一種柔性雙足壓力檢測裝置與步態分析系統設計研究*

鄭成聞,宋全軍,佟麗娜,陳 煒 ,葛運建*

1.中國科學院合肥智能機械研究所,合肥230031 2.中國科學技術大學自動化系,合肥230027

可穿戴型助力機器人是一種外骨骼助力裝置,它將人類的智力與機器的動力結合在一起,讓機器來感知人類運動的意圖,從而通過機器提供動力,擴展人體特定部位的運動能力,完成一些僅靠人力難以單獨完成的任務[1]。

可穿戴型助力機器人是根據人體運動信息來提供動力援助的,是以人為中心[9],所以說如何獲取人體運動意圖信息成了此裝置的關鍵所在。而獲取的速度與準確性將直接影響助力機器人控制系統的有效性與穩定性。根據國內外的研究成果和研究方案,按人體運動信息來源劃分,主要可以分為以下兩類[12]：(1)肌電信息：通過測量肌肉活動中的電信號,獲取人體運動意圖,實時規劃人體運動步態。典型的代表有日本的HAL系列等[2-3]。雖然說肌電信號作為肌肉最直接的反映,在實時性上具備優勢,但是其存在固定麻煩,穿脫不易的缺點,尤其它可靠性不高,存在多次測量不一致性,以及不同使用者的身體狀況差異都會影響系統實際運行效果。(2)關節角度與接觸力信息：通過測量人體行走中的關節角度以及與地面和機械之間的接觸力,判斷人體行走意圖。典型的代表有伯克利大學的BLEEX[4],美國yobotics公司的RoboKnee,南洋理工的Lower Extremity Exoskeleton等。但是此類裝置在測量足底壓力時僅僅采用壓力開關,因此它無法檢測行走過程中人體的重心移動,也無法檢測行走過程中雙腿承受力量的變化過程。從而很難劃分人體行走的步態相位。

為了克服現有助力機器人控制信息采集的不足,本文提出一種輕巧廉價適用于助力機器人的柔性雙足壓力分布信息采集與處理系統。較好的解決現有助力機器人信息采集方案中,使用不便,可靠性低,信息特征模糊等問題,為實現可穿戴助力機器人控制提供了保障。

1 機器人整體系統介紹

整個機器人主要由外骨骼機械模塊,驅動單元模塊,控制單元模塊,足底壓力信息采集處理模塊四部分組成。步行是高度自動化的動作,因此為了完成復雜的協調動作,外骨骼機械模塊需要有多個自由度。此步行助力機器人共有 14個自由度,單腿為 7個自由度,其中包括踝關節的彎曲/伸展,外展 /內收,旋轉3個自由度,膝關節的彎曲/伸展 1個自由度,髖關節的彎曲/伸展,外展/內收,旋轉 3個自由度。該設計符合人體生物力學,達到與人體腿部運動相協調,互相不產生運動干涉的設計要求。步行助力機器人機械結構如圖 1所示。驅動模塊由六個 MAXON直流電機及與其配套的推桿組成,裝配在踝關節,膝關節與髖關節。裝有電機的六個自由度為主動自由度,為穿戴者提供助力,其他自由度均為被動。

圖1 助力機器人結構示意圖

2 機器人系統設計

2.1 柔性雙足感知系統設計

當人體運動時足是唯一與外界直接接觸的人體部位。足部受力的大小和方向,足底皮膚觸覺信息的反饋,對人體運動以及平衡控制產生巨大的影響[5]。因此可以通過測量人體運動時足底壓力分布信息,以此來獲取人體運動意圖信息,劃分人體行走過程中的步態相位,控制助力機器人的行走步態。本文提出的柔性雙足感知系統由前端的足底壓力分布信息采集裝置與終端的信號處理單元兩部分組成,系統框圖如圖 2所示。

圖2 系統框圖

2.2 信息采集裝置設計

2.2.1 設計原則

信息采集裝置包括分層結構的助力機器人柔性足部和由分布于助力機器人柔性足部的壓力信號采集點構成的壓力信號傳感單元。在設計柔性足部時需遵循以下原則：(1)可穿戴性 能夠容易,順利而快速地穿脫,穿戴牢靠不易脫落。(2)相互干涉小,盡量減少對人體行走中足底壓力信息測量的干擾。(3)柔順,舒適性 要有與人體足部很好的協調性。貼合人體足部的自然構造,沒有大的機械干擾,落地時的沖擊力要小,盡量讓穿著者感覺舒適自然。

2.2.2 柔性足底結構設計

基于如上設計思想原則,本文提出了一種三層分層結構的助力機器人柔性足部結構。分層結構由上中下三層構成,最下層為足型橡膠層,以此在助力機器人行走時,增大摩擦,并且減緩人體,以及機器與地面的沖擊力,起到緩沖的作用。中間一層,由后半部分剛性板與前半部分的柔性橡膠組成,后半部分的剛性板提供對助力機器人的支撐作用,前半部分的柔性橡膠使其符合人體足部特征,讓使用者穿戴助力機器人行走時,感覺更加自然,舒適。最上層采用柔性橡膠,以此來保護壓力傳感器。考慮到若三層用螺釘等剛性連接,人體行走時的壓力會分布到剛性連接點上,破壞人體自然行走時的壓力分布,故整個三層結構采用縫線方式結合在一起,側邊利用搭扣與人體足部進行固定。

