基于卡尔曼预测的外骨骼摆动腿随动控制研究

发布时间：2017-10-11 21:07

  本文关键词：基于卡尔曼预测的外骨骼摆动腿随动控制研究

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【摘要】：针对一种双关节驱动助力外骨骼机器人中人机交互系统所获取的传感器信息滞后于人体运动意图,从而造成执行机构无法及时跟踪摆动腿的运动,导致无法提供助力的情况,运用卡尔曼滤波算法对采集到的下肢运动信息进行运动意图预测,以弥补延时。利用采集的步态周期数据进行控制仿真实验:依据下肢外骨骼单侧腿简化的二连杆动力学模型,将预测信号输入模型,并采用PD控制验证系统稳定性和预测准确度。仿真结果表明,利用该方法可以对人体运动意图进行有效的预测,可用于驱动外骨骼摆动腿进行随动控制。
【作者单位】： 合肥工业大学电气与自动化工程学院;中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所;合肥工业大学机械与汽车工程学院;
【关键词】： 外骨骼机器人 运动意图 卡尔曼滤波 动力学模型 随动控制
【基金】：中科院合肥物质科学研究院院长基金项目(YZJJ201522) 常州市科技支撑计划项目(CE20150013) 人因工程重点实验室开发课题(SYFD150051807K)资助
【分类号】：TP242
【正文快照】： 外骨骼机器人是一种结合了人的智能和机械动力装置的机器人;它并联于使用者身体外侧,广泛应用于助力、助残及康复训练领域[1]。它能为操作者提供保护、助力、身体支撑等功能,操作者可以控制外骨骼机器人完成负重、行走等特定的功能和任务,外骨骼机器人系统融合了传感、控制、

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本文编号：1014734