（机械电子工程专业论文）套装式助力机器人控制方法的研究.pdf

厶 c l a s s i f i e di n d e x ： u d c ： ad i s s e r t a t i o nf o rt h ed e g r e eo fm e n g r e s e a r c h i n go nc o n t r o lm e t h o d o f l o w e r 1 i m bp o w e ra s s i s t e dr o b o t c a n d i d a t e ： s u p e r v i s o r ： l ul u p r o f w a n gl a n a c a d e m i cd e g r e ea p p li e df o r ： m a s t e ro fe n g i n e e r i n g s p e c i a l t y ： m e c h a n i c a l e l e c t r o n i ce n g i n e e r i n g d a t eo fs u b m i s s i o n ： d a t eo fo r a le x a m i n a t i o n ： m a r c h ，2 0 1 0 m a r c h ，2 0 1 0 u n i v e r s i t y ：h a r b i ne n g i n e e r i n gu n i v e r s i t y h ， 一 哈尔滨工程大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由 作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在 文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外， 本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对 本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式 标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 作者( 签字) ：融 日期： 2 0 1 0 年月仃日 哈尔滨工程大学 学位论文授权使用声明 本人完全了解学校保护知识产权的有关规定，即研究生在校 攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨 工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。 本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据 库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本 学位论文，可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合 学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈 尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。 本论文佃在授予学位后即可口在授予学位1 2 个月后 口解密后) 由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。 作者( 签字) ：陆魄 日期： ) o i o 年月修日 导师( 签字) ：多商、l 勿年? 月fr 日 灿 、 q 哈尔滨i 科人学硕十学位论文 摘要 对于机器人的控制系统，控制算法是当今主要的研究热点，一个合适的 控制算法对机器人的性能至关重要。本文针对套装式助力机器人的特点，设 计了两种不同的控制算法，并通过仿真和实验对这两种控制算法的效果进行 了比较。 本文首先介绍了套装式助力机器人的发展概况和机器人控制中几种常用 的控制算法：如p i d 控制、阻抗控制、力位控制、模糊控制和鲁棒控制。套 装式助力机器人的任务目标是为年老体弱者提供助行帮助，我们设计了机器 人的总体方案，选择了p d 控制和模糊p d 控制作为机器人的控制系统。 对套装式助力机器人进行了运动学和动力学分析，分别建立了运动学和 动力学方程，并基于s i m m e c h a n i c s 建立了机器人的动力学模型，通过动力学 仿真得到了驱动力矩与机器人的关节转角和角速度之间的关系。 基于m 棚a b s i m u l i i l l 【建立了套装式助力机器人的控制模型，采用p d 控制器实现对机器人的位置控制，并进行了误差分析。根据生物力学知识， 建立了人体下肢的骨骼肌肉模型，进行了机器人带负载的控制仿真，使仿真 结果与实际情况更加接近。 