人体下肢外骨骼机器人的步态研究现状(2)

3.2.1DSP系统控制基于DSP系统的步态控制方法分为步态数据离散化和对每个周期的步态角度误差补偿两个过程。首先将步态数据离散化为若干个离散时间，即将1个步态周期T分为若干个离散时间Δt，由规划的步态周期中的关节角度值与离散的Δt时间以及执行机构的几何关系计算出执行机构对应的离散长度值，最终得到驱动电机的线性参数。由于电机传动过程和机器人执行过程中将出现不可避免的误差，因此需进行误差补偿，以实时减少因误差带来的实际步态与理论步态的偏差。钟翠华等[42]采用DSP控制方法设计的助行

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中国骨科临床与基础研究杂志2012年2月第4卷第1期ChinJClinBasicOrthopRes,Feb2012Vol.4,No.1

外骨骼机器人已通过样机试验验证，获得了较好结果。

3.2.2模糊PID控制PID控制即是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量而进行的控制[43-45]。徐建安等[46]提出一种基于参数分配器的模糊PID运动控制系统，并在自行研制的移动机器人上进行运动控制和抗干扰实验研究，结果表明，该方法弥补了常规PID运动控制系统对非线性系统难以适应的不足，既缩短了动态调整时间、减小了稳态误差，又提高了系统的稳定性。3.2.3ZMP控制ZMP理论为步行稳定性的经典理论，ZMP是地面上的一点，外骨骼机器人所受所有外力的力矩水平分量为0，也就是说整体对于这一点的前向、侧向力矩为0。机器人在动态行走时，若ZMP落在双脚之间的支撑区域内，则其运动是稳定的。理想状况下，实际ZMP与期望ZMP重合，且始终位于支撑区域内[47]。但由于地面状况、机械精度等的差异，实际ZMP与期望ZMP往往不在同一点，从而使外骨骼机器人步态不稳定，此时需要操作者或机器智能调整步态，使之回归稳定。陈占伏等

[48]

结合。参考文献

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外骨骼机器人在康复医学、单兵作战装备等方面应用前景巨大。尽管目前相关研究中尚有部分难题未能解决[49-51]，如外骨骼机器人对不平整地面的适应性有待提高，能源消耗大导致整个系统体积庞大且使用时间短暂等等。但随着数学、计算机科学的发展以及核能等新能源技术的不断进步，相信在不远的将来，这些课题将会有重大突破。在解决了以上基本问题后，下肢外骨骼机器人下一步将有可能向个性化趋势发展（即根据每个使用者行走习惯的不同而不断进行智能学习），提供个性化运动模式，真正实现人与机器的完美

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