下肢外骨骼康复机器人轨迹跟踪控制.pdf

在当今人口老龄化的趋势下，由脑卒中、脊髓损伤等中枢神经疾病引发的下肢运动障碍患者数量急剧增加。这些病症严重危害着人类的健康状况，给康复医疗带来了巨大的压力和挑战。传统的康复训练方式如减重步行训练，虽然效果显著，但由于康复医护人员的短缺，导致许多患者无法得到及时的治疗。为了解决这一问题，科研人员开始将传统的康复医学与机器人技术相结合，开发了下肢外骨骼康复机器人。 下肢外骨骼康复机器人是一种人机一体化系统，它能够模拟正常人的步态，带动患者进行运动，从而辅助患者完成康复训练。控制系统的性能对于整个康复机器人的稳定性和可靠性至关重要，其主要职责是调节外骨骼机器人的速度和状态，并确保机器人能够按照预设的步态曲线稳定运动。 在下肢外骨骼康复机器人的研究中，主要的控制策略包括位置跟踪控制、力阻抗控制、生物信号控制（例如肌电信号控制和脑电信号控制）、自适应控制等。其中，位置跟踪控制是基础，它要求提前获取一条健康人的步态曲线，并指导外骨骼机器人依照该曲线进行运动。位置跟踪控制可以进一步分为需要模型的控制和不需要模型的控制。 需要模型的控制例如计算转矩法，是通过预先建立精确的数学模型来预测和补偿机器人在运动过程中可能遇到的力和扭矩。而不需要模型的控制则不依赖于对机器人动力学的完整描述，而是利用实时反馈和适应机制来达到跟踪步态曲线的目的。 在提供的文章中，作者提出了一种基于盘式电机的下肢外骨骼康复机器人控制方法。他们依据拉格朗日方法建立了外骨骼机器人的动力学模型，并通过扩张状态观测器估计系统未建模部分及外部总扰动，进而采用自抗扰控制方法（ADRC）消除这些干扰。ADRC是一种先进的控制技术，它通过实时估计和补偿系统动态中的干扰和不确定因素，来提高控制系统的鲁棒性和响应速度。 在Matlab仿真实验中，该控制方法与传统的PID控制进行了比较。仿真结果表明，相比于传统PID控制，ADRC控制在跟踪稳定性和抗干扰能力方面表现更优，并且能实现更小的跟踪误差。 外骨骼康复机器人技术的出现和不断完善，不仅减轻了医疗人员的工作强度，还有助于提升患者的康复效果，使其能够更快地回归到正常的生活和工作中。随着控制技术的不断进步，如深度学习、机器学习等先进算法的应用，预计下肢外骨骼康复机器人的性能将会得到进一步的提升，为患者提供更为精准和高效的康复治疗方案。