基于模糊理论设计了模糊p d 控制器，在相同的情况下应用模糊p d 控制 器对套装式助力机器人进行了位置控制仿真及误差分析。 基于d s p a c e 搭建了系统的半实物仿真平台，实现两种控制算法对机器 人的轨迹控制。实验结果表明，所设计的模糊控p d 制器对系统的控制效果 好于p d 控制器。 关键词：套装式助力机器人；p d 控制：模糊p d 控制；d s p a c e ；半实物 仿真平台 哈尔滨：稗人学硕十学何论文 a b s t r a c t f o rc o n t r o ls y s t e mo fr o b o t ，c o n t r o la l g o r i t h mi sah o ts p o to fr e s e a r c h ， b e c a u s ea na p p r o p r i a t ec o n t r o la l g o r i t h mi sv e r yi m p o r t a n tt ot h er o b o t sf u n c t i o n n ep a p e rd e s i g n e dt w ok i n d so fc o n t r o la l g o r i t h ma c c o r d i n gt ot h et r a i to ft h e l o w e r - l i m bp o w e ra s s i s t e dr o b o t ，t h e nc o m p a r e dw h i c hc o n t r o la l g o r i t h mi s b e t t e rf o rt h er o b o tb ym a k i n gs i m u l a t i o na n de x p e r i m e n t a t i o n t h em a i nc o n t e n to ft h i sp a p e ri si n t r o d u c i n gt h ed e v e l o p m e n to fl o w e r - l i m b p o w e ra s s i s t e dr o b o ta n ds o m eu s u a lc o n t r o la l g o r i t h m i nr o b o tc o n t r o l ，f o r e x a m p l e ：p i dc o n t r o l ，i m p e d a n c ec o n t r o l ，f o r c e p o s i t i o nc o n t r o l ，f u z z yc o n t r o l a n dr o b u s tc o n t r 0 1 c o n s i d e r i n gt h a tt h et a s ko b j e c to ft h el o w e r - l i m bp o w e r a s s i s t e dr o b o ti st oh e l pt h eo l d e ra n dt h ew e a k e rw a l ki n d e p e n d e n t l y , w ed e s i g n t h eo v e r a l lp l a n n i n go ft h er o b o ta n dc h o o s ep dc o n t r o la n df u z z yp dc o n t r o lt o b et h ec o n t r o ls y s t e mo ft h er o b o t w em a k ek i n e m a t i ca n a l y s i sa n dk i n e t i ca n a l y s i sf o rt h el o w e r l i m bp o w e r a s s i s t e dr o b o t ，a n ds e tu pt h ek i n e m a t i ce q u a t i o na n dk i n e t i ce q u a t i o nf o ri t t h e nw eb u i l dt h ek i n e t i cm o d e lo ft h er o b o tb a s e do ns i m m e c h a n i c s ，a n dg e t t h er e l a t i o nb e t w e e nd r i v i n gt o r g u ea n dj o i n ta n g l ea n da n g u l a rv e l o c i t yo ft h e r o b o tb yk i n e t i cs i m u l a t i o n t h ep a p e rd e s i g n e dt h ec o n t r o lm o d e lf o rt h el o w e r - l i m bp o w e ra s s i s t e d r o b o tb a s e do nm 加。