带有Jack Spring的可适应性机械肌腱外文翻译资料

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带有Jack Spring的可适应性机械肌腱

摘要---可适应性机械肌腱是一个基于弹簧的线性致动器，弹簧的特性是其成功的关键在步态辅助设备。比如人工模拟,就好像调整机器人肌腱来使用其固有的弹性性质降低峰值功率和能量需求的发动机。在理想的例子中,峰值功率要求减少踝关节的运动步态从250 w到81 w，此外,理想的能源需求从近36焦耳每一步减少到25焦耳每一步。使用这种方法,一个初始原型预计将为关节运动提供100%的电力和必要的能源，却只需要紧凑的0.84公斤包装即可。这个重量比等价的直接驱动的方式要轻8倍。

I介绍

在美国五分之一的人有各种形式的残疾并且他们中的61%的患有心理或身体残疾[1]。随着年龄的增长,他们成为残疾的几率也在增大。在我们的老年人口中，,20 - 50%的人受困于异常步态,即行走障碍[2]。老年人中的异常步态没有一个特定的原因,然而许多与年龄相关因素可以影响正常运动。举一些例子包括:1)肌肉无力,2)反应时间慢,3)受损的来自脚的触觉。

平衡能力是成功步态的第一要求。那些影响步态的因素也会影响一个人的直立平衡的能力。受损的感官信息,长时间过程和虚弱的驱动会产生一个不稳定的平衡控制系统。复杂任务的平衡和步态,明显缺乏任何这些因素会导致有限的姿势稳定。这些因素的结果是增加两躯干支撑步态的持续时间,导致步速的下降。这种减少的速度比一个典型的年轻成人大约少20%[3]。值得注意的是,这个下降速度不是由于减少步伐的节奏(即频率),而是由于减少在步幅,或距离。“谨慎的步态”这个词,创造者：纳特,等，将这种现象解释为响应“真正的或可感知的失衡”。谨慎的步态是忧虑下降的结果。

许多残疾人可能受益于某种形式机器人的干预。机器设备可以提供优点：比如针对无力感，,快速响应刺激而不是慢慢地,和一个实用的机器人可以提早感觉到问题,而不是在为时过晚之后。机械设备在帮助残疾人老年人可以提供一个解决变老和疾病的方案。

II背景

最有效的干预形式的机器人是一个实用的系统通过提供力量和性能来满足一个人的需求。然而,使用术语“实用性”意味着这样一个机器人轻,便于携带,并且最重要的是安全。为了让

这种设备可以为家庭使用,另外的条件是经济和此种机器人的操作方便性。相比之下,一个工业机器人没有这些东西,所以简单的适应现有的技术是不可能的。为了符合残疾人的需求，

可驱动的实用性机器人需要轻便，可携带，安全，经济和操作简单。

为老弱和残疾老人服务的自带动力的辅助设备几乎每天都可以看到。可充电-可坐摩托车因为不同的商业因素越来越受欢迎。通常,这些摩托车为满足家用和车用需要额外的修正。此类摩托车的受欢迎程度是需要提供动力援助装置的证明;然而,这些设备的使用与人们保持长期健康的观念有矛盾，比如要进行一些承受负载刺激的运动。动力的辅助是必需的,但应该以一种促进和支持站/步行活动方式来进行，维持健康和正常负重行走是至关重要的。

众所周知的领域内的辅助运动是BLEEX机器人和HAL-3机器人。这两个设备严格附着于佩戴者和直接驱动的,并无兼容的接口。BLEEX机器人使用混合动力液压致动器驱动系统,而HAL-3机器人使用直流电机和变速箱提供动力给用户，个人的目标方案是不同的,但从概念上讲他们每个人提供同样的解决方案,那就是提供直接、主动和被动的力给用户来实现用户所需的运动模式。例如在步态,有时机器人需要推动用户(积极的),有时为了支持，机器人的需要拒绝用户(消极的),在这两种情况下机器人把力传入系统。

在其他工作中,一种机械的驱动膝盖,RoboKnee[9],和一种积极的脚关节矫正法,AAFO[10],已经被开发用于协助个人的步态。这些设备共同塑造了线性系列弹性传动装置来进行机械的控制。线性的系列弹性致动器包含了螺旋弹簧并与系列滚珠螺杆相串联,类似于用来完成抓取任务的驱动器。

在另一篇文献里,van den Bogert描述了一种被动机械理论,从而将人体步态的峰值功率降低了70%以上。这种被动装置使用系列弹性绳索和滑轮的多个剖视关节来减少电力需求。如以上所写,描述的这种特定装置不一定实用,但在实用机器人系统设计中却是有益的。为了满足上述要求,适应性机器人必须包括轻量级、能量节约,能减少功率的弹簧同时要求便携和固有的安全。

