上肢外骨骼機器人迭代學習控制研究

楊述

摘要：上肢外骨骼機器人是一種可穿戴式的運動輔助機器人，基于一款上肢外骨骼機器人展開了控制算法研究，首先簡要描述了該上肢外骨骼機器人的結構組成，接著闡述了上肢外骨骼機器人運動控制系統的特點，對迭代學習控制進行了簡單的介紹，并對使用迭代學習控制算法來控制該上肢外骨骼機器人進行了可行性分析，在此基礎上，提出使用PD迭代學習控制算法來對該機器人進行控制，并利用MATLAB軟件搭建了上肢外骨骼機器人PD迭代學習控制系統模型，最后，對該控制系統進行了仿真分析，仿真結果驗證了該控制算法的有效性。

關鍵詞：上肢外骨骼?? 機器人?? 運動控制?? 迭代學習控制

Research on the Iterative Learning Control of Upper Limb Exoskeleton Robots

YANG Shu

（Changsha Socail Work College， Changsha， Hunan Province， 410004 China）

Abstract： An upper limb exoskeleton robot is a wearable motion-assisted robot， and this paper studies the control algorithm of an upper limb exoskeleton robot. First， this paper briefly describes the structural composition of the upper limb exoskeleton robot. Then it expounds the characteristics of the motion control system of the upper limb exoskeleton robot， briefly introduces iterative learning control， and carries out the feasibility analysis of using the iterative learning control algorithm to control the upper limb exoskeleton robot. Based on this， it? proposes to control the robot by the PD iterative learning control algorithm， and? builds a PD iterative learning control system model of the upper limb exoskeleton robot by using MATLAB software. Finally， it makes a simulation analysis of the control system， and the simulation results verify the effectiveness of the control algorithm.

Key Words： Upper limb exoskeleton; Robot; Motion control; Iterative learning control

1 控制對象

需要控制的對象為一款外骨骼上肢外骨骼機器人如圖1所示。該上肢外骨骼機器人采用外骨骼可穿戴式結構，一共包含了5個自由度，如表1所示。

根據人機工程中規定的成年人上肢手臂長度，初步設定上肢外骨骼機器人的整體尺寸如表2所示，其中肩寬為肩關節內外收擺關節到肩關節前后擺動關節的水平距離，肩高為肩關節內外收擺關節到肩關節前后擺動關節的垂直距離，前臂包括腕關節部分。

該機器人結構的動力學模型參數如表3所示。

2 迭代學習控制概述及可行性分析

研究迭代學習控制的動機，來自可以從經驗中學習獲得知識的啟發。迭代學習控制的日標是要設計一種具有某種“智能”的控制器，能夠在系統運行的時候通過“學習”，不斷地完善自己，控制效果愈來愈好，通過這種方式來確定最優的控制。換言之，當某一項控制任務不斷重復的時候，可以把控制系統上一次的控制輸入、輸出和誤差等進行分析，獲得額外的信息，這個信息對于控制器而言，就是“經驗”，利用這種經驗知識，可以降低控制器對動態過程模型的依賴，且為改進跟蹤控制提供了可能。基于這種通過學習訓練自身的控制系統，就是迭代學習控制系統。因此，迭代學習控制被控對象的一個關鍵特點就是可重復性。也就是說被控對象的向量函數對每一次被控過程來說都是不變的。通過重復，將上一次控制過程得到的經驗來求出一個更加理想的輸入，以使被控對象能夠按期望的運動軌跡運動。這個過程就是反復訓練的過程。迭代學習控制原理如圖2所示。

由于迭代學習控制算法可以利用自身經驗進行自我學習，關于迭代學習控制算法的理論研究和應用研究從未停止^[1-5]。

上肢外骨骼機器人是一種特殊的機器人系統，它的控制具有一定的挑戰性，這是因為外骨骼式的上肢機器人是一個具有強耦合和非線性特點的機器人系統，普通的控制算法很難達到對其軌跡的完全跟蹤。對于上肢機器人來說，其運動必須保證其準確性，否則達不到運動輔助的效果，甚至可能會使患者的上肢受到二次傷害。因此，實現上肢外骨骼機器人的運動軌跡的準確控制非常重要。

為了解決這個問題，研究者提出了許多控制策略。其中，迭代學習控制被廣泛應用于肢體外骨骼機器人的運動控制，目前已有部分關注這方面的研究^[6-7]。迭代學習控制是一種重復學習和調整控制器參數的控制方法，通過反復的迭代學習來達到對控制理想軌跡的準確跟蹤。對于外骨骼機器人這種具有重復動作的機器人系統，迭代學習控制算法具有良好的適用性。

總而言之，對于上肢外骨骼機器人的運動控制，迭代學習控制算法是一種非常有效的方法。通過該方法，可以實現對肢體外骨骼機器人的準確控制，以滿足患者的運動輔助需求。

3 PD迭代學習控制系統設計及仿真

由于開環迭代學習控制沒有使用當前的輸出誤差，收斂速度明顯低于采用閉環的迭代學習控制，而且若被控對象本身不穩地，開環將不能有效地消除整個系統的誤差，使系統穩定。而閉環迭代學習控制對誤差的消除效果明顯高于開環迭代學習控制，且收斂速度較快，因此，我們的上肢外骨骼機器人將采用閉環的PD迭代學習算法。在MATLAB軟件Simulink模塊中建立起上肢外骨骼機器人的閉環迭代學習控制仿真系統，如圖3所示 。

圖4所示為外骨骼上肢外骨骼機器人整個迭代學習過程中（20次），每個關節的迭代學習位置跟蹤曲線圖。其中關節1表示肩關節的內收/外擺關節，關節2表示肩關節的前/后擺動關節，而關節3則表示肘關節的屈伸關節。

圖5則為上肢外骨骼機器人第20次迭代學習完成時，其各個關節的位置跟蹤曲線圖，可見，在第20次迭代學習時，上肢外骨骼機器人的輸出基本上已出軌跡一致。

圖6表示整個迭代過程中，上肢外骨骼機器人每一個關節的位置跟蹤誤差范數的變化（范數即絕對值的最大值）。其中紅色的曲線表示關節1關節位置跟蹤誤差范數的變化，藍色的曲線表示關節2關節位置跟蹤誤差范數的變化，黃色的曲線則表示關節3關節位置跟蹤誤差范數的變化。由圖可見，各個關節從第1次迭代學習控制開始，位置跟蹤誤差就直線下降，大概經過不到10余次的學習，位置跟蹤誤差基本都降為了零，從而通過迭代學習，實現了對位置的精準跟蹤，為上肢外骨骼機器人的安全性從控制算法層面提供了一定的保障。因而PD迭代學習控制算法是一種非常適用于上肢外骨骼機器人的軌跡跟蹤控制算法。

4 結語

針對上肢外骨骼機器人對安全性要求高以及上肢外骨骼運動具有重復性的特點，選擇迭代學習控制算法對上肢外骨骼機器人進行控制。首先介紹了迭代學習控制的基本理論，其次采用PD閉環迭代學習控制算法對上肢外骨骼機器人進行控制，在MATLAB軟件中建立控制仿真系統，并進行仿真。仿真結果表明，PD型閉環迭代學習控制算法有效的實現了對上肢外骨骼機器人位置精準控制這個目標。

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