上肢康复训练轨迹定制优化及柔顺跟踪控制_李辽远.pdf
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1、智能交叉科学与工程DOI:10.15961/j.jsuese.202201013上肢康复训练轨迹定制优化及柔顺跟踪控制李辽远1,2,韩建海1,2,3*,李向攀1,2,郭冰菁1,2,杜敢琴4(1.河南科技大学 机电工程学院,洛阳 河南 471003;2.机器人及智能系统河南省重点实验室,洛阳 河南 471003;3.机械装备先进制造河南省协同创新中心,洛阳 河南 471003;4.河南科技大学 第一附属医院神经内科,洛阳 河南 471003)摘要:卒中后早期的被动康复训练可以促进患者脑神经重塑甚至重获肢体运动能力。多数上肢康复机器人中,只将参数化规则曲线作为被动训练的轨迹,没能融合康复医师的经验
2、及患者的个体特征,缺乏3维个性轨迹的光滑优化;此外,训练过程中的安全柔顺交互的问题未得到解决。针对以上问题,本文基于新型末端牵引式3自由度上肢康复机器人开展轨迹个性化定制优化以及跟踪控制研究。首先,在笛卡尔空间应用导纳算法及力补偿策略实现理疗师对轨迹的定制。然后,用道格拉斯普克法压缩原始轨迹数据得到型值点,保留初始轨迹的拓扑形状。接下来,用非均匀有理B样条曲线(non-uniform rational bspline,NURBS)进行插值,并融合动态切换概率和t变异改进蝴蝶优化算法(butterfly optimization algorithm,BOA)优化拟合的轨迹。最后,设计基于径向基(
3、radial basisfunction,RBF)神经网络的滑模自适应以及速度前馈加比例积分微分(proportionalintegralderivative,PID)的控制策略实现末端轨迹跟踪,并增加导纳阻抗控制形成基于力阈值的多模式柔顺跟踪控制,保证人机交互力较大时患者的安全。结果表明:定制机器人末端轨迹的拖动力在5 N以内;改进的BOA算法具有更高的收敛速度和精度,优化的轨迹曲率和更小;轨迹跟踪控制策略可以将跟踪误差控制在6 mm内;模式切换在0.3 s内响应,能顺应较大交互力,从而提高训练的安全性。关键词:上肢康复;蝴蝶优化算法;轨迹定制;轨迹优化;轨迹跟踪控制中图分类号:TP242文
4、献标志码:A文章编号:2096-3246(2023)02-0194-10Customization and Optimization of the Upper Limb Rehabilitation Trajectory andCompliance Tracking ControlLI Liaoyuan1,2,HAN Jianhai1,2,3*,LI Xiangpan1,2,GUO Bingjing1,2,DU Ganqin4(1.School of Mechatronics Eng.,Henan Univ.of Sci.and Technol.,Luoyang 471003;2.Henan
5、Provincial Key Lab.of Robotics and Intelligent Systems,Luoyang 471003;3.Collaborative Innovation Center of Machinery Equipment Advanced Manufacturing of Henan Province,Luoyang 471003;4.The First Affiliated Hospital of Henan Univ.of Sci.and Technol.,Luoyang 471003)Abstract:Early passive rehabilitatio
6、n training after stroke can promote brain nerve remodeling and even regain motor ability.Most upper limb re-habilitation robots use parameterized regular curves as passive training trajectories,which fail to integrate the experience of rehabilitation doctorsand the individual characteristics of pati
7、ents,or lack smooth optimization of three-dimensional customized trajectories and safe interaction duringtraining.Therefore,this research studied the trajectory customization,optimization and tracking control strategy based on the novel end-effector 3degrees of freedom(DOFs)upper limb rehabilitation
8、 robot.Firstly,the admittance algorithm and force compensation strategy were applied inCartesian space to realize the customization of the trajectory by the physiotherapist.Then,the original trajectory data were compressed byDouglas-Peucher method to obtain a few via points.The non-uniform rational
