一种机械臂人机协同控制的方法、装置以及设备

本发明涉及人体工效学及康复工程，特别是涉及一种机械臂人机协同控制的方法、装置、设备以及计算机可读储存介质。

背景技术：

1、专业康复治疗师的短缺以及残障人数的增加，使得残疾人群对康复锻炼的需求更加困难，而研发用于养老助残的康复型机器人交互技术能够在一定程度上解决这项问题，通过结合人机协作、机器人以及传感器的最前沿高新技术，使得在人机交互受限的脑卒中老年人群可以通过结合表面肌电传感器和姿态传感器与康复机器人进行协同交互，而人机协同交互的关键是不仅要遵循预定的康复运动轨迹，而且还要根据康复者的运动意愿保持一定的柔顺性。

2、现有技术中采用表面肌电信号可以很好的反应操作者的运动意图，所以有人将其应用在人机交互中，但是现在的方法大多是基于表面肌电信号提取的激活度或者手臂末端刚度作为机器人的控制信号，人的上肢活动是基于关节空间的，以上的方法虽能反应操作者的运动意图，但是反应的不精准，上肢姿态的识别容易受到身体部位遮挡、光照以及复杂环境背景的影响，造成鲁棒性较低，不能实时计算关节阻抗。

3、综上所述可以看出，如何提高上肢关节阻抗值实时计算性差和上肢在动态运动状态下阻抗值估计精确度低是目前有待解决的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种机械臂人机协同控制的方法，解决了现有技术中上肢关节阻抗值实时计算性差和上肢在动态运动状态下阻抗值估计精确度低的技术问题。

2、为解决上述技术问题，本发明提供一种机械臂人机协同控制的方法，实时采集使用者上肢的表面肌电信号、运动姿态角度以及上肢末端所施加的力；

3、将当前表面肌电信号进行滤波处理，并根据滤波处理后的表面肌电信号建立肌肉骨骼模型，根据所述肌肉骨骼模型计算当前手臂关节刚度趋势指数；

4、通过末端静态手臂刚度校准实验，将当前表面肌电信号和当前手臂末端刚度进行拟合，得到当前手臂末端静态刚度，并根据所述当前手臂末端刚度计算当前手臂末端阻抗值；

5、利用当前运动姿态角度建立上肢运动学模型和上肢雅克比矩阵，通过所述上肢雅克比矩阵将所述当前手臂末端阻抗值转化为当前手臂各关节阻抗值，并将得到的当前手臂各关节阻抗值与所述手臂关节刚度趋势指数进行拟合，得到当前手臂各关节动态阻抗值；

