兼具柔顺与安全的助行机器人运动控制研究

针对助行机器人的柔顺性和安全性问题，基于多传感器系统融合技术，本文提出了一种能够兼具柔顺与安全的助行机器人运动控制方法．首先介绍了助行机器人的机械结构、控制原理以及多传感器系统，然后根据机器人多传感器系统，设计出各传感器相对应的用户意图估计方法，提出了一种基于多传感器融合的助行机器人柔顺运动控制算法．分析用户可能发生的跌倒模式，使用基于卡尔曼滤波（Kalman filter，KF）的序贯概率比检验（Sequential probability ratio test，SPRT）方法和决策函数来判断用户是否会跌倒，并判断处于哪种跌倒模式．最后，通过助行机器人柔顺运动控制实验和用户跌倒检测实验验证了...

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Bibliographic Details
Published in自动化学报 Vol. 42; no. 12; pp. 1859 - 1873
Main Author 徐文霞 黄剑 晏箐阳 王永骥 陶春静
Format Journal Article
LanguageChinese
Published Recommended by Associate Editor CHENG Long%华中科技大学自动化学院图像处理与智能控制教育部重点实验室 武汉 430074 2016
Subjects
力传感器
助行机器人
柔顺性
激光传感器
跌倒检测
助行机器人
Walking-aid robot
force sensor
fall detection
compliance
laser range finder
柔顺性
激光传感器
力传感器
跌倒检测
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ISSN0254-4156
1874-1029
DOI10.16383/j.aas.2016.c160163

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Summary:针对助行机器人的柔顺性和安全性问题，基于多传感器系统融合技术，本文提出了一种能够兼具柔顺与安全的助行机器人运动控制方法．首先介绍了助行机器人的机械结构、控制原理以及多传感器系统，然后根据机器人多传感器系统，设计出各传感器相对应的用户意图估计方法，提出了一种基于多传感器融合的助行机器人柔顺运动控制算法．分析用户可能发生的跌倒模式，使用基于卡尔曼滤波（Kalman filter，KF）的序贯概率比检验（Sequential probability ratio test，SPRT）方法和决策函数来判断用户是否会跌倒，并判断处于哪种跌倒模式．最后，通过助行机器人柔顺运动控制实验和用户跌倒检测实验验证了算法的有效性．
Bibliography:Aimed at compliance and safety problems in motion control of walking-aid robot, a multi-sensor fusion based walking-aid robot motion control method with both compliance and safety is proposed. Firstly, the mechanism, control theory and multi-sensor system of the walking-aid robot are introduced. Then according to multi-sensor system, user motion intention estimation methods for each sensor are designed and a multi-sensor based compliance motion control for walking-aid robot is proposed. After analyzing user＇s possible falling modes, a Kalman filter （KF） based sequential probability ratio test （SPRT） method and decision function are used to detect the fall and falling mode. Finally, several compliance motion control experiments and fall detection experiments are described to show validity of the proposed algorithm.
Walking-aid robot, fall detection, force sensor, laser range finder, compliance
XU WemXia1, HUANG Jian1, YAN Qing-Yang1, WANG Yong-Ji1, TAO Chun-Jing2 （1. Key Laboratory of Ministry of Education for I
ISSN:0254-4156
1874-1029
DOI:10.16383/j.aas.2016.c160163