摘要
近来研究报告表明，肌肉骨骼疾病是当前最常见的疾病。腰部外骨骼机器人是一种可穿戴在人体上的新型辅助设备，可以给腰部提供助力，穿戴它有助于减缓肌肉骨骼疾病，减缓腰肌劳损，还可对人行走进行助力，减少人行走时的能量损耗。为了减少传感器来降低成本，本文仅从双编码器角度设计一个腰部外骨骼机器人控制系统，可对穿戴者起身和行走进行助力。本文主要工作如下： （一）对人的行走和弯腰起身进行生物力学分析和确定助力阶段，分别建立相关简化的动力学模型，然后搭建腰部外骨骼机器人硬件系统和介绍相关硬件，接着提出一种只用髋关节处的两个编码器来对应用场合所需的状态（站立状态、行走状态和弯腰起身状态）进行区分的方法，通过编码器采集位置、速度信息以及生成相角的信息设计一个有限状态机，在该状态机下进行不同助力。 （二）针对人搬起重物对起身助力产生干扰的问题，设计线性自抗扰控制器（LinearActiveDisturbanceRejectionControl,LADRC），在仿真中与PID和滑模控制器（SlidingModeControl,SMC）对比验证LADRC的性能。基于人工参数整定费时的问题，提出采用改进的粒子群-天牛须（ParticleSwarmOptimization-BeetleAntennaeSearchAlgorithm，PSO-BAS）优化算法对线性自抗扰控制器的参数优化，对原始的粒子群进行混沌初始化筛选较优粒子来提高算法的执行效率、采用非线性惯性因子和学习因子来平衡粒子的全局和局部搜索能力、融合天牛须搜索算法增加粒子对周围环境的判断能力，以此避免陷入局部最优，接着通过测试函数实验，然后建立系统评价指标，最后在仿真中验证。基于实际工况及扰动问题，提出一种基于最小二乘法的滑模自抗扰控制器（SMC-TDLADRC），用最小二乘法拟合人弯腰时的轨迹来反向生成起身时的轨迹，在LADRC中加入跟踪微分器（TrackingDifferentiator，TD）和融合SMC控制律提升系统性能，并与LADRC和TDLADRC的产生的轨迹进行比较。 （三）针对行走时的非周期助力和及时助力的问题，提出了基于改进Hopf振荡器并利用相角进行行走助力。通过Hopf振荡器、Matsuoka振荡器和Rayleigh振荡器的对比选择，基于Hopf振荡器参数少、结构简单的优点，选择使用Hopf振荡器用与行走控制。对原始Hopf振荡器引入学习方程形成反馈，可学习人行走的状态，在人腿处于摆动项时及时进行助力，对其进行了改进加入相角，解决了在Hopf极限环内不能助力的问题（即在人行走的第一次抬脚），并通过仿真验证实物实验可行性。 （四）为验证所提方法的有效性，本文分别从状态机状态的识别、起身助力以及行走助力进行了实验。为了评估助力效果，先进行肌电设备选取，选择Delsys无线肌电设备，通过该设备采集人体腰部和腿部表面肌电信号（SurfaceElectromyography,sEMG）并进行滤波，最后通过均方根值（RootMeanSquare,RMS）方法和积分肌电值（IntegratedElectromyography,iEMG）方法进行助力评估。
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