[發(fā)明專利]用于柔性驅動機器人的自適應變阻抗控制方法、系統(tǒng)與設備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111153304.8
• 申請日: 2021-09-29
• 公開（公告）號: CN113858201B
• 公開（公告）日: 2023-04-25
• 發(fā)明（設計）人: 李翔;張軒;李秀
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: B25J9/16
• 分類號: B25J9/16;B25J11/00
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 茍冬梅

1.一種意圖驅動的自適應阻抗控制方法，其特征在于，所述方法應用于機器人，所述方法包括：

獲取目標用戶的運動數據，所述運動數據包括關節(jié)角度向量、人機交互力矩；

將所述運動數據輸入到運動意圖模型，通過所述運動意圖模型計算所述目標用戶的運動意圖，所述運動意圖表示所述目標用戶運動的期望位置；

對所述運動意圖進行實時追蹤，獲取變阻抗模型參數，所述變阻抗模型參數表示所述機器人的當前位置與所述期望位置的沖突程度；

將所述變阻抗模型參數輸入驅動器的控制系統(tǒng)模型中，調整驅動器輸出力矩，以使所述機器人進行動作。

2.根據權利要求1所述方法，其特征在于，所述機器人為可穿戴機器人，所述運動意圖模型為：

其中，是用戶肢體的關節(jié)角度向量，表示關節(jié)角度向量對時間的一階導，分別表示隨時間變化的阻尼和剛度的參數，τ_e表示人機之間的交互力矩，表示運動意圖，表示運動意圖的一階導，表示數據的維度為n，表示數據的維度為n×n。

3.根據權利要求1所述方法，其特征在于，所述機器人為采用柔性驅動器的可穿戴機器人，所述對所述運動意圖進行實時追蹤，獲取變阻抗模型參數，包括：

通過可變阻抗模型計算所述運動意圖與所述可穿戴機器人的當前位置之間的位置差異，獲取所述變阻抗模型參數；

所述可變阻抗模型為：

其中，ω(·)表示預設的加權函數，分別表示期望慣性矩陣、期望阻尼矩陣、期望剛度矩陣，它們是對角矩陣，且矩陣中對角線上的元素為常數，q,分別表示機器人關節(jié)角度、期望的運動意圖，分別表示q,對時間的二階導，表示q,對時間的一階導，τ_e表示人機之間的交互力矩，表示數據的維度為n×n。

4.根據權利要求3所述方法，其特征在于，所述加權函數為：

其中，q,分別表示機器人關節(jié)角度、期望的運動意圖，ω_H,ω_L都是正常數，且ω_H＞ω_L，ω_H,ω_L分別代表ω(·)的上邊界和下邊界，N≥4且是一個偶數整數，0＜k＜1是一個常數，h(·)是一個區(qū)域函數。

5.根據權利要求1所述方法，其特征在于，所述控制系統(tǒng)模型為：

其中，M(.)表示轉動慣量矩陣，表示與離心力和科里奧利力有關的參數矩陣，表示剛度矩陣，且為正定的對角矩陣，是一個已知的回歸矩陣，表示一組預設參數，是機器人關節(jié)角度的矢量，是驅動器轉子軸位置的矢量，Δθ＝θ-θ_d，θ_d是機器人的虛擬期望位置輸入，τ_e表示人機之間的交互力矩，z表示阻抗向量，表示參考向量，表示對時間的一階導；

其中，是驅動器的慣性矩陣，是對角矩陣，且矩陣中對角線上的元素為常數，是控制輸入，表示數據的維度為n，表示數據的維度為n×n，表示數據維度為n_q，表示數據的維度為n×n_q。

6.一種機器人控制系統(tǒng)，其特征在于，應用于采用柔性驅動器的可穿戴機器人，所述系統(tǒng)包括：

閉環(huán)控制模型，所述閉環(huán)控制模型用于執(zhí)行權利要求1-5任一所述的方法，所述閉環(huán)控制模型為：

其中，是驅動器的慣性矩陣，是正定矩陣，Δθ＝θ-θ_d，是驅動器轉子軸位置的矢量，θ_d是機器人的虛擬期望位置輸入，分別表示s,θ,θ_d,Δθ對時間的一階導，α是一個正常數，是一個參考向量，表示數據的維度為n×n，表示數據的維度為n。