对可穿戴型助力机器人操控战略进行剖析。 依据研讨意图及人体结构和功用的特殊性和复杂性，经过将人体下肢作恰当简化及必要的假定，提出依据骨-肌肉功用模型的下肢助力机器人操控办法，该办法经过对骨-肌肉模型中的弹性系数和阻尼系数的调理能为人体下肢运动供给助力支撑。 一起，经过人-机间交互力信息完结人体下肢的运动预判。
使用机器增强人类肌肉的力气和感知才能，一起保存人的灵活性和直接操作的感觉是机器人研讨范畴之一。 人体的一切运动都与力及其操控有关，助力体系使用特定设备给人供给必定的力补偿，下降人本身能量的耗费，或是对那些有异常运动行为的人供给医治或矫形。
依据助力目标的不同，可穿戴型助力机器人可分为两类：1)直接式：直接给使用者供给动力，如下肢助力、背部助力及上肢助力等，这种状况下，助力设备的运动需超前于人体相应的运动。 2)直接式：分管使用者的劳作负荷，比如担负的重物、转移的货品等，然后到达减轻使用者劳作强度的意图，这种形式需求机器与使用者同步运动。
因为助力设备基本是刚性体，全体和婉性差，这样人与设备运动时会构成不和谐与不自然，这便涉及到关节自由度的确认及其驱动问题。 在运动辨识上，国外大都选用肌电信息作为人体运动信息的检测办法，这就要求搞清人体各肌肉块的功用，挑选最能反响人体运动状况的肌肉块，但许多动作通常是靠肌肉群来完结，一块肌肉的收紧与松懈并不能完结悉数动作，这给电极的安放及信号的提取带来很大的困难，肌电信号是人体的生理反映，它会遭到人本身状况及环境要素的影响，如汗液的排泄、衣服厚薄、松紧等。 经过对国内外可穿戴型助力机器人的研讨现状进行剖析，结合多维力传感器方面的研讨成果，提出依据人-机交互力信息的运动信息获取办法及肌肉功用模型的操控办法。
1 人体运动的描绘和人体简化模型
人是人-机-环境体系中的主导要素。 在人体运动方位检测中，高速开麦拉实地拍照是最常用的办法。 因为这种办法对错触摸式的记载，因而不影响人的实践运动，最能实在反映人的实践运动状况。 关于该文的研讨来说，上述检测体系显得过于巨大，且遭到空间的束缚，显着不适用。 因而，选用一种即有用又简捷的运动信息检测体系是该文研讨中必要环节。从研讨办法来说，对目标进行研讨离不开对目标进行合理的笼统，当剖析各种动作时，姿态剖析特别是人体各部分之间的相对方位剖析是要害，将特定时刻各个关节点的方位连接起来，就能构成棍状链式结构，将人体下肢简化为一个多杆多关节棍状链式结构，也便是一个具有有限运动自由度的体系，如图 1 所示，以此结构作为核算模型对人体各部的运动和全体运动进行运动学及动力学剖析。 表 1 为各关节活动度信息。
2 运动剖析
髋关节及膝关节的和谐屈伸运动是完结人行走功用的条件，助力机器人的助力腿能够看作为一个串联组织。 它是由一系列连杆经过滚动关节串联而成的。 经过自主轨道规划，助力组织能够完结相似双足机器人的动作，如行走、跨过妨碍等动作。表 2 为各杆 D-H 参数和关节变量。
由表 2 中的参数，可求出结尾的位姿矩阵：
(1)
当步行助力机器人供给 100%助力时，这意味着助力机器人体系彻底成为一个搭载器，关于下肢助力机器人来说，人的下肢便是其负载，人体下肢各段涣散于设备各段连杆之上，这点与一般操作臂型机器人不同(负载首要会集在结尾)。 图 2 为人体下肢与机器人混合图，图 3 为机器人的机械结构作用图。由图 2 中参数，使用二阶拉格朗日办法得髋关节和膝关节处力矩 T1和 T2的动力学方程式：
(2)
其间： D 系数是与质量、速度、加速度等有关的函数。
3 人体下肢运动预判
步行助力机器人与使用者经过束带紧密结合在一起，构成一个高度自动化的人-机一体化体系。 此体系要实时地取得使用者的运动信息。 用于运动信息收集的典型传感器有：sEMG(外表肌电传感器)、肌肉压力传感器及关节视点传感器等。
研讨中，考虑对应于人体三维运动在设备和人体间恰当地装备测力点，依据各测力点感遭到的人体运动时的多维力导向信息，以及事前设定的参考值，判别下一刻动作是屈或伸，完结由人-机交互信息到使用者运动意图的推理，这样就不同于经过绑缚于人体上的肌电传感器及视点仪用于检测人体运动信息的办法。