2.2.3 傳感器的選擇

傳感器是足底壓力采集系統中重要的采集元件,傳感器的選擇關系到壓力數據的準確性。系統的測量量程指標取決于體重,步行速度以及傳感器的安裝位置,根據生物力學分析,在人體正常行走過程中,雙足足底壓力力值分布于 0～10 kg之間,因此,傳感器的測量量程須大于 10 kg。本文中我們選擇了 Flexiforce系列的 A201撓性壓阻型傳感器。這款傳感器厚度僅為 0.208mm,可反復彎折。其中線性誤差小于 +/-5%,反應時間小于 0.5μs,工作溫度在 -9℃～60℃,量程為 11 kg,即 110 N。上述參數均可滿足測量要求。

2.2.4 傳感器位置的選擇

在人體的解剖學上,人腳可以劃分若干個解剖區域,如圖 3所示。人在步行,站立等運動中,這些解剖區域支撐著人體大部分重量,并調節著人體的平衡[6-7]。測量相應區域的壓力變化就能劃分出人體行走時的步態相位,達到助力機器人的控制目的。為了減少系統的復雜度以及減少信息的冗余性,本文選擇了六個壓力采集點,如圖 4所示,因為這六個點在人體行走過程中壓力信息特征明顯,從而能夠很好的劃分人體行走步態相位。在傳感器上下兩側貼上柔性橡膠的導力圈,保證人體行走時的壓力按照后續算法要求全部導到所分布的傳感器上。同時導力圈還能起到緩沖,保護傳感器的作用。

圖3 足部解剖圖

圖4 系統傳感器分布圖

2.3 信號處理單元設計

2.3.1 調理電路

信號處理單元包括多路信號調理電路,信號采集單元以及上位機控制處理單元。調理電路需提供對多路壓力采集信號的增益,保持,提供電流信號轉換為電壓信號的功能,為后續的信號采集處理單元提供合適的電壓信號。采用低溫漂,高精度的貼片式運放與電阻,不僅減少了調理電路板的尺寸,更是提高了電流信號轉化為電壓信號的精度,減少了周圍環境對其干擾。在傳感單元與電路板之間,可采用多芯的屏蔽線連接,外來的干擾信號可被屏蔽層導入大地,避免干擾信號進入導體,同時降低傳輸信號的損耗。其中單路的調理電路如圖 5所示,R1為柔性壓力傳感器 Flexiforce的 A201,其滿載阻值大于等于 20 kΩ。R2選用 20 kΩ的貼片電阻,集成運算放大器可以選擇為 MC34074.根據集成運放公式計算得到輸出電壓,從上述公式可見,電壓輸出值在 0～5 V之間,符合采集卡的輸入電壓參數。其中 R3與 C3組成無源濾波器,對輸出電壓信號進行低通濾波,濾除高頻噪聲。

圖5 單路信號調理電路示意圖

2.3.2 采集單元

采集單元選用研華公司的數據采集卡 PCI-1747U,提供 64路的單端模擬量輸入,16 bit A/D轉換器,250 kHz的采樣速率。與其配套的上位機選用研祥公司的基于 PC總線的高可靠性,高實時性以及可擴充能力的工業電腦 IPC-810A。在對人體行走時的足底受力進行頻域分析后,發現 98%的信號低于 10 Hz,99%的信號低于 15 Hz。當考慮到每個局部傳感器上可能測得的高頻分量,故本系統的采樣速率定位 100Hz。

2.4 數據采集處理程序設計

采集處理程序主要由 A/D轉換模塊,濾波模塊,中斷模塊,顯示模塊以及存儲模塊構成。每次A/D轉換包括通道轉換,通道初始化以及延時,并有中斷程序模塊來控制。每一次中斷完成一個壓力點信息數據的采集以及相應的 A/D轉換;同時讀取轉換結果,對其進行數字濾波和平滑處理。具體處理程序流程如圖 6所示。

圖6 上位機軟件處理流程示意圖

實驗測得的數據會有不同程度的噪聲干擾,為了保證數據測量的可靠性,我們對采集數據進行數字濾波處理[11]。本文采用一階滯后數字濾波法,其輸入和輸出關系公式如下：

實驗測得的數據除了有高頻噪聲外,還會有一些隨機干擾,為了消除隨機干擾的影響,需對數據進行平滑處理。本文采用三點平均平滑法,將三點等距的數據進行平均后替換改點的數據,其公式為：Yn=(Xn-1+Xn+Xn-1)/3。此方法能較好地消除隨機干擾的影響。

