Подъем груза в экзоскелете с гравитационной компенсацией

Цель исследования. В настоящее время широкое распространение получают экзоскелеты, существенно повышающие возможности человека в части облегчения движения, переноса тяжестей и различных видов деятельности, требующих значительных усилий. Особенно эффективными оказываются экзоске-леты, позволяющие осуществлять сложные виды движения как нижних, так и верхних конечностей, что существенно расширяет возможности человека при выполнении разгрузочно-погрузочных работ. Сравнительно недавно начались разработки экзоскелетов, в которых находят применение элементы гравитационной компенсации, поэтому проведение исследований энергетических затрат в процессе подъема груза и изучение влияния гравитационных компенсаторов на величину моментов, создаваемых электроприводами бедренного и коленного шарниров, являются актуальными и определяются из данной работы.

Методы. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, проектирования биотехнических систем, теории управления, теории механизмов и машин, методы математического моделирования динамических систем, методы оптимального планирования и проектирования. При создании программных продуктов использованы математические пакеты Matlab/Simulink.

Результаты. Показано, что применение гравитационных компенсаторов позволяет значительно снизить нагрузку на электроприводы. Движение груза происходит за счет работы двигателей, расположенных в зоне голеностопного, коленного и бедренного суставов. Так как при подъеме груза движение экзоскелета происходит в сагиттальной плоскости, то положение звеньев экзоскелета в пространстве определяется четырьмя независимыми параметрами.

Заключение. Разработана математическая модель подъема груза человеком в экзоскелете. Выполнено математическое моделирование процесса подъема груза с помощью электроприводов экзоскелета. Особое внимание уделено изучению влияния гравитационных компенсаторов на величину моментов, создаваемых электроприводами бедренного и коленного шарниров. Показано, что применение гравитационных компенсаторов позволяет значительно снизить нагрузку на электроприводы. Также проведено исследование энергетических затрат в процессе подъема груза.

1. Yatsun S., Savin S., Yatsun A., Turlapov R., Adaptive control system for exoskeleton performing sit-to-stand motion. In Mechatronics and its Applications (ISMA). 10th International Symposium. 2015, December. Р. 1-6. IEEE.

2. Yatsun S., Savin S., Yatsun A. Improvement of energy consumption for a lower limb exoskeleton through verticalization time optimization. In Control and Automation (MED). 24th Mediterranean Conference. 2016, June. P. 322-326. IEEE.

3. Yatsun S., Savin S., Yatsun A. Motion Control Algorithm for a Lower Limb Exoskeleton Based on Iterative LQR and ZMP method for trajectory generation. 2016 ITM Web Conference.

4. Yatsun S., Savi S., Yatsun A. Study of controlled motion of an exoskeleton performing obstacle avoidance during a single support walking phase. In System Theory, Control and Computing (ICSTCC). 20th International Conference. 2016, October. P. 113-118. IEEE.

5. Yatsun S., Savin S., Yatsun A. Comparative analysis of global optimization-based controller tuning methods for an exoskeleton performing push recovery. In System Theory, Control and Computing (ICSTCC). 20th International Conference. 2016, October. P. 107-112. IEEE.

6. Yatsun S., Yatsun A., Savin S., Postolnyi A. Approach to motion control of an exoskeleton in “verticalization-to-walking” regime utilizing pressure sensors. In Cyber Technology in Automation, Control, and Intelligent Systems (CYBER). IEEE International Conference. 2016, June. P. 452-456. IEEE.

7. Yatsun S., Savin S., Lushnikov B., Yatsun A. System analysis of sagittal plane human motion wearing an exoskeleton using marker technology. In ITM Web of Conferences. 2016, January, vol. 6. EDP Sciences.

8. Vorochaeva L.Yu., Yatsun A.S., Yatsun S.F. Controlling a Quasistatic Gait of an Exoskeleton on the basis of the Expert System. St. Petersburg, 2017.

9. Yatsun S., Savin S., Gerasimov M.S. Decision-making system for the lower extremkelet on the basis of collected neural networks. Progress of vehicles and systems, 2018. P. 198-199.

10. Bolotnik N. N., Zeidis I. M., Zimmerman K., Yatsun S. F. Dynamics of controlled movements of vibration systems // Izv.R.RAN. TISU. 2006. №5. P.1-11.