[發明專利]冗余康復步行訓練機器人各軸跟蹤誤差最優預測控制方法

有效

• 申請號: 201710753885.6
• 申請日: 2017-08-29
• 公開（公告）號: CN107479381B
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發明（設計）人: 孫平;張帥;孫桐;李樹江;孟奇;張文嬌
• 申請（專利權）人: 沈陽工業大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 沈陽智龍專利事務所(普通合伙) 21115
• 代理人: 周智博;宋鐵軍

一種冗余康復步行訓練機器人各軸跟蹤誤差最優預測控制方法，該控制方法基于冗余機器人特征和動力學模型，設計非線性反饋預測控制器，建立各軸子系統離散化預測模型；分別以各軸軌跡跟蹤誤差為變量，建立目標優化性能函數，并構建各軸軌跡跟蹤誤差、速度跟蹤誤差和控制增量的約束條件，獲得最優預測控制，從而實現各軸軌跡跟蹤誤差最優性能，并將冗余康復步行訓練機器人的軌跡跟蹤誤差和速度跟蹤誤差約束在指定范圍內，保障康復者安全訓練。該控制方法不僅能提高軌跡跟蹤精度，而且能保障訓練者的安全性。

技術領域：

本發明涉及輪式冗余康復機器人的控制領域，尤其是關于輪式下肢冗余康復機器人的控制方法。

背景技術：

隨著高齡人口增加和交通事故頻發，導致下肢運動功能障礙者逐年增多。由于我國康復醫療資源有限，無法及時解決障礙者的下肢康復問題。因此，發展康復步行訓練機器人，幫助下肢障礙者安全地進行步行訓練具有重要意義。

康復步行訓練機器人通常需要跟蹤醫生指定的運動軌跡幫助障礙者進行訓練，精確跟蹤醫生的訓練軌跡可有效提高康復效果。關于康復步行訓練機器人軌跡跟蹤控制方法已有許多研究成果，然而已有成果都沒有分別實現x軸、y軸和旋轉軸三個運動方向軌跡跟蹤的最優性能，且沒有同時將軌跡跟蹤誤差和速度跟蹤誤差約束在指定范圍內。康復機器人不同于工業機器人，如果軌跡跟蹤誤差過大，康復機器人可能會碰撞周圍的障礙物；如果速度跟蹤誤差過大，將導致康復機器人與康復者運動不協調，這些都會威脅訓練者的安全。到目前為止，還沒有實現各軸軌跡跟蹤性能最優，且同時約束軌跡跟蹤誤差和速度跟蹤誤差的控制方法。現有康復機器人大都采用冗余結構設計方式。

發明內容：

發明目的：

為了解決上述問題，本發明提供了一種使冗余康復步行訓練機器人在運動過程中，各軸軌跡跟蹤誤差最小，且軌跡跟蹤誤差和速度跟蹤誤差同時約束在指定范圍內的預測控制方法。

技術方案：

本發明是通過以下技術方案來實現的：

一種冗余康復步行訓練機器人各軸跟蹤誤差最優預測控制方法，該控制方法中的康復步行訓練機器人是一種冗余機器人，需要完成x軸、y軸和旋轉軸三個運動方向的軌跡跟蹤，基于冗余機器人特征和動力學模型，設計非線性反饋預測控制器，建立各軸子系統離散化預測模型；分別以各軸軌跡跟蹤誤差為變量，建立目標優化性能函數，并構建各軸軌跡跟蹤誤差、速度跟蹤誤差和控制增量的約束條件，獲得最優預測控制，從而實現各軸軌跡跟蹤誤差最優性能，并將冗余康復步行訓練機器人的軌跡跟蹤誤差和速度跟蹤誤差約束在指定范圍內，保障康復者安全訓練。

最優預測控制方法步驟如下：

1)基于康復步行訓練機器人的冗余性，并結合動力學模型，設計非線性反饋預測控制器，從而獲得解耦形式的動力學模型；在此基礎上，構建x軸、y軸和旋轉軸運動方向的子系統模型，依據泰勒展開方法，建立各軸子系統離散化預測模型；

2)利用子系統離散化預測模型，分別獲得各軸具有控制增量形式的運動軌跡和運動速度狀態方程；以各軸軌跡跟蹤誤差為變量，建立目標優化性能函數，并構建各軸軌跡跟蹤誤差、速度跟蹤誤差和控制增量的約束條件；通過求解具有控制增量形式的二次規劃問題，獲得安全預測控制，同時將軌跡跟蹤誤差和速度跟蹤誤差約束在指定范圍內，保障康復者安全訓練。

1)基于康復步行訓練機器人的冗余性，并結合動力學模型，設計非線性反饋預測控制器，從而獲得解耦形式的動力學模型；在此基礎上，構建x軸、y軸和旋轉軸運動方向的子系統模型，依據泰勒展開方法，建立各軸子系統離散化預測模型；