a b s i m u l i n k ，u s ep dc o n t r o l l e rt oc o n t r o lt h et r a c ko ft h e r o b o t t h e nw em a k ee r r o ra n a l y s i so fp o s i t i o n w bb u i l dt h es k e l e t o na n dm u s c l e o fl o w e rl i m ba n ds i m u l a t et h em o d e lo ft h el o w e r - l i m bp o w e ra s s i s t dr o b o t w i t hl o a d s ot h em o d e lo ft h er o b o ti sc l o s e rt ot h ea c t u a li n s t a n c e f u z z yp d c o n t r o l l e ri sd e s i g n e db a s e do nf u z z yt h e o r y i nt h es a m es i t u a t i o n ， u s ef u z z yp dc o n t r o l l e rt oc o n t r o lt h et r a c ko ft h el o w e r - l i m bp o w e ra s s i s t e d r o b o ta n dm a k ee r r o ra n a l y s i so fp o s i t i o n b a s e do nd s p a c e ，t h es e m i s u b s t a n t i a le m u l a t i o np l a t f o r m ，w cu s ep d c o n t r o l l e ra n df u z z yp dc o n t r o l l e rt oc a r r yo u tt h et r a c kc o n t r o lo ft h er o b o t a n d e x p e r i m e n ti sp r o v e dt h a tt h ee f f e c to ft h ef u z z yp dc o n t r o l l e rf o rt h er o b o ti s b e t t e rt h a np dc o n t r o l l e r d s p a c e ：s e m i s u b s t a n t i a le m u l a t i o np l a t f o i t n 一 7 4 哈尔滨i j 科人学硕十学付论文 目录 第1 章绪论1 1 1 课题的来源及研究目的、意义1 1 2 套装式助力机器人研究现状及分析1 1 2 1 国外研究现状1 1 2 2 国内研究现状3 1 3 控制算法的研究4 1 3 1p i d 控制4 1 3 2 阻抗控制5 1 3 3 力位混合控制7 1 3 4 模糊控制8 1 3 5 鲁棒控制9 1 4 论文的主要工作1 0 第2 章套装式助力机器人的总体方案设计1 2 2 1 概述1 2 2 2 人体下肢运动规律1 2 2 3 套装式助力机器人的总体方案设计1 4 2 3 1 运动方案设计1 4 2 3 2 控制系统的设计1 5 2 4 本章小结1 7 第3 章套装式助力机器人的动力学分析1 8 3 1 概述1 8 3 2 运动学分析1 8 3 3 动力学分析2 3 3 3 1 髋关节动力学方程的推导2 3 3 3 2 膝关节动力学方程的推导2 6 3 4 基于s i m m e c h a n i c s 的动力学仿真2 8 3 5 本章小结3 1 第4 章控制系统建模与机器人的p d 控制3 2 4 1 概述3 2 扣 哈尔滨一f j 柙大学硕十学仲论文 4 2 控制系统建模3 2 4 2 1 直流电机建模3 2 4 2 2p i d 控制器3 3 4 2 3 关节伺服控制模型的建立3 4 4 3 控制仿真3 5 4 3 1 髋关节的p d 控制3 5 4 3 2 膝关节的p d 控制3 8 4 3 3 机器人空载时的轨迹控制4 0 4 3 4 机器人带负载时的轨迹控制4 2 4 3 5 误差分析4 6 4 4 本章小结4 7 第5 章套装式助力机器人的模糊p d 控制4 8 5 1 概述4 8 5 2 模糊控制简介4 8 5 2 1 模糊p d 控制的特点4 8 5 2 2 模糊p d 控制器的原理4 9 5 3 模糊p d 控制器的设计5 0 5 3 1 输入、输出变量的选取5 0 5 3 2 模糊规则5 2 5 4 仿真5 4 5 4 1 髋关节的模糊控制5 4 5 4 2 膝关节的模糊控制5 7 5 4 3 误差分析5 7 5 5 实验5 9 5 5 1 实验系统5 9 5 5 2p d 控制实验6 0 5 5 3 模糊控制实验6 3 5 6 本章小结6 5 结论6 6 参考文献6 7 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果7 1 致谢7 2 一 q 哈尔滨。