基于觸滑覺感知的智能假肢抓握控制方法研究

劉 暢,張小棟 ,李瀚哲，郭 健,2

(1.西安交通大學 機械工程學院，西安 710049)(2.西安交通大學 現(xiàn)代設計與軸承轉子系統(tǒng)教育部重點實驗室，西安 710049)

基于觸滑覺感知的智能假肢抓握控制方法研究

劉 暢1,張小棟1，2,李瀚哲1，郭 健1,2

(1.西安交通大學 機械工程學院，西安 710049)(2.西安交通大學 現(xiàn)代設計與軸承轉子系統(tǒng)教育部重點實驗室，西安 710049)

觸覺和滑覺感知功能是仿生假手不可或缺的感知功能;在原有智能假肢的基礎上，通過對觸滑覺感知方法的研究，包括觸滑覺傳感器的選型、后續(xù)測量電路的設計和測點布局分析等，開發(fā)了一種可以同時實現(xiàn)觸覺和滑覺感知的智能假肢;進而，通過模糊邏輯控制方法的引入，實現(xiàn)了假肢的可靠抓握功能及抓握保持過程中的自適應響應控制;實驗結果表明，該智能假肢可以實現(xiàn)假肢抓握的穩(wěn)定控制，并在被抓握物體產生滑動時進行精準快速的自適應響應控制。

觸覺傳感器；滑覺傳感器；模糊控制

0 引言

隨著國民經濟的發(fā)展，殘疾人的各項康復工程技術得到迅猛發(fā)展。仿生假手的發(fā)展既能幫助殘疾人提高生活質量，也能促進生機電等多學科技術融合，同時帶來極大的經濟效益。

目前對于適用于殘疾人應用的仿生假肢研究已取得一定成果。如美國麻省理工學院和猶他大學聯(lián)合研制的四指結構Utah/MIT手[1]；美國斯坦福大學研究的三指三自由度Stanford/JPL仿生手[2]；美國宇航局約翰遜空間中心開發(fā)研制的NASA Robonaut手等[3]；目前的仿生假肢已經具有了很高的操作功能，但假手的感知功能還存在一定的缺陷，多數(shù)假肢沒有感知功能僅能進行簡單接觸信號的感知，而對于接觸信號和滑動信號的綜合感知還存在一定的局限性。

基于以上問題，本文研究開發(fā)了一種基于PVDF觸滑覺傳感器的假肢感知信息測量系統(tǒng)，并通過模糊邏輯控制方法的引入，實現(xiàn)了一種基于觸滑覺傳感器的假肢抓握及抓握保持自適應控制方法。

1 觸滑覺感知方法研究

1.1 觸滑覺傳感器的選型設計

觸滑覺傳感器是用來感知物體接觸信息和物體之間產生相對滑動信息的傳感器，目前常用的觸滑覺傳感器包括：壓阻式、磁敏式、電容式、光纖式和壓電式觸滑覺傳感器[4]。各種傳感器優(yōu)缺點對比如表1所示。

表1 各種觸滑覺傳感器優(yōu)缺點分析

通過對各種觸滑覺傳感器特性對比，綜合假肢抓握控制任務的需求，選擇測量頻響寬、動態(tài)范圍好、輸出電壓高、結構簡單、可靠性好的壓電式觸滑覺傳感器。進而，對各種壓電材料特性的對比發(fā)現(xiàn)，PVDF壓電薄膜很薄，質輕且柔軟，適用于假肢手指表面貼裝且調理電路簡單[5]。同時相較于其它壓電傳感器，PVDF傳感器擁有較高的壓電系數(shù)，測量靈敏度更高，因此選擇PVDF觸滑覺傳感器進行假肢觸滑覺力的測量。

