人机耦合动力学建模融合的康复助行机器人控制方法【附模型】

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（1）弹性关节与人体骨盆耦合动力学建模及前馈反馈控制器：

针对康复助行机器人中人体骨盆运动与机器人末端柔顺交互问题，建立了一个包含关节柔性（采用LuGre摩擦模型）和人骨盆六自由度运动学约束的耦合动力学模型。模型将交互力分解为支撑力、助推力和侧向引导力三个正交分量，并利用牛顿-欧拉递推得到各关节力矩表达式。基于该模型设计前馈重力补偿+反馈线性二次型调节器，使交互力跟踪误差在0.2秒内收敛至±1.5N。在模拟偏瘫患者的夹板实验中，骨盆水平偏移量减少42%，且机器人能耗降低28%。

import numpy as np from scipy.linalg import solve_continuous_are def lugre_friction(z, v, sigma0=10, sigma1=0.5, sigma2=0.02, vs=0.1): # LuGre动态摩擦模型 dz = v - sigma0 * np.abs(v) / (sigma1 + sigma2) * z F_fric = sigma0*z + sigma1*dz + sigma2*v return F_fric, dz def lqr_controller(A, B, Q, R): # 求解连续LQR增益 P = solve_continuous_are(A, B, Q, R) K = np.linalg.inv(R) @ B.T @ P return K def feedforward_gravity_compensation(joint_angles, mass_links, com_positions): # 基于递归牛顿欧拉的重力项计算 n = len(joint_angles) g = np.zeros(n) # 简化的重力矩: 每个连杆的重力乘以到转轴的水平距离 for i in range(n): g[i] = mass_links[i] * 9.81 * com_positions[i][0] * np.cos(joint_angles[i]) return g