III Jack Spring概念

“Jack Spring”trade;是一个基于结构控制刚度的新的机械概念。一个基本Jack Spring trade;可以被描述为一个螺旋的或有圈数的弹簧线圈，它可以调整有效圈数的数量。使用此类机械可以与一个线性螺旋进行比较,不同之处在于Jack Spring的导程会基于施加的轴向力而变化。进一步理解这个概念，考虑这种螺旋弹簧的几何尺寸,参见图1。一个螺旋的关键特性是弹簧线圈直径D,线径d,和导程l。还有，同样影响的因素有线圈的数量,n。随着材料属性不同，有效线圈的数量，n,线圈直径,D,焊丝直径D来决定弹簧的刚度。这关系由Shigley和Mischke给出，如公式1所示：在前面的方程中G值代表一个材料特性称为剪切模量。方程1中每一个参数对螺旋弹簧的刚度都有影响。尤其是，焊丝直径的增加,d,将会增加刚度。然而,线圈直径的增加,D,或有效线圈数量n增加，则会降低弹簧刚度。所以，创建一个结构刚度控制装置,基于螺旋弹簧的性质,任何这些参数都可能被调整。最容易实现的的参数变化是调整有效线圈的数量n来改变刚度。一个利用这种方法的理想化概念图如图2所示。

上面的图表显示了Jack Spring的基本概念trade;。通过弹簧或旋转轴/螺母,可以增加或减少

有效线圈的数量,从而改变结构的刚度。在这个例子中,位移和刚度是耦合的。这种类似的方法已经在Herder的一篇论文中阐述。然而,在Herder的工作中,该方法的目的是在一种重力补机械中手动调整刚度。相比之下,在结构控制方面这种方法更有用,这个参数可以在闭环反馈中动态调整。

作为一种驱动概念，Jack Spring提供了一种联合适应性和能量储存的方式。对一种适应性机器人来讲，这正是所需的。另外，自从这种装置像螺旋系统一样工作，一种非常轻的齿轮箱就被加了进来。伴随着有效圈数的变化还有终端位移，力的传感也容易获得。为了理解jack Spring驱动器的基本工作，考虑一个基本模型如图3所示

在图中，终端位置被描述为X，弹簧的有效部分自由长度被描述为a。代表了弹簧的变形量。F是附加力，t代表了输出转矩或要求的电机转矩。另外，作为参考的环境定位为了方便用变量u抵消了驱动器基面。将Jack Spring系统视为螺旋系统，我们可以在一个理想系统中在等式2得出所需的电机转矩：，在图1中，l可以被推导出来：，但是，对Jack Spring系统来说，导程l或者导程角取决于力。因此弹簧的变形量必须被考虑。对Jack Spring系统来说，2个量需要考虑：终端位移X和有效线圈的数量，螺旋的导程很简单，终端位移量取决于有效线圈数量：，从弹簧的基本等式开始，可以将JackSpring系统所受力分解到每圈里，如果弹簧的几何尺寸视作不变的，那么每一圈的刚度也可被视作一常量,看等式5：，

从图3中我们可以知道x，a，∆x的关系：，这里,因此将此结果带入弹簧等式中去，有，和，最后有，驱动器上的力取决于弹簧常量beta;，导程l和自由端长度l o，运用此关系一个描述导程和转矩间关系的等式可以得到：，自由端长度l o，导程长度l，和弹簧常量beta;都会决定力F与转矩t。

对Jack Spring系统来说，并不是考虑整个弹簧的刚度而是单圈弹簧的刚度。同时，得到有效圈数量n a，环境参考量X，导程l并不难。

对适应性机器人来说，Jack Spring驱动器是一个理想系统。驱动器为满足适应性包含了很多标准，在弹簧中加入齿轮箱可以减重，弹簧有滞后现象，它很高效也能存储能量。它充满能量，只有系统的惯性会限制弹簧能释放多少能量，因此对系统来说，一些安全措施是必要的。

IV可调的机械

机械键可类比于人类身体。在前文提到过，一个简单线性驱动器可以为适应性机械装置提供能量与功率储存。进一步发展的前提是人类肌肉组织是固有的弹性系统。这些优点可以使工作功率和最大功率最小。就电机而言，减小最大功率可以减小电机尺寸和重量。减小工作功率可以减少为满足步态所必需的能量储存。对一个轻便的机械系统而言，这些都是很重要的。

为了得到一个典型步态模型，考虑一下普通关节的动力学结构，如图4所示：请注意，关节转矩数据是基于身体重量，单位kg。在图中，最大形变发生在整个周期的45%时候，值大约为1.25Nm/kg，等同于给一个80kg的人作用-100Nm。负的内容表示不同的生理方向，在此情况下，是朝着脚趾头施力来移动脚。

在之前的工作中，机械键基于平衡刚度控制理论，被用于提供步态协助。结果是为了增大刚度K，不得不增大身体质量。还有，不仅是身体质量，所取的运动种类如走，跑，爬梯也会影响弹簧刚度。为了解决这些，更坚实的系统很有必要。具体些，就是适应性机械键。

适应性机械键可以依据JackSpring模型来建立。可是，JackSpring模型里的刚度与位移的耦合在此需要更多研究来满足步态的需要。从图3中我们知道了此模型的一些基本变量，尤其是外部力F，位移x e，对步态影响甚大，在之前的工作中，去设计一个重量轻但是有力的驱动器取决于如何减小输入功率。

