朱昕毅,梅 濤,王玉成,孫 鵬
(1.合肥工業大學 電氣與自動化工程學院,合肥 230022;2.中國科學院合肥物質科學研究院 先進制造技術研究所,常州 213164)
控制技術
外骨骼機器人人機耦合控制系統研究
朱昕毅1,2,梅 濤2,王玉成2,孫 鵬2
(1.合肥工業大學 電氣與自動化工程學院,合肥 230022;2.中國科學院合肥物質科學研究院 先進制造技術研究所,常州 213164)
外骨骼機器人是機器人與穿戴者相耦合的機電一體化系統,為實現外骨骼機器人的穩定運動控制,研究了外骨骼機器人人機耦合作用情況。以機器人單個關節為研究對象,建立了關節的人機耦合雙閉環控制系統,進行了外骨骼機器人的位置控制實驗。實驗結果表明,這種人機耦合控制系統可以實現外骨骼機器人的穩定控制。
外骨骼機器人;人機耦合;雙閉環控制
外骨骼是指為生物提供保護和支持的堅硬外部結構。外骨骼機器人技術是融合傳感、控制、信息、融合、移動計算, 為作為操作者的人提供一種可穿戴的機械機構的綜合技術[1]。外骨骼機器人系統的研究最早始于20世紀60年代美國通用公司設計的哈德曼助力機器人,該裝置主要采用電機驅動控制,可以輕而易舉的舉起幾十千克的重物。它對后來外骨骼機器人技術的研究和開發起到了不可替代的引導作用[2]。自從哈德曼助力機器人設想的提出以來,許多國家都對外骨骼機器人系統展開了研究。2000年,美國國防部高級研究項目局資助加州大學伯克利分校的人體工程實驗室(HEL)、SARCOS 機器人公司、橡樹嶺國家實驗室(ORNL)和Millennium Jet公司等開展了增力外骨骼機器人的研究[3]。隨著世界科技水平的進步,以日本、美國、以色列為代表的發達國家在外骨骼機器人領域取得了長足的進展,在軍事、醫療、商業等方面已經有了初步的應用[4,5]。
在我國,外骨骼機器人的研究尚處于起步階段,一些科研機構和高校對這類機器人的機械結構、驅動系統和控制策略等方面進行了初步的理論探索和仿真。裝甲兵工程學院的賴慶仁設計了液壓驅動系統的負重可穿戴機器人機械結構并做了仿真,仿真結果表明液壓驅動方式可以增大機器人最大負載,但其控制方式采用開環控制,其控制穩定性難以保證[6]。河南科技大學的陳昌鐸設計了氣動比例技術的下肢康復訓練可穿戴機構控制方案,其在穿戴舒適度上有所提高,采取了針對執行器的單閉環控制,但是控制穩定性和精度都不高,其控制最大位置誤差率可達14%左右[7]。中國科學院合肥物質科學研究院智能機械研究所的方郁設計的外骨骼機器人采用伺服電機作為執行機構,其設計了一種速度-力模型,采用PID控制。通過設置固定的運動控制參數,實現了外骨骼機器人的運動,但并未探討在不同穿戴者因不同的動力學表現而給機器人控制帶來的影響,沒有充分考慮人機耦合關系[8]。
目前,國內的研究者在外骨骼機器人人機耦合控制系統方面還沒有展開深入研究。外骨骼機器人控制系統輸出主要受到兩方面作用力的影響:一是執行機構作用力,二是穿戴者與機器人之間相互作用力。每個穿戴者運動時的動力學表現是不一樣的,同時,穿戴者是通過雙腳和腿部的軟性捆綁帶與機器人相連接,在機器人運動過程中,連接部位會對機器人產生力和力矩,穿戴者其他部位也會與機器人接觸,同樣會對機器人產生力和力矩。這些因素都會對外骨骼機器人的控制效果產生影響。從人機耦合的角度對外骨骼機器人控制系統進行研究將有助于實現外骨骼機器人的穩定控制。本文對外骨骼機器人人機耦合作用進行了初步研究,并進行了位置控制實驗。
外骨骼機器人是多自由度系統,各自由度都會受到穿戴者對機器人的力與力矩,從研究其相互耦合作用機理的角度出發,選取單自由度結構作為理論研究對象,如圖1所示。

