[发明专利]康复步行训练机器人的全自由度控制力最优轨迹跟踪方法

说明书

技术领域：

本发明属于轮式康复机器人的控制领域，尤其是关于康复步行训练机器人的全自由度控制力最优轨迹跟踪方法。

背景技术：

随着老龄化社会的到来，由于疾病和交通事故等原因，使步行功能障碍患者逐年增多。然而，我国医护资源不足和医疗费用昂贵等问题，使许多患者错过了最佳恢复期，从而导致患者步行功能逐渐丧失，给家庭和社会带来沉重的负担。因此，发展康复机器人及时有效对患者进行步行功能训练具有重要意义。由于本发明所研究的康复步行训练机器人是冗余机器人，到目前为止，还没有对冗余康复机器人从能量角度考虑轨迹跟踪的最优控制问题。因此研究如何使康复机器人能量消耗最小并实现轨迹跟踪的最优控制具有重要意义。

发明内容：

发明目的：

为了解决上述问题，本发明提供了一种康复步行训练机器人的全自由度控制力最优轨迹跟踪方法。

技术方案：

本发明是通过以下技术方案来实现的：

一种康复步行训练机器人的全自由度控制力最优轨迹跟踪方法，其特征在于：该康复步行训练机器人是一种冗余机器人，基于冗余机器人特征，结合精确反馈线性化理论，建立系统的线性化模型；以系统控制能量为基础，设计冗余康复步行训练机器人的二次型性能指标，采用优化控制方法，使系统能量消耗最小并完成轨迹跟踪的最优控制；具体步骤如下：

1)基于冗余康复步行训练机器人的特征，结合精确反馈线性化理论，建立系统的线性化模型；

2)以系统控制能量为基础，设计冗余康复步行训练机器人的二次型性能指标，采用优化控制方法，使系统达到能量消耗最小并完成轨迹跟踪的最优控制；

3)基于MSP430系列单片机将输出PWM信号提供给电机驱动单元，使机器人实现对参考轨迹信号的跟踪。

步骤1)中，首先，建立系统的动力学模型：

式(1)

其中M₀为包含机器人质量M、康复者质量m和转动惯量I₀的系数矩阵，X为机器人的实际行走轨迹，B(θ)为机器人旋转角度构成的系数矩阵，u(t)表示机器人的控制输入力，θ表示水平轴和机器人中心与第一个轮子中心连线间的夹角。

对动力学模型(1)两侧同时左乘系数矩阵M₀的逆，将式(1)化为如下表达形式:

根据康复机器人实际行走轨迹X和医生指定训练轨迹X_d的跟踪误差e(t)，得到如下形式的误差状态模型：

设计控制器其中建立系统的线性化模型为：

其中

步骤2)中，基于误差状态模型，设计系统的二次型性能指标为：

基于最优控制理论使性能指标J最小的最优控制力v(t)为

v(t)＝-R^-1B^TPx(t)

其中R为正常数，且满足PA+A^TP-PBR^-1B^TP＝0；

进一步，控制力

采用优化控制方法，使系统达到能量消耗最小并完成轨迹跟踪的最优控制，将v(t)代入u(t)，得到

步骤3)中，以MSP430系列单片机为主控制器，主控制器的输入接电机测速模块、输出接电机驱动模块；电机驱动电路与直流电机相连；电源系统给各个电气设备供电。

主控制器控制方法为读取电机编码器的反馈信号与主控制器给定的控制命令信号X_d，计算得出误差信号；根据误差信号，主控制器按照预定的控制算法计算出电机的控制量，送给电机驱动单元，电机转动带动轮子维持自身平衡及按指定方式运动。

优点及效果：

本发明是一种康复步行训练机器人的全自由度控制力最优轨迹跟踪方法，具有如下优点：

本发明的控制方法能使冗余康复步行训练机器人全自由度能量消耗最小，并实现对指定运动轨迹的跟踪，达到节能目的。

本发明中控制器的设计能有效将非线性康复步行训练机人系统转化为线性系统，进而有效利用最优控制方法实现控制器求解，并使由控制能量建立的性能指标最小，从而使全自由度控制力最优。

附图说明：

图1为本发明控制器工作框图；

图2为本发明的MSP430单片机最小系统示意图；

图3为本发明的主控制器外围扩展电路图；