下肢外骨骼机器人步态规划与控制方法研究

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1、硕士学位论文下肢外骨骼机器人步态规划与控制方法研究GAITPLANNINGANDCONTROLMETHODOFLOWEREXTREMITYEXOSKELETALROBOT李石磊哈尔滨工业大学2017年12月国内图书分类号：TP242.2学校代码：10213国际图书分类号：621.865.8密级：公开工程硕士学位论文下肢外骨骼机器人步态规划与控制方法研究硕士研究生：李石磊导师：楼云江教授申请学位：工程硕士学科：控制工程所在单位：深圳研究生院答辩日期：2017年12月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP242.2U.D.C:621.8

2、65.8AdissertationsubmittedinpartialfulfillmentoftherequirementsfortheprofessionaldegreeofMasterofEngineeringGAITPLANNINGANDCONTROLMETHODOFLOWEREXTREMITYEXOSKELETALROBOTCandidate:LiShileiSupervisor:Prof.LouYunjiangAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:ControlScience

3、andEngineeringAffiliation:ShenzhenGraduateSchoolDateofDefence:December,2017Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要下肢外骨骼机器人与人体共同构成一个复杂人机耦合系统，其技术涉及人体运动感知及人机交互感知、运动意图估计、运动模式判别、机器人控制等多个方面。本文将在人体步态采集和分析；人体关节运动预测和步态分相；下肢外骨骼机器人控制策略三个方面展开研究。步态是人类步行的行为特征，步

4、态的采集和分析是外骨骼机器人功能实现的前提条件。本文设计了机械式轻量化人体步态采集架，搭建了人体步态采集系统。在此基础上，使用LabVIEW设计了人体步态采集系统上位机界面，使用MySQL构建步态数据库，实现了步态数据的显示和存储。更进一步，通过对步态数据在时域和频域上进行统计分析，获取函数化的标准步态，并成功应用在外骨骼机器人的固定步态行走中。人体意图估计可以通过对关节角度预测实现。将Takens非线性时间序列预测算法应用在人体步态预测上，并针对该算法在历史数据少时预测错误、人体运动模式改变时预测数据波动严重等问题，设计了改进的Takens预测算法。针对T

5、akens算法短时预测效果差的问题，提出了牛顿预测法，牛顿预测法与改进Takens算法优势互补，两种预测算法合理使用可以有效提高预测精度和预测曲线光滑度。步态相位是人体步行状态的重要体现，使用模糊逻辑策略进行步态分相存在受参数影响大，容易出现分相反复的问题。基于此，将无监督分类算法混合高斯模型应用在步态分相上，并针对该算法分相物理意义不够明确以及稳定性稍差的问题，对该算法进行改进，改进的步态分相算法具有更好的分相准确性和鲁棒性。在下肢外骨骼机器人控制方面，分析了外骨骼机器人运动学模型和动力学模型，对动力学模型进行了参数辨识，使用了基于末端的主从控制策略完成了

6、下肢外骨骼机器人的控制，并针对摆动态和支撑态使用不同的控制策略。实验表明，该控制策略可以实现人体与下肢外骨骼机器人2km/h以下的平地行走及负重行走、上下楼梯、蹲起、坐下、跨越障碍，可以满足日常生活中的多数生活场景下的运动。关键词：下肢外骨骼机器人；步态采集；步态预测；步态分相；运动规划；控制策略；阻抗控制-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractLowerextremityexoskeletonandthehumanbodyformacomplexhuman-machinecouplingsystem,thetechnologyinvolvesg

7、aitperceptionandestimation,motionmodedetermination,aswellascontrol.Thegaitperception,acquisitionandanalysiscanprovidetheoreticalsupportforthemechanicaldesign;humanmotionintentionestimationandmotionpatterndiscriminationcaneffectivelyexcavatehumanlocomotioninformation.Roboticcontrols

8、trategyisthekeytorealizeth