[发明专利]基于冗余肌肉骨骼系统的阶段式运动控制方法

摘要

本发明属于智能机器人领域，具体涉及一种基于冗余肌肉骨骼系统的阶段式运动控制方法、系统、装置，旨在解决高冗余、高耦合导致神经刺激信号求解难的问题。本系统方法包括获取期望运动状态和简化运动状态；计算平均允许误差；判断迭代次数进行跳转；通过预设规则更新运动简化间隔及简化运动状态；通过Hill肌肉模型得到各肌肉对应的肌肉激活信号及肌腱力；基于各肌腱力获取实际运动状态，并计算实际运动状态和简化运动状态的误差；获取带噪声的实际运动状态；通过Q‑network算法和预设的执行噪声更新神经刺激信号；判断仿真时长；判断迭代次数并输出。本发明降低了肌肉骨骼系统的神经刺激信号的求解难度。

主权项

1.一种基于冗余肌肉骨骼系统的阶段式运动控制方法，其特征在于，该方法包括：/n步骤S10，采用逆运动学方法获取肌肉骨骼系统t时刻的期望运动状态，并根据预设的运动简化间隔计算该状态对应的简化运动状态；/n步骤S20，基于所述期望运动状态和所述简化运动状态获取平均允许简化误差；/n步骤S30，获取当前迭代次数k，若当前迭代次数等于1，执行步骤S50；若当前迭代次数大于1且真实运动误差小于所述平均允许简化误差，执行步骤S40，否则执行步骤S50；/n步骤S40，根据真实运动误差和所述平均允许简化误差，通过预设规则更新所述运动简化间隔；根据所述期望运动状态和更新后的运动简化间隔，更新所述简化运动状态；/n步骤S50，获取神经刺激信号，通过Hill肌肉模型得到各肌肉对应的肌肉激活信号，并根据各肌肉激活信号计算其对应的肌腱力；/n步骤S60，基于各肌腱力，获取肌肉骨骼系统t时刻的实际运动状态，基于t时刻的实际运动状态采用系统动力学方法计算t+1时刻的实际运动状态；并计算所述t时刻的实际运动状态与所述简化运动状态的真实运动误差；/n步骤S70，基于所述t时刻的实际运动状态、所述t+1时刻的实际运动状态、预设的传感器噪声，获取t时刻带噪声的实际运动状态和t+1时刻带噪声的实际运动状态；/n步骤S80，根据所述t时刻、t+1时刻带噪声的实际运动状态，通过Q-network算法更新各肌肉对应的神经刺激信号，并基于预设的执行噪声对神经刺激信号进行二次更新；所述Q-network算法基于DQN算法构建；/n步骤S90，若t小于预设的最大仿真时长，令t＝t+1,执行步骤S50，否则执行步骤S100；/n步骤S100，若当前迭代次数k小于预设的最大训练迭代次数，令k＝k+1，执行步骤S20，否则输出各肌肉对应的神经刺激信号。/n