i j 科人学硕十学何论文 第1 章绪论 1 1 课题的来源及研究目的、意义 在我们日常生活中，有许多年老体弱者或者中风后遗症的病人都不能独 立行走，必须借助外力的帮助。但是对于他们中间的某些人来说，通过有效 的机械装置就可以帮助其恢复下肢的功能，以达到独立行走的目的。所以套 装式助力机器人就在这种情况下产生了，通过机械装置代替传统的辅助装置， 这种机器人像衣服一样穿在患者的身上，在行走过程中提供外力，增加了患 者下肢的力量，以达到助行的目的。 套装式助力机器人为患者的膝关节和髋关节提供外力，帮助其完成行走 过程。对套装式助力机器人控制的研究意义在于，不同患者的下肢力量是不 一样的，机器人所提供的外力也是不同的，而且在助力的过程中，行走速度 也需要控制，所以合适的控制算法可以使其针对不同的对象发挥更好的作用。 一个控制系统的好坏直接影响到整个系统的运行，所以一个合适的控制算法 是至关重要的。 1 2 套装式助力机器人研究现状及分析 1 2 1 国外研究现状 如图1 1 所示为韩国汉阳大学韩彰秀教授组开发的可穿戴式机器人 “h e x a r ”。“h e x a r ”是“汉阳大学外骨骼辅助机器人( h a n y a n ge x o s k e l e t a l a s s i s t i v er o b o t ) 的英文缩写，相当于上衣的上身系统是一种机器胳膊。如果 力量传感器感知到人的动作，机器胳膊就会启动，最多可以提着4 0 公斤重物 自由活动。下身系统是残疾人用的步行辅助器形态，人要行走的时候，压力 传感器就会感知到肌肉变硬，从而使机器腿移动。这样一来，老人和残疾人 不用费任何力气就可以行走。如果装上具有脊椎功能的机器装置，最多可以 背着4 5 公斤重物轻松登上陡峭的坡路和楼梯。 如图1 2 所示为瑞士h o c o m a 医疗器械公司与瑞士苏黎： ：b a l g r i s t 医学院 康复中心合作推出的l o k o m a t 步行康复训练机器人。这种装置为病人下肢 哈尔滨1 j 秤人学硕+ 学位论文 提供外力，带动病人完成行走的过程，机器人与跑步机相结合，使病人能按 照正常人的行走模式进行康复训练【1 - 2 1 。 图1 1 韩国h e x a r 机器人图1 2 瑞士l o k o m a t 机器人 图1 3 所示为l o k o m a t 机器人的机械结构示意图，髋关节和膝关节均由直 线驱动器驱动，图中所示的这种驱动结构将丝杠螺母机构的直线运动转换为 关节的转动。 支撑 图1 3l o k o m a t 主体部分的结构简图 由图1 4 所示，为意大利生产的5 自由度机械腿，髋关节的自由度分别 为伸髋、屈髋、外展、内收和旋转，膝关节和踝关节都是一个自由度，与人 体生物力学知识相符，驱动方式为气动，这种驱动方式使得机械腿的结构更 2 h 7 哈尔滨f 科人导：硕十学何论文 加紧凑。在设计的过程中考虑了人体重心原理，提岛了稳定性1 3 j 。 如图1 5 所示，由日本本田公司研制的可穿型行走辅助工具，它的外形 看起来好像一个通过机械架与鞋子连接起来的自行车车座。该行走辅助腿旨 在支撑身体重量，减少体重对膝盖的压力，帮助人们在登上台阶的过程中保 持身体的稳定。 图1 4 意大利5 自由度机械腿图1 5 日本可穿型行走辅助工具 1 2 2 国内研究现状 虽然国外对套装式助力机器人的研究已达到了比较高的技术水平，但是 国内对这方面的研究还比较少。近年来由于市场方面的需求不断增大，已经 不断有科研机构和大学来投入这方面的研究。如浙江大学、北京理工大学和 天津大学等等，而我校最近也在相关方面开展了研究工作。 如图1 6 所示，为中科院合肥智能机械研究所研制的“可穿戴型助力机器 人”。它以电池为能源，能够根据安装在机器人外骨架上的多种传感器来感受 人体的运动意图，由安装在外骨架的伺服电机驱动关节运动，通过各关节角 度、速度值的改变来达到与人体的协调运动并提供助力，降低人在负重或长 时间行走的情况下的运动强度，使其在助力过程中与人体的配合更加协调1 4 j 。 如图1 7 所示，清华大学精密仪器系康复工程研究中心在国家自然科学 基金和国家科技支撑计划支持下正在研究g r t s ( g a i tr e h a b i l i t a t i o nt r a i n i n g s y s t e m ，g r t s ) 步行康复训练机器人。g r t s 采用关节直接驱动方式，电机驱动 器直接安装于机械腿髋、膝关节处，过控制髋和膝电机的协调转动完成步行 动作。g r t s 具有结构简单紧凑、屈曲角度大等优点。