基于力传感器的下肢康复机器人柔顺控制*

2022-11-09项文凭潘海鸿

组合机床与自动化加工技术 2022年10期

关键词：被动力矩康复训练

项文凭，潘海鸿

(广西大学机械工程学院，南宁 530004)

0 引言

由脑卒中或外力损伤造成的人体运动功能受损问题，已经引起社会各界广泛关注[1]。康复机器人作为可以替代或者协助康复医师进行康复训练的机器人，近年来在世界范围内得到迅速发展并在临床上得到应用[2]。

下肢康复训练机器人融合了机械电子、人工智能、康复医学等多学科知识[3]。根据康复医学与神经可塑性理论，患者通过学习和锻炼可以修复中枢神经系统对瘫痪下肢的控制，增强患肢肌肉力量，并防止肌肉萎缩，从而恢复患者下肢运动功能[4-5]。

下肢康复训练机器人系统的训练模式根据患者参与康复训练程度，通常分为被动训练和主动训练两类[6]。在康复前期，患者肌肉力量不足，此时主要由下肢康复训练机器人带动患者进行被动训练，也即轨迹跟踪训练。在此阶段通常没有考虑患者人机交互力的参与，但在实际康复训练过程中，患肢可能会恢复部分力以及患者肌肉可能产生肌肉痉挛力，这些力的产生如果不进行柔顺控制，可能会对患者肢体造成二次损伤，影响康复训练效果[7]。

传统的柔顺控制方法包括被动柔顺和主动柔顺[8]。被动柔顺是通过机器人自身材料的弹性或者在机器人末端安装储能装置，如弹簧等，使机器人可以对外界保持一定的柔顺性。但由于弹簧和储能装置的参数不能随意调节，所以实用性较低。主动柔顺要求机器人对环境作用力具有感知力[9]，可以根据外界环境作用力的变化调整自身状态，实现主动柔顺。主动柔顺主要是采用一些控制算法来主动控制外部作用力实现柔顺性。

关于柔顺控制的研究主要集中在机械臂、多足机器人以及康复机器人主动训练的研究中，对下肢康复机器人康复前期被动训练的柔顺控制研究较少。刘延斌等[10]以气动肌肉冗余并联驱动踝关节康复机器人为对象，提出了一种无误差力跟踪方法和主动训练柔顺控制策略，但是该方案在仿真环境下实现未能考虑实际物理控制环境的复杂性。彭亮等[11]以一款具有平面并联结构的上肢康复机器人为研究对象,通过从表面肌电信号获取运动信息，并利用阻抗控制器给予柔顺辅助,但实际情况中，由于表面肌电信号的采集往往对肌电采集设备的性能要求很高，而且采集回来的数据需要经过大量的计算处理。在下肢康复训练机器人康复前期考虑训练柔顺性的方案较少。

综上所述，本文提出一种基于力传感器的下肢康复训练机器人柔顺控制。解决了被动训练前期人机交互力可能对患者造成二次损伤的问题。最后通过实验室自主设计下肢康复训练机器人样机平台进行实验验证，结果表明，所提方法实现了下肢康复训练机器人康复前期的柔顺控制，在保证康复训练效果的同时有效提高了患者康复训练前期的安全性问题。

1 基本原理与控制方案

1.1 阻抗控制原理

图1 阻抗控制质量-弹簧-阻尼模型

阻抗控制[12]将被控对象和环境看作统一的整体，其控制原理是建立力与位置之间的动态关系，通过调整动态关系来达到间接调整力与位置的目的。而质量-弹簧-阻尼系统的输出力也可以与系统末端的位移、速度及加速度建立起特定的函数关系，故通常阻抗控制原理可以使用质量-弹簧-阻尼系统来表示，如图1所示。

建立质量-弹簧-阻尼系统的二阶微分方程：

(1)

(2)

式(2)称为阻抗公式。

1.2 方案设计

一般来说，患者在康复训练前期进行被动康复训练过程中不考虑人的参与，然而，当患者在康复训练过程中已经恢复了一些肌肉力量，或者在康复过程中发生了痉挛或类似情况，那么患者与康复机器人之间的相互作用力可能会突然增加，这种情况会对患者造成继发性损伤，故此本文充分考虑轨迹跟踪与人机交互安全性提出一种基于力传感器的下肢康复机器人柔顺控制，当交互力矩超过预设阈值时，通过提高顺应性来降低交互力对患者造成的伤害。具体控制结构图如图2所示。

图2 主动柔顺控制器结构图

图2中，qd为期望角位移；Δq为经过阻抗控制器转化的位移偏移量；qr为修正后的轨迹值；q为编码器反馈回的角位移；Ta为力矩传感器检测到的力矩值；Td为期望力矩值；ΔT为人机交互力；Tthr为柔顺控制阈值；M为惯性系数；B为环境阻尼系数；K为环境刚度系数。

图中阻抗模型公式为：

(3)

