下肢外骨骼机器人在运动康复中的协同性研究

运动员在日常训练或在比赛中出现的损伤给运动员造成了巨大的痛苦.文章研究一种可以帮助受伤运动员进行康复训练的下肢外骨骼机器人,首先,分析人体的运动过程,然后通过大量不同人体尺寸下的步态数据分析,掌握人体步行各个循环阶段下肢各关节的运动学规律,并对下肢外骨骼机器人用拉格朗日法建立了动力学模型.其次,根据建立的动力学模型和下...     

静态特征和动态特征融合的步态识别

提出一种融合步态运动中的人体形状静态特征和动态特征的步态识别算法:使用改进的Hu矩表达人体轮廓特征,用于描述步态序列的静态特征;依据人体解剖学的知识定位下肢关节点,并提取两脚间的步幅,用于描述步态序列的动态特征;最后,将这两种特征进行组合处理。实验结果表明本文的算法具有不错的识别效能。     

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。     

人体关节运动跟踪

基于计算机视觉的人体关节运动跟踪是建立在计算机基础上的可移植、可拓展的智能人机交互模式.通过极值点确定、初始位置确定、粗定位、精定位、带宽确定,获取运动人体关节的中心和带宽,从而识别人体关节.采用改进的Mean Shift算法对人体运动时的关节进行跟踪,应用改进的Kalman滤波器跟踪算法对运动目标的状态进行估计,解决了快速运动或突然变向的目标丢失的问题.最后,对改进前后Kalman滤波器跟踪算法的跟踪效果进行对比,验证了改进Kalman滤波器跟踪算法的优越性.     

步行中下肢关节动力学以及表面肌电的研究综述

步行是我们日常生活中最为普遍的运动,要想深入地了解这项运动,必须对行走过程中控制人体运动的关节力矩进行分析。单纯的运动学或动力学研究不能准确揭示出人体步态所蕴藏的生命信息,因此,从关节动力学角度结合表面肌电研究人体步态已成为当前研究的热点。通过多环节运动的动力学方法可对下肢关节动力学指标进行分析与探讨。目的：综述人体运动中下肢关节力矩、关节功率等关节动力学参数变化,以及肌电相关指标的变化。方法：检索PubMed和中国知网数据库中有关步行时下肢关节动力学的文章。英文检索词为Joint kinetics;Walking;sEMG,中文检索词为“关节动力学;步行;表面肌电。”结果与结论：目前对于人体步行中下肢关节动力学的研究：在研究指标上,单一指标的研究较多,多指标的综合研究不足。在研究对象上,针对青年人群和步行障碍患者的研究比较多,对老年人和儿童的相关报到较少。在研究内容上,针对背部负重行走的步态研究居多,对负重损伤的力学机制研究较少,在研究结果上,一些结论之间相互矛盾,负重影响人体步态的确切机制仍然模糊不清。     

HMM在下肢表面肌电信号步态识别中的应用

提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的分类方法,利用下肢表面肌电信号(SEMG)进行人体步态状态的识别.对每通道的SEMG信号按时间分段后,对每段数据提取4个时域特征来描述信号特点.根据对步态周期中状态的划分确定了HMM的结构,将HMM的状态与步态状态一一对应,并利用改进的Baum-Welch算法估计HMM参数,然后...     

利用惯性传感器数据实时示教下肢外骨骼步态的研究

为实时、灵活和方便地示教下肢外骨骼机器人的步态，提出利用惯性传感器实时示教步态的方法。通过示教者下肢末端的传感器，实时采集脚掌的位姿数据，再根据逆向运动学理论建立下肢各关节角的算法，从而实现每条下肢只需一只传感器即可示教步态的要求。通过安放在小腿和大腿上的其他惯性传感器实测的数据，验证该方法可行性。研究结果表明，该方法时间滞后0.15 s,关节最大误差在2°范围内，能够实现步态的实时示教控制。     

基于最小二乘法的步态机器人运动轨迹辨识

运动轨迹辨识是机器人研究领域中的一个热点问题,运用最小二乘法对步态机器人的运动轨迹进行研究.测量并计算了人体步态特征参数;在此基础上,通过曲线拟合的方法,为下肢各个关节部位建立相对应的数学模型,得到了步态机器人运动轨迹的整体数学模型;最后,利用得到的数学模型表达式验证了文中所提研究方法的可行性与有效性.     

基于无线穿戴式传感系统的智能步态检测研究

为了实现精确的人体步态检测并实时反馈给机器人系统,设计了一种基于惯性传感器的无线传感器节点,在此基础上研发了一套无线穿戴式传感系统.基于人体下肢模型,提出一种可靠的步长和步向检测算法.使用五个自主设计的低成本惯性传感器节点固定在人体下肢和腰部,实现了相对精确的步态测量.为了进一步提高测量精度,利用回声状态网络对整个系统测量误差进行校正,校正后步长测量误差小于3.5cm,步向测量误差小于4.5°.实验结果表明该系统与方法能够实现高精度的步态检测.     

下肢外骨骼机器人的动力学分析及仿真

阐述了正常人体的行走步态及稳定性.构建了人体七杆模型,对其进行了动力学分析.介绍了人体特性参数.利用Solidworks软件建立了下肢外骨骼机器人的三维装配体模型,并导入ADAMS软件中进行仿真研究.通过仿真结果,不仅验证了理论分析的正确性,也得到了各个关节的力矩变化规律及大小.同时,为其控制系统设计和电机选型提供了重要的理论依据.