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【手机欧亿注册】基于人体下肢运动学与动态模型,研究八自由度外骨骼的机器人物理治疗

世界卫生组织报告称,世界上约有15%的人口是残疾人。物理治疗有助于促进上肢和下肢损伤的功能恢复。基于外骨骼机器人的神经康复锻炼工具是治疗许多残疾人的一个有吸引力的解决方案。解剖学特征和人体测量学特性的知识对于外骨骼机器人的机械设计以及建模、控制同样重要。然而,大多数人体测量数据并不容易从单一来源获得。此外,八自由度人体下肢运动学和动力学模型也无法获得。该研究介绍了人体下肢(HLE)的动态建模和仿真。全面回顾了HLE的解剖特点、自由度和各关节的运动范围。采用拉格朗日能量法建立动态模型。开发的模型包括膝关节的线性和旋转位移。动态仿真采用滑动模式控制器。仿真结果显示了控制器的性能、关节扭矩和跟踪指定轨迹的功率要求。同时表明,滑动模式控制(SMC)是一种有效的控制方案,即使在外部干扰和参数变化的情况下也能有效工作。仿真结果表明,SMC是控制物理外骨骼机器人的合适选择。本文以“8 Degrees of freedom human lower extremity kinematic and dynamic model development and control for exoskeleton robot based physical therapy”为题于2020年3月3日发布于《International Journal of Dynamics and Control》杂志上。

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研究背景

许多人在生命的某个时候可能会经历残疾,这可能导致暂时性或永久性的损伤。根据世界卫生组织的一份报告,全世界百分之十五的人口是残疾人。由于中风是身体残疾的一个重要原因。理疗是一种实用的方法,有助于从损伤中恢复。外骨骼机器人在人体上肢或下肢康复方面具有巨大的潜力,提供了可定制的理疗,而不受提供者疲劳的影响,进而对康复过程产生了整体的积极影响。然而,为HLE设计外骨骼机器人需要了解解剖学特征和人体计量学特性。目前,外骨骼机器人所需的解剖学特征尚不容易获得,而且大多数人体计量学数据都分散在多个参考文献中。此外,许多研发出来的外骨骼机器人都在矢状面的关节上进行康复工作,并使用主动(机动)髋和膝关节屈曲伸展,以及被动踝关节屈伸关节。

人体下肢共有8自由度(7个主动自由度和1个被动自由度)。上述文献表明,现有的机器人都不涵盖所有8自由度。此外,还没有完整的HLE运动学和动力学模型。此外,机器人动力学本质上是非线性的。解剖学特征、人体测量数据和运动方程是开发上述控制外骨骼机器人所需的动力学模型所必需的。

研究设计与结果

该研究建立了8自由度人体下肢运动学和动力学模型,并对其进行了仿真,计算了当下肢沿指定轨迹运动时所需的关节转矩和功率需求。由于用于康复的外骨骼机器人应具有与HLE相似的动力学行为,因此,通过考虑机器人连杆的质量、惯性特性和关节摩擦力,可以方便地将该模型转化为下肢外骨骼机器人的动力学模型。采用滑模控制器对所建立的动力学模型进行控制。SMC是一种在扰动和参数变化的情况下高效工作的有效控制方案。

设计用于康复的外骨骼机器人的第一步是了解HLE的解剖特征。HLE由三部分组成:大腿、小腿和足部。

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图为人下肢骨(左),髋臼窝关节(右)

在膝关节中,股骨与胫骨和腓骨通过一个椭圆形的末端连接,如图所示。

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图为膝关节骨(左),膝关节髁椭圆(右)

在运动学和动力学建模中,考虑了一个固定的旋转中心。图的右边显示膝髁椭圆和瞬时旋转中心的位置。从人体工效学的角度来看,考虑膝关节的线性位移是至关重要的,忽视它将导致外骨骼机器人使用者关节与外骨骼机器人关节之间的关节失调。

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图为膝关节髁角与直线位移的关系

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图为踝关节骨

设计外骨骼康复机器人的第二步是了解下肢的自由度及其相应的运动范围。HLEE共有8个自由度(7个主动自由度和1个被动自由度)。髋关节共有三个自由度(髋关节外展-内收、屈曲-伸展、内-外旋转),膝关节有三种自由度[膝关节屈曲-伸展、小腿内-外旋转、膝关节线位移(被动自由度)],踝关节有两个自由度(屈曲-伸展、旋旋-仰卧)。下肢七自由度如图所示。

