穿戴式下肢外骨骼机器人研究现状

近年来,随着国家人口老龄化问题的加重,医疗技术的限制及青壮劳力的减少,穿戴式下肢外骨骼机器人在医疗、搬运、军事方面上的显著功能获得科研人员的广泛关注.本文试图摒弃传统功能层面的描述,从穿戴式下肢外骨骼机器人的结构层面梳理该类外骨骼机器人近年来的研究进展,进而分析了穿戴式下肢外骨骼机器人应用的新技术材料,然后重点阐述了其最新的关键技术(驱动方式和能源供应),探讨了穿戴式下肢外骨骼机器人今后的发展方向.     

穿戴式外骨骼康复辅具临床应用现状分析

 穿戴式外骨骼康复辅具是一种可穿戴于人体上的智能化生机电控制系统,该系统通过外骨骼与人体肢体间力-位移的交互实现人机动作的耦合,可辅助人体实现某些特定功能,在临床康复治疗领域具有重要应用前景。上肢外骨骼和下肢外骨骼是目前常见的穿戴式外骨骼。上肢外骨骼包括肩肘手臂外骨骼和手指外骨骼,在康复训练中主要应用于中风后患者肩肘关节及腕手关节运动功能的康复训练。下肢外骨骼能够辅助下肢麻痹患者完成站立及运动,在下肢运动功能的康复治疗方面具有巨大的应用潜力。本文综述了目前常见的穿戴式外骨骼康复辅具的特点及其临床应用现状,并总结了目前国内外可穿戴外骨骼的研究进展。     

人体步态分析与负重外骨骼机器人的动力学仿真

分析和识别穿戴者的步态信息,指导负重外骨骼机器人的机械结构设计,使其能够和穿戴者协调同步行走。设计仿人体下肢生物平台,利用传感器系统实时反馈人的步态数据,设计与建立步态数据库,在ADAMS中建立三维离线式仿真系统,结合步态的运动学数据,进行动力学分析,为机械结构的设计和驱动单元的选型提供了理论依据和数据支持。通过负重外骨骼机器人的穿戴测试,表明机械结构设计合理,可以真实反映关节转矩的变化。     

助力型下肢外骨骼机器人现状及展望

 助力型下肢外骨骼机器人是模仿人体下肢运动、增强穿戴者运动能力的智能机器人装置,可以在灾难现场救援、野外施工及军事用途等车辆无法通行的环境中发挥作用。通过分析国内外下肢助力型外骨骼机器人的研究现状,指出目前国内研究仍处于理论分析和实验室测试阶段。提出了助力型下肢外骨骼机器人研究的关键技术,并对助力型外骨骼机器人的发展趋势进行了展望。     

负重型下肢外骨骼机器人机构研究与仿真

设计兼顾人体运动灵活性与有效承载能力的下肢外骨骼机械结构,是负重型下肢外骨骼改善人机协同性、提高承载能力的关键技术之一。针对华东理工大学设计的外骨骼机器人"ELEbot"的结构进行研究并仿真。这种结构能够根据穿戴者步态的变化,引起自身结构的变化,进而改变下肢外骨骼的空间力闭环,使外骨骼满足不同步态下的功能特性。通过Matlab中的simmechanics模块对建立的模型进行仿真分析,得到人体下肢末端的运动空间,并与正常人体的运动空间比较,得出两者匹配的结论,验证了该结构的可行性。     

无动力储能式截瘫助行外骨骼弹簧刚度优化

无动力储能式截瘫助行外骨骼为不同身高、体重和损伤情况的截瘫患者提供精准化助行,储能弹簧作为外骨骼标准元件,其刚度为固定值。该文针对该外骨骼储能弹簧刚度参数选择问题,建立了截瘫患者穿戴无动力储能式截瘫助行外骨骼单侧下肢从站立中期到站立后期动力学模型,得到人体髋关节力矩与身高、体重、髋关节角度的关系,并提出以人体髋关节和弹簧力矩之和绝对值的积分为优化目标的弹簧刚度参数优化设计方法。研究发现:不同身高、体重组合情况下,外骨骼弹簧1刚度k1满足正态分布,弹簧2刚度k2不满足正态分布;k1和k2的中位数3 180和1 279N/m作为无动力储能式截瘫助行外骨骼储能弹簧刚度参数,适用于身高和体重在百分位数P1~P99间的患者。     