圖1 單自由度外骨骼理論模型
圖1中為一單自由度擺動結構外骨骼機器人關節,該關節為剛性鏈接,可由單一執行機構提供力矩繞A點旋轉。假設機器人和穿戴者均未接觸地面,穿戴者的腿部連接在外骨骼機器人上。為簡化模型,暫不考慮機器人中的彈性、諧振、摩擦等因素的影響,僅研究機器人執行器作用與人體作用的相關聯系。
在忽略重力的情況下,建立開環控制系統:

式中,v表示控制系統輸出量,即外骨骼機器人運動速度;r表示執行器輸入量,即執行器施加在外骨骼機器人上的力矩;G表示執行器輸入量的傳遞函數;d表示穿戴者對機器人施加的力矩;S代表穿戴者輸入量的傳遞函數。

圖2 執行器與人對外骨骼關節角速度作用
上述的控制系統描述的是外骨骼機器人控制系統沒有任何來自執行器的反饋情況下,執行機構和穿戴者對機器人產生的力矩對系統輸出速度v的影響。在這種控制方式下,如果執行機構使用的是穩定性優先的控制器(例如高增益的速度控制器),那么就要求傳遞函數S的值盡可能小,那么帶來的影響就是外骨骼機器人對來自穿戴者的力矩的響應變弱。在這種情況下,由于不同的穿戴者對機器人所施加的力矩d是不同的,這就使得僅通過測量d來控制機器人運動十分困難。不僅如此,再進一步思考,外骨骼機器人實際是多自由度系統,那么在重復性的測量過程中就會導致機器人的魯棒性衰減,這對外骨骼機器人運動的穩定性影響很大。
為此,本文進一步研究,在上述控制模型中加入一個閉環負反饋,如圖3所示,其傳遞函數如式(2)所示。

圖3 加入閉環后執行機構與人對外骨骼關節角速度作用

其中,C表示控制器對外骨骼變量的操作,衰減了自外骨骼機器人的非必要的信號,起到單位低通濾波的作用。
通過式(2)可以看出Snew≤S,添加閉環負反饋之后外骨骼機器人對人動作的響應是減弱的。不論是在經典控制理論還是現代控制理論中,都力求將系統對外界力和力矩響應的靈敏度函數最小化。但在外骨骼機器人系統中卻恰恰相反,我們要使得系統的靈敏度函數最大化,為此,我們改閉環負反饋為閉環正反饋,即:

假設:

α表示函數S的放大倍數。例如當C=0.9G-1時,則Snew=10S。由于S增大,外骨骼機器人對外界出入(包括干擾信號)響應靈敏度增大,隨之而來的是對系統魯棒性的嚴峻考驗。在閉環正反饋中,參數變化如下:

當放大倍數α比較大,即GC趨向1時,外界對外骨骼施加的任何變量都將被放大。例如當不確定參數占10%)時:

假設C=0.9G-1(即α=10),由式(6)可得出,ΔSnew/Snew=0.9這就表明任何參數變量都會對系統的狀態有直接的影響,通過上述可以知道,10%的干擾量經過傳遞函數便會放大9倍。因此,在單閉環系統下,不確定性參數的最小化問題將十分重要。
下面我們再加入穿戴者動力學作用,得到圖4所示的雙閉環控制結構。外骨骼機器人是綜合人體運動時對外界的變化的反應實現控制的。穿戴者對外骨骼機器人的力作用效果d既代表了動力學(H)作用,也代表了穿戴者的運動學狀態。H則主要由穿戴者的動力學因素決定。假設H是一個非線性的操作,可定義:


圖4 雙閉環控制模型
在圖4中,上面的閉環表示了穿戴者的運動對外骨骼機器人的作用,下面的閉環表示了執行器對外骨骼機器人的驅動。在雙閉環控制系統下進一步探究穿戴者的行為動作對外骨骼機器人的穩定性的影響。由圖4可以看出,為保證控制系統的穩定,必須滿足:

對于一個單自由度系統,S=G=1/Js,J表示轉動慣量,s表示拉普拉斯變換。則穿戴者的阻抗H=MHs+CH,MH和CH表示正系數。如果α=10(C=0.9Js)得:

