基于dspamer的脚手架康复机器人控制建模与仿真

基于dspamer的脚手架康复机器人控制建模与仿真

作为一种自动康复医疗设备，它以医学理论为基础，帮助患者进行科学有效的康复治疗，可以更好地恢复患者的运动能力。康复机器人由计算机控制，配备相应的传感器和安全系统。康复训练可以自动进行，根据患者的实际情况调整运动参数，进行最佳训练。康复机器人技术在欧美等国家得到了科研工作者和医疗机构的普遍重视,许多研究机构都开展了有关的研究工作,近年来取得了一些有价值的成果.我国清华大学等研究机构也进行了相关研究,取得了一些有价值的成果.康复机器人工作时,需要与人体密切接触,以便带动患肢做康复运动.因此,对康复机器人的控制需要考虑与患者的人机合作问题.1985年,Hogan提出了阻抗控制方法.在实际应用中,由于各种因素的影响,导致阻抗控制有很大的力误差.为了克服这个缺陷,专家学者们进行了大量的探索研究.Heinrichs等人为工业机器人提出了基于位置控制的阻抗控制模型,并通过实验验证了其有效性;Cheah提出了学习阻抗控制方法,给定目标阻抗,控制器能通过学习使操作机随着操作的重复进行使闭环响应达到目标阻抗.在医疗和康复机器人领域,国外的一些科学工作者们也在进行阻抗控制方面的研究,如日本的ToshiroNoritsugu等人利用阻抗控制设计了橡胶人造肌肉的两自由度治疗机器人;Richardson等人研制了应用于物理疗法的三自由度机器人,该医疗机器人系统采用阻抗控制策略,实验验证了阻抗控制器的有效性.文中工作是在已经建立的手臂康复训练机器人机构基础上,建立了手臂肌力训练模式目标阻抗控制模型,在康复训练过程中实现机器人末端的柔顺运动,并利用dSPACE实验平台建立了半物理仿真试验系统,进行了不同控制参数下的实验.1布署机械手的工作模式功能手臂康复机器人的结构简图如图1所示.机器人有3个自由度,关节1为非驱动回转关节,用来确定机械手臂的工作面,实现水平面或者竖直面的运动.关节2(φ)为回转关节,关节3(l)为伸缩关节.机器人主要有2种工作模式,关节运动训练模式和手臂肌力训练模式.1)关节运动训练模式.机器人工作在位置控制方式,带动患者的手臂在平面内做定轨迹运动,通过创造虚拟工作环境,模拟日常生活中手臂的一些动作,实现对手臂各个关节的运动训练,提高关节的活动度.通过获取手臂与机械手之间的作用力、手臂肌肉的肌电信息、手臂关节运动的状态等生物信息,使机械手与人的手臂协调运动,获得最佳训练效果.2)手臂肌力训练模式.机器人停留在平衡位置,当操作者握住机器人的操作手柄并产生运动趋势时,机器人末端会产生一个反作用力,阻止操作者手臂的运动,并且作用力随着末端位置偏差的增大而增大(近似弹簧特性),以实现对操作者手臂的力量训练.2基于约束的抗制模型对于关节运动训练模式,主要控制任务是实现机器人末端运动轨迹的控制,表现为位置控制特性.为了获得一定的柔顺控制效果,可以采用基于位置闭环的阻抗控制方法,作者在文献中已做过介绍.对于手臂肌力训练模式,控制目标是机器人末端与使用者的手臂(环境)之间的相互作用力的控制,表现为力伺服控制特性.假设期望的作用力用一个目标阻抗模型来表示Μd(¨Xr-¨X)+Bd(˙Xr-˙X)+Κd(Xr-X)=Fd.(1)Md(X¨r−X¨)+Bd(X˙r−X˙)+Kd(Xr−X)=Fd.(1)或表示为Fd=(Μds2+Bds+Κd)Xe=ΖXe.(2)Fd=(Mds2+Bds+Kd)Xe=ZXe.(2)式中:Kd,Bd,Md分别为3×3的目标刚度矩阵、目标阻尼矩阵和目标惯性矩阵,为正定对称矩阵.Kd矩阵的系数反映了接触刚度的大小,Bd矩阵的系数反映了能量的消耗,Md矩阵用来调整响应过程的平滑特性,Fd为x,y,z方向3×1的机器人末端与环境接触时环境施加给机器人的力向量,X、˙XX˙、■分别为x、y、z方向3×1的机器人末端的位置、速度和加速度向量,Xr、˙XX˙r、■r分别为x、y、z方向3×1的参考位置、参考速度和参考加速度向量,Xc为位置偏差.式(1)的目标阻抗模型代表的是一个质量-弹簧-阻尼特性.采用阻抗控制后的控制系统方框图如图2所示.