基于卡尔曼预测的外骨骼摆动腿随动控制研究

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.

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

分类号：TP242.2(自动化技术及设备)

资助基金：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

在线出版日期：2017-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：96-102