9、B-spline curve(NURBS)was used for interpolation,and an im-收稿日期:2022 09 18基金项目:河南省科技攻关项目(212102310890);河南省科技攻关项目(212102310249)作者简介:李辽远(1989),男,博士生.研究方向:先进康复机器人技术及应用.E-mail:lly_*通信作者:韩建海,教授,E-mail:网络出版时间:2023 03 06 16:08:38 网络出版地址:https:/ http:/http:/ 第 55 卷 第 2 期工 程 科 学 与 技 术Vol.55 No.22023 年 3 月ADVA
10、NCED ENGINEERING SCIENCESMar.2023proved butterfly optimization algorithm(BOA)based on dynamic switching probability and t mutation was used to minimize the trajectorycurvature.Finally,the sliding mode adaptive control based on the radial basis function(RBF)network and the speed feedforward plus PID
11、con-trol strategy were designed to control the trajectory tracking.In addition,the admittance-impedance control was added,forming a multi-modetracking controller,to make the training safe with the large human-robot interaction force.The results showed that the dragging force of trajectorycustomizati
12、on is within 5N.The improved BOA algorithm has higher convergence speed and accuracy,and the curvature of the optimized traject-ory is smaller.The control strategy can resist the interference within the threshold and keep the tracking error within 6mm.The mode can switchin 0.3s,to compliant to large
13、 interaction force and improve the safety of training.Key words:rehabilitation of upper limbs;butterfly optimization algorithm;trajectory customization;trajectory optimization;trajectory trackingcontrol 随着全球老龄化及神经损伤造成的肢体运动功能障碍患者人数的逐步上升,如何满足庞大的康复需求、提高患者生活质量是亟需解决的关键问题。临床结果表明,在卒中后早期,被动康复训练能够促进神经重塑,帮助患肢
14、肌肉重获自主收缩的能力1。相较于传统的手动康复方式,机器人辅助康复技术具有的重复精度高、定量化评估准确等优点,已经促使其成为世界范围内的研究热点2。传统康复理疗师拖拽病人的患肢进行康复训练的方式结合了理疗师的实践经验并可以实时交互,可以给患者更好的训练效果。而目前大多数康复机器人的训练轨迹是一些提前定义好的规则曲线,在训练范围上有一定的限制。另外,由于不能适应较大的突发人机交互力,在跟踪轨迹康复训练过程中存在危险或者训练直接中断过程的情况。日常上肢的活动通常是在参数多变的非结构环境中,所以有必要研究能自由定制被动康复训练轨迹且可以柔顺交互的上肢康复机器人。目前,Morita等3使用基于位置的阻
15、抗控制策略实现机器人末端轨迹定制,使用最小二乘法拟合原始的噪声数据来近似康复医师的意图,并用拟合后的轨迹作为被动训练的期望轨迹。游有鹏等4基于自行研制的直流电动机设计力矩控制及机器人连杆重量和关节摩擦力自测量补偿算法,实现无力传感器的轻松拖动。杨浩等5先在笛卡尔空间应用导纳算法,求得笛卡尔空间期望位置后再用逆解求关节位置来拖动下肢康复机器人,并未对个性化轨迹进行优化和跟踪控制。但是,康复轨迹的构建过程中,医生和病人的手同时与机器人的末端耦合,会因为病人、医生抖动或者环境噪声等原因,构建出不平滑的轨迹。Zeestraten等6基于统计模型进行轨迹学习和规划,但是计算效率较低,且生成的轨迹不连续。
16、对轨迹进行光滑优化可以采用具有规范性和连续可微性等重要性质的B样条曲线7。Wan等8利用改进B样条曲线规划机器人的避障轨迹。董甲甲等9没有直接对笛卡尔空间的3维轨迹的优化,而是改进B样条的求解过程,用于6R机器人的关节轨迹拟合优化。天津大学的Mei等10将关节最小急动度和B样条曲线相结合,对6自由度高速并联机器人的末端轨迹进行了优化,重点是降低关节的急动度,拟合轨迹相对于原始轨迹有较大的变形。Ijspeert等11利用动态运动基元的方法来拟合期望轨迹,当目标点改变后能够快速的拟合出新的轨迹,泛化能力强。但是轨迹逼近的算法复杂,理解困难且需要确定的参数较多。另外,以上研究并没有对插值拟合的轨迹进
17、一步光滑优化。轨迹跟踪控制的方法研究也较多。吴青聪等12结合外骨骼上肢康复机器人设计模糊滑模控制器实现被动训练的位置跟踪,理疗师可以根据患者状况手动调整外环导纳参数,使得人机交互力参与到机器人末端位置的控制中。Mushage等13设计模糊神经网络和基于状态观测的误差自适应非线性控制器对5自由度上肢外骨骼的轨迹跟踪进行控制。罗定吉等14采用模糊比例积分微分(proportionalintegralde-rivative,PID)控制算法对下肢外骨骼进行轨迹跟踪控制。Shi等15将径向基(radial basis function,RBF)神经网络和PID结合起来进行下肢外骨骼机器人运动的轨迹跟踪