4 仿小腿肌肉功用模型的下肢助力机器人操控剖析
英国闻名生理学家希尔(Hill A V)提出了一个由三个元素组成的肌肉结构力学模型，又称三元素模型，用此反响肌肉的功用。 跟着对人体结构逐渐深化的知道，不同的模型及剖析办法被提出。
人体运动体系是由骨骼和固着在骨上的肌肉组成的，肌肉的缩短和舒张触动骨骼，使人体能够进行各种运动。 因为人体结构和功用的特殊性和复杂性，将人体下肢作恰当简化及必要的假定后，对人体下肢树立其功用模型，图 4 为下肢的小腿部分骨-肌肉功用模型。 这儿，骨骼简化为棍状结构体，肌肉简化为由绷簧-阻尼组成的阻抗模型。 其间： k 和 c 别离标明弹性系数和阻尼系数，并疏忽了由摩擦力和机械传动阻力引起的不知道搅扰，模型的运动方程为：
其间： M 为肌肉发生的力矩[N·m]，I 为滚动惯量 [kg·m2]，β 为关节角加速度 [rad/s2]，ω 为关节速度 [rad/s]，θ 为关节视点 [rad]。
肌力的发生是由肌肉的缩短和舒张所引起的，由力矩界说可知：
其间：
其间： x 标明肌肉在缩短与舒张中的长度变量，由图 4 可知，x 可按下式核算：
人在行走时，首要是经过髋关节及膝关节的屈伸运动来完结其行走功用，双腿的摇摆多散布于矢状面内。 助力机器人的助力机器臂能够看作为一个开式运动链，它是由一系列连杆经过滚动关节串联而成，开链的一端固定在腰带上，结尾设备有特别制造的金属鞋底，髋关节及膝关节屈伸运动由伺服电动机驱动，关节的相对运动导致连杆的运动，使助力腿完结相似人的下肢步行动作。
步行助力机器人与人体下肢经过束带紧密联系在一起，如图 5 所示，步行助力机器人的终究运动是经过坐落使用者与设备间的各测力点感遭到的人体运动时的多维力信息来完结自主运动，不需求任何操纵台或外部操控设备，构成一个高度自动化的人-机混合体系。 助力机器人要到达助力的功用，首要，对使用者下肢运动预判;其次，助力设备除战胜本身动力矩(首要由设备本身分量引起的重力矩)外，还要下降人体肌肉对关节所能发生的力作用，即下降肌力，然后到达助力的意图。 结合设备本身的动力矩，对式(3)进行如下调整：
其间： Mexoskeleton是对外骨骼设备进行动力学剖析后的关节动力矩; μ 为批改因子;助力机器人连杆设备的滚动惯量核算如下：
近似核算人体各段滚动惯量的公式如下：
其间： X1为体重[kg]; X2为身高[cm]; Bi0，Bi1，Bi2为二元回归方程系数。
一起，角加速度可标明如下：
其间： dt 能够近似地认为是实践操控体系中的操控采样周期 T ，即 dt =·T ，收拾兼并后可得：
式(7)所建立的力与角速度间的对应联系式是树立在人体肌肉功用模型之上，是构成体系伺服规矩的重要依据。 5 试验
试验以原型样机为目标，使用人-机间的交互力传感器进行人-机行走试验，除使用者手拿一个紧迫中止按钮外，整个进程由核算机独立操控，无任何操纵杆或操控面板。 图 6 是人-机混合体系操控框图，图7 是单腿混合助力体系运动时的输出呼应曲线。 图7 中，依据人-机间交互力的方向与外骨骼助力机器人关节旋转方向的联系，把体系的每个往复运动分为过渡和助力两个阶段，由图 7 可知，助力阶段所占份额越大，则助力作用就越显着。 经过进一步调理操控模型中的弹性系数及阻尼体系能够改动过渡和助力两个阶段的相对占有时刻。
a:右小腿
b:右大腿
6 结语
试验标明，依据人体肌肉功用模型的操控办法能够为人体下肢运动供给助力支撑，该办法与设想和婉操控办法比较，可下降体系对人-机交互信息的依赖性，但此办法需求供给必要的人体参数，如下肢各段的长度、各段的滚动惯量等，因而它对人体模型的精确性要求较高。“助力多少”是对助力作用最直接的确认，是助力机器人重要性能指标之一，“助力多少”依赖于助力阶段与过渡阶段之间的相对占有时刻，对“助力多少”的确认将是作者下一步研讨的内容。