驱动器的输入功率与它的输出功率有很大不同，原因是弹簧可以再一段特定时间里存储能量，同时又很快释放。所以使用低输入功率电机同样可以有高的输出功率。

对JackSpring系统来说，电机轴的每一转等同于单圈有效线圈。电机与模型的这种关系决定了有多少功率会传给弹簧。从图3中，可以得到刚度和位移的关系，如等式10：

，以及电机功率，如等式11所示：，注意等式11的形式是绝对值。原因是，无论电机对系统是做正功还是负功，电机消耗的功率是正的。这些得到的等式类似于我们最初得到的机械键的内容，最大的不同是，在之前，刚度K是常量。因此这里的推导是对之前特殊机械键算理的通解，有普适性，同时Kequiv;常量。另外，如果K是无穷的，这时JackSpring模型可视作理想的螺旋系统。

不过，对于当前装置，我们还是对驱动器如何在步态中耦合刚度与位移更感兴趣。从等式10可知，影响刚度K的参数有步态力F，位移，还有beta;l 和u。beta;l同时抓住了单圈弹簧的刚度和导程，从而成为弹簧的本质特征。一个物理弹簧可以在D，d，l0上有差异，但beta;l是相等的，它们在模型中视作无法改变。

直观上，容易理解为何beta;l对适应性机械键的功率输出很重要。如果少一些直观感受，那就是补偿变量u为何会很重要。U的定义很清楚，但是它对系统最初的刚度是否有影响却并不明显。系统最初的刚度是个设定量，并最后影响电机的功率。为了合理设计驱动器并减小输入功率，一个兼顾弹簧性质和系统刚度的最优方案呼之欲出。

任何弹簧的固有特点都可被分解单圈弹簧，也就是beta;l。对JackSpring模型来说，单圈弹簧可以在弹簧有效圈数里任意加减，所以固有特性很重要。如前文所述，补偿变量u的的选择，对最初的刚度影响不明了，二者间的关系如等式12所示：，运用以上关系和等式11，一个最优化方案被用来对应最低峰值功率在一个步态周期里。对u和beta;l o在一个周期里进行计算。这种评估得到了一个结论：u和beta;l o只能渐进的接近之前机械键的结论。从设计上来说，这种方式肚饿道德刚度可以为电机找到一种仅需最低工作功率的驱动器。所以u和beta;l o的值必须达到之前的结果。但是，对u和beta;l o使用合理的尺寸就可以接近之前推导的最优化方案。（功率误差在2% 以内）

所以现在的问题是，这意味着什么？结论是同时优化u和beta;l o不可能。简单地说，只有二者都假定才能进行后面的工作。举个例子，如果弹簧的beta;l o = 1300N，那么u的值就会随着身体质量的变化而变化。表1描述了这种关系：，具体一些，krsquo;代表了系统的最初刚度，并且由u来定义。结果显示，u变化5cm，会导致总体质量变化80kg。这意味着驱动器可以轻易适应步态路径的巨大变化。也就说驱动器可以支持许多人或者一个加了背部负重的人。

特别提及，补偿的微量调整，可以通过驱动器是输入功率仅为输出功率的1/3.

为了理解降低1/3功率的重要性，关于可适应性机械键与一般直接驱动系统的比较有必要进行。同时，为了进行比较，一些关于操作者和装置的假设有必要。便于分析，考虑一个80kg的人，步频设定为0.8Hz。也要考虑到平衡臂需要将旋转运动转换为线性移动12cm。有了这些假设，峰值功率大约为250W。尽管峰值功率的要求较高，但这个值仅在推动瞬间需要。在周期的剩余时间里，功率需求并不大。

峰值功率要求250W在有一些限制的情况下并不容易达到。在直接驱动的情况下，电机的重要尺寸与重量有必要全额提供250W的输出。举个例子，Maxon电机RE75可连续提供250W，重量为2.8kg并不包含齿轮箱。加上一个合适的齿轮箱去匹配转矩要求将会增重到3.8kg。一共6.6kg对人类关节而言并不是一个小数字。由于步态的频率和持续时间以及制造要求，持续的功率被用到，就像HAL-3，例子中提到过的。

相反，上述的驱动器可以为步态提供250W功率，但所用的伺服电机仅需输出90W，如图5所示：，整个重量仅0.34kg。比之前提到的Maxon RE75要轻8倍。自从JackSpring模型自带齿轮箱后，标准齿轮装配就不再要求了。质量估计最初模型作为引导，驱动器的预计只来没那个大约为0.84kg。比直接驱动的轻8倍。对于机器人研究来说8倍减重很了不起。

刚度在一整个周期里如何变化以及角度变化请见图6：，基于之前的假设，最初的刚度大约12963N/m，在周期的60%时达到最大值28296N/m，到达最大值后，刚度会快速恢复到最初值，这时装置准备进行下一个周期。

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