负载横移扰动下人体步态频率变化特性

为了研究人体行走时适应负载横向动态干扰的机制,从而设计可靠的穿戴式机器人辅助策略,提出采用基于双自由度受迫振动模型构建人-负载耦合系统。基于机械振动原理分析人-负载耦合系统特性,给出不同行走频率对人和负载位移的影响,提出人体通过调节行走频率适应负载横移扰动影响的假设;搭建负载横向动态干扰人体行走实验平台,获得实验对象无负重行走以及负载横向扰动下的肌肉协同特征及腿部激励频率,并与仿真结果进行对比分析。实验结果表明：负载横移扰动下人体行走是一个适应性调整并最后进入动态稳定的过程。其中,在负重情况下的人体上肢躯干摆动幅度比无负重情况下摆动增幅大60%,人体通过调整行走频率以及相关肌群肌肉协同策略来减少负载横向动态干扰带来的上肢躯干摆动影响。在负重情况下,不同行走速度的步态频率均趋向于人-负载耦合系统的固有频率,设定常速频率与固有频率相同,慢速下行走到达稳态时腿部激励频率上升4.30%,快速下腿部激励频率下降2.71%,负重下的行走控制策略与无负重下的行走控制策略相比发生了改变,以适应负载横移扰动带来的影响。     

不同路况对人体下肢肌肉特征参数的影响

提高医疗康复辅具的智能化水平能够明显改善老年人等弱势群体的运动步态及肢体运动能力,以及增强他们的自理能力、社会参与能力.因此,有效地获取人体在不同运动模式下的步态信息并将其应用在智能动作辅助系统控制系统的设计上是目前需要解决的重要问题.肌电信号能够很好地反映人体在运动时的肌肉活动状态和功能状态,本文针对不同路况下人体下肢肌肉的表面肌电信号进行一系列实验研究.通过比较人体下肢主要肌肉群的特征参数,得出人体下肢存在优势侧和非优势侧的结论,且不同路况下的这种差别是不同的.此外,本研究还通过分析不同路况下行走时人体下肢4组主要肌肉群(股内侧肌(VMO)、胫骨前肌(TIB)、半腱肌(SEM)和腓肠内肌(MED))的特征参数变化,得知双下肢的肌肉特征参数随路况的变化而变化的具体参数特点.本研究揭示了在不同路况下行走时人体下肢主要肌群的活动状态和变化特征,可为有行走功能障碍的患者及老年人的医疗诊断、康复训练及康复评定提供依据,同时也为双足机器人/智能助行器的优化设计奠定了基础.     

人体肘关节复合运动的建模及协调控制

为探讨人体上肢生物力学建模的基础性问题,建立了包括肌肉肌腱动力特性和神经兴奋肌肉收缩动力学方程的肘关节系统生物力学模型,并针对该关节快速屈曲和旋前复合运动过程,采用最优控制方法进行分析计算。计算结果与实验测量结果在肌肉力矩、肌电信号和肌肉活性参数等方面均很好符合;同时利用模型分析了肌肉协调运动模式。结果表明:在复合运动过程中,神经系统会将肌肉结成不同的协同肌群,并控制3组不同的协调肌群按照特定的时序结构去执行运动的加速、制动和姿态控制。     

帕金森患者步行运动的定量分析

为了分析PD患者步行运动的变化特征,评价其运动功能,设计了一套基于穿戴式无线传感器网络的运动功能评价系统.该系统采集步行过程中的加速度和角速度数据,计算人体上下肢和躯干的时空参数,包括摆臂幅度、频率等5个上肢运动学参数,步长、步速等7个下肢运动学参数以及转弯时间、角度等3个躯干运动学参数,以评价运动的协调性和对称性.针对13例PD患者和15例相同年龄段健康老人的实验结果表明,在行走过程中,PD患者的步长与手臂摆动幅度均小于健康老人,但波动性较大,上肢和下肢的对称性和协调性均较差.据此可知,该方法能反映PD患者步行运动的变化特征,有效评价其运动功能.     