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图为人类下肢自由度

对于外骨骼机器人来说,保持适当的运动范围是必不可少的。不符合这一标准可能会造成严重的不利后果。机器人的运动范围应小于或等于用户的自然运动范围。在物理治疗的情况下,允许的范围值取决于个体的健康状况。

用于建立运动学模型的Denavit-Hartenberg(DH)参数方法,每个自由度都有单独的链接框架。

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图为基于D-H参数的链路分配

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图为已开发DH参数的三维模拟

机器人动力学是高度非线性的,经常受到外界干扰(摩擦、关节失调等)的影响。此外,假设所有使用者都有相同的下肢是不切实际的。此外,也不可能准确地确定人体测量参数。因此,参数的变化是不可避免的。由于所有的外骨骼机器人都是基于人体计量学参数的预测,因此,一个有效控制器是康复机器人所必需的。

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SMC是一种成熟的有效控制技术.它能保持非线性系统的稳定性和一致的控制性能。采用滑模控制器控制HLE非线性动力学。为了验证控制器的有效性,在仿真中引入了扰动力矩和参数变化。

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图为滑模控制器框图

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图为误差和误差导数状态轨迹

滑模控制器的一个主要缺点是抖振。颤振降低了控制精度,导致机械系统中大量磨损。抖振背后的主要原因是未建模的系统动力学。滑模控制器基于继电器型符号函数,在控制信号中产生尖锐的过渡。

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图为基于SMC的连续关节运动(输入-输出轨迹)仿真结果:给出了连续关节运动的仿真结果(位置跟踪)。在考虑HLE运动范围的基础上,建立了系统的输入轨迹

显示了基于顺序关节运动的输入输出轨迹,从髋关节外展/内收开始,接着是髋关节屈曲/伸展、髋关节内/外旋转、膝关节屈曲/伸展、小腿内/外旋转、膝关节直线移位、踝关节屈曲/伸展,并以踝关节内旋/旋后结束。跟踪误差的大小是控制器增益的函数,更精确的增益调整可以产生较小的跟踪误差。

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图为基于SMC的连续关节运动的输入/输出轨迹(左)和跟踪误差(右)

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图为使用SMC顺序运动的关节扭矩(左)和功率要求(右):给出了在仿真过程中施加的扰动力矩,中间列显示了由于应用扰动力矩而产生的跟踪误差,图中的右列显示了跟踪误差

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图为用于仿真的扰动力矩(左),干扰存在时的跟踪误差(中心),参数变化50%的情况下(右)

连续周期扰动在机械旋转系统中是普遍存在的,这些类型的扰动通常是由电机、变速箱、凸轮等旋转元件产生的,机器人系统中的关节失调会引起周期性的扰动,采用重复控制技术来处理这类紊乱。

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图为用SMC实现同步运动的输入/输出轨迹

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图为关节角(左)及其在关节同步运动中的跟踪误差(右)

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图为关节扭矩(左)和功率要求(右)同时关节运动使用SMC

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图为干扰力矩用于同时关节运动(左)、干扰时跟踪误差(中)、干扰力矩存在时跟踪误差和50%的参数变化(右)

综上所述,由于下肢外骨骼机器人的动力学行为应与HLE相似,因此任何下肢外骨骼机器人的力矩和功率分布都应与图中所示相似。在执行相同的输入轨迹时,所得结果可用于任何下肢外骨骼机器人动力学的开发与验证。

研究结论

外骨骼机器人在人体力量辅助和康复领域具有巨大的潜力。HLE解剖模型和人体测量数据与运动学和动力学模型相结合,为设计外骨骼机器人用于下肢康复或下肢力量放大提供了潜力。该研究介绍了外骨骼机器人设计和开发所需的要素,以及在机械设计考虑、动力学和控制器开发过程中如何使用这些要素。基于HLE解剖模型和人体测量参数(自由度、运动范围、长度、质量和惯性),开发了8个DOF HLE运动学和动力学模型。采用滑动模式控制器对HLE动力学进行仿真。仿真结果显示了控制器在跟踪指定轨迹时的性能。除此之外,还显示了跟踪轨迹的扭矩和功率要求。滑动模式控制器是稳健的;即使在干扰和参数变化的情况下,它也能有效地工作。对于外骨骼机器人来说,参数值的变化是一个常见的问题;因此,像SMC这样的有效控制器在这种条件下是非常有效的。目前,研究者正在开发一种用于康复的HLE外骨骼机器人,并计划采用上述动态模型和控制方案来操作机器人。

参考文献:SK Hasan & Anoop K. Dhingra , 8 Degrees of freedom human lower extremity kinematic and dynamic model development and control for exoskeleton robot based physical therapy,International Journal of Dynamics and Control 867–886(2020)

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