适应复杂地形的军用负重下肢外骨骼机器人机构设计理论与控制方法研究

The military load-carrying lower limb exoskeleton is a kind of the intelligent robotic systems, which can provide load carriage support, human performance augmentation and human body protection for soldiers on mountain, hill and other complex terrains. Varied from the conventional lower limb exoskeleton, compatibility design of the mechanisms and dynamical control of the human-robot motion coordination under different terrains and loads are the bottlenecks restricting its development and application. The kinematic and kinetic of the human gait with load carriage in the complex terrain will be analyzed to reveal the principle of the motion coordination of lower limb joints and mechanism of joint torque and stiffness adjustment. The methodology for the innovative design of the rigid-flexible coupling mechanism with human-robot-environment feature fusion will be presented to solve the problems with human-robot motion matching and control compliance. The recognition of the human motion intention based on the multi-modal information fusion and the control of the human-robot coordination will be analyzed for improving the environment adaptability of the robot. A kind of military lower limb exoskeleton robot prototype will be developed to verify the proposed methodologies. The expected results of this project can provide the foundation of theory and technology for the development of the military lower limb exoskeleton robot and have important scientific value and significance in promoting the development and application of human-fusion robot technology.

军用负重下肢外骨骼机器人是一种可在山地、丘陵等复杂地形环境下为士兵提供辅助负重和运动功能增强的智能机器人系统。与常规下肢外骨骼机器人不同，其与士兵在不同地形和负重条件下的结构及运动匹配性设计与协调控制问题一直是制约其发展和应用的瓶颈。因此，本项目拟重点研究复杂地形环境下人体负重行走的运动学与生物力学特征，揭示人体下肢关节协调运动规律和关节力矩与刚度变化规律；提出具有人-机-环境共融特性的下肢外骨骼机器人刚柔耦合机构创新设计与优化方法，解决人机结构及运动匹配性差和机构柔顺性不足等问题；研究基于多模态信息融合的人体运动意图识别和人机协调控制方法，提升外骨骼机器人的复杂环境适应能力；设计研制一种机器人原理样机，对相关理论和方法进行验证。本项目预期取得的成果可为军用负重下肢外骨骼机器人的研究提供理论与技术支撑，同时对于推动共融机器人技术的发展和应用具有重要的科学价值和意义。

军用负重下肢外骨骼机器人是一种可在复杂地形环境下为士兵提供辅助负重和运动功能增强的智能机器人系统，其与士兵在不同地形和负重条件下的结构及运动匹配性设计与协调控制问题一直是制约其发展和应用的瓶颈。本项目首先开展了不同地形、步速与负重条件下的人体三维步态测试实验，揭示了负重行走过程人体下肢关节协调运动规律、关节力矩与刚度变化规律，以及步态模式的相似性；设计了一种三自由度对心髋关节机构与膝关节瞬心拟合机构；综合考虑人体下肢各关节力矩与刚度特征及机器人控制性能需求，设计了多种主/被动变刚度柔性驱动器；提出了被动变刚度驱动器优化设计方法，优化所得驱动方案较传统串联弹性驱动器方案峰值功率与电能消耗平均降低30%与19%；提出了基于变杆长原理的变刚度机构构型综合方法，综合得到了三类不同可调刚度范围的低能耗变刚度机构；提出了基于非线性扰动观测器的变刚度驱动器阻抗控制算法与基于代理点的滑模力矩控制算法；基于BP神经网络建立了外骨骼机器人动力学模型并提出了人体协调运动控制算法；结合神经网络理论提出了一种新型神经网络结构，实现了该网络结构对人体步态信号的学习和泛化，完成了外骨骼速度自适应轨迹预测；设计并研制了一种变刚度柔性驱动下肢外骨骼机器人原理样机，并开展了虚拟样机仿真分析与实验测试，验证了所提出理论和方法的正确性和有效性。所提出的变刚度驱动器设计与自适应控制方法、人体运动意图识别与速度自适应轨迹预测算法及下肢外骨骼人机协调控制算法可为我国下肢外骨骼机器人的机构创新设计与智能控制提供重要指导；理论研究成果对于丰富机构学理论具有重要的科学价值。依托本项目研究成果，发表高水平学术论文18篇，其中SCI检索8篇，EI检索10篇；参加国内外高水平学术会议7次；申请国家发明专利16项，已授权6项。