人体直立平衡过程中踝关节的反射和阻抗控制

为了解决人体直立扰动平衡过程中踝关节力矩的控制问题,提出一种基于肌电信号的肌肉反射模型和基于踝关节角度及角速度信息的比例微分环节反馈力矩控制模型,对人体控制机理做初步阐释.实验者站于测力平台上,受施加于背部的微小冲击,保持膝、髋关节不弯曲,仅通过踝关节转动维持站立稳定.通过惯性测量单元、肌电仪及测力平台获取运动学及动力学信息.采用数据拟合获取模型参数,结果表明模型预测结果与实验测量数据相符.     

利用表面肌电信号的下肢动态关节力矩预测模型

为实现表面肌电信号的下肢关节力矩动态解码,建立了从表面肌电信号到关节力矩输出的人体下肢运动系统正向生物力学模型。首先,从幅值和频率两个角度建立表面肌电信号到骨骼肌激活程度模型;其次,根据肌丝滑移理论,构建反映骨骼肌生理结构和微观力学特性的肌肉力模型,同时确定活动肌肉拉力线方向及力作用点位移矢量,将骨骼肌力转换到关节力矩;最后,以牛顿-欧拉逆动力学方法获得关节力矩作为准确值,给出正向生物力学模型参数动态标定方法。在模型基础上,对4名对象进行随意步态下膝关节屈伸动态力矩预测试验,结果表明:所建模型对步态行走下的膝关节动态关节力矩具有很好的动态跟踪性能,最大绝对误差为(11.0±1.32)N·m,平均残差为(4.43±0.698)N·m,预测值与准确值之间的平均线性相关系数为0.927±0.042,验证了该方法的正确性和有效性;可为康复训练机器人人机协同过程中的力学交互模式研究提供接口。     

基于广义回归神经网络的上肢关节角度预测

针对人体上肢运动意图识别问题,基于上肢表面肌电信号,提出广义回归神经网络(general regression neural network,GRNN)预测受试者的上肢关节角度.GRNN预测模型的输入为处理后的表面肌电信号,预测的3个关节角作为输出,将GRNN预测结果和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的预测结果对比,并用均方根误差对上肢关节角度的预测结果做评估,验证GRNN模型预测上肢关节角度的可行性.结果表明,GRNN模型能较好地估计人体关节角度.     

负载型四足步行平台静步态行走虚拟模型控制

为实现负载型四足步行平台静步态柔顺行走,减小控制方法的复杂程度,提出了一种基于机体虚拟模型的步行平台静步态行走控制方法。将平台静步态行走控制分为支撑阶段足端力的求解、摆动腿的运动控制及机体运动控制三部分。对于静步态行走支撑阶段中存在的三足及四足支撑阶段,分别在平台整体受力分析基础上,通过添加相应的约束条件,实现了其各方向的力可控。通过在摆动腿足端实际位置与理想位置之间添加虚拟的弹簧阻尼元件实现了足端轨迹跟踪准确性及足端着地时的柔顺性。通过在机体实际位置及期望位置之间添加相应的虚拟弹簧阻尼元件,结合平台机体轨迹规划实现其静步态行走。并通过机动平台平地及爬越台阶静步态行走仿真验证了控制算法的有效性。     

基于超声图像的运动肌肉疲劳研究?

分析了运动肌肉疲劳前后肌肉形态结构参数的变化,为运动肌肉疲劳评价提供参考.文中应用B型超声技术,测量9名男性志愿者在递增负荷功率自行车运动疲劳前后下肢肌肉的肌肉厚度、羽状角并对其进行分析.结果表明功率自行车运动疲劳后,不同被测肌肉的肌肉厚度、羽状角较疲劳前显著增加(P0.05),其中大腿股外侧肌、股内侧肌的厚度变化率、羽状角变化率较大.得出了运动肌肉疲劳前后肌肉的肌肉厚度和羽状角发生变化,提示其可结合传统的表面肌电信号评估肌肉疲劳.     

