上肢康复机器人研究及发展

为了对当前上肢康复机器人关键技术分析及未来发展方向预测,通过对世界范围内外骨骼式及末端牵引式上肢康复机器人研究现状分别进行介绍分析,从整体构型、控制系统及人机交互三方面总结各典型上肢康复机器人的关键技术,进而总结出未来上肢康复机器人从低自由度向高自由度、传统材料向新型轻质材料、刚性关节向柔性关节、传统控制向人工智能的发展趋势.研究结果可为上肢康复机器人的发展方向提供参考,促进上肢康复机器人的未来发展.     

2自由度腕关节康复机器人的代理滑模控制方法

针对传统机器人控制方法未考虑运动过程安全性能的问题,采用了一种基于代理的滑模控制方法对气动肌肉驱动的穿戴式2自由度腕关节康复机器人进行位置控制.该方法结合滑模控制与PID控制的优点,既保证了位置控制的跟踪精度,又确保了运动过程的安全性.对康复机器人的轨迹跟踪实验表明:该方法可以取得很好的跟踪效果,并且对扰动的屈从性和系统的安全性有明显的提高.     

一种7自由度外骨骼上肢康复机器人设计与控制研究

针对外骨骼上肢康复机器人自由度受限的问题,根据上肢关节运动机理对上肢结构进行模型简化,提出一种改进的7自由度外骨骼上肢康复机器人结构设计,并对运动支撑的各部分单元进行结构建模和分析,根据安全人机工程学进行了康复运动系统的电气设计与控制研究.研究结果表明,该7自由度外骨骼上肢康复机器人在结构设计上更加符合人因工学,控制机制优化,安全性能良好,为实现后期的实时控制与运动规划奠定了基础.     

基于模糊PI控制的穿戴式上肢康复机器人

为了加速患有运动功能障碍的患者上肢伸展功能的康复,研制出基于模糊PI控制的穿戴式上肢康复机器人.该上肢机器人借助结合眼动跟踪仪的虚拟现实平台通过气动肌肉驱动实现上肢的康复训练,采用模糊PI控制器对机器人实施位置控制.实验通过受试者穿戴该上肢机器人完成各关节的轨迹跟踪来检测模糊PI控制的效果.实验结果证明:模糊PI控制响应速度较快,轨迹跟踪误差较小,实用性较好.     

欠驱动式外骨骼手指康复机器人的设计和仿真

本文提出一种新的基于脑电信号控制的外骨骼手指康复机器人系统,该系统主要由外骨骼手指康复机器人、脑电信号系统(EEG)、肌电信号系统(EMG)、人机交互系统、电机控制单元、相关传感器和工作站组成.患者通过外界的视觉刺激产生脑电信号,工作站经过对这些信号采集和处理后传递给电机控制单元控制,并驱动电机实现穿戴在患者手上的外骨骼手指机器人运动,辅助其完成康复训练.该机器人主要采用欠驱动的方式,由安装在手背处的电机带动同步齿形带传动机构实现机器的三个关节的弯曲和伸展运动.文章主要利用UG软件对手指机器人进行设计和ADAMS软件进行运动仿真.根据机器人运动轨迹和机器人末端的运动参数曲线可以看出该手指机器人具有运动平稳,不存在运动死点等特点,且机器人能满足人体手指的运动要求,符合人体工学的设计特点,仿真实验证明能够辅助患者进行重复性康复训练.     

Kinect在上肢康复机器人运动控制中的应用

为进一步提升上肢康复机器人使用过程中的人机交互体验、增强康复医师对康复训练方案的个性化定制能力,以实验室已开发的上肢康复机器人为基础,引入Kinect体感摄像头对原有主动臂控制从动臂的控制模式进行改进,构建了一套运动数据采集系统。试验结果表明,该系统能有效采集被测对象的运动数据,以简捷、高效且低成本的方式来实现上肢康复机器人的运动控制。     

时延力觉临场感遥操作机器人系统预测控制研究

通讯时延是造成力觉临场感遥操作机器人系统不稳定和操作性能下降的关键因素 ,针对时延问题 ,提出了一种适用于时延力觉临场感遥操作机器人系统的广义预测控制方法 ,该方法通过预测控制器产成实时的预测力反馈以消除时延的影响 .此外 ,为使该方法应用于遥操作机器人未知环境作业 ,本文采用AUDI辨识算法对环境模型进行辨识 .构造实验系统 ,通过实验验证了该方法的有效性 .     