將上述參數帶入式(8)中得:

從式(11)中就可以看出,在雙閉環控制系統中,只要改變參數,令J<10MH,系統就會相對穩定。
3.1實驗平臺搭建
圖5所示為六自由度外骨骼機器人。在外骨骼機器人實際行走過程中,膝關節運動幅度大,在人腿擺動過程中受到小腿對機械的力矩作用較明顯,所以選用膝關節作為單自由度人機耦合模型控制實驗對象。穿戴者通過柔性捆綁帶與外骨骼機器人連接,機器人以電機編碼器作為執行器反饋元件,以穿戴者小腿與機器人捆綁處的壓力傳感器作為穿戴者對機器人的力矩反饋元件。

圖5 外骨骼機器人單關節實驗平臺
控制系統采用三層控制架構:上位機為工控機,在Windows系統下運行人機耦合控制系統;下位機為專用控制器,運行底層控制程序;驅動器驅動直流伺服電機,電機通過同步帶帶動剛性肢干繞固定點轉動。
實驗輸入連續的點到點位置信號,如圖6所示。通過人機耦合控制系統,獲得電機編碼器位置實際輸出,分析誤差情況,驗證控制系統的可行性。實際行走情況如圖7所示。

圖6 實驗執行器輸入
【】【】

圖7 外骨骼機器人實際行走圖
3.2實驗結果與分析

圖8 實驗實際輸出

圖9 關節位置誤差
實驗測量元件為增量式編碼器,輸入信號最大增量幅值為10000counts,最小增量幅值為3000counts,如圖9所示。電機實際運動輸出如圖10所示,可以看出,輸出端輸出位置軌跡基本貼合輸入信號,僅在電機改變方向時有所抖動。關節位置誤差如圖11所示,誤差最大值為200counts,誤差率η為200/30000×100%=0.67%,小于1%,滿足控制穩定性的要求,可以認為在人機耦合控制系統作用下,該關節實現了穩定的運動控制。
本文調研了國內外外骨骼機器人控制策略方面的相關資料,針對外骨骼機器人穩定控制的問題,研究了一種人機耦合的雙閉環控制系統。并通過位置控制實驗,驗證了這種控制系統可以實現外骨骼機器人的穩定控制。
[1] 蔡兆云,肖湘江.外骨骼機器人技術研究綜述[J].國防科技,2007,12.6-8.
[2] 柴虎,侍才洪.外骨骼機器人的研究發展[J].醫療衛生裝備,2013,4.81-84.
[3] Yang C J,Zhang J F,Chen Y,et al. A review of exoskeleton-type systems and their key technologies[J].Mechanical Engineering Science,2008,222(8):1599-1612.
[4] Aaron M Dollar,Hugh Herr. Lower Extremity Exoskeletons and Active Orthoses:Challenges and State-of-the-Art[J].IEEE Transactions on Robotics,2008,24(1):144-158.
[5] 王勇,史生坤.外骨骼機器人研究進展及前景展望[J].電子制作, 2013(21),49.
[6] 賴慶仁,張學勝,等.負重外骨骼機器人液壓驅動系統的初步設計[J].液壓與氣動,2011,9.34-37.
[7] 陳昌鐸,韓建海,李向攀.基于氣動比例技術的下肢康復訓練外骨骼機構控制[J].液壓與氣動,2014,6.63-66.
[8] Yu Fang,Yong Yu, Feng Chen,Yunjian Ge."Dynamic Analysis and Control Strategy of the Wearable Power Assist Leg[A]. Proceedings of the 2008 IEEE International Conference on Automation and Logistics(ICAL2008)[C].Qingdao,China. 2008,9:1060-1065.
The study of man-machine coupling control system of exoskeleton robot
ZHU Xin-yi1, MEI Tao2, WANG Yu-cheng2, SUN Peng2
TP271
A
1009-0134(2016)02-0035-04
2015-11-30
中國科學院合肥研究院院長基金(YZJJ201522);常州市科技支撐計劃(CE20150013)
朱昕毅(1991 -),男,江蘇溧陽人,碩士研究生,研究方向為機器人控制。