基于肌电信号的下肢关节连续运动预测

为研究不同运动模式下基于肌电信号的下肢多关节连续运动预测,通过支持向量机对肌电-运动的映射关系进行训练,实现对下肢髋、膝和踝3个关节矢状面内的连续运动预测.由10位健康受试者的运动预测和统计分析可知:在适速行走过程中,髋、膝和踝关节的关节角度预测均方根误差分别9.36°,10.82°和6.87°;在不同运动模式下,关节的运动预测值与测量值之间均表现出一定的相关性,其中,膝和髋关节的预测值与测量值之间相关系数均大于0.72,表现出比较明显的相关性.实验结果表明:基于肌电信号进行下肢多关节连续运动预测,尤其是在适速行走时对膝和髋关节的运动预测是可行的.     

基于表面肌电信号参数的人体上肢运动研究

根据检测得到的右上肢主肌肉群的肌电信号,探讨了人体右上肢主肌肉群的肌肉功能状态和男性与女性之间肌肉功能状态的差别.20位实验者右上肢完成13个基本动作,对三角肌、肱二头肌、肱三头肌、掌长肌和指伸肌五块肌肉进行肌电采集,用SPSS 14.0软件时特征参数平均振幅(AEMG)和积分肌电(IEMG)进行数据处理.结果表明:完成不同的日常生活活动,肌肉的活跃程度存在着一定的相似性和差异性;男性以增强指伸肌和三角肌为主,女性则以掌长肌和三角肌为主.实验数据可为老年人和残疾人康复训练及肌电信号控制提供一定的理论依据和指导作用.     

人体下肢摆动相冗余肌力分析

为探讨人体步态的形成机理,建立了人体下肢摆动相包含髋、膝和踝关节（ＨＫＡ）的肌骨动力学模型,模型中考虑了８ 组下肢主要肌肉。引入约束最优化方法求解冗余肌力分布问题,并通过数值计算说明了关节被动力矩对冗余肌力分布解的影响。在此模型和算法的基础上,探讨摆动过程中各组肌力的变化规律及其在形成正常步态中所起的作用,并从能量角度分析了所有肌肉总能耗与摆动相周期的关系,结果表明该步态存在一个与之相对应的最低能耗摆动相周期,即存在一最佳步速     

下肢外骨骼康复机器人步态规划方法的研究

针对脑卒中偏瘫患者,依据正常人髋、膝关节运动数据建立人体关节数学模型。将Brunnstromc与训练过程中下肢肌肉表面肌电信号的变化相结合,规划出对不同患者具有适用性、针对性的人体生理学训练步态。在Visual C++开发环境下获取患者自身健康腿的关节运动数据,并结合Matcom实现混合编程,可避免医疗师将数据提取再用Matlab进行处理的过程;同时由于下肢具有的步态对称性,可作为步态协调性康复训练的参考模型。结果表明通过多方面的结合及应用,加深了对步态规划方法的认识与理解,也为康复训练临床试验及寻求更稳定合理的步态规划提供了借鉴作用。     

人体下肢行走关节连续运动表面肌电解码方法

为实现人体下肢步态动作的连续识别,提出了一种利用表面肌电信号进行下肢关节运动角度连续解码的方法。首先利用光学运动捕捉实现下肢关节运动角度的计算,然后采集下肢运动相关主力肌肉的表面肌电信号并提取其活动强度信息;在此基础上,基于受限玻尔兹曼机构建深度自动编码器(DAE),实现多路表面肌电信号强度时间序列的低维空间编码和最优特征提取;最后,利用BP神经网络建立特征量与关节矢状面运动角度之间的非线性回归模型。实验结果表明:该方法提取的信号特征信息优于传统的主量分析方法,采用提出的模型能够更精确地估计下肢关节连续运动角度,其估计值与真实值的均方误差较传统方法降低25%~35%。研究结果为人机交互接口技术的开发、实现下肢可穿戴智能装备的生物电连续控制、提高人机运动平稳性奠定了基础。     

表面肌电在攀岩训练中的应用研究

肌肉疲劳产生过程中,肌电图的振幅和频谱指标均会产生相应变化.运用肌电图对运动员肌肉状态指标的评定可以对运动训练起指导作用.肌电图在攀岩领域的应用还比较少,通过对攀岩运动员在间歇训练法训练时的上肢主要做功肌肉左右腕屈肌、左右腕伸肌的的表面肌电信号(sEMG)进行分析,观察肌电图的变化情况,探讨肌电图在攀岩运动过程中应用的可行性.     

