[发明专利]一种继承型迭代学习控制的下肢外骨骼行走轨迹跟踪方法

权利要求书

1.一种继承型迭代学习控制的下肢外骨骼行走轨迹跟踪方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤1、根据下肢外骨骼的行走模式，建立不同步速下的下肢外骨骼的髋关节和膝关节对应的角度期望轨迹；

步骤2、确定第i个步态周期的步速v(i)，并得到步速v(i)对应的角度期望轨迹θ_i,d(t)，设置第i个步态周期的初始控制力矩T_i,0(t)；

判断第i个步态周期是否为第一个步态周期；若i＝1，则T_1,0(t)＝0；若i≠1，则使用第i-1个步态周期的最终控制力矩T_i-1,k-1(t)和第i-1个步态周期的角度期望轨迹θ_i-1,d(t)通过继承公式来修正第i个步态周期的初始控制力矩T_i,0(t)；继承公式如式1)所示：

步骤3、在第i个步态周期中，以下肢外骨骼模型为被控对象，将k-1次迭代的控制力矩T_i,k-1(t)作用在下肢外骨骼模型中，得到第k次迭代的角度跟踪轨迹θ_i,k(t)；k≥1；当k＝1时，k-1次迭代为第i个步态周期的初次迭代，T_i,k-1(t)为第i个步态周期的初始控制力矩T_i,0(t)；

步骤4、计算第k次迭代的角度跟踪误差e_i,k(t)，并计算角度跟踪误差的最大均方值E_i,k；判断最大均方值E_i,k与最大容许误差α的大小关系；若E_i,k≤α，则将控制力矩T_i,k-1(t)记为第i个步态周期的最终控制力矩，跳转到步骤6；若E_i,k＞α，则执行步骤5；

步骤5、使用迭代学习控制的方法计算得到第k次迭代的控制力矩T_i,k(t)；再返回步骤3，令k＝k+1，继续迭代过程；

步骤6、判断第i+1个步态周期的步速值是否与第i个步态周期的步速值相同；若不同，则返回步骤2，进而得到第i+1个步态周期的最终控制力矩；若相同，则将第i个步态周期的最终控制力矩T_i,k-1(t)继续作为第i+1个步态周期的最终控制力矩，进而实现下肢外骨骼对不同步速的角度期望轨迹的跟踪。

2.根据权利要求1所述的继承型迭代学习控制的下肢外骨骼行走轨迹跟踪方法，其特征在于步骤1中，建立以步速与相应的角度期望轨迹为对应关系的轨迹库；轨迹库由真实步行时不同步速下的髋关节和膝关节的角度期望轨迹构成，均为试验中测得的数据。

3.根据权利要求1所述的继承型迭代学习控制的下肢外骨骼行走轨迹跟踪方法，其特征在于步骤3中，下肢外骨骼模型在MATLAB软件的Simscape模块中建立。

4.根据权利要求1所述的继承型迭代学习控制的下肢外骨骼行走轨迹跟踪方法，其特征在于步骤4中，第k次迭代的角度跟踪误差如式2)所示：

e_i,k(t)＝θ_i,d(t)-θ_i,k(t) (2)

第k次迭代的角度跟踪误差的最大均方值如式3)所示：

式3)中，N为离散时间的采样点总个数。

5.根据权利要求1所述的继承型迭代学习控制的下肢外骨骼行走轨迹跟踪方法，其特征在于步骤5中，迭代学习控制采用PID型迭代学习控制，其学习律为微分增益、比例增益和积分增益的值；

第k次迭代的控制力矩T_i,k(t)如式4)所示：

式4)中，为e_i,k(t)的一阶导数；L、Ψ和Γ分别为PID型迭代学习控制的比例增益、积分增益和微分增益。