但是髋、膝关节处驱 3 图1 6 可穿戴型助力机器人图1 7 清华大学g r t s 机器人 1 3 控制算法的研究 对套装式助力机器人系统的控制是一个很复杂的过程，因为它与仿人步 行机器人的控制策略类似，都是要模拟人类的步态，而人的行走过程又是一 个较复杂的过程，需要髋关节和膝关节的配合作用才能使人完成行走过程。 对套装式助力机器人的控制算法研究的结果，可以使机器人与病人更好的配 合。 套装式助力机器人和仿人机器人的不同之处在于，它需要与人体下肢运 动相协调，通过获取人体下肢运动参数来实现控制过程。所以控制算法直接 影响系统性能的好坏，针对不同对象的装式助力机器人，所要达到的控制要 求也是不同的。因为不同患者的下肢力量是不同的，所以套装式助力机器人 的轨迹、速度都是需要控制的参数。 1 3 1p i d 控制 p i d ( l 匕例积分微分) 控制器作为最早实用化的控制器已有5 0 多年历史， 现在仍然是应用最广泛的工业控制器。p i d 控制器由比例单元( p ) 、积分单元 ( 1 ) 和微分单元( d ) 组成，p i d 控制器的原理图如图1 8 所示。它由于用途广泛、 使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数( k p ，k i 和) 即可。 4 哈尔滨i ：科大学硕十学位论文 在很多情况卜，并卜一定需要全部三个单元，_ 口以墩其中的一剑两个单元， 但比例单元是必须选择的。 图1 8p i d 控制方框图 作为现在工业控制中应用最广泛也是最简单的一种控制算法，p i d 控制器 的特点如下面所述： 首先，p i d 应用范围广。虽然很多工业过程是非线性或时变的，但通过对 其简化可以变成基本线性和动态特性不随时间变化的系统，这样p i d 就可控 制了。 其次，p i d 参数较易整定。p i d 参数k ，k i 和l ( d 可以根据过程的动态特性 及时整定。如果过程的动态特性变化，例如可能由负载的变化引起系统动态 特性变化，p i d 参数就可以重新整定。 第三，p i d 控制器在实践中也不断的得到改进，但仍不可否认p i d 也有其 固有的缺点：p i d 在控制非线性、时变、耦合及参数和结构不确定的复杂过 程时，效果不是太好。最重要的是，如果p i d 控制器不能控制复杂过程，无 论怎么调参数都没用。 虽然有这些缺点，p i d 控制器仍然是是最简单的，而且应用最广泛的1 6 l 。 1 3 2 阻抗控制 阻抗控制方法是由h o g a n ( 1 9 8 5 年) 明确提出的。h o g a n 利用n o r t o n 等效 网络中的概念来描述机器人与外界环境间的动态接触，即将外界接触环境等 效为导纳，其输入为接触力，输出为运动响应；而将机器人等效为阻抗，其 输入为运动响应，输出为接触力。这样机器人与接触环境系统的行为类似于 一个匹配的阻抗电路，机器人力控制问题变成了阻抗调节问题。阻抗控制就 是能实现预定期望的动态关系的控制规律。这个期望动态规律包括预先确定 的惯性、阻尼和刚性，它代表了机器人的末端位置与接触环境作用力之间的 5 哈尔滨t 稗大学硕+ 学何论文 一种恰当的动态关系。 图1 9 所示为操作空间的阻抗控制的方框图。在自由环境下力控制环不 存在，因为凡- c 0 。当机器人末端受力时，力控制环和位置速度换共同 作用。将阻抗控制器作为机器人的控制器，末端的动力学可以用阻抗代替。 图1 9 阻抗控制方框图 阻抗控制的特点是不直接控制机器人与环境的作用力，而是根据机器人 端部的位置( 或速度) 和作用力之间的关系，通过调整反馈位置误差，速度 误差或刚度来达到控制力的目的。机器人末端执行器与接触环境间的作用力、 末端位置偏差、速度偏差、加速度偏差之间可以建立一个具有二阶关系的控 制模型，这个模型成为描述阻抗控制的目标阻抗模型7 捌。 机器人的动力学方程为： m ( o ) 8 + h ( o ，口) 一z + _ 厂1 ( 日) c( 1 1 ) 式中：0 一表示关节的转角 m 徊) 一为非奇异的惯量矩阵 h ( o ，舀) 一是包含离心力、哥氏力、重力和摩擦力的向量 f 一是关节力矩 j 一是雅可比矩阵 e 一是机器人与环境接触所产生的作用在末端上的力 外力c 可以表示为一个包含时间变化和非线性向量的模型： e - g ( a x o ，d x o ，d x o ，f )( 1 - 2 ) 式中：趔。一表示实际位置x 和平衡位置x ；之差趔。- x ；一x g ( ) 一表示一个非线性的未知量 6 哈尔滨下稃大学硕十学付论文 | l l 阻抗控制模型为： m 。d x + b 。d x + k 。d xm 凡一t( 1 - 3 ) 式中：m 。，e ，k 一分别为机器人期望的惯性，粘性阻尼和刚度矩阵 凹一表示机器人实际位置与期望位置之差越一x x 4 e 一表示期望的接触力。 1 3 3 力位混合控制 m a s o n 于1 9 7 9 年最早提出同时控制力和位置的概念和关节柔顺的思想， 其方法是对机器人的不同关节根据具体任务要求分别独立的进行力控制和位 置控制。