基于AnyBody仿真及有限元建模下的八段锦运动生物力学研究

以AnyBody仿真骨骼肌多体逆向动力学三元素肌肉收缩力模型及有限元法构建八段锦动作的三维胫骨模型,全面、客观地计算不同动作最大肌力峰值时刻的积分肌电、力矩、肌肉收缩等生物力学特性. 将10例健康青年八段锦志愿者的身高、体质量、髋宽、髋深、膝宽、踝宽等形态学数据作为约束条件,用AnyBody7.1.2软件导出八段锦8个动作下肢最大肌力指标,依据胫骨最大应力约束条件,用Minics 10.01、Geomagic studio 2013、ANSYS 19.2软件建构三维数据,添加AnyBody中的3个方向数据,分析并计算不同动作最大力的应力传导大小、分布规律. 研究结果表明:八段锦是左右对称性运动,双侧同块肌肉积分肌电值、肌肉力值无显著性差异,有利于锻炼双下肢稳定性及协调性,运动中人体需要通过移动来保持平衡,膝关节在垂直轴方向力最大,伸展力矩值最大;做八段锦运动过程中,髋关节主导发力肌肉为臀中肌,膝关节主导发力肌肉为比目鱼肌、股外侧肌、腓肠肌,踝关节主导发力肌肉为拇长屈肌;表面肌电验证是评价人体肌肉激活程度的主要方式,八段锦运动中胫骨前肌、腓肠肌、股直肌、股二头肌的肌肉活性仿真结果与积分肌电值具有较高的一致性.以AnyBody软件分析下肢动作特征和有限元软件建构的胫骨模型,适用于八段锦动作的动态研究,可为计算八段锦运动时动力学变化提供新思路与实践价值参考.      

人体负重行走的生物力学研究进展

对人体背部负重行走的运动生物研究,国外已经大量开展,但目前在国内几乎仍旧是空白.本文从人体负重行走的步态参数变化、足—地反作用力变化、压力传感器的应用、肌电应用等方面对相关文献进行综述,并提出该领域未来的主要研究方向.     

含神经控制的下肢肌骨系统正向动力学分析

为探讨运动生物力学建模与分析的基础性问题,以下肢步态为研究对象建立了包含神经兴奋肌肉收缩动力响应和肌肉肌腱动力特性在内的下支系统正向动力学分析模型,并针对自然步态的运动过程,采用参数最优化方法进行了模拟计算。计算结果与实验测量的比较表明:正向动力学方法可将肢体运动状态、肌肉收缩力、神经控制信号等联系起来,求解人体步态的控制模式。该文建立的模型和计算方法为下肢运动的模拟分析和人体冗余运动控制机理的研究提供了基本的分析工具。     

基于三维动态步态的身份识别方法仿真

根据步态识别人身份的研究中,由于二维步态特征无法完全表示人体特有的动态步伐特征,导致识别受限。提出基于三维动态步态的身份识别方法,以连续步态图像帧为单位,通过立体视觉技术从二维图对不同采样时刻的运动人体三维步态轮廓信息进行提取,提取人体步态三维轮廓后,对其进行无关区域分割,获取和人体行走相关的步态特征。通过构建步态特征变换的几何模型,给出动态三维步态特征的转换过程,依据欧氏距离度量,根据结果实现身份识别。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的识别精度和识别效率,性能较静态方法有较大的改善。     

康复用下肢外骨骼结构设计与仿真

针对现有康复用下肢外骨骼普遍质量偏重,人机协调性较差的问题,根据人体行走步态特征设计了一套康复用下肢外骨骼.选用伺服电机和滚珠丝杠的直线执行机构,运动方式更接近于人体下肢骨骼运动;大量使用碳纤维和航空铝材料,降低了装置的质量;设计无级可调结构,保证了人机协调性.动力学仿真表明,人体穿戴该装置后,能够按照正常的步态完成行走过程,该装置的设计合理.