并联式踝关节康复机器人研究

针对目前踝关节康复机器人不同程度地存在机构自由度冗余、机构复杂、控制难度较大等问题,采用了一种3-RUPS/S型并联机构用以实现踝关节康复运动.对康复机器人机构进行设计,采用D-H法对机构的位置反解进行分析,得到其驱动杆长随姿态角度的变化关系.利用数值解析法进行位置正解分析,并结合电动推杆的电位器数据及姿态传感器检测的动平台姿态角的变化信息实施康复机器人样机的控制.实验结果表明,踝关节康复机器人能够带动踝关节进行康复训练,满足人体踝关节的运动需求.     

下肢康复机器人按需辅助自适应控制方法

针对现有下肢康复机器人步态康复训练控制缺乏患者的主动参与、不能按患者的康复程度提供按需辅助的问题,提出了一种新的下肢康复机器人按需辅助自适应控制方法。该方法通过人机运动轨迹与理想康复目标轨迹的跟踪偏差实时学习受试者的康复程度,从而使康复机器人能根据受试者的康复程度,自适应地提供按需辅助。首先建立了下肢康复机器人的人机系统动力学模型,其次设计了按需辅助自适应控制器,最后进行了按需辅助控制仿真实验,并在单腿实物样机上对健康受试者进行了实验。结果表明:按需辅助自适应控制器在有遗忘因子项的情况下,能够根据轨迹跟踪偏差学习受试者的康复程度,自适应地衰减机器人对受试者的辅助力矩,满足按需辅助的目的。     

基于模糊推理的上肢康复机器人自适应阻抗控制

根据患肢的病情特点为患肢康复运动提供最优的辅助力,保持系统的稳定,是机器人辅助康复控制技术中的关键所在.针对此问题在传统阻抗控制方法基础上,提出一种基于力参考值在线模糊调整的模糊自适应阻抗控制算法.该算法首先对患肢机械阻抗参数进行在线辨识,然后根据辨识得到的参数,运用模糊推理技术对康复机器人末端同患肢之间相互作用力的期望值以及目标阻抗控制参数进行实时调整.分析和仿真试验结果表明,该方法较传统阻抗控制方法更能有效地适应患肢病情的变化,具有较好的稳定性和鲁棒性.     

基于模型预测控制的双足高效行走系统

提出基于模型预测的双足高效行走系统. 首先,利用最优能效算法对双足行进中的最优步态进行分析,包括行进步长和步速,并以此生成参考轨迹;然后,通过模型预测控制的思路对机器人的最优能效步态进行跟踪控制;最后,结合机器人逆运动学构建高效稳定的双足行走系统. 通过仿真实验验证了该系统可以有效跟踪、生成高效的行走步态,探寻了双足机器人动态行走的新思路.     

上肢康复机器人机构设计与分析

针对上肢功能障碍患者的自主康复训练问题,在对现有康复机器人研究方案的深度剖析的基础上,为简化机构降低成本,提出了一种基于气缸驱动的2自由度上肢康复机器人.首先在SolidWorks建立上肢康复机器人的整体模型,通过D-H分析法建立坐标系,求得系统正运动的参数方程,利用Matlab对该机器人末端机构的位置进行分析,其次运用雅克比矩阵求解末端执行器的速度,结合ADAMS对建立的上肢康复机器人模型进行运动学仿真分析,最后在ANAYS中对大臂支撑件和小臂支撑件进行静力学分析.研究结果表明,该上肢康复机器人机构在简化结构后,仍然能保证康复训练的可行性,为上肢机器人的推广使用提供了理论参考.     

基于表面肌电的肘关节运动角度预测

表面肌电信号(sEMG)由于能够反映用户的动作意图而被广泛应用在上肢康复治疗系统中.针对目前上肢康复机器人的手臂关节运动控制不灵活的问题,提出一种基于sEMG的肘关节运动角度预测方法.为解决单一的时域特征提取方法存在的时间效率高而稳定性不足的问题,从时域和频域分别提取特征值,采用BP人工神经网络建立表面肌电信号与肘关节角度的映射模型,实现肘关节角度的预测.实验结果表明,该模型的预测结果与真实角度值有高度的一致性,有助于提高上肢康复机械臂的灵活性.     

足底驱动型下肢康复机器人的运动学建模与轨迹跟踪控制研究

为简单、精确地实现对一种由高速开关阀和气动人工肌肉作为驱动控制单元的足底驱动型下肢康复机器人的轨迹跟踪控制,提出了一种基于MATLAB/Simulink的仿真控制模型.基于模块化思想,将该机器人控制系统划分为系统输入模块、位置逆解模块、单支链驱动控制模块和位置正解模块.首先对该机器人进行结构分析,在此基础上推导出其运动学正逆解模型,为位置正逆解模块提供理论依据.然后,建立人体下肢运动学模型,带入关节角度数据得到足底运动轨迹,在此基础上用傅里叶级数拟合得到足心和背伸/跖屈角对时间的函数表达式,作为系统的输入模块.最后,采用关节空间控制方法结合各子模块构造出下肢康复机器人控制仿真模型,特别地,采用了实验的方法验证了单支链驱动控制模块的准确性.在此基础上,在MATLAB/Simulink模块中对所建立的系统仿真控制模型进行了仿真.结果表明,所建立的控制模型能够精确地跟踪期望的运动轨迹,从而验证了控制模型和控制方案的精确性和可行性,为实现该机器人的轨迹跟踪控制提供了有效手段.     

