基于卡尔曼算法的外骨骼运动预判与控制

摘要：

在人机交互时,由于人体下肢外骨骼获取的传感器信号滞后于人体运动实际形式,从而导致外骨骼机器人无法实时跟随髋关节、 膝关节的运动,出现不能提供助力的问题.设计了一种下肢外骨骼模型,在此基础上,通过力/力矩传感器来获取信号,利用基于卡尔曼滤波算法对获取到的信息进行运动预判,然后将预判信号输入到下肢外骨骼机器人模型简化后的二连杆运动学模型上,通过采用PD控制检验系统稳定性以及预判精确性.最后进行MATLAB仿真实验,结果表明:信号经过卡尔曼滤波后能够有效预判人体运动形式,外骨骼下肢摆动腿在人体运动时能够进行有效地跟随,从而弥补延时.

关键词：下肢外骨骼机器人、卡尔曼滤波、动力学模型、PD控制、仿真

所属期刊栏目：47

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目 11462021

在线出版日期：2019-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：16-20