基于機(jī)器學(xué)習(xí)的柔性外骨骼魯棒自主定位方法

高泰恒 古翠紅

摘要：針對(duì)柔性外骨骼肢體末端所安裝的慣性系統(tǒng)出現(xiàn)故障或超量程的問題，本文研究了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的柔性外骨骼步態(tài)識(shí)別與魯棒自主定位方法。該方法采用支持向量機(jī)（SVM）算法模型對(duì)柔性外骨骼的多種常規(guī)步態(tài)類型進(jìn)行識(shí)別，根據(jù)不同的步態(tài)類型構(gòu)建不同的卷積-長(zhǎng)短期記憶（VGG-LSTM）深層混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在實(shí)時(shí)生成虛擬慣性測(cè)量組件（IMU）的同時(shí)，降低了VGG-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜性。定位系統(tǒng)工作中通過判斷實(shí)際IMU的故障，利用虛擬IMU構(gòu)成具備系統(tǒng)重構(gòu)能力的強(qiáng)魯棒性自主定位方法。研究結(jié)果表明，機(jī)器人肢節(jié)末端IMU在常規(guī)步態(tài)下出現(xiàn)故障時(shí)，系統(tǒng)重構(gòu)后的自主定位性能與無故障情況下基本保持一致。

關(guān)鍵詞：柔性外骨骼;慣性導(dǎo)航系統(tǒng);機(jī)器學(xué)習(xí);步態(tài)識(shí)別;虛擬IMU

近年來，柔性外骨骼人機(jī)智能系統(tǒng)（下文簡(jiǎn)稱柔性外骨骼）已成為機(jī)器人技術(shù)、機(jī)電工程、自動(dòng)控制、生物工程以及人工智能等學(xué)科領(lǐng)域中一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。柔性外骨骼由于一般是由行人穿戴著進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)控制，且其運(yùn)動(dòng)學(xué)結(jié)構(gòu)和人體肢體基本一致，所以基于微慣技術(shù)的遞推式行人導(dǎo)航方法同樣適用于柔性外骨骼，同時(shí)也存在傳感器組件故障與超量程將對(duì)系統(tǒng)性能帶來影響的弊端。構(gòu)建虛擬慣性傳感器是解決該問題的有效方法之一。通過誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)虛擬IMU的構(gòu)建，但是該方法使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)較少，構(gòu)建的虛擬IMU精度相對(duì)較低。

一、柔性外骨骼慣性導(dǎo)航系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)

本文所研究的柔性外骨骼導(dǎo)航系統(tǒng)包括兩組分布式安裝的慣性傳感器相關(guān)組件。其中，慣性/地磁傳感器組件安裝于柔性外骨骼肢體末端（本文以機(jī)器人穿戴式足部機(jī)械結(jié)構(gòu)為例，下文簡(jiǎn)稱足部），慣性傳感器組件安裝于柔性外骨骼下肢的其他部位（本文以與足部同側(cè)的大腿機(jī)械結(jié)構(gòu)外側(cè)為例，下文簡(jiǎn)稱大腿），兩組IMU以相同的頻率采集數(shù)據(jù)，并同時(shí)通過機(jī)器視覺等其他手段記錄柔性外骨骼行走時(shí)的步態(tài)類型。

二、柔性外骨骼步態(tài)類型識(shí)別和虛擬IMU的構(gòu)建

當(dāng)柔性外骨骼在沖擊或高過載運(yùn)動(dòng)中，足部IMU可能會(huì)出現(xiàn)超量程或故障等問題，本文通過VGG-LSTM混合模型構(gòu)建虛擬足部IMU，代替實(shí)際IMU繼續(xù)完成柔性外骨骼定位功能。為了在保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)虛擬和實(shí)際慣性傳感信息逼近精度的前提下，降低VGG-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜程度，本文通過SVM對(duì)柔性外骨骼的不同步態(tài)類型進(jìn)行識(shí)別，并針對(duì)不同的步態(tài)類型采用不同的VGG-LSTM混合模型參數(shù)來構(gòu)建虛擬IMU，從而縮短VGG-LSTM混合模型的訓(xùn)練時(shí)間。

三、柔性外骨骼定位系統(tǒng)的誤差修正

柔性外骨骼處于不同步態(tài)時(shí)，系統(tǒng)通過足部加速度計(jì)和陀螺儀的輸出，設(shè)計(jì)相應(yīng)的閾值，對(duì)柔性外骨骼足部進(jìn)行零速檢測(cè)。零速檢測(cè)算法由以下4個(gè)條件組成。C1、C2、C3和C4分別是根據(jù)加速度計(jì)的矢量和、加速度計(jì)Z軸的值、陀螺儀的矢量和和陀螺儀Y軸的值來判斷是否滿足零速的條件。

