CC BY
26
Управление устойчивостью роботизированных медицинских
экзоскелетов
Ван Цзяньюань, В.М. Деваев
Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н.
Туполева - КАИ
Аннотация: Предложено использовать систему управления устойчивостью небольших роботов для активных (роботизированных) экзоскелетов, используемых для реабилитации больных с нарушениями функций ходьбы. Предлагается метод управления устойчивостью ходьбы, основанный на методе точки нулевого момента с учетом угла наклона поверхности передвижения за счет управления голеностопным суставом экзоскелета. Результаты показывают, что предложенный метод управления обеспечивает устойчивость системы человек- экзоскелет, при ходьбе по качающейся поверхности при наличии моментных возмущений.
Ключевые слова: медицинский экзоскелет, антропоморфный робот, управление устойчивостью.
Введение
В природе экзоскелет - это внешняя структура некоторых организмов, которая защищает и поддерживает мягкие внутренние органы, например, панцирь крабов, улиток и насекомых. Медицинский роботизированный экзоскелет представляет собой оборудование, надеваемое на человека с нарушением функций самостоятельного хождения, которое обеспечивает его устойчивое передвижение [1, 2]. Например, домашние роботы-экзоскелеты могут помочь пожилым и немощным людям нормально ходить [3, 4], роботы-экзоскелеты для медицинской реабилитации могут использоваться людьми с ограниченными возможностями передвижения [5, 6].
Работы по созданию таких экзоскелетов активно ведутся во всем мире, разрабатываются системы их автоматического и интеллектуального управления. В таких экзоскелетах обычно используется активное управление, обеспечивающее заданную программу ходьбы [7, 8]. Одной из проблем является устойчивость системы человек-экзоскелет. Для решения этой проблемы применяются системы, управляемые самим человеком-носителем экзоскелета. Сигналы управления снимаются с помощью
миографических интерфейсов, регистрирующих сигналы с периферической нервной системы человека [9]. При некоторых нарушениях в периферической нервной системе эти сигналы не могут обеспечить корректную стабилизацию системы.
Предложено использовать независимую от человека систему стабилизации, использующую сигналы стоп экзоскелета, разработанную для небольших антропоморфных роботов [10]. Работоспособность такой системы стабилизации не будет зависеть от состояния человека, и человек не будет отвлекаться на задачи стабилизации и управлять только целевым движением экзоскелета.
Система управления устойчивостью ходьбы
Для моделирования динамики движения человека в экзоскелете использовались кинематическая схема и массово-инерционные характеристики антропоморфного робота AR-601, который был разработан Научно-производственным объединением "Андроидная техника" [11], его характеристики близки к человеку 10-12 летнего возраста. Для моделирования движения системы человек-экзоскелет к модели робота добавлена нагрузка. Нагрузка добавляется к левому бедру, чтобы имитировать ситуацию, когда центр тяжести пользователя отклоняется от плоскости симметрии. Это соответствует моментному возмущению, действующему на систему при манипулировании грузом или внешнему воздействию. Модель антропоморфного робота в среде моделирования ADAMS показана на рисунке 1.
В статье используется метод управления устойчивости на основе критерия точки нулевого момента (Zero-Moment Point - ZMP) [12]. ZMP относится к точке воздействия результирующей силы робота на опорную ногу. Рассчитывается момент от результирующей силы тяжести и сил инерции, результирующий момент этих сил в этой точке равен 0.
и
Рис. 1. - Схема моделирования системы человек-экзоскелет Согласно критерию 7МР, точка нулевого момента системы человек-экзоскелет всегда должна находиться в заданной области устойчивости во время ходьбы. Заданная область устойчивости находится внутри многоугольника опор. Расстояние от 7МР до края заданной области устойчивости - . В методе управления устойчивостью на основе 7МР используются датчики для измерения положения 7МР робота в реальном времени. Управление осуществляется с помощью голеностопного сустава. Когда больше нуля, угол голеностопного сустава меняется так, чтобы 7МР системы находился в заданной области устойчивости. Уравнение для расчета угла голеностопного сустава, показано ниже.