由式(3)可得：

(4)

如图2所示，控制结构由位置控制内环和阻抗控制外环组成，当人机交互力小于阈值时控制器进行位置控制，下肢康复训练机器人带动患者进行被动训练，当交互力矩大于预设的阈值时，阻抗控制才会被激活，在正常情况下通过位置控制进行被动康复训练，帮助患者下肢进行康复运动。当交互力矩超出阈值时，控制器会将溢出部分的相互作用力矩转化顺应力方向的轨迹，以减少交互力矩，通过提高顺应性保证患者康复的安全性，当作用力消失康复机器人将返回到原来规划轨迹继续进行轨迹跟踪训练。

1.3 人机交互力获取

在患者进行康复训练过程中，下肢康复机器人的关节力矩主要由机器维持当前运动所施加的力矩和患者作用于机器上的等效力矩这两部分组成。即人机交互力ΔT由式(5)计算得到。

ΔT=Ta-Td

(5)

式中，Ta为力矩传感器检测到的力；Td为期望力矩。Td由动力学方程计算得到。建立下肢康复机器人模型如图4所示。利用Lagrange方法，对其建立动力学方程如下：

下肢康复机器人大腿质心位置为(xa,ya)：

(6)

(7)

下肢康复机器人小腿质心位置为(xb,yb)：

(8)

(9)

下肢康复训练机器人腿部总动能为：

(10)

下肢康复机器人总势能为：

Ep=m1gr1sinθ1+m2gl1sinθ1+m2gr2sin(θ1+θ2)

(11)

构造Lagrange函数为：

L=Ek-Ep

(12)

则关节期望力矩与Lagrange函数的关系为：

(13)

2 实验平台搭建

2.1 实验平台介绍

下肢康复训练机器人本体为实验室自主开发样机，其模型图如图3所示，为坐卧式下肢康复训练机器人。

由图可知该下肢康复机器人是一种串联机构，为简单起见，这里将其等效为一种二自由度机器人。该两个自由度分别为髋关节屈伸和膝关节的屈伸。且下肢康复机器人为一种对称结构，这里只对其中一条腿进行建模分析，如图4所示。

图3 下肢康复训练机器人样机模型图4 下肢康复机器人单侧大小腿简化模型

图中关节1为下肢康复训练机器人髋关节，关节2为下肢康复训练机器人膝关节，l1、l2分别为下肢康复机器人大腿、小腿长度；a、b分别为机器人大小腿质心位置；θ1、θ2分别为大小腿转动角度；m1、m2分别为大小腿质量；r1、r2分别为髋关节到大腿质心的距离，以及膝关节到小腿质心的距离。

下肢康复训练机器人硬件架构如图5所示。

图5 下肢康复机器人控制系统硬件架构图

由图可知下肢康复训练机器人控制系统由人机交互模块、运动控制模块、运动驱动模块、信息采集模块、IO模块及运动执行模块等部分组成。由图可知，控制系统由上位机编写程序通过EtherCAT连接从站伺服驱动器，通过上位机下发指令驱动伺服电机带动下肢康复机器人关节按照规定轨迹进行康复训练，同时通过信息采集模块实时采集康复训练运动过程中的实时信息，反馈回上位机进行实时控制。在控制系统中充分考虑运动安全性，急停开关用于对运动突发事件的紧急开关。

2.2 控制系统流程图

控制系统上位机采用研华公司的工控机，运动控制卡选用研华PCI-1203板卡。上位机界面采用C#编写，程序控制流程图如图6所示。

图6 程序控制流程图

3 实验验证及结果分析

搭建的实验平台如图7所示，下肢康复机器人髋关节，膝关节处装有力矩传感器，通过RS485-USB与上位机连接，上位机与力矩传感器通过Modbus-RTU协议进行通信，实时获取人机交互力矩。

图7 下肢康复训练机器人柔顺控制实验台

实验通过在C#上开发控制界面进行操作，上位机界面如图8所示。具体控制流程为打开设备，打开轴，添加轴到群组，伺服使能，打开串口，各轴回零，设置速度交接模式，添加路径，运动路径等步骤。

图8 上位机界面

由于实验条件限制，目前仅对左腿的膝关节安装有力矩传感器，故实验对膝关节末端轨迹进行规划，为简便起见仅让其进行简单的往复运动。并在运动过程中对小腿施加人机交互力。

图9 膝关节运行路径及柔顺路径曲线

图10 人机交互力曲线

由图9、图10可知当人体下肢受到人机交互力大于所设阈值(图10中虚线所示)时，下肢康复机器人进行柔顺控制，进行顺应力的方向运动避免了人机对抗对患者造成二次损伤，当人机交互力消失后康复机器人又会回到原来的轨迹继续进行被动康复训练。由图9、图10还可以知道当人机交互力矩过大时，人机交互力顺应的位移被所设角度阈值限制在一定范围，避免运动角度过大对人体造成伤害。