下肢外骨骼康复机器人人机交互力自适应导纳控制

对于下肢具有残余肌力的下肢瘫痪病人,基于标准步态轨迹被动训练的康复方案无法满足锻炼肌肉的康复训练需求,为此提出了一种人机交互力自适应控制的下肢外骨骼康复机器人控制策略,并设计了可实现康复训练的控制方法。该方法以健康人体行走步态为下肢外骨骼康复机器人的位置控制参考,以穿戴者的自身腿部用力作为力控制约束,根据穿戴者自身腿部力量大小,智能控制和调整步态曲线,以更加适应穿戴者的康复训练需求。仿真试验结果表明,相对于完全被动的康复训练模式,自适应力控制模式能够有效地调整康复过程中人机交互力,可以适应多种不同的康复训练需求,从而大大提高受损患肢运动功能恢复的康复治疗进程,具有实际的应用价值。     

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.     

下肢外骨骼人机互连装置对关节内力的影响

下肢外骨骼能够帮助截瘫患者、偏瘫患者重获行走能力,但由于生理原因和装配原因,外骨骼关节与人体关节的转轴无法重合,导致人机间出现不良的交互力,进而会影响人体的关节、软组织内力。传统下肢外骨骼的人机互连装置无法解决人机关节转轴不重合带来的问题,该文设计了一种基于滑块导轨机构、可自适应补偿人机关节转轴偏差的新型下肢外骨骼人机互连装置,并分别对人体穿戴配备有本装置和传统装置的下肢外骨骼行走时摆动一侧人体下肢进行了静力学分析。计算结果表明:相比传统装置,新型装置能使人体关节内力更为平稳,并且可减小人体髋关节的内力:当人机关节转轴在矢状面内出现竖直偏差时,内力平均可减少2.45%;当人机关节转轴在矢状面内出现水平偏差时,内力平均可减少11.23%。该装置也可影响人体膝关节的内力,当人机关节转轴在矢状面内出现竖直偏差时,内力平均可减少13.68%;当人机转轴在矢状面内出现水平偏差时,内力反而平均增大23.48%。本文初步验证了该装置的可行性,它对降低人体髋关节和膝关节软骨、软组织处的磨损均有积极意义,从而可以改善使用者的外骨骼穿戴体验。     

搬运助力外骨骼机器人运动学建模与仿真分析

为辅助工作人员高效轻便地完成搬运工作,设计一款结构合理与运动灵活的搬运助力外骨骼机器人。利用D-H参数法分别建立了外骨骼机器人下肢和上肢的运动学模型,对其进行正逆运动学求解。利用Pro/E软件建立搬运助力外骨骼的三维实体装配模型,并将其导入ADAMS中构建虚拟样机模型进行运动学仿真。仿真结果表明,下肢外骨骼能够满足人体运动,符合人体行走特征,上肢外骨骼符合人体搬运托举物体的特征。     

基于迭代学习控制算法的下肢外骨骼机器人跟随特性研究

目前下肢外骨骼机器人存在的运动控制算法追踪人体髋关节和膝关节期望轨迹时存在误差,从而导致人机系统随动性能差。因此,本文提出迭代学习控制算法追踪人体髋关节和膝关节期望轨迹。首先,结合人体下肢结构分析,建立下肢外骨骼机器人动力学模型;其次,基于迭代学习控制算法建立下肢外骨骼机器人随动控制模型;最后,利用Matlab软件设计指数变增益闭环D型运动控制系统,分析收敛速度与谱半径的关系,追踪得到人体下肢髋关节和膝关节期望轨迹。仿真结果表明该算法能够有效提高下肢外骨骼机器人步态轨迹跟踪精度,提升人机系统随动性能。     

下肢外骨骼康复机器人设计及其运动学分析

采用电机驱动方式,设计一种用于辅助行走和康复训练的人体下肢外骨骼康复装置.将下肢外骨骼简化为矢状面内的五杆机构,建立相应的D-H(Denavit-Hartenberg)模型,推导出一个步态周期内髋关节、膝关节、踝关节和脚尖的坐标方程.在ADAMS环境下,对下肢外骨骼进行运动学仿真分析,所得到的髋关节、膝关节和踝关节的坐标变化曲线表明:下肢外骨骼各关节在空间中具有连续的运动轨迹.     

