基于动态基元与强化学习算法的下肢外骨骼康复机器人步行研究

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1、硕士学位论文基于动态基元与强化学习算法的下肢外骨骼康复机器人步行研究作者姓名甘地学科专业控制工程与控制理论指导教师李智军所在学院自动化科学与工程论文提交日期2018.04WalkingResearchonLowerExtremityExoskeletonRehabilitationRobotBasedonDynamicMotionPrimitivewithReinforcementLearningADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：GanDiSupervisor：Prof.LiZhijunSouthCh

2、inaUniversityofTechnologyGuangzhou,China摘要外骨骼机器人作为一种可穿戴式机器人，是一个通过结合人类的智能以及机器人的力量、耐力，使得人和机器人融为一体的综合系统。目前外骨骼机器人在医疗、军事等领域的应用越来越广泛，本文将提出一款为下肢运动能力缺失的人群服务的下肢外骨骼康复机器人。该机器人具有髋关节、膝关节共六个主动自由度以及踝关节两个被动自由度，它能够带动下肢运动能力缺失的人群站立，实现匀速行走等能力，帮助他们重新融入社会，给他们带来更好的生活。本文的主要研究内容概括如下：(1)针对下肢外骨骼康复机器人的步行任务，本文提出了一种基

3、于强化学习算法和动态运动基元算法的新型轨迹学习方案，旨在为穿戴者的行走提供帮助。在提出的方案中，设计了一个两级计划。在第一级中，基于运动参数考虑的倒立摆模型的建立保证了零力矩点一直在单腿支撑阶段的支撑区域内，同时设计出了下肢外骨骼康复机器人在任务空间中的轨迹，并将任务空间的轨迹转化成关节空间的轨迹；在第二级中，关节轨迹由动态运动基元算法进行建模和学习，与此同时，采用强化学习算法来学习轨迹并消除关节空间中的不确定性影响。基于下肢外骨骼机器人的实验表明，该方案能有效抑制干扰和不确定性。(2)通过将模糊控制方法纳入外骨骼系统，开发了一种自适应控制方案，以帮助腿部在期望的周期性

4、轨迹上运动，并处理具有已知周期的轨迹的周期性不确定性。所提出的控制方法不需要肌肉模型，并且可以被证明在存在有界非线性干扰（例如，痉挛，疲劳）的情况下对于非线性肌肉模型和外骨骼模型产生渐近稳定性。(3)在医师的指导下，选择了四名脊髓损伤患者作为志愿者来开展实验，并提出了该下肢外骨骼康复机器人的康复策略，并最终通过实验验证了其应用性。关键词：下肢外骨骼机器人；线性倒立摆；动态运动基元；强化学习；模糊控制IAbstractExoskeletonscanbedescribedasakindofwearablerobots,whichbecomeanintegratedsyste

5、mcombininghumanbodyandroboticmachinesbybothhumanintelligenceandstrengthandenduranceofrobots.Atpresent,exoskeletonrobotsarewidelyusedinmedical,militaryandotherfields.Inthispaper,alowerextremityexoskeletonrehabilitationrobotisproposedtoservepeoplewithalackoflowerextremities.Therearetotalof

6、sixactivedegreesoffreedomforhipandkneejointsandtwopassivedegreesoffreedomfortheanklejointsinthisrobot.Itcandrivepeoplewithlowerlimbmovementcapacitytostandandwalkataconstantspeed,tohelpthemreintegrateintosocietyandhavebetterlife.Themainresearchcontentsofthispaperareasfollows:(1)Forthewalk

7、ingtaskofthelowerextremityexoskeletonrehabilitationrobot,thispaperproposesanewtrajectorylearningprogrambasedonthereinforcementlearningalgorithm(RL)andthedynamicmovementprimitivealgorithm(DMP),whichaimstoprovideassistanceforthewalkingofthewearer.Intheproposedstrategy,atwo-