本文選擇的PVDF觸滑覺傳感器為LDTO-028型PVDF壓電薄膜傳感器，其尺寸結構較小，可滿足假肢手指端貼裝要求。

1.2 觸滑覺傳感器原理與測點布置

當壓電薄膜在垂直方向受到外力作用偏離中軸線時，會在薄膜上產生很高的應變從而產生電荷輸出。輸出電荷經過調理電路進行電荷信號放大，獲取觸滑覺電壓信息并傳入到控制器中。信號調理電路主要完成信號低通濾波和電荷放大的作用，調理電路的供電電源為5 V，對應的輸出信號范圍為0～5 V，采樣頻率128 Hz。

為了獲取假肢抓握物體過程中的觸覺力信息，將觸滑覺傳感器貼裝于假肢食指第一指節(jié)便于在抓握物體過程中，及時獲得觸滑覺信息的反饋。

1.3 觸滑覺信號獲取分析

1.3.1基于觸滑覺傳感器的滑動信號獲取

當被抓握物體與假肢之間產生滑動時，在假肢與物體之間的正向壓力及滑覺摩擦力作用下，觸滑覺傳感器表面產生應變，傳感器兩個端子間產生積聚電荷，通過調理電路放大之后獲得兩個端子之間的電壓，實現(xiàn)滑動信號的檢測。

在滑動檢測實驗中，當物體進入抓握穩(wěn)定階段后，通過加掛砝碼增加重量的方式，模擬假肢抓握物體運動過程中的摩擦力及正向壓力變化狀態(tài)，獲取的典型的滑動信號如圖1所示。

圖1 抓握滑動測試實驗時域信號圖

在圖1中可以看到，由于加重導致假肢與被抓握物體之間摩擦力的變化，引起了被抓握物體的滑動。在滑動產生時，傳感器獲得的信號產生了明顯的波動信號。

1.3.2 基于觸滑覺傳感器的滑動信號分析

根據(jù)實驗獲得的典型抓握滑動信號可以看到，在物體產生滑動時，觸滑覺信號會產生較明顯的波動。利用時域閾值判斷方法對不同物體進行滑動信號檢測發(fā)現(xiàn)，由于不同被抓握物體在抓握穩(wěn)定階段和滑動階段的信號特征具有明顯不同，使得閾值判斷的方法判斷滑動特征信號時，會出現(xiàn)誤判斷問題，因此通過時域閾值判斷方式，不能實現(xiàn)滑動信號的檢測。

選擇一組典型的滑動信號進行頻譜分析，分別選取滑動信號滑動狀態(tài)和穩(wěn)定狀態(tài)的信號進行頻譜對比，獲取信號的頻譜結果如圖2所示。

圖2 滑動信號分秒對比振幅頻譜圖

對滑動信號的頻譜特征進行對比之后發(fā)現(xiàn)，在被抓握物體產生滑動趨勢或者滑動時，滑動信號的頻譜中，相較于高頻段信號，0～5 Hz信號值產生明顯變化，因此選擇信號頻譜中0～5 Hz信號的膜均值進行滑動信號判斷，獲取的滑動信號膜均值時域特征如圖3所示。

圖3 滑動信號特征值時域信號圖

在圖3中可以明顯看到，在滑動產生時，滑動信號的特征膜均值產生了明顯的變化，可以通過閾值判斷的方式實現(xiàn)滑動信號的判斷和響應。

同時對假肢抓握同一物體產生不同程度滑動及不同物體產生滑動時的滑動信號特征值對比發(fā)現(xiàn)，隨著物體軟硬程度的變化，物體的滑動特征值在抓握穩(wěn)定狀態(tài)下隨著物體硬度的下降，表現(xiàn)為上升的趨勢，因此將抓握穩(wěn)定狀態(tài)下的特征值作為衡量物體硬度的指標，同時為了防止隨機噪聲的干擾，選擇抓握穩(wěn)定狀態(tài)下滑動特征值的短時時域均值經過線性變換之后作為硬度指標；在滑動的情況下，滑動特征值隨著物體硬度的下降表現(xiàn)為上升的趨勢，將滑動情況下的特征值作為物體滑動程度的指標。可以據(jù)此在假肢抓握物體產生滑動時，提供合適的夾緊策略，在保證穩(wěn)定抓握的同時，不會對被抓握物體產生破壞。

