[发明专利]一种基于康复训练机器人的阻抗自适应的运动控制方法

说明书

技术领域

本实用新型涉及康复训练机器人自动控制领域，尤其是关于一种基于康复训练机器人的阻抗自适应的运动控制方法。

背景技术

当今社会中，脑中风是严重威胁中老年人身体健康的疾病，发病率有逐年上升的趋势。这种疾病引发了患者肢体运动功能的丧失及相关并发症。尤其是上肢运动功能的丧失，极大地影响了患者日常生活的能力。而医学实验表明，如果在治疗初期就辅助以康复训练，则肢体机能恢复的可能性是极大的。目前，国内已经有很多研究机构致力于研制一种高效可高的康复训练机构。

因为康复训练机器人的直接作用目标为病人的患肢，后者具有质量、刚度等各种参数的不可预知和可变性，而且及其容易因为康复训练不当，造成二次伤害。所以研制一种阻抗自适应机制，使其能够对其肢体作用力进行感知，适应和跟随，实现人机系统力和位置动态关系的柔顺性控制就变的尤为重要。

发明内容

本发明为了解决在康复训练机器人的控制中如何能够对患肢力学特性进行感知、适应和跟随，实现人机系统力和位置动态关系的柔顺性控制而提出一种康复训练机器人的使用安全性的基于康复训练机器人的阻抗自适应的运动控制方法。

一种基于康复训练机器人的阻抗自适应的运动控制方法，包括如下步骤：

步骤1采用力传感器得到患肢的作用力f_h，采用位置传感器得到患肢的位置θ_h，再由在线辨识器根据患肢的作用力f_h和位置θ_h计算出患肢的等效质量参数M_h、等效阻尼参数B_h和等效刚度参数K_h，计算患肢的等效质量参数M_h、等效阻尼参数B_h和等效刚度参数K_h的方法是：

利用力传感器和位置传感器对患肢的作用力f_h和位置θ_h进行采样，采样次数为N次，且N＞3，再根据患肢的动力学模型，采用最小二乘法就获得患肢阻抗参数M_h、B_h和K_h的在线评估值，患肢的动力学模型为：

fh=Mhθ··h+Bhθ·h+Khθh]]>

M_h、B_h、K_h分别为患肢的等效质量、阻尼和刚度，θ_h，分别表示患肢的角度、角速度以及角加速度，为θ_h的一阶导数，为θ_h的二阶导数，

步骤2利用患肢的等效质量参数M_h、等效阻尼参数B_h和等效刚度参数K_h的变化量ΔM_h、ΔB_h及ΔK_h，对比例-微分-积分控制器进行修正并计算得到u(t)，所述的比例-微分-积分控制器为：