面向外骨骼机器人的动态阻抗控制方法

As a typical human-robot interaction system, exoskeletons are developed to complement the ability of humans and also help stroke patients to restore impaired functionalities of limbs. The development of exoskeletons significantly widens the applications of traditional robots, but opens up challenges in the design of robot control schemes. Existing control schemes for exoskeletons are commonly limited by several open issues. (i) resolving the conflicting movement between the human and the robot has not been systematically addressed; (ii) existing controllers either work under a single mode of interaction or a simple combination of two modes, which does not provide much flexibility for the robot to work in more complex scenarios of human-robot interaction; (iii) most methods are limited at the high-level, by ignoring the robot dynamics, and thus the stability of the overall system is not theoretically grounded. This project aims to address the aforementioned limitations and develop a novel multi-modal control scheme for exoskeletons. In particular, the proposed method enables the robot to continuously adapt its role and act intelligently to suit the human motion intent. Several fundamental issues, such as the varying interaction forces, uncertain robot dynamics, and stochastic noises in the human motion intent, are explored in the theoretical analysis. The proposed method is implemented in an experimental setup of upper-limb exoskeleton, and experiments in various scenarios are carried out to validate the performance of the proposed method.

作为新一代人机交互机器人的典型代表，外骨骼机器人既能够增强使用者的负重能力，也可以辅助中风瘫痪病人恢复运动能力。外骨骼机器人技术的发展，一方面极大地拓宽了传统机器人技术的应用领域，另一方面也对机器人控制策略提出了更大的挑战。现有的外骨骼机器人控制方法普遍存在的问题包括：（i）人机交互的安全性问题没有彻底解决；（ii）机器人的控制模式简单，智能化程度不高；（iii）机器人系统的稳定性无法保证。本课题旨在解决以上问题，通过构建人体运动意图模型和机器人动态阻抗模型，实现多模式的人机交互方法，使得外骨骼机器人能够智能地识别人体运动意图并采取合适的动作进行协作。同时，对闭环系统进行稳定性分析，从理论上保证机器人系统的安全，并在实验平台上验证所提出控制方法在多种人机交互场景下的工作性能。

研究背景：外骨骼机器人通过包覆在人体外围、感知人体运动意图，为穿戴者提供合理与有效的助力，减轻穿戴者在高强度作业中的体力负担，它的一些应用场景包括：强化战场中的士兵作战能力，降低工人长时间重复动作造成的劳损，辅助中风病人开展康复训练。现有外骨骼机器人控制方法的安全性、智能性和稳定性仍是有待进一步深入探索的问题，这些问题的存在也限制了外骨骼机器人系统从实验室走向大规模实际应用。..研究内容：本项目聚焦外骨骼机器人控制方法，研究面向安全高效人机交互的动态阻抗控制策略，推动外骨骼机器人根据人体运动意图，柔顺、连续、稳定地切换多交互模式。研究内容覆盖了控制系统的三个层面：人体运动意图建模（顶层）；机器人控制策略设计（中层）；闭环稳定性分析（底层）。..重要结果：本项目提出了基于双通道的人体运动意图模型与预测方法，能够同时保证机器人的即时响应与预测精度；提出了意图驱动的人机交互控制方法，在保证刚柔耦合系统稳定的前提下实现了自适应变阻抗模型；开发了柔性驱动双腿四自由度外骨骼机器人，通过开展行走实验验证机器人性能。..关键数据：本项目不同场景中的多类实验数据，包括：(i) 固定阻抗与变阻抗对比实验中的人体肌电信号数据；(ii) 多场景人体运动意图实验中的阻抗误差、阻抗参数与肌电信号数据；(iii) 整体性能对比实验中的阻抗误差、阻抗参数与肌电信号数据。实验结果表明：阻抗误差几乎为0，即机器人在人机交互中实现了所设计的变阻抗模型；阻抗参数随着人体期望位置与机器人实际位置发生连续变化，证明机器人具有根据人体意图变化调整交互模式的功能；通过对比，本项目所设计的控制方法有效降低了肌电信号平均幅度，间接证明了机器人助力的有效性（最高达60%以上）。综上，本项目研究的意图驱动变阻抗控制策略，能够推动机器人理解隐藏在物理性交互中的深层次意图，通过预测意图变化智能地调整辅助策略，提高了人机交互的安全性、合理性与有效性。

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