理论上机器人力自由空间和位置自由空间是两个互补正交的子空间， 在力自由空间进行力控制，而在剩余的正交方向上进行位置控制。此时的约 束环境被当作不变的几何问题加以考虑，因而该方法明显具有一定的局限性。 1 9 8 1 年r a i b e r t 和c r a i g 在m a s o n 的基础上提出了力位混合控制，即通过雅 可比矩阵将作业空间任意方向的力和位置分配到各个关节控制器上，可这种 方法计算复杂。h z h a n g 等人提出了把操作空间的位置环用等效的关节位置 环代替的改进方法，但必须根据精确的环境约束方程来实时确定雅克比矩阵 并计算其坐标系，要实时的用反映任务要求的选择矩阵来决定力控和位控方 向。 力位混合控制策略将任务空间划分成了两个正交互补的子空间：力控制 子空间和位置控制子空间，在力控制子空间用力控制策略进行力控制，在位 置子空间利用位置控制策略进行位置控制。力位混合控制方法的核心思想是 分别用不同的控制策略对位置和力直接进行控制，即首先通过选择矩阵确定 当前接触点的位控和力控方向，然后应用力反馈信息和位置反馈信息分别在 位置环和力环中进行闭环控制，最终在受限运动中实现力和位置的同时控制。 力位混合控制器原理如图1 1 0 所示【7 训。 7 图1 1 0 力位混合控制方框图 图中s 为选择矩阵，用来表示约束坐标系下的力控方向；，为单位矩阵， ，一s 用来表示位控方向。 在笛卡尔坐标系下的机器人动力学方模型与力位混合控制模型，可以推 得下列方程： f j r m 鼻彳【( ，一s ) “，一- 1 戈】+ c 乙孟+ g ，) + j r a u ， ( 1 - 9 ) 如公式( 1 9 ) 所示，a 为约束坐标系到笛卡尔坐标系中的旋转变量矩阵。 “p 为位控向量，h ，为力控向量。 “，- a - 1 【k p 0 ，一x ) + k d d - i ) 】 如公式( 1 - 1 0 ) 所示，其中砟，畅为位控向量的p d 调节系数， 尔坐标系中机器人末端期望的位置，屯为机器人期望的速度。 ( 1 1 0 ) 屯在笛卡 h ，- a 1 【日+ k 可( 易- f ) - k 够戈】 ( 1 - 1 1 ) 如公式( 1 - 1 1 ) 所示，其中只为期望接触力，c 为实际接触力；k n ， 为力控向量的p d 调节系数。 1 3 4 模糊控制 模糊控制是一种以模糊集合论、模糊语言变量以及模糊逻辑推理为数学 8 哈尔滨t 程大学硕十学何论文 i i i 宣i i i 宣i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i 基础的新型计算机控制方法，是智能控制的重要分支之一。模糊控制的最大 特征是能将操作者或专家的控制经验和知识表示成语言变量描述的语言规 则，然后用这些规则去控制系统。 1 9 7 4 年e h m a m d a n i 首次把模糊集合理论用于锅炉和蒸汽机的控制并取 得良好的效果，在自动控制领域中开辟了模糊控制理论及其工程应用的崭新 途径。从此，模糊控制理论的应用研究首先在2 0 实际7 0 年代的欧洲取得了一 些成功，推动了模糊控制理论的研究、同时模糊理论也不断的得到人们的认 识和重视。在2 0 实际8 0 年代后期，模糊控制理论进入了发展期，包括美国在 内的世界各国在模糊控制理论研究投入的人资金，其中各大公司投入的开发 资金明显增加，从而促使了模糊控制理论和模糊控制产品的不断发展和不断， 翻新。 模糊控制的基本思想是把人类专家对特定的被控对象或过程的控制策略 总结成一系列以“i f 条件t h e n 作用”形式表示的控制规则，通过模糊推理得到 控制作用集，作用于被控对象或过程。模糊控制器的模糊算法包括：( 1 ) 定义 模糊子集，建立模糊控制规则；( 2 ) 由基本论域转变为模糊集合论域；( 3 ) 模糊 关系矩阵运算：( 4 ) 模糊推理合成，求出控制输出模糊子集；( 5 ) 进行模糊判决， 得到精确控制量。模糊控制器的一般结构如图1 1 1 所示。 图1 1 1 模糊控制器的一般结构 模糊控制的理论和应用研究，主要有以下方面：模糊控制的稳定性研究， 模糊模型及辨识，模糊最优控制，模糊自组织控制，传统p i d 与模糊控制相 结合的多模态模糊控制器。模糊控制理论2 0 年来在理论和应用上已取得了引 人注目的成果，成为控制理论及应用的重要组成部分【1 0 1 1 3 5 鲁棒控制 所谓的鲁棒控制，就是设计一种控制器，使得当系统存在一定程度的参数 不确定性及一定限度的未建模动态时，闭环系统仍能保持稳定的状态，并保持 9 哈尔滨t 科人学硕十学付论文 一定的动念性能品质的控制。建立在传递函数基础上的经典反 建立在状态空间描述基础上的现代控制理论存在的一个重大缺 被控对象精确的数学模型。鉴于建模方法的局限性及实际过程 现象的存在，对象数学模型中不可避免地存在着各种形式的不确定性。因此， 获得被控对象精确数学模型的难度很大控制界针对不确定性对系统性能影 响的研究产生了鲁棒控制理论，并使其向深层次化、实用化的方向发展。 