迭代學習控制在下肢康復機器人的研究范文

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摘要：針對腦卒中患者在下肢康復機器人中進行坐站訓練控制問題，提出一種學習阻抗控制方法。首先，根據功能需求，搭建下肢康復機器人系統，并對其工作流程進行闡述；然后，對坐站訓練建立運動學模型，并對其運動空間和約束進行分析；最后，基于PD迭代學習律得到阻抗控制學習律，并進行魯棒性分析。仿真與實驗驗證表明：迭代學習控制算法對重復噪聲信號具有較好的抗干擾性能，對于軌跡追蹤這類重復運動問題具有較好的追蹤性能，并且該算法具有可用性和有效性。為后續下肢康復機器人坐站訓練控制奠定基礎，更為日后患者逐步糾正訓練姿勢提供了理論基礎。

關鍵詞：迭代學習控制；下肢康復機器人；坐站訓練；阻抗控制

本文主要針對腦卒中患者在下肢康復機器人中進行坐站訓練問題，提出了一種學習阻抗控制方法。

1下肢康復機器人系統介紹

1．1系統組成本文根據腦卒中患者對下肢康復機器人的功能需求，從而確定相對應的系統組成。

1．2系統的工作流程根據上節對下肢康復機器人的系統組成介紹，患者在下肢康復機器人中進行康復訓練的主要流程為：1）用戶在上位機中選定好訓練模式后，下位機接收上位機發送的參數信息與控制指令，進入模式啟動流程；2）流程開始后，機器人上電、骨盆機構回到初始高度（患者骨盆高度）；3）進行康復訓練，狀態控制模塊處理控制指令后使設備進入指定訓練模式；4）防摔、減重模式正常開啟后，再啟動訓練模式。根據上述系統組成及工作流程分析可知下肢康復機器人的具有多種功能：步態訓練、臺階訓練和坐站訓練等功能。下面重點研究分析其坐站訓練功能中的阻抗控制。

2坐站訓練運動學與動力學分析

2．1建立坐站訓練模式坐站訓練是一種在三維空間中進行的運動，但該運動幾乎沒有Y方向上的位置變化。因此人體被投影到XZ平面上，下肢和上肢各軀干均被簡化為構件，且下肢和上肢合二為一，將其視作單肢結構，從而把三維的坐站訓練簡化為XZ平面上的運動。

2．2坐站訓練運動學分析根據機器人技術基礎［5］可以得到膝關節和末端關節在空間中的位置。

3坐站訓練的迭代學習控制

3．1迭代學習阻抗控制在控制過程中，控制器將利用上一次迭代時存儲的患者位置偏差信息，通過學習律計算得出基于位置偏差的阻抗力矩大小。隨后將阻抗力矩信號和上一次的控制輸入信號進行疊加，產生當前的控制輸入信號。從而使得機器人為患者動態提供阻抗力，當患者與期望軌跡的偏差較大時，提供較大的阻抗力，患者將會被機器人引導到期望軌跡進行訓練；當患者與期望軌跡的偏差較小時，提供較小的阻抗力，患者可進行主動訓練，機器人不提供過多干預。

3．2魯棒性分析魯棒性是指被控對象或過程的參數及模型結構有攝動時，系統保持穩定，或某種性能的能力。在迭代學習控制中，魯棒性研究主要集中于討論系統的干擾時能保持一定性能的能力。由于坐站訓練是一種典型的人機交互訓練方法，在訓練過程中，存在各類的認為干擾情況，因此對系統的魯棒性要求比較高。

4仿真與實驗

由于真實的工作環境中總是存在各種擾動情況，為了驗證迭代學習控制系統算法的有效性，在控制系統中加入一項擾動噪聲0．5sin3．14t，從而可得到踝關節和膝關節在坐站訓練過程中的角度變化情況。

5結束語

迭代學習控制算法對重復噪聲信號具有較好的抗干擾性能，對于軌跡追蹤這類重復運動問題具有較好的追蹤性能，并且該算法具有可用性和有效性。為后續下肢康復機器人坐站訓練控制奠定基礎，更為日后患者逐步糾正訓練姿勢提供了理論基礎。

作者：莢啟波；郭晨輝；郭帥 單位：上海大學上海市智能制造及機器人重點實驗室