6、将所述当前手臂各关节动态阻抗值输入控制器中，转化为当前控制指令，进行人机协同运动。

7、优选地，所述实时采集人体上肢的表面肌电信号、运动姿态角度以及上肢末端所施加的力包括：

8、利用肌电传感器实时采集所述使用者上肢肩、肘关节的表面肌电信号；

9、利用姿态传感器实时采集所述使用者手臂的运动姿态角度；

10、利用六维力传感器实时采集所述使用者手臂末端的力。

11、优选地，所述将当前表面肌电信号进行滤波处理，并根据滤波处理后的表面肌电信号建立肌肉骨骼模型，根据所述肌肉骨骼模型计算当前手臂关节刚度趋势指数包括：

12、将所述当前表面肌电信号进行归一化、整流和滤波处理，得到处理后的表面肌电信号；

13、将所述处理后的表面肌电信号输入神经激活模型中计算神经激活强度和肌肉激活模型中，计算当前肌肉激活度，其线性计算公式为：

14、

15、根据所述当前肌肉激活度构建所述肌肉骨骼模型，并计算当前肌肉力；

16、利用腱位位移法通过肌肉肌腱长度和关节角度求解处此时的肌肉肌腱力臂；

17、根据所述肌肉肌腱力臂计算所述关节刚度趋势指数；

18、其中，a为非线性形状系数，u(t)为激活强度，a(t)为肌肉激活强度。

19、优选地，所述根据所述当前肌肉激活度构建所述肌肉骨骼模型，并计算当前肌肉力包括：

20、根据肌肉收缩特性得到肌肉力的变化情况进行所述肌肉收缩模型建模，其模型公式为：

21、

22、根据所述肌肉收缩模型建模计算所述当前肌肉力；

23、其中，f(v)为归一化的肌肉主动力-速度关系，f(l)为归一化的肌肉主动力-长度关系，a(t)为肌肉激活度，为肌肉最大收缩力。

24、优选地，所述将所述当前表面肌电信号和当前手臂末端刚度进行拟合，得到当前手臂末端静态刚度包括：

25、利用公式计算得到刚度拟合矩阵；

26、利用公式计算手臂末端刚度；

27、其中，式中fei,(i＝x,y,z),为手臂末端所产生的力，n为肌肉组数，aago-i为经过预处理的拮抗肌的semg信号，aanta-i为经过预处理主动肌的semg信号，αi,j,βi,j为常数,rej(j＝x,y,z)为非线性因素在x,y和z三个方向造成的残差，kja为手臂末端刚度，j＝x,y,z为,为手臂末端所产生的力，a为次数。

28、优选地，所述根据所述当前手臂末端刚度计算当前手臂末端阻抗值包括：

29、根据刚度和阻尼的关系式计算当前手臂末端阻值；

30、其中，ξ是一个常数，设定值为1，bja为手臂末端阻值，kja为手臂末端刚度，j＝x,y,z为,为手臂末端所产生的力在x,y和z三个方向的分解，a为次数,bja为第a次手臂末端阻值。

31、优选地，所述利用当前运动姿态角度建立上肢运动学模型和上肢雅克比矩阵，通过所述上肢雅克比矩阵将所述当前手臂末端阻抗值转化为当前手臂各关节阻抗值包括：

32、根据所述当前运动姿态角度和齐次变换矩阵构建上肢运动学模型，所述齐次变换矩阵为：

33、

34、利用微分变换法求出当前上肢的雅克比矩阵；

35、然后利用所述当前上肢的雅克比矩阵将所述当前手臂末端阻抗值转化为当前手臂各关节阻抗值。

36、本发明还提供了一种机械臂人机协同控制的装置，包括：

37、采集模块，用于实时采集使用者上肢的表面肌电信号、运动姿态角度以及上肢末端所施加的力；

38、计算关节刚度趋势模块，将当前表面肌电信号进行滤波处理，并根据滤波处理后的表面肌电信号建立肌肉骨骼模型，根据所述肌肉骨骼模型计算当前手臂关节刚度趋势指数；

39、计算末端阻抗模块，通过末端静态手臂刚度校准实验，将当前表面肌电信号和当前手臂末端刚度进行拟合，得到当前手臂末端静态刚度，并根据所述当前手臂末端刚度计算当前手臂末端阻抗值；

40、计算各关节阻抗模块，用于利用当前运动姿态角度建立上肢运动学模型和上肢雅克比矩阵，通过所述上肢雅克比矩阵将所述当前手臂末端阻抗值转化为当前手臂各关节阻抗值，并将得到的当前手臂各关节阻抗值与所述手臂关节刚度趋势指数进行拟合，得到当前手臂各关节动态阻抗值；

41、控制指令模块，用于将所述当前手臂各关节动态阻抗值输入控制器中，转化为当前控制指令，进行人机协同运动。

42、本发明还提供了一种机械臂人机协同控制设备，包括：

43、存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述一种机械臂人机协同控制的方法的步骤。

44、本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种机械臂人机协同控制的方法的步骤。

45、本发明所提供的一种机械臂人机协同控制的方法，首先通过表面肌电传感器和姿态传感器分别采集人体手部动作的表面肌电信号数据和人体手臂运动的姿态数据；然后，对表面肌电信号数据进行滤波预处理、运动学建模，在此基础上搭建的上肢雅克比矩阵提取和阻抗值实时计算系统进行一种融合计算阻抗值识别结果；最后，将阻抗值识别结果作为机器人实时运动的控制指令，有效实现人机交互控制和协同运动。本发明能够满足实时处理来自两种传感器信号并实现人机之间对复杂情况下的有效柔顺交互，有助于提高人机交互控制和协同运动的柔顺性，在康复服务机器人的交互控制中具有一定价值。