一种新型下肢康复机器人的机构设计与分析

针对缺少在社区与家庭中使用的康复机器人的现状,提出一种新型下肢康复机器人设计方案.首先,根据患者康复训练需求完成了机器人的机构设计,建立了机器人的三维模型并介绍了其具体结构;其次,在矢状面内建立人-机模型并对机构进行运动学分析,对精确实现踝关节规划轨迹的控制规律进行了仿真分析;最后,基于样机进行了多位姿试验.试验结果表明:机器人能够实现"坐-卧-站"多位姿康复训练,该机器人设计方案具有可行性,能够为不同康复期的下肢偏瘫患者提供针对性的康复训练轨迹,有助于偏瘫患者康复训练.     

基于智能预测的力/位混合控制方法

针对机器人在形状未知接触环境表面上进行柔顺力控制问题,在传统的力/位混合控制模型中采用一种智能预测算法,此算法通过三种预测因子预测并调整未来采样时刻的力/位混合控制模型中的期望轨迹,并考虑环境曲率和刚度变化的特点.为了验证预测算法的有效性,构建了开放式的机器人力控制系统,在不同期望力、不同跟踪速度下对非规则受限表面进行了力控制实验研究,分析了受限系统中未知环境参数对接触力的影响.实验结果证明该方法对未知接触环境的变化具有较强的适应能力.在实验条件下,稳定状态下的力控制误差可以控制在3%之内.     

基于稳态视觉诱发电位的脑电控制上肢康复机器人

针对现阶段基于脑机接口(brain-computer interface,BCI)的康复机器人存在多目标分类时间长、识别准确率仍有待提升的问题,设计了一种由脑电信号控制的上肢康复机器人,对脑电信号中的稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked po-tential,SSVEP)分类,进而判断出受试意图并输出相应动作指令.基于MATLAB的Psychtoolbox工具箱设计了包含5个刺激矩形的频闪界面作为视觉刺激器,刺激大脑生成SSVEP信号,对应上肢康复机器人的5个控制指令.运用多导联同步指数(multivariate synchronization index,MSI)算法对采集到的信号进行分类并输出控制指令,机器人在接收指令后执行特定动作.实验得到的机器人动作正确率最佳为98.33％,平均信息传输速率为23.11 bit/min.结果表明:SSVEP信号控制的上肢康复机器人在辅助治疗的方面具有良好的应用前景,可以有效提高肢体偏瘫患者的康复效果.     

基于灰色预测的微动机器人自适应模糊控制

由于微动机器人是含有闭链结构的高度非线性复杂系统,其精确的数学模型难以获得,因此本文设计了基于估计模型的预测控制方案.因为预测控制对环境和对象的不确定性有很强的鲁棒性,所以能够取得较好的控制效果.仿真结果验证了该方案的有效性.     

时延力觉临场感遥操作机器人系统预测控制研究

通讯时延是造成力觉临场感遥操作机器人系统不稳定和操作性能下降的关键因素，针对时延问题，提出了一种适用于时延力觉临场感遥操作机器人系统的广义预测控制方法，该方法通过预测控制器产成实时的预测力反馈以消除时延的影响．此外，为使该方法应用于遥操作机器人未知环境作业，本采用AUDI辨识算法对环境模型进行辨识．构造实验系统，通过实验验证了该方法的有效性．     

基于人体姿态信息的下肢康复机器人运动控制技术

针对下肢运动功能障碍患者术后康复训练辅助设备的跟随控制问题,本研究提出一种基于人体姿态信息的下肢康复机器人运动控制方法。根据康复机器人的结构特性和功能要求,建立机器人运动数据信息采集系统和下肢康复机器人的运动学模型;构建机器人平台上的人体姿态行为信息采集传感器系统,通过分析位移传感器所采集的数据,得到表征人体姿态行为变化的相关信息,经上位机计算生成康复机器人的期望跟随速度;同时,基于模糊PID控制算法设计了跟随控制器。通过仿真和实验验证该控制算法能够有效减小机器人实时跟踪使用者运动过程中的误差,实现康复机器人对人体运动姿态良好的跟随效果。