助力外骨骼机器人是一种人机共融型机器人,能够与人协同工作,自动感知人体运动意图,运用自适应智能随动助力控制方法,通过执行器承担人体携带的外负载,帮助人体减少负重过程中所消耗的能量,从而实现助力的目的。外骨骼机器人的核心技术体现在对基于人体生物力学分析的人体运动意图感知问题、具有复杂自由度的仿人体运动学建模与快速计算问题、具有本质安全的柔性外骨骼的结构设计与精确控制等,其核心的关键技术难题在于智能的人机交互随动助力技术问题,从目前来看也是国际公认的难题。本文在总结前人的基础上,针对上述核心问题,经过系统研究,提出了一套较系统的外骨骼随动助力(Servo Augmentation Technology,SAT)技术方法体系,包括人体生物力学与外骨骼动力学分析、柔性关节外骨骼建模与控制、基于李群及旋量理论的外骨骼运动学建模、基于人机交互力最小化的人体运动轨迹识别、非线性级联力位混合控制算法、基于AI深度学习的人体步态识别预测方法等方面,SAT随动助力技术可以跟踪人体运动意图,通过人机交互力最小化控制策略,可以外骨骼实现随动助力目标。在本文提出的SAT外骨骼机器人随动助力技术方法基础上,结合我国救援救灾的具体应用场景,利用机电液算控及人工智能等先进技术,本课题创新设计实现了一套助力外骨骼机器人实验平台(ZRRC-Exbot),包括仿生机械机构、上肢电机驱动控制系统、下肢液压驱动控制系统、计算机软件控制系统等完整实用的外骨骼实验平台,并在此平台上验证了理论的可行性,为未来进一步外骨骼的产品化打下了坚实的基础。第一章首先对本课题的研究意义进行了说明,指出我国是自然灾害频发的国家,利用机器人产业蓬勃兴起的契机来研究开发救援助力外骨骼机器人,帮助人类进行救援救灾具有重要的现实意义。接着对国内外外骨骼领域最突出的研究成果作了介绍,对其特点和不足进行了剖析。随后对外骨骼的相关关键技术进行了介绍。最后阐述了本文的研究内容,包括外骨骼生物力学与动力学分析、基于李群李代数旋量理论的外骨骼运动学建模、外骨骼机器人的随动助力控制等三个随动助力技术(SAT)的理论基础;搭建一套完整的电液混合的仿生救援助力外骨骼实验平台。第二章围绕SAT随动助力技术体系中的人体的生物力学及其相关的外骨骼机器人动力学与柔性关节轨迹跟踪控制进行了全面及深入的分析研究,相关成果对指导外骨骼机器人的设计具有重要的理论指导意义。文章首先从解剖学的角度分析了人体全身的骨骼分布,利用机器人学的原理提出了人体的ZRRC-EXBOT自由度模型及空间坐标系结构,讨论分析了人体关节特点;综合应用生物力学及机器人学的理论成果对外骨骼机器人动力学进行了分析研究,对下肢七杆动力学模型进行了建模及仿真实验;研究了上肢电动外骨骼柔性单关节的建模及轨迹跟踪控制问题。第三章阐述了 SAT随动助力技术体系中,利用李群旋量理论针对具有复杂自由度的仿人外骨骼机器人运动学建模与快速计算问题进行了研究。外骨骼机器人各关节轴需要与人类各关节轴实现更加光滑融合,几何结构更加复杂,智能程度更高、功能和性能要求更丰富和苛刻。面对这样的挑战,本文脱离了传统机器人学框架,用现代机器人学中的李群与旋量理论来尝试解决助力外骨骼机器人遇到的问题。以几何学描述为基本平台,将外骨骼机器人刚体运动抽象为刚体运动群SE(3)数学模型,围绕SE(3)的几何学特性和数学描述方法展开研究。本文创新地用李群与旋量推导了上肢串联六关节外骨骼个机器人的运动学方程,并实例验证了基于李群李代数及旋量理论的外骨骼机器人运动学逆解求解算法,求解过程更加简洁,物理意义更加清晰。第四章根据实际救援救灾中人的活动场景,利用SAT随动助力技术体系,设计加工了救援助力外骨骼机器人的机械液压系统、电气及控制软件系统等功能单元,通过此实验平台验证救援外骨骼机器人助力的原理及实际应用效果。第五章重点研究了助力外骨骼机器人的SAT随动助力控制策略,并且得到了良好的实验结果。本章首先对人体运动意图的识别做了系统全面的调研,详细介绍了基于生物传感器和基于光机电等物理化学原理传感器的人机交互原理;继而利用CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络等深度学习的方法对人体运动步态识别及运动意图预测进行了研究;接着研究了外骨骼机器人SAT随动助力控制策略,利用人机交互力作为人体运动意图识别,该方法创新性将人机间的作用力,转化成运动位移及速度,通过机器人运动学逆解转化各关节的角度;最后文章研究了实现了救援外骨骼跟随助力控制的方法,将人机交互力最小化作为控制目标来实现了随动助力,通过人机交互跟随实验验证了理论模型的可行性。第六章对全文进行总结。课题紧紧围绕外骨骼机器人随动助力技术(SAT)研究,以实现可穿戴柔性外骨骼系统助力为目标,创新设计实现了一套助力外骨骼机器人实验平台。本章总结了外骨骼的核心技术;总结提出了外骨骼随动助力SAT技术的核心技术思想;总结了课题主要的研究工作及结论,并重点讨论了本课题研究的创新点,并对后续的研究工作进行了展望。