人机协同稳定约束的杖式助行机器人跌倒防护控制研究

Fall is a main course of injury death of old people (aged 65 years and over) in China. The cane-type walking-aid robot aims at helping the elderly walk in an assisting-as-needed way, which reduces the occurrence of fall significantly. It is an important measure to solve problems of the coming aged society, and is becoming a research focus in the rehabilitation and assistive robots. Ensuring the safety of user is the key task of a robot-aided walking. The elderly normally suffer from unstable walking. On the other hand, the cane-type walking-aid robot is apt to overturn during walking. Therefore, designing a suitable controller to guarantee the stabilities of both the human user and the robot is a big challenge in the related research. Considering the new features of cane-type walking-aid robot and the performance requirements of fall prevention control, we intent to solve some key problems in the view of research, including: 1) the mathematical models, analysis and detection methods of human-robot coordination stability; 2) the finite-time fall prevention control with coordination stability constraints; 3) the implementation of stable, compliant human-robot interaction. This project is of great significance in improving the initial innovation of rehabilitation and assistive robot research in China. It will also promote the further development of interdisciplinary research between information science and rehabilitation medicine.

行走时跌倒是我国65岁以上老年人伤害致死的首要原因。杖式助行机器人着眼于"按需援助"老年人的日常行走与康复训练，它能够有效减少跌倒的发生，是服务于老龄化社会的重要手段，已成为助老助残机器人领域的一个研究热点。保证人的安全是机器人辅助行走的首要任务，老年人行走不稳、同时结构紧凑的杖式助行机器人在受到较大交互力时也可能发生倾覆，如何设计合理的机器人控制保持人-机器人系统的协同稳定是相关研究面临的一个重大挑战。针对杖式助行机器人在使用中易倾覆的特点，同时考虑老年人跌倒防护过程中稳定、柔顺和高实时性需求，从研究的角度本项目意图解决以下关键性的问题：1）人机协同稳定的数学描述、分析方法和检测手段；2）人机协同稳定约束下的机器人有限时间跌倒防护控制；3）稳定柔顺的人-机器人交互的实现。本项目的实施对于促进我国在助老助残机器人的原始创新、推动信息科学与康复医学交叉研究领域的进一步发展具有重要的意义。

针对老年人在使用助行机器人过程中稳定、柔顺的控制需求和跌倒防护的高实时性需求等实际问题，首先，研制了杖式助行机器人及跌倒检测实验平台；其次，基于建立的合理的肢体运动模型，利用扩展卡尔曼滤波算法提出了多传感器意图融合估计算法，估计得到使用者当前的运动意图，并结合基于姿态识别的跌倒检测方法设计了兼具柔顺和安全的助行机器人控制方法；基于强化学习、人-机共享控制等方法，设计了能够缩短学习时间和适用于多用户的控制方法及安全的避障方法，提高了使用过程中的舒适性与安全性；基于数据驱动、主成分分析等方法建立了共性的人-机协同模型，实现人机协同状态下的意图实时获取与意图/非意图运动状态在线辨识，从而在有限时间内快速检测出异常状态并进行跌倒防护响应；针对老年人的异常步态“剪刀脚”，设计了基于变系数的导纳控制的预防方法，减少了跌倒的发生。招募志愿者进行实验验证了所提出方法的有效性。.本项目的研究成果已发表论文共50篇，期刊论文31篇，SCI收录期刊论文26篇，EI收录期刊论文5篇，中文核心2篇；在国内外学术会议发表论文19篇；申报专利3项；获得中国商业联合会科学进步特等奖1项，日内瓦国际发明展银奖1项。本项目的各项研究对于促进我国在助老助残机器人的原始创新、推动信息科学与康复医学交叉研究领域的进一步发展具有重要的意义。