2 基于觸滑覺傳感器的智能假肢抓握控制方法研究

2.1 智能假肢的觸滑覺抓握控制系統(tǒng)設計

本文研究的智能假肢抓握控制系統(tǒng)基于一種便攜化腦控智能假肢控制平臺。選取便攜化的腦電信號采集設備進行EEG信號的采集和無線傳輸；采用BENQ S6型微處理器進行EEG信號模式識別；識別結果轉換為控制命令，利用藍牙通信模塊發(fā)送到藍牙接收端Arduino智能控制電路；下位機驅動控制程序實現(xiàn)對智能假肢的操作控制；同時觸滑覺傳感器參數(shù)回傳至Arduino控制器設備控制，實現(xiàn)智能假肢的實時抓握控制。

2.2 基于觸滑覺傳感器的智能假肢抓實施握控制方法

在假肢實施抓握控制過程中，由于假肢與被抓握物體之間的正向壓力導致觸滑覺傳感器表面產生應變并在兩個端子間產生積聚電荷。獲取的典型抓握接觸信號如圖4所示。

圖4 抓握接觸信號

由圖4中可見，當靜態(tài)力作用于觸滑覺傳感器表面時，傳感器端子間不產生電壓；當抓握接觸或抓握松開的一瞬間，觸滑覺傳感器會產生一個極大值的沖擊響應，隨著電荷逐漸流失，電壓降為極小值或者零；在不同物體實現(xiàn)抓握時都會產生一個極大值的響應。

根據(jù)上述結論進行假肢抓握物體環(huán)節(jié)的控制，通過閾值判斷方式獲取抓握特征信息，同時防止隨機噪聲的干擾，因此選擇信號的短時時域均值作為特征值進行抓握接觸判斷。抓握接觸特征值時域信號如圖5所示。

圖5 抓握接觸特征值時域信號圖

根據(jù)對不同物體抓握接觸特征值的對比之后，設定抓握接觸的觸發(fā)閾值為3.5，對比圖中的抓握接觸時域信號，在第三秒鐘當產生接觸脈沖信號時，抓握特征值幾乎同步產生了一個觸發(fā)設定閾值的響應信號，保證假肢能夠迅速的實現(xiàn)抓握接觸的判斷和控制響應。

2.3 假肢抓握保持控制方法

完成假肢實施抓握環(huán)節(jié)之后，進入抓握保持環(huán)節(jié)。抓握保持環(huán)節(jié)實現(xiàn)在抓握物體運動的過程中，在物體產生滑動時及時檢測到滑動信號產生并進行響應控制。

基于抓握保持控制算法的控制要求，選擇模糊邏輯控制方法進行假肢抓握保持的控制。模糊邏輯控制方法是一種對難以用已有規(guī)律描述的復雜系統(tǒng)，采用基于自然語言控制規(guī)則、模糊推理的計算機控制技術[6]。適用于控制對象和環(huán)境信息復雜性、非線性和耦合性要求較高且難以建立精確的數(shù)學模型的控制系統(tǒng)[7]。

選擇滑動程度特征值Q和物體硬度指標K作為模糊控制其輸入變量，輸出變量為假肢響應控制所需加載量F。假肢抓握保持模糊邏輯控制方法模型如圖6所示。

圖6 假肢抓握保持模糊邏輯控制方法模型圖

通過線性映射的方式，獲得的兩個輸入變量和輸出變量的測量論域、模糊化論域、轉化因子如表2所示。

表2 滑動加測輸入輸出模糊化結果表

將輸入和輸出精確量轉化為模糊語言變量。對于滑動程度指標Q，模糊語言設置為：小(S)，較小(L)，較大(G)，大(B)四級；對于硬度指標K，設置其模糊語言為：小(S)，中(M)，大(B)三級；對假肢響應控制量F通過模糊語言將其劃分為：無(Z)，較小(S)，中(M)，大(B)，并根據(jù)均勻分布確定隸屬度函數(shù)。