Effects of Memory Foam on Optimizing Shoulder Fatigue of Wearable Exoskeleton

Wearable exoskeleton is a wearable device to enhance human ability,however,it is too heavy because of some constraints,such as material,structure and energy storage battery. Thus it brings fatigue to people after a long period of wearing. The research aims at optimizing shoulder fatigue and improving wearing comfort by means of changing the device-body contact material. After analyzing the current wearable exoskeletons ' weight, a standard load was set and a wearable exoskeleton was designed that could switch the weight. The experiment chose movement stability and change of cumulative pressure upon shoulder as the indexes of fatigue. The indexes were measured and analyzed before and after changing the contact material to memory foam with the standard load. The results showed promotion in action stability and obvious decrease in cumulative pressure upon shoulder.The experiment proves that the using of memory foam in wearable exoskeleton has evident effects on optimizing shoulder fatigue with load,promoting movement stability and wearing comfort.     

基于阻抗控制的下肢康复外骨骼随动控制

针对外骨骼单一的轨迹跟随控制难以满足患者主动康复训练需求的问题,将基于计算力矩的阻抗控制应用到下肢外骨骼中,分析控制系统的误差,设计一种自适应鲁棒补偿控制器。研制一种基于电机+套索传动的下肢外骨骼,降低外骨骼下肢的质量以提高轨迹跟踪效果。采用Lagrange法进行动力学分析。建立MATLAB和ADAMS虚拟样机的联合仿真平台,分析不同阻抗参数对人机交互力跟踪效果的影响。联合仿真实验结果表明,机械和控制系统具有良好的轨迹跟踪和人机交互力跟踪效果,验证了算法的有效性,满足患者进行主动康复训练的需求。     

基于粒子群优化支持向量机康复下肢外骨骼的脑电控制研究

为解决失能人群自主移动的问题,脑机接口(brain computer interface, BCI)已广泛应用于外骨骼领域,但脑电(electroencephalogram, EEG)信号因信噪比低等原因导致识别率一直难以提高。为提高基于脑机接口下肢外骨骼的信号识别率,采用粒子群优化支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine, PSO-SVM)算法提高脑电信号识别率,取得了86.52%的脑电信号识别率。首先建立共空间模式(common spatial pattern, CSP)数学模型对脑电信号进行特征提取,随后建立基于粒子群优化的支持向量机分类模型,优化脑电信号分类关键参数,将最终的实验数据与传统的支持向量机分类方法比较,最后进行算法的验证及下肢外骨骼实验。实验结果表明：经过粒子群优化的支持向量机分类准确明显高于传统支持向量机分类。所提出粒子群优化支持向量机对脑电信号的特征识别方法可实现运动想象(motor imagery, MI)的精确识别,为脑机接口技术在康复外骨骼领域的应用提供理论基础和技术支持。     

上肢外骨骼运动的逆向求解与仿真

人体上肢是个极其复杂的运动系统,其运动具有复杂性和随意性。研究上肢外骨骼的运动特性为手臂外骨骼的设计提供了重要的参数依据和指导意义。本文提出了四自由度外骨骼机构并论述了其合理性,建立了四自由度的上肢模型及其运动学方程,运用逆向运动学的方法在多种运动轨迹下对上肢运动进行仿真,并对各机构之间运动关系进行测量和分析,仿真结果为外骨骼系统的智能控制及康复训练提供了有效的参考依据。     

基于机器视觉的婴儿全身运动质量智能评估

针对婴儿全身运动质量评估问题,本文基于姿势识别对婴儿运动特征进行提取与分析,提出基于ResNet和反卷积层的婴儿姿势热力图识别模型,平均识别率达到86.9%;利用婴儿的二维姿势坐标,建立基于DenseNet的3D人体姿势识别模型,使用1D卷积网络及1D连接层,实现婴儿的2D姿势坐标到3D姿势坐标的升维推算;使用四元数作为空间向量表示方式,对婴儿主要肢体运动的角度、角速度、角加速度进行提取,并提出基于SVM的由婴儿肢体运动角度特征进行判定的婴儿异常行为识别模型。针对模型参数过多的问题,在保证模型整体识别率的情况下,使用主成分分析的方式对模型进行特征降维,提高整体识别速度,将维度由18维度降低至8维度后,整体运行时间减少近50%,且对于不同的视频样品均能正确分类。     

基于模糊技术的三维电磁场有限元网格生成

利用模糊数学理论,提出了一种新的三维电磁场有限元网格生成方法。首先根据现场资源确定合理的单元与节点总数,并根据纵横向尺寸比确定基平面节点总数和纵向剖分层数。然后将离散区域划分为不同子区域,利用现有的知识和专家经验建立不同子区域的剖分密度方式,根据模糊数学中隶属函数对子域密度方式进行叠加,生成总体区域密度方式,从而在基平面形成疏密合理的二维网格。最后通过基平面逐层延拓,形成三维网络。由于充分利用了列