d e 当 岛 一i 机器人的标 。l 控制嚣i ：l 称 翅 l 秽 一一- 。 。 l 图1 1 2 鲁棒控制系统的结构框图 鲁棒控制的基本特征，就是用一个结构和参数都固定不变的控制器，来 保证即使不确定性对系统的性能品质影响最恶劣的时候也能满足设计要求。 机器人的鲁棒控制系统的一般结构如图1 1 2 所示。不确定性分为两大类，不 确定的外部干扰d 和模型误差。显然，受系统本身状态的激励，同时又 反过来作用于系统的动态。机器人系统的各种参数误差、各种降阶处理以及 建模时忽略的动态特性等等，都可以用来描述。但是在设计鲁棒控制器时， 一般假设属于一个可描述集，比如增益有界，且上界已知等等。对于不确 定的干扰信号也是如此，d 可以是不可检测的信号，但必须属于可描述集。 鲁棒控制器就是基于这些不确定描述参数和标称系统的数学模型设计的。一 般来说，鲁棒控制是比较保守的控制策略。对于所考虑集合内的个别元素， 该系统并不是最佳控制。但是，它能以固定的控制器，保证在不确定破坏最 严重的情况下系统也能满足设计要求，而这正是实际现场所期望的，也是近 几年对机器人鲁棒控制的研究非常活跃的一个重要原因i l 玉1 4 1 。 1 4 论文的主要工作 本文所设计的套装式助力机器人，为下肢功能障碍的人提供助行帮助， 这种机器人已经研究到第二代，根据人体下肢运动规律的特点来设计控制系 1 0 哈尔滨i ：科人学硕十学何论文 统，论义的主要工作主要有以f ) l 个方向： ( 1 ) 总体方案设计：根据正常人的下肢运动规律和设计目标，确定了套装 式助力机器人的总体方案设计，主要是控制系统的设计。 ( 2 ) 系统的动力学分析：根据套装式助力机器人的结构尺寸等参数，建立 其运动学和动力学解析模型，并验证了基于s i m m e c h a n i c s 模型的动力学特 性。 ( 3 ) 设计p d 控制器：在s i m u l i n k 下建立了控制系统的模型，进行了基于 p d 控制器的控制仿真。根据生物力学原理，建立了人体下肢的骨骼肌肉模型， 进行了机器人带负载的控制仿真。 ( 4 ) 设计模糊p d 控制器：基于模糊控制理论设计了模糊p d 控制器，实 现了控制器对机器人的位置控制，并基于d s p a c e 半实物仿真平台，对机器 人进行位置的p d 控制和模糊p d 控制实验。 哈尔滨：科人学硕十学仲论文 第2 章套装式助力机器人的总体方案设计 2 1 概述 套装式助力机器人是针对年老体弱者所设计出的一种助行装置，它像一 件衣服一样穿在身上，在行走的过程中，为力量不足的下肢提供外力，从而 帮助年老体弱者完成行走过程。针对本文的控制系统，选择p i d 控制和模糊 p i d 控制作为控制器。这两种控制算法要实现的目标是使机器人的运动规律 与人体的下肢运动规律相符合。 2 2 人体下肢运动规律 右脚跟左脚左脚跟右脚右脚跟左脚 触鼍：兰ll! ：兰二兰 ll! ：芏： o 5 0 l0 0 il 步态周期时间百分比 i 。 i 雾卜右腿单独支撑阶段一雾卜左腿单独支撑阶段一嚣i e 三三王垂婴堕三主三主三塑垂亟自 ； ii；!一 ：e 二垄竖堡垫堕墼= = e = = = 垄坚塞堡堕壁= = = ：= = j 卜一 步态周期一 卜一步态周期一 图2 1 步态周期 人在一个步态周期内的下肢运动规律如图2 1 所示。整个步态周期分为 两个阶段：支撑阶段和摆动阶段。支撑阶段分为双腿支撑阶段和单腿支撑阶 段。双腿支撑阶段是指一只脚刚触地而另一只脚还没有离地，在一个步态周 1 2 哈尔滨t 科人学硕十号：何论文 划这种情况会自i 埘次，分别为站立阶段的外始和结束，初期的舣腿支撑阶段 和后期的双腿支撑阶段分别占整个步态周期的1 0 。单腿支撑阶段开始于脚 跟触地，结束于同一只脚的脚趾离地，这个阶段占整个步态周期的6 0 。摆 动阶段是指从脚趾离地到下一个支撑阶段的开始，占整个步态周期的4 0 。 摆动阶段是指脚离开地面向前运动的过程1 1 列。 正常人的步态周期约为1 - 1 5 s ，而套装式助力机器人是针对年老体弱 者，所以将步态周期延长，设定为3 s 。在一个步态周期内，髋关节和膝关节 的运动规律分别如图2 2 和图2 3 所示。由曲线可知，髋关节基本为匀速运 动，速度约为2 7 。s ，膝关节在高速段的速度约为5 5 。s 。 t ( s ) 图2 2 髋关节运动规律 t ( s ) 图2 3 膝关节运动规律 如图2 4 所示，人在行走过程中足部的轨迹近似为一个椭圆，长轴为步 长，短轴为步幅。正常人的步长约为7 0 0 r a m ，步幅为7 0 r a m 。 图2 4 足部轨迹 正常人的行走规律如图2 1 所示，而下肢功能障碍的病人或者年老体弱 者的行走过程通常不符合这个规律，为了使他们能恢复到正常行走的状态， 需要借助一些外力的帮助，如康复训练或者是助力装置。设计套装式助力机 器人的目的就是为力量不足的下肢提供外力，帮助年老体弱者独立完成行走 的过程。 1 3 哈尔滨i 。