[发明专利]一种机械臂人机协同控制的方法、装置以及设备

说明书

本发明公开了一种机械臂人机协同控制的方法、装置、设备以及计算机可读储存介质，包括实时采集使用者上肢的数据；将当前表面肌电信号进行滤波处理，建立肌肉骨骼模型，根据肌肉骨骼模型计算当前手臂关节刚度趋势指数；通过末端静态手臂刚度校准实验，将肌电信号和手臂末端刚度进行拟合，得到当前手臂末端静态刚度，根据当前手臂末端刚度计算当前手臂末端阻抗值；建立上肢运动学模型，通刚度变换矩阵转化为当前手臂各关节阻抗值；将当前手臂各关节动态阻抗值转化为当前控制指令，进行人机协同运动；本发明能够满足实时处理来自两种传感器信号并实现对人体上肢动态阻抗值的有效估计，有助于提高人机交互控制和协同运动的准确性。

技术领域

本发明涉及人体工效学及康复工程技术领域，特别是涉及一种机械臂人机协同控制的方法、装置、设备以及计算机可读储存介质。

背景技术

专业康复治疗师的短缺以及残障人数的增加，使得残疾人群对康复锻炼的需求更加困难，而研发用于养老助残的康复型机器人交互技术能够在一定程度上解决这项问题，通过结合人机协作、机器人以及传感器的最前沿高新技术，使得在人机交互受限的脑卒中老年人群可以通过结合表面肌电传感器和姿态传感器与康复机器人进行协同交互，而人机协同交互的关键是不仅要遵循预定的康复运动轨迹，而且还要根据康复者的运动意愿保持一定的柔顺性。

现有技术中采用表面肌电信号可以很好的反应操作者的运动意图，所以有人将其应用在人机交互中，但是现在的方法大多是基于表面肌电信号提取的激活度或者手臂末端刚度作为机器人的控制信号，人的上肢活动是基于关节空间的，以上的方法虽能反应操作者的运动意图，但是反应的不精准，上肢姿态的识别容易受到身体部位遮挡、光照以及复杂环境背景的影响，造成鲁棒性较低，不能实时计算关节阻抗。

综上所述可以看出，如何提高上肢关节阻抗值实时计算性差和上肢在动态运动状态下阻抗值估计精确度低是目前有待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种机械臂人机协同控制的方法，解决了现有技术中上肢关节阻抗值实时计算性差和上肢在动态运动状态下阻抗值估计精确度低的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明提供一种机械臂人机协同控制的方法，实时采集使用者上肢的表面肌电信号、运动姿态角度以及上肢末端所施加的力；

将当前表面肌电信号进行滤波处理，并根据滤波处理后的表面肌电信号建立肌肉骨骼模型，根据所述肌肉骨骼模型计算当前手臂关节刚度趋势指数；

通过末端静态手臂刚度校准实验，将当前表面肌电信号和当前手臂末端刚度进行拟合，得到当前手臂末端静态刚度，并根据所述当前手臂末端刚度计算当前手臂末端阻抗值；

利用当前运动姿态角度建立上肢运动学模型和上肢雅克比矩阵，通过所述上肢雅克比矩阵将所述当前手臂末端阻抗值转化为当前手臂各关节阻抗值，并将得到的当前手臂各关节阻抗值与所述手臂关节刚度趋势指数进行拟合，得到当前手臂各关节动态阻抗值；

将所述当前手臂各关节动态阻抗值输入控制器中，转化为当前控制指令，进行人机协同运动。

优选地，所述实时采集人体上肢的表面肌电信号、运动姿态角度以及上肢末端所施加的力包括：

利用肌电传感器实时采集所述使用者上肢肩、肘关节的表面肌电信号；

利用姿态传感器实时采集所述使用者手臂的运动姿态角度；

利用六维力传感器实时采集所述使用者手臂末端的力。

优选地，所述将当前表面肌电信号进行滤波处理，并根据滤波处理后的表面肌电信号建立肌肉骨骼模型，根据所述肌肉骨骼模型计算当前手臂关节刚度趋势指数包括：

将所述当前表面肌电信号进行归一化、整流和滤波处理，得到处理后的表面肌电信号；