其次設定知識庫。隨著Q取值的增大，物體的滑動程度加大，響應控制加載量F隨之增大；而隨著K值的增大，物體的硬度下降，所需加載量F隨之增大；相同加重質量產生的滑動程度Q值隨K值的增大而增大。

接下來進行邏輯推理過程，通過狀態(tài)評估模糊控制規(guī)則獲取的模糊化輸出如表3所示。

表3 響應控制輸出模糊控制規(guī)則表

最后利用加權平均值法對模糊輸出F進行解模糊化，獲得實際的假肢控制加載量如圖7所示。

圖7 假肢響應控制實際加載量輸出圖

在圖7中，可以看到，在抓握保持過程中對應不同的軟硬程度和不同的滑動程度，模糊邏輯控制算法可以產生自適應的控制量，既保證了物體的穩(wěn)定抓握，又不會因為加載量過大導致物體被抓壞，實現(xiàn)了抓握保持環(huán)節(jié)的模糊邏輯控制。

3 基于觸滑覺傳感器的智能假肢控抓握制實驗

本節(jié)進行基于觸滑覺傳感器的智能假肢抓握控制方法的驗證實驗。抓握控制按照假肢抓握物體的過程分成兩個階段，分別是實施抓握和抓握保持。在假肢實施抓握過程中分別對3種被抓握對象進行實驗驗證。在假肢抓握保持過程中，分別對3種對象分別施加50 g、100 g、150 g三種程度加重質量驗證抓握保持控制算法對不同滑動程度的響應。

首先控制算法進入假肢實施抓握控制模式，進行實施抓握過程在線控制，控制假肢勻速閉合，實現(xiàn)對物體的抓握。通過PVDF觸滑覺傳感器獲取實時假肢抓握觸覺信息。

根據(jù)特征值判斷方式，獲得的抓握控制命令發(fā)送時域信號如圖8所示。

圖8 實施抓握控制命令發(fā)送時域信號圖

以對象1實施抓握過程為例，在實施抓握的第2.3秒，觸滑覺傳感器反饋信息顯示，在圖12-a中可以看到抓握特征值在約第2.4秒觸發(fā)接觸閾值，說明實施抓握控制算法能夠及時檢測到抓握接觸信號的產生。進而對比圖14-a中可以看到，約在第2.4秒實施抓握控制算法停止了假肢閉合控制命令的發(fā)送，結束了假肢閉合實施抓握控制過程。實驗結果表明實施抓握控制算法具有較高的響應速度和穩(wěn)定性，能夠達到控制目標的要求。

在假肢完成對物體的抓握后，控制算法進入抓握保持控制模式，進行在線抓握保持控制。首先對于同一物體產生不同程度滑動時，抓握保持控制算法的響應控制進行了實驗驗證。實驗獲取的滑動特征值及響應結果如圖9所示。

圖9 不同加重質量滑動特征值及響應信號圖

以100 g加重質量滑動檢測為例，約在第4.9秒，通過加重質量使得被抓握物體產生滑動信號，從圖9(a)中可以看到，約在第5秒鐘抓握保持控制算法檢測到滑動信號產生，滑動特征值約為0.64，被抓握物體硬度指標約為8.714，同時從圖9(b)可以看到，約在第5秒，抓握保持控制算法產生的滑動響應輸出約為34。結果表明抓握保持控制算法能夠及時檢測到滑動信號的產生并進行響應控制。

進而對比響應控制結果可得，隨著加重質量增加導致滑動特征值從0.4上升至0.9，表明抓握保持控制算法能夠對滑動程度做出精確的檢測；同時對比被抓握物體的硬度指標結果，硬度指標分別為8.5542、8.7140、9.1524，硬度指標由于穩(wěn)定狀態(tài)的殘臂抖動和噪聲等原因雖然存在一定的波動，但波動范圍較小，且在劃分的模糊論域中都處于同一等級，對于被抓握物體的硬度特征都能夠很好的體現(xiàn)，對于同一被抓握物體產生不同程度滑動時，抓握保持控制算法都能夠及時檢測到并產生響應控制。