其内环为力闭环,外环为由位置偏差通过目标阻抗模型调节产生的期望输入指令信号,工作原理如下:1)当机器人末端自由(与环境的作用力为零)时,Fs=0,力闭环打开,系统工作于位置伺服控制方式,在外环的作用下机器人停留在平衡位置.控制律为U=XeΖJΤGF=(Xr-X)ΖJΤGF.(3)U=XeZJTGF=(Xr−X)ZJTGF.(3)主要对位置偏差Xe产生调节作用.2)当机器人的末端受到作用力后,Fs≠0,力闭环自动闭合.同时,机器人的末端在外力的作用下产生位置偏差Xe,经过目标阻抗调节器产生的期望控制力信号Fd,与反馈作用力信号相比较产生控制量,控制伺服驱动元件产生驱动力,从而实现作用力的控制.随着位置偏差的增大,机器人末端的驱动力会随之增大,反之亦然.通过调整目标阻抗调节器的参数(Kd、Bd、Md)和力闭环控制器(GF)的参数即可控制机器人末端与环境,即操作者所受作用力的特性.控制律为U=(Fd-Fs)ΖJΤGF=(XdΖ-Fs)JΤGF.(4)对位置偏差Xe和作用力都产生调节作用.3半物理模拟实验研究3.1基于fpga的机器人控制系统手臂康复机器人系统的半物理仿真由实物部分(机器人)与仿真系统组成,其原理框图如图3所示.系统主要包括3个部分:1)手臂康复机器人作为被控对象以实物形式出现在闭环里,包括机器人机械系统、mega16单片机(下位机)、电机驱动电路及力传感器和关节角度传感器.2)dSPACE处理器作为实时控制平台,它提供了大量的控制接口,具有很强的数据处理能力和定时功能,可以确保仿真时间与实际时钟的严格同步,并允许在线调整控制器的参数.3)工控机主要用于提供人机交互控制桌面和控制程序的开发环境.利用Matlab/Simulink控制系统设计工具实现控制器的编程、控制参数的设定和传感器及控制信息的实时显示和记录.3.2目标抗侧力控制机器人的回转关节是由直流力矩电动机直接驱动的,其在物理结构上可以实现运动的可逆性,也就是说当外界有干扰力作用时,回转关节能够产生转角而偏离初始位置.由式(2)可知,目标阻抗模型中包含了一阶和二阶微分环节,使得系统对位置偏差的变化非常敏感,系统的抗干扰能力将会下降.手臂肌力训练模式的主要目的是对人的手臂运动产生阻力,促进肌力的恢复和锻炼,这种控制模式体现了弹簧特性.因此可以对式(2)的目标阻抗模型进行简化,只保留刚度项,即Z=Kd.简化后回转关节的控制程序如图4所示,力控制器GF采用PI控制算法.目标作用力和控制量分别为Fd=Κd×φe‚U=(Κd×φe-Fs)GF.3.3刚度系数对机器人转角偏移的影响手臂康复机器人半物理仿真实验系统如图5所示,在实验的过程中,受试者紧握力传感器把手并依靠主动力来操控机器人的末端执行器偏离平衡位置,同时在运动的过程中机器人的驱动电机力矩会给操作者提供一个阻力,操作者在该阻力的作用下锻炼上肢的肌力.当操作者的主动力消失时,机器人的末端会在反向力矩的作用下回归初始位置,整个过程中机器人系统的特性犹如一根弹簧.训练的阻力可以由机器人系统的刚度参数调节,同时操作者的主动力可以用力传感器的信号进行补偿,此时的力信号可以使得受试者施加作用力时更加轻松,同时关节的活动范围更大.图6是当力反馈系数为Kf=0.08,选择不同刚度系数时的实验曲线.图6(a)为Kd=0.01时的实验曲线,其中上图为关节转角曲线,下图为手臂施加在机器人末端的力曲线.从图中可以看出,当作用力F为零时,关节的转角为零.当作用力F不为零时,关节转角随力的大小变化而变化,当撤销作用力F后,关节转角也回到零位,说明该系统是位置伺服系统,同时具有一定的柔顺性.对比图6(a)～(d)4个图可以看出,在作用力幅值保持基本不变(-2N～+2N之间)的条件下,随着刚度系数的增大,机器人的转角偏移量逐渐减小,表现为弹簧特性.图7是当力反馈系数为Kf=0.08,选择不同刚度系数时的另一组实验曲线.对比图7中的转角曲线可知,在机器人的转角偏移量幅值保持基本不变的条件下,随着刚度系数Kd的增大,作用力逐渐增大,同样表现出弹簧特性.适当的选择刚度系数Kd就可以获得期望的刚度特性.4半物理仿真实验介绍了手臂康复机器人的2种工作模式,在此基础上提出了用于手臂肌力训练模式目标阻抗控制模型.对阻抗控制器进行了实用性简化,建立了回转关节的刚度控制模