基于人体运动意图卡尔曼预测的外骨骼机器人控制及实验

摘要：

为在外骨骼控制中准确获取人体运动意图，本文使用力矩传感器测量人机交互信息。基于人体下肢摆动腿的单摆模型获得摆动腿关节的运动轨迹，并使用卡尔曼滤波进行预测，从而弥补意图延时。使用PD（比例－微分）控制律控制外骨骼跟踪人体摆动腿的关节轨迹，编码器反馈外骨骼关节的实时位置，形成位置闭环控制。进行外骨骼摆动腿实验，结果表明，测得的人机交互信息经过卡尔曼滤波后，可以预测人体摆动腿的运动意图，外骨骼机器人能够实现对人体摆动腿关节轨迹的跟随，所提方法可行。

关键词：人机交互、运动意图、外骨骼、卡尔曼滤波、力矩传感器

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61105088．

在线出版日期：2015-07-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：304-309