18、控制。现有多数研究都以提高轨迹跟踪精度为目标,而康复训练中应以保证安全为前提,再提高轨迹跟踪精度。Zhang等16设计变刚度执行器和力矩限制机构用于上肢康复外骨骼来保证训练中的安全性。Wu等17设计基于RBF神经网络的干扰观测器来补偿外界干扰和误差来提高轨迹跟踪精度,同时用自适应变导纳控制策略使机器人具有柔顺性来适应不同状态的患者。Trigili等18利用串联弹性关节元件来实现康复机器人的柔顺性。Miao等19在双边末端牵引式上肢康复机器人上设计位置控制用于被动训练,并基于个性化工作空间设计自适应变参数控制实现柔顺性。Guo等20利用强化学习算法设计变导纳控制算法实现匹配患者下肢刚度特性的康复
19、训练,也具有一定的柔顺性。李超等21基于患者病情设计模糊自适应的粒子群位置阻抗控制算法用于下肢的康复训练;粒子群算法优化导纳参数提高位置跟踪精度,模糊自适应算法实现一定的柔顺性。以上研究中,特殊柔性元件结构及建模较复杂而且动力学特性会存在误差。其他的柔顺控制算法虽然可以在第 2 期李辽远,等:上肢康复训练轨迹定制优化及柔顺跟踪控制195线修改参数,但是算法略显复杂。卒中病人在早期运动能力是比较弱的甚至没有,经过一段时间的训练恢复后会进入主动训练阶段才需要参数的在线实时修改。针对以上问题,作者基于自行研制的3自由度末端牵引式上肢康复机器人,在3维空间内个性化定制训练轨迹,并对其进行光滑优化。设计
20、多模式控制器使机器人末端既能跟踪个性化训练轨迹,又能顺应较大干扰,且参数设置简单。当干扰降低后能够继续跟踪期望轨迹,保证训练的安全性和连续性,匹配应用需求。1 平台及方法 1.1 上肢康复机器人系统本研究中使用的上肢康复机器人是自行研制的末端牵引式空间3自由度上肢康复机器人,主要是针对上肢肩关节和肘关节的康复训练,包括两个水平转动关节和1个垂直移动关节,结构简图如图1所示。其中Z1、Z2、Z3代表3个关节的轴线,q1、q2、q3为3个关节的位置变量。两个转动关节由两个配置绝对编码器的交流伺服电机驱动,垂直移动关节由双作用气缸驱动。在气缸末端安装拉线式位移传感器,在气缸和小臂的连接处安装3维力传
21、感器。康复机器人的试验平台如图2所示。本系统的控制系统包括上位机(基于MATLAB软件进行系统程序的设计和编译)和下位机(执行编译后的控制程序)。将电机的驱动方式设置为力矩模式,通过控制输入电压设定电机输出力矩,通过脉冲闭环反馈控制其转动位置。而气缸通过比例调压阀控制气缸输出力,利用末端位移反馈控制其位置。因为机器人整体高度的限制,气缸的总行程为150 mm,可实现上肢关节在矢状面内一定范围的训练。1.2 轨迹定制FpFf理疗师慢速拖动机器人时,忽略机器人的惯性力,需要克服患者加在末端的力以及机器人的关节静摩擦力,如式(1)所示:Ft Fp+Ff(1)FtFp=0式中,代表理疗师施加在末端的力
22、。对于几乎完全丧失上肢运动能力的软瘫期病人,假设。Finth检测并补偿转动关节的静摩擦力后,利用机器人静力学原理将交互力转换为关节空间的力矩,如式(2)所示:h=JTFint(2)式中,J J为机器人的雅克比矩阵。然后,在关节空间中应用导纳算法产生期望关节位置输入,如式(3)所示:q=kh(3)q式中,k k表示导纳系数矩阵,表示关节位置增量向量。由位置增量和实际的关节位置变量q q可以得到所期望的关节位置变量q qd,将其输入到电机驱动系统后由内部算法得到关节的驱动力矩,从而实现转动关节拖动。FpzFpzP对于气缸驱动的移动关节,末端初始的垂直负载和理疗师施加的垂直力(大小为)可由末端的力传
23、感器检测。根据理疗师施加的力大小,由式(4)计算得到气缸无杆腔的压力改变量。气缸位移随无杆腔气体压力的改变而改变,实现移动关节的轻松拖动。由3个关节的位置传感器记录的位置点得到初始的定制轨迹。Fpz=PA1(4)A1式中,为气缸无杆腔的有效面积。1.3 NURBS插值曲线优化对初始轨迹点应用数据压缩算法22得到有限个型值点,其坐标用P Pi表示,i=1,2,n。选择可以如实 第 2 关节电机谐波减速器带轮第 1 关节电机同步带小臂3 维力传感器气缸大臂Z1q1Z2q2q3Z3图 1机器人结构简图Fig.1Structure diagram of the robot 伺服电机位移传感器下位机比例
24、调压阀图 2康复机器人试验平台Fig.2Platform of the rehabilitation robot system 196工程科学与技术第 55 卷U U=u0,u1,un+k+1反映型值点按弦长分布情况且拟合精度高的积累弦长参数化法23对型值点进行参数化处理得到节点矢量,。积累弦长参数化法表示如式(5)所示:|u0=u1=u2=u3=0,ui+3=ui+2+|Pi Pi1|/ni=1|Pi Pi1|,un+3=un+4=un+5=un+6=1(5)kNi,k(u)再按 De Boor算法24计算 次规范B样条基函数,如式(6)所示:|Ni,0(u)=1,ui u ui+1;0,其
25、他Ni,k(u)=uuiui+kuiNi,k1(u)+ui+k+1uui+k+1ui+1Ni+1,k1(u);(6)00=0kp(u)式中,定义。将式(6)得到的基函数带入 次NURBS曲线公式中得到插值后的曲线,如式(7)所示:p(u)=ni=0idiNi,k(u)ni=0iNi,k(u)(7)widi式中,为权因子,为控制顶点的值。Pip(u)数据压缩过程设定的阈值不同,得到的关键型值点也不同,曲线的形状和光顺性也不同。采用智能优化算法,以曲线光顺性为目标,以压缩阈值为变量优化插值曲线,生成连续光顺的插值曲线作为训练轨迹。目标函数为:Obj=lj=0c(j)(8)c(j)式中,l为插值曲线
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