[發明專利]基于速度精度權衡的肌肉骨骼系統控制方法、系統和裝置

有效

• 申請號: 202011610884.4
• 申請日: 2020-12-30
• 公開（公告）號: CN112757275B
• 公開（公告）日: 2022-02-25
• 發明（設計）人: 周俊杰;鐘汕林;喬紅;吳偉
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所
• 主分類號: B25J9/10
• 分類號: B25J9/10;B25J9/16
• 代理公司: 北京市恒有知識產權代理事務所(普通合伙) 11576
• 代理人: 郭文浩;尹文會

本發明屬于控制技術領域，具體涉及了一種基于速度精度權衡的肌肉骨骼系統控制方法、系統和裝置，旨在解決現有的類人的肌肉骨骼機器人控制方法無法很好的進行拮抗肌協同收縮控制的問題。本發明包括：通過菲茲法則獲取肌肉骨骼系統的估計運動精度，基于估計運動精度，通過紋狀體啟發的速度調制策略，計算監督項力矩，通過肌肉激活信號網絡計算肌肉激活信號向量，基于肌肉激活信號向量和監督項力矩計算動作獎勵，進而計算損失函數，基于損失函數調節肌肉激活信號網絡的參數，使動作獎勵取值增大，反復迭代獲得控制所需的肌肉激活信號序列；本發明利用了肌肉骨骼系統的結構信息，構建了通用的拮抗肌協同收縮控制策略，保證了運動的順利進行。

技術領域

本發明屬于控制技術領域，具體涉及了一種基于速度精度權衡的肌肉骨骼系統控制方法、系統和裝置。

背景技術

生物的適應能力使得他們能夠靈活地調整并執行行為，讓已習得的熟練的運動根據環境和任務要求產生變化。實現運動可變性的典型策略之一是速度精度權衡，它反映了運動在快速與準確之間的折衷。如何在類人肌肉骨骼機器人實現這種靈活行為策略，使機器人產生對環境和任務的普遍的適應能力，是一個具有吸引力的挑戰。另一方面，對于類人的肌肉骨骼機器人系統，其肌肉數目一般遠遠大于關節數，冗余的肌肉不僅為運動學習帶來了困難，還對新運動的生成帶來了困擾。如何利用肌肉骨骼系統的結構信息，構建通用的拮抗肌協同收縮控制策略同樣是一個挑戰，尤其是考慮到部分肌肉受損的情況。

發明內容

為了解決現有技術中的上述問題，即現有的類人的肌肉骨骼機器人控制方法無法很好的進行拮抗肌協同收縮控制的問題，本發明提供了一種基于速度精度權衡的肌肉骨骼系統控制方法，所述方法包括：

令訓練次數k＝1；

步驟S100，通過菲茲法則獲取肌肉骨骼系統t時刻的估計運動精度W；

步驟S200，基于所述估計運動精度W，通過紋狀體啟發的速度調制策略，計算監督項力矩

步驟S300，基于所述監督項力矩通過肌肉激活信號網絡計算肌肉激活信號向量u_t；

步驟S400，基于所述肌肉激活信號向量u_t和監督項力矩計算動作獎勵R_t，進而計算預設的損失函數L(θ^Q)，基于所述預設的損失函數L(θ^Q)調節肌肉激活信號網絡的參數，使動作獎勵R_t取值增大，令k＝k+1重復步驟S100-步驟S400的方法直至k＝K，K為預設的最大訓練次數，獲得控制所需的肌肉激活信號序列。

在一些優選的實施方式中，步驟S100包括：

預設累積時間T；

步驟S110，通過皮層模型獲取t₁時刻的感知證據x_i(t₁)～N(μ_i，σ²)，進而獲取累積感知證據Y_i(T)：

步驟S120，將所述感知證據Y_i(T)輸入基底神經節模型，獲得基底神經節模型的輸出OUT_i；

步驟S130，基于所述基底神經節模型的輸出OUT_i，通過預設的決策閾值-ln P_i(T)獲取第一有效累積時間和第二有效累積時間若T＞0，則令T＝T-1，重復步驟S110-步驟S130；