在通過上述條件檢測(cè)到柔性外骨骼足部運(yùn)動(dòng)的零速區(qū)間后，將觸發(fā)卡爾曼濾波器進(jìn)行慣導(dǎo)系統(tǒng)的誤差估計(jì)與修正。

基于卡爾曼濾波的零速修正算法。在通過上述條件檢測(cè)到柔性外骨骼足部運(yùn)動(dòng)的零速區(qū)間后，將觸發(fā)卡爾曼濾波器進(jìn)行慣導(dǎo)系統(tǒng)的誤差估計(jì)與修正。本文基于捷聯(lián)式慣性導(dǎo)航誤差狀態(tài)方程建立擴(kuò)展卡爾曼濾波器。卡爾曼濾波器由15維誤差狀態(tài)量組成：

式中，為數(shù)學(xué)平臺(tái)誤差角;為位置誤差;為東北天三向的速度誤差; 為三軸加速度計(jì)的一階馬爾科夫過程;為三軸陀螺儀的隨機(jī)常值。

將上述慣導(dǎo)誤差方程作為狀態(tài)方程，以柔性外骨骼實(shí)際或虛擬IMU構(gòu)成的慣導(dǎo)系統(tǒng)在零速區(qū)間解算的速度與理想零速差值構(gòu)成速度誤差觀測(cè)量，濾波器將進(jìn)行濾波預(yù)測(cè)和濾波更新。當(dāng)在非零速區(qū)間，系統(tǒng)無法獲得觀測(cè)值時(shí)，卡爾曼濾波器僅作濾波預(yù)測(cè)。

四、基于系統(tǒng)重構(gòu)的柔性外骨骼導(dǎo)航系統(tǒng)性能驗(yàn)證

為驗(yàn)證本文所提出的重構(gòu)系統(tǒng)的方法在故障情況下的可行性，在室外進(jìn)行兩組柔性外骨骼導(dǎo)航試驗(yàn)，用差分GPS作為實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的定位基準(zhǔn)。分別在兩條路線上進(jìn)行柔性外骨骼常規(guī)步速行進(jìn)實(shí)驗(yàn)。利用采集到的足部和腿部慣性傳感器數(shù)據(jù)構(gòu)建VGG-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)行VGG-LSTM模型測(cè)試得到虛擬IMU。分別將重構(gòu)的慣性信息和實(shí)際慣性信息進(jìn)行導(dǎo)航解算和零速修正，并將導(dǎo)航結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，以驗(yàn)證該重構(gòu)的慣性定位系統(tǒng)的性能。

在系統(tǒng)出現(xiàn)故障的情況下，通過VGG-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建的慣性定位系統(tǒng)與無故障情況下的實(shí)際慣性定位系統(tǒng)定位精度基本相當(dāng)，本文所提出的方法對(duì)柔性外骨骼足部慣性傳感器的故障有一定的容錯(cuò)能力，可提高定位系統(tǒng)的魯棒性與可靠性。

五、總結(jié)

本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的虛擬IMU及其定位系統(tǒng)的構(gòu)建方法，該方法可以有效解決柔性外骨骼運(yùn)動(dòng)過程中IMU出現(xiàn)過載或者故障導(dǎo)致導(dǎo)航系統(tǒng)無法進(jìn)行導(dǎo)航的問題。該方法用SVM對(duì)柔性外骨骼步態(tài)類型進(jìn)行識(shí)別，針對(duì)不同的步態(tài)類型，用不同的VGG-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)構(gòu)建虛擬IMU，當(dāng)足部IMU出現(xiàn)過載或故障時(shí)，用虛擬IMU信息代替足部實(shí)際IMU實(shí)現(xiàn)柔性外骨骼導(dǎo)航定位功能。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明，虛擬IMU構(gòu)成的定位系統(tǒng)的性能與實(shí)際IMU所構(gòu)成的定位系統(tǒng)的性能基本相當(dāng)，可以在故障情況下繼續(xù)實(shí)現(xiàn)一定精度的柔性外骨骼導(dǎo)航定位功能。

指導(dǎo)老師（通訊作者）：古翠紅 山東協(xié)和學(xué)院

山東協(xié)和學(xué)院 山東濟(jì)南 250200