в (пТ ) = ^8ва (Т),
з=1
в (Т) =
\Кае * ¿2ЫР () >
■к* в ((з-1) Т),
¿1ЫР > 0
¿тыр < 0
(1)
(2)
и
где Т - длительность цикла управления, пТ3 - текущее время, (шр (]Т5) -
расстояние от 7МР до заданной стабильной области, Км и К^ -
коэффициенты, ^^р > 0 указывает, что 7МР находится вне заданной
стабильной области. (шр < 0 указывает, что 7МР находится в заданной
стабильной области, управление углом голеностопного сустава экзоскелета возвращает 7МР к запланированному значению.
Алгоритм управления может учитывать наклон поверхности передвижения. При наличии угла наклона, вся система человек-экзоскелет отклоняется от вертикального направления, и 7МР перемещается, в результате чего система теряет устойчивость в процессе ходьбы и даже падает. Угол наклона земли может быть измерен с помощью MEMS-гироскопа. С помощью управления голеностопным суставом в реальном времени можно вернуть систему к вертикальному положению. Управления устойчивостью при движении по наклонной поверхности описывается следующим образом:
п
А0а (ПТ ) = !' (Т ) , (3)
1 =1
\Кас *А0е (Т ), А' Ф 0
"'а1)=и Л-1) т) ,^=о , (4)
— 1
где в - угол наклона поверхности передвижения.
Моделирование и анализ результатов
Чтобы проверить эффективность системы управления для устойчивости ходьбой экзоскелетного робота, мы используем совместное моделирование на основе пакетов ADAMS и MATLAB. Для моделирования наклонной поверхности использовалось ее периодическое качание относительно продольной оси. Уравнение угла отклонения поверхности от горизонтального положения выглядит следующим образом:
и
в§ =А[п(л/Т3г -1 / 2т) +1] г е [0, 2Т;], (5)
где А представляет половину амплитуды угла раскачивания поверхности, а Т - продолжительность цикла ходьбы робота.
При отсутствии управления результаты моделирования движения системы человек-экзоскелета (СЧЭ) по качающейся поверхности показаны на рис. 2а и б. Видно, что СЧЭ теряет устойчивость и падает после нескольких шагов.
900.0 800.0 700.0 600.0 500.0 400.0 300.0 200.0 100.0 0.0 -100.0
ADAMS/View model name: MODEL 1
— ref bodv 1 МЕА 1 / \
- - - / 4
—
0 1 ontrolsrobot 0 2 0 3 0 4 Time 0 5 (sec) 0 6 0 7 0 8 2020-10-0
а)
ADAMS/View model name: MODEL 1
I —ref_body_1_MEA_2 I
Л
/
___
0.0 1.0 Analysis: controlsrobot
3.0 4.0 5.0
Time (sec)
7.0 8.0
2020-10-09 11:41:29
б)
Рис. 2. - Траектория центра тяжести СЧЭ без управления, а) - в прямом направлении, б) - в боковом направлении При использовании предложенного алгоритма управления, результаты моделирования движения СЧЭ по качающейся поверхности показаны на рис. 3а и б.
а)
100.0 50.0 0.0
Е
Е -50.0
с
!? -100.0 <ц
-150.0
-200.0
-250.0 0.0
Analysis: controlsrobot
ADAMS/View model name: MODEL 1
| —ref_body_1_ -,
^^-- ^__
_ \ \
/ \ / \ / \
/ \ [ \ / \
/ \ \ / \
/ \ j \ / \ г
У \ 1 \ / \ 1
\ j \ j \
\ / \ / j
\ / ч / /
1 " *
5.0 10.0
Ите (эес)
15.0
2020-10-09 09:52:04
б)
Рис. 3. - Траектория центра тяжести робота при наличии управления, а) - в прямом направлении, б) - в боковом направлении Из рисунка 3 видно, что после использования системы управления устойчивостью СЧЭ с грузом может нормально ходить по качающейся поверхности и всегда сохранять устойчивость.