接下來對不同被抓握物體產生滑動時，抓握保持控制算法的響應控制進行實驗驗證。

結果表明滑動特征值能夠及時對抓握保持滑動信號的產生做出響應，同時對于不同物體產生不同程度的滑動，通過滑動特征值都能對其滑動特征較為直觀的體現(xiàn)。

通過模糊邏輯控制算法獲取抓握保持的響應輸出結果如圖10所示。

圖10 抓握保持滑動響應信號圖

從圖10可以看到，以對象1響應控制結果為例，在第5.1秒物體產生滑動之后，迅速被抓握保持控制算法檢測到，并產生了假肢響應控制命令，對于滑動的產生，抓握保持控制算法能夠及時檢測并做出響應控制。同時對比10可以看到，在面對3種不同的抓握保持對象產生不同程度的滑動時，抓握保持控制算法產生的響應輸出加載量分別為7、35、30。結果表明抓握保持控制算法能夠根據(jù)被抓握物體硬度和滑動程度產生自適應的控制響應輸出，證明了智能假肢抓握保持控制算法的有效性。

4 總結

本文通過對不同觸滑覺傳感器測量特性的對比分析，選擇了PVDF型觸滑覺傳感器，并設計開發(fā)了它的測量電路，實現(xiàn)了智能假肢的觸覺及滑覺感知方法。通過深入研究基于觸滑覺傳感器的智能假肢實施抓握控制方法，實現(xiàn)了假肢在抓握目標過程中及時、精準的響應控制。并且將模糊邏輯控制方法引入到智能假肢抓握保持控制方法中，在智能假肢控制過程中能夠在物體抓握保持產生滑動時，快速、精確地根據(jù)被抓握物體的特性和滑動程度，產生自適應的響應，從而實現(xiàn)了物體的穩(wěn)定抓握。實驗結果表明，實施抓握控制方法能夠及時的檢測到抓握接觸信號，完成抓握操作的同時不會出現(xiàn)電機空轉問題。抓握保持控制方法，在面對不同的物體產生不同程度的滑動時，抓握保持控制方法通過模糊邏輯控制方式產生自適應的響應控制，在保證被抓握物體穩(wěn)定抓握的同時，不會因為加載量過大而抓壞物品?；赑VDF觸滑覺傳感器的智能假肢能夠可靠的完成抓握控制任務，且具有較高的魯棒性。

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Research on the Control Method of Intelligent Prosthetic Grips Based on Touch-slip Sensing

Liu Chang1, Zhang Xiaodong1,2, Li Hanzhe1, Guo Jian1,2

(1.School of Mechanical Engineering, Xi′an Jiaotong University, Xi′an 710049, China; 2.Key Laboratory of Education Ministry for Modern Design and Rotor-Bearing System, Xi′an Jiaotong University, Xi′an 710049, China)

Perception of tactile and slide sensing is an essential function for bionic prosthetic hand. On the basis of original intelligent prostheses, this paper designed an intelligent prosthesis that achieving tactile sensing and slide sensing through the study of tactile and slide sensing methods, those studies included selection of tactile and slide sensor, design of measuring circuit and analysis of the distribution of measuring points, etc.. Further, it achieved the reliable gripping and the adaptive response controlling during maintaining gripping through introducing the fuzzy logic control method. The results showed that this intelligent prostheses achieved stable control of gripping, and fast and precision adaptive respond control while the object sliding.

tactile sensor; slide tactile sensor; fuzzy control

2016-09-19；

2016-11-02。

國家自然科學基金資助項目(51275388)。

劉 暢(1991-)，男，陜西西安人，碩士研究生，主要從事智能假肢的腦控技術方向的研究。

1671-4598(2016)12-0085-04

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.12.024

TP273

A