科人学硕十学位论文 2 3 套装式助力机器人的总体方案设计 2 3 1 运动方案设计 根据生物力学知识，人在行走的过程中，大腿、小腿上的肌肉和韧带的 长度的变化而产生的拉力对髋关节和膝关节形成力矩，这个力矩就是人在行 走时自身提供的动力，而年老体弱者由于下肢无力，不能独立行走。为了帮 助他们恢复日常生活，我们设计了一种可以穿在身上的助行装置，即套装式 助力机器人，它为髋关节和膝关节提供外力，帮助年老体弱者完成独立行走 过程。 由人体生物力学知识可知，人体髋关节是一个复杂的3 自由度关节，包 括伸髋、屈髋、外展、内收、旋内和旋外，膝关节只能做屈伸运动。在行走 的过程中，髋关节的运动主要为屈、伸，所以将套装式助力机器人的髋关节 简化为一个自由度，只进行屈伸运动。髋关节的角度范围是l 一1 0 0 ，3 0 0 l ，膝 关节的角度范围是1 5 0 ，5 5 0 l ，而一个步态周期内髋关节和膝关节的轨迹已经 给出。 套装式助力机器人是针对一般的年老体弱者而设计的，所以与人身高有 关的各个杆件的长度应该是可以调节的，人体参数详见表2 1 。 表2 1 人体主要尺寸及运动参数 成年人身高 1 6 0 c m 1 8 0 c m 体重5 0 k g - 8 0 k g 大腿的长度 4 7 c m 5 2 c m 小腿的长度 3 7 c m 4 1 c m 髋关节角度 1 0 。3 0 。 膝关节角度 5 。5 5 。 针对以上要求所设计的套装式助力机器人的机械结构简图如图2 5 所 示。机器人的大腿杆和小腿杆的长度是可以调整的，与表2 1 所示的人体主 要尺寸一一对应，转动关节a 相当于人提的髋关节，转动关节b 相当于人体 的膝关节，髋关节和膝关节的驱动机构都是丝杠螺母机构，将螺母的直线运 1 4 哈尔滨。i j 稃大等：硕十学付论文 动转化成各个关节的转动。髋关节转角0 1 和膝关节转角良与丝杠行程的数学 关系将在下一章内容中进行详细的介绍。关节直接驱动的控制虽然比较简单， 但是它的安装方式不利于套装式助力机器人的结构紧凑性和稳定性，选择丝 杠螺母机构的原因是这种传动机构的优点是：( 1 ) 传动效率高：( 2 ) 定位精度高； ( 3 ) 传动可逆性；( 4 ) 使用寿命长；( 5 ) n 步性能好。而本文所设计的这种带有丝 杠螺母的四边形驱动机构不仅使套装式助力机器人的结构刚度增加，而且对 传感器精度的要求也不高。 丝 长度为气 图2 5 套装式助力机器人机构简图 2 3 2 控制系统的设计 控制系统的好坏对套装式助力机器人的性能有很大的影响，因为套装式 助力机器人在针对不同的对象的时候，驱动电机提供的关节转矩也是不同的， 而且人在行走的过程中，各个关节的转速也是需要控制的，所以在对电机高 速或者是低速的控制都应该满足系统运行的要求。控制系统的设计目标就是 使套装式助力机器人的运动规律与人体运动规律相符合，而且使机器人的轨 迹跟踪精度保持在1 5 。以内。 如图2 6 所示，为套装式助力机器人的控制系统的总体方案。控制系统 1 5 哈尔滨i 科大学硕十学付论文 采用分散控制，上位机负责接收编码器反馈的信息，实王见轨迹规划和控制算 法，向下位机发送命令。下位机实现对驱动电机的伺服控制，可以采用单片 机或者d s p 等微处理器。上、下位机分工明确，使系统的运算速度加快。 图2 6 套装式助力机器人控制系统总体方案 由机器人的结构特点和人体下肢运动规律可知，控制算法要实现对机器 人的轨迹控制和速度控制，使其轨迹与正常人行走时的足部轨迹相符合，机 器人的髋关节和膝关节的运动规律也要与人体的下肢运动规律相符合。综上， 选择p d 控制和模糊p d 控制作为套装式助力机器人的控制器，控制算法方框 图如图2 7 所示。 图2 7 控制算法方框图 ( 1 ) p d 控制算法。本文所设计的p d 控制器是针对套装式助力机器人的伺 1 6 哈尔滨i ：科人号：硕十亨：何论文 服控制系统，基十m a7 i l a b s i m u li n k 实现的控制算法。在m a t l a b s i m u li n k 下，搭建伺服驱动系统的模型、套装式助力机器人的机械本体模型和p d 控制 器的模型，通过调节控制器的比例系数l ( o 和微分系数实现对伺服驱动系 统的控制，从而实现对机器人位置的控制。选择p d 控制的原因是因为其设计 和应用简单，而且针对不同情况可以通过调节控制器参数使控制系统的性能 满足要求。 ( 2 ) 模糊p d 控制算法。虽然p i d 控制器是现代工业控制中是应用最广泛 的一种控制算法，为了使控制效果更优，我们根据套装式助力机器人自身的 特点设计了一种更好的控制算法，即模糊p d 控制。模糊p d 控制属于模糊控 制的一种，相比于p i d 控制算法，模糊控制的优点是可以在线的调整控制器 的参数，只需要知道系统的输入、输出就可以实现对系统的过程控制。模糊 p d 控制器的设计过程虽然比较复杂，但是它的适应性要好一些。 本文所设计的模糊p d 控制器是将模糊控制和p d 控制相结合，利用 m a t l a b 的函数功能建立模糊p d 控制器