Выводы
Система управления устойчивости походки, разработанная для небольших роботов, может быть применена к управлению устойчивой ходьбой системы человек-экзоскелет. Такой метод управления обеспечивает устойчивость системы человек- экзоскелет при ходьбе по неровной и качающейся поверхности при наличии внутренних и внешних моментных возмущений. Система может быть применена для обеспечения мобильности людей с ограничениями функций ходьбы.
Литература
1. Воробьев А. А., Андрющенко Ф. А., Засыпкина О. А. Терминология и классификация экзоскелетов // Вестник Волгоградского государственного медицинского университета. 2015. №3. С. 71-77.
2. Dzeladini F., Wu A. R., et al. Effects of a neuromuscular controller on a powered ankle exoskeleton during human walking // 6th IEEE International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics (BioRob). UTown, Singapore: 2016. pp. 617-622.
3. Young A. J., Ferris D. P. State of the art and future directions for lower limb robotic exoskeletons // IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 2016. №25. pp. 171-182.
4. Chen B., Zi B., Qin L., et al. State-of-the-art research in robotic hip exoskeletons: A general review // Journal of Orthopaedic Translation. 2020. №20. pp. 4-13.
5. Banala S. K., Agrawal S. K., et al. Novel gait adaptation and neuromotor training results using an active leg exoskeleton // IEEE/ASME Transactions on mechatronics. 2010. №15. pp. 216-225.
6. Chen B., Zhong C. H., et al. A wearable exoskeleton suit for motion assistance to paralysed patients // Journal of orthopaedic translation. 2017. №11. pp. 7-18.
7. Воробьев А.А., Петрухин А.В., и др. Экзоскелет как новое средство в абилитации и реабилитации инвалидов (обзор) // Современные технологии в медицине. 2015. №2. С. 185.
8. Малюга О. В. Возможности и ограничения использования экзоскелетов // Инновации и Инвестиции. 2019. №2. С. 340.
9. Капустин А. В., Лоскутов Ю. В., и др Способы поддержания устойчивого положения реабилитационного экзоскелета медицинского назначения при ходьбе // Вестник ПГТУ. 2018. №3. С. 44.
10. Ван Цзяньюань, Деваев В. М. Метод управления ходьбой малого антропоморфного робота по подвижной поверхности // Вестник КГТУ им. А.Н. Туполева. 2020. №3. С. 19.
11. Sirazetdinov, R., Devaev, V., et al. Program complex of modeling and virtualization anthropomorphic robot AR-601 bases on ROS and GAZEBO systems // IMMOD. 2015. №1. p. 328.
12. de Viragh Y., Bjelonic M., et al. Trajectory optimization for wheeled-legged quadrupedal robots using linearized zmp constraints // IEEE Robotics and Automation Letters. 2019. №4. pp. 1633-1640.
References
1. Vorobiev A. A., Andrutshenko F. A., Zasypkina O. A. Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo medicinskogo universiteta. 2015. №3. pp. 7177.
2. Dzeladini F., Wu A. R., et al. 6th IEEE International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics (BioRob). UTown, Singapore: 2016. pp. 617-622.
3. Young A. J., Ferris D. P. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 2016. №25. pp. 171-182.
4. Chen B., Zi B., Qin L., et al. Journal of Orthopaedic Translation. 2020. №20. pp. 4-13.
5. Banala S. K., Agrawal S. K., et al. IEEE/ASME Transactions on mechatronics. 2010. №15. pp. 216-225.
6. Chen B., Zhong C. H., et al. Journal of orthopaedic translation. 2017. №11. pp. 7-18.
7. Vorobiev A.A., Petrukhin A.V., et al. Sovremenny'e texnologii v medicine. 2015. №2. pp. 185.
8. Malyuga O. V. Innovatsii i Investitsii. 2019. №2. pp. 340.
9. Kapustin A.V., Loskutov Yu.V., et al. Vestnik PGTU. 2018. №3. pp. 44.
10. Van Cz., Devaev, V. M. Vestnik KGTU im. A.N. Tupoleva. 2020. №3. pp. 19.
11. Sirazetdinov, R., Devaev, V., et al. IMMOD. 2015. №1. pp. 328.
12. de Viragh Y., Bjelonic M., et al. IEEE Robotics and Automation Letters. 2019. №4. pp. 1633-1640.
