小。隨后將阻抗力矩信號和上一次的控制輸入信號進行疊加，產(chǎn)生當前的控制輸入信號。從而使得機器人為患者動態(tài)提供阻抗力，當患者與期望軌跡的偏差較大時，提供較大的阻抗力，患者將會被機器人引導(dǎo)到期望軌跡進行訓(xùn)練；當患者與期望軌跡的偏差較小時，提供較小的阻抗力，患者可進行主動訓(xùn)練，機器人不提供過多干預(yù)。32魯棒性分析魯棒性是指被控對象或過程的參數(shù)及模型結(jié)構(gòu)有攝動時，系統(tǒng)保持穩(wěn)定，或某種性能的能力。在迭代學(xué)習(xí)控制中，魯棒性研究主要集中于討論系統(tǒng)的干擾時能保持一定性能的能力。由于坐站訓(xùn)練是一種典型的人機交互訓(xùn)練方法，在訓(xùn)練過程中，存在各類的認為干擾情況，因此對系統(tǒng)的魯棒性要求比較高。4仿真與實驗由于真實的工作環(huán)境中總是存在各種擾動情況，為了驗證迭代學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)算法的有效性，在控制系統(tǒng)中加入一項擾動噪聲05sin314t，從而可得到踝關(guān)節(jié)和膝關(guān)節(jié)在坐站訓(xùn)練過程中的角度變化情況。5結(jié)束語迭代學(xué)習(xí)控制算法對重復(fù)噪聲信號具有較好的抗干擾性能，對于軌跡追蹤這類重復(fù)運動問題具有較好的追蹤性能，并且該算法具有可用性和有效性。為后續(xù)下肢康復(fù)機器人坐站訓(xùn)練控制奠定基礎(chǔ)，更為日后患者逐步糾正訓(xùn)練姿勢提供了理論基礎(chǔ)。