3 實驗結果及分析

3.1 傳感器的標定

在傳感器的標定中,對施加在傳感器上的負載和調理電路之間的關系進行測量,其測量值與所加砝碼數值的對應關系如圖 7所示。從圖 7中可以看到,利用線性二乘法計算得到此傳感器線性擬合度接近 1,可以認為傳感器所受負載與輸出之間的映射關系是線性的,符合測量系統的要求。同時可計算得負載與電壓輸出比值為 18.71 N/V。

3.2 動態實驗測試

為了驗證所設計的感知系統的有效性,實驗以一個體重 65 kg,足部正常的人為測量對象,步速 1.2m/s,直線行走,行走過程中左右足采集點的壓力分布變化曲線如圖 8所示。從圖 8可以看出,該系統測得的數據特征明顯,響應迅速,重復性好。人體的行走周期可以分為兩個基本相位的組合：擺動相位和支撐相位。擺動相位應大約占行走周期的 40%,而支撐周期大約占行走周期的60%[8]。從實驗結果,可以看到當采集點 6有壓力產生時,則是支撐相位開始,采集點 1壓力消失時為擺動相位的開始,兩者交替出現,所占的時間比符合人體運動力學。同時,還能從圖中看到在支撐相位時,各采集點壓力峰值相繼出現符合人體行走中足部運動規律,能夠為后續的人體行走相位劃分提供充分的數據支持。

圖7 負載與傳感器輸出關系圖

圖8 左右足壓力變化曲線

通過實驗發現,該系統還存在以下需改進之處：①左右足的采集點位置還需進行微調,以期壓力分布的變化特征能夠更容易劃分出人體行走的各個相位。②需進行多人次在各種行走狀態下的實驗,建立起通用的數據庫,為之后助力機器人控制器的設計提供低冗余,高精度的數據支持。

4 結論

本文針對一種新型助力機器人,設計了一套柔性雙足壓力信息檢測裝置。根據生物力學原理,通過分析助力機器人控制信息采集需要,確定傳感器種類,數量以及安裝位置。該系統包括前端的足底壓力分布信息采集裝置與終端的信號處理單元兩部分。對該系統進行初步實驗結果表明,本文的設計理論和設計過程是正確的。所設計的系統性能穩定,響應迅速,測得的數據特征明顯,重復性好,能夠為助力機器人的步態相位劃分提供充分的數據支持,可以滿足助力機器人控制系統的需要。

本文設計的系統已申請國家發明專利。

[1]Chen Feng,Yu Yong,Ge Yunjian,etal.WPAL for Human Power Assist During Walking Using Dynamic Equation[C]//Conference on Mechatronics and Automation,2009：1039-1043.

[2]Kim Wan-soo,Lee Seung-hoon,Lee Hee-don,et al.Development of the Heavy Load Transferring Task Oriented Exoskeleton Adapated by Lower Extrem ity Using Qausi-Active Joints[C]//Proceeding of ICROS-SICE Internation Joint Conference,Japan,2009：1353-1358.

[3]Hayashi T,Kawamoto H,Sankai Y.Control Method of Robot Suit Hal Working As Operator's Muscle Using Biological and Dynamical Information[C]//Proceedings of 2005 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems,Edmonton,Canada,200：3455-3460.

[4]Kazerooni H,Racine J L,Huang L H,et al.On the Control of the Berkeley Lower Extremity Exoskeleton(BLEEX)[C]//Proceeding of the IEEE International Conference on Robotics and Automation.Barcelona,Spain：IEEE Press,2005：4353-4360.

[5]Keijsers N LW,Stolwijk N M,Nienhuis B,et al.A New Method to Normalize Plantar Pressure Measurements for Foot Size and Foot Progression Angle[J].Journal of Biomechanics,2009,42：87-90.

[6]Rana N K.Application of Force Sensing Resistor(FSR)in Design of Pressure Scanning System for Plantar Pressure Measurement[C]//Conference on Computer and Electrical Engineering：ICCEE,2009：678-685.

[7]Shu L,Hua T,Wang y,et al.In-Shoe Plantar Pressure Measurement and Analysis System Based on Fabric Pressure Sensing Array[C]//IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine.Publication Year,2010：1-8.

[8]Adam B Zoss,H Kazerooni,Andrew Chu.Biomechanicl Design of the Berkeley Lower Extremity Exoskeleton[C]//IEEE/ASME Transactions on Mechatronics,2006：128-138.

[9]孫建,余永,葛云建,等.基于接觸力信息的可穿戴下肢助力機器人傳感系統研究[J].中國科學技術大學學報,2008,12：1432-1438.

[10]徐蘇,周旭,孫怡寧,等.一種新的步態觸覺特征分析系統及應用[J].傳感技術學報,2008,11：1935-1939.

[11]呂泉.現代傳感器原理及應用[M].清華大學出版社,2006.

[12]沈煌煥.人體下肢運動綜合信息處理與控制應用[D].碩士論文,中國科學技術大學,2008.