一种带初态学习的下肢康复机器人控制方法

专利主权项内容

1.一种带初态学习的下肢康复机器人控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建下肢康复机器人动力学方程根据下肢康复机器人动力学方程构建下肢康复机器人的迭代学习控制器其中，为x(t)的导数，x(t)表示第k次迭代时的系统状态，u(t)表示第k次迭代时的系统输入，y(t)表示第k次迭代时的系统输出；kkkkD(θ)是惯性矩阵；是离心力和科里奥利力矩阵；G(θ)是重力矩阵；Tθ表示关节力矩矩阵；T为误差和扰动；/>为下肢关节角度，θ、θ分别为髋关节角度和膝关节角度；为下肢关节角速度，/>分别为髋关节角速度继和膝关节角速度；/>为下肢关节角加速度，/>分别为髋关节角加速度和膝关节角加速度；d12S2、根据下肢康复机器人的目标轨迹和下肢康复机器人的控制输出构建输出误差模型；S3、采集下肢康复机器人的髋关节与膝关节的离散数据信息，包括不同时间点下肢康复机器人的下肢关节角度数据；S4、根据下肢康复机器人的下肢关节角度，基于迭代学习控制器和输出误差模型得到迭代学习控制律的计算方程，基于迭代学习控制律的计算方程进行迭代学习，达到迭代次数后，得到最终的迭代学习控制律作为第一系统输入条件；S5、根据下肢康复机器人的下肢关节初态角度，基于迭代学习控制器和输出误差模型得到初始偏差的计算方程，基于初始偏差的计算方程进行迭代学习，达到迭代次数后，得到最终的初始偏差作为第二系统输入条件；S6、将第一系统输入条件和第二系统输入条件输入迭代学习控制器，输出得到控制下肢康复机器人运行的带初态学习的控制策略。