基于力反馈的上肢康复机器人

针对脑中风引起的偏瘫患者,提出了一种新的基于虚拟现实技术上的上肢康复机器人系统。该系统主要由上肢外骨骼装置,触觉装置,电机控制器和工作站组成。患者穿戴上肢外骨骼机构,安装在患者患侧,通过电机带动外骨骼运动从而使患者患侧运动。在外骨骼运动过程中,通过力反馈机构将患者受力或施力反馈到三维触觉操作器,进而反馈给对其辅助治疗的医生。     

速度场与意图角双重变导纳主动康复训练策略研究

针对主动康复训练中出现训练懈怠、控制器和训练表现表征指标复杂、训练任务不能动态调整的问题,提出基于速度场与意图角的双重变导纳控制策略。在期望轨迹周围设计速度场后基于双曲正切函数将患者主动力映射到导纳参数中,设计变导纳控制器。只有患者施加主动力时,导纳控制才能输出机器人运动的驱动力,迫使患者主动参与。将末端交互力矢量与速度矢量的夹角定义为意图角,利用位于[0,π/2)内意图角出现的时间在单次训练时间中的占比γ表征患者的主动控制能力。训练中,根据上一轮的γ来修改导纳参数的上限值,从而改变训练任务的难易程度。在控制策略下进行了6轮训练,结果表明：提出的主动训练策略能够在患者施加主动力的情况下实现三维轨迹允许误差范围内的无时序跟踪训练;根据设计的表征指标,导纳参数可以从1 100变为1 200再变到1 100,单轮的训练时间从45.6 s变为31.82 s再变回46.9 s,期间患者输出的主动力总和从892.2 N变为694.4 N再变到1 014 N。训练策略可以根据表征指标来判断患者的主动训练能力并调整训练任务,可用于主动康复训练。     

气动肌肉驱动的上肢康复机器人动力学仿真

针对目前外骨骼机器人本体结构复杂,人机交互安全性不高的问题,结合驱动系统中气动人工肌肉的轻质、大驱动力、高柔顺性和接近人体肌肉的特性,提出一种基于气动肌肉的外骨骼上肢康复机器人。采用蒙特卡罗方法获得机器人的安全工作空间,并基于拉格朗日方程对外骨骼上肢康复机器人进行动力学建模,通过MATLAB软件对上肢康复机器人动力学特性仿真。     

基于旋量理论的上肢康复机器人Kane动力学方程

引入基于旋量理论的运动旋量、力旋量及偏速度旋量等概念,推导得出五自由度上肢康复机器人的Kane动力学方程.结果表明,采用旋量理论分析机器人更加简明有效,比建立局部坐标系的D-H法更简易.Kane方程的求解只需加、减、乘运算,与拉格朗日、牛顿-欧拉等非线性动力学方程相比,计算效率更高,更易于实现实时控制.通过仿真研究了机器人各关节从初始位形到准备位形的角位移、角速度、角加速度以及驱动力矩,验证了基于旋量理论的Kane方程的正确性和有效性.     

基于绳牵引并联机构的上肢康复机器人设计

人类的上肢为生活提供了诸多便利,健康的上肢是高质量生活的保证。上肢如果出现运动功能障碍就需要接受康复治疗。为了减轻康复师的工作强度,同时增强治疗效果,需要利用康复机器人代替康复师来进行康复训练。通过分析肘、肩关节的运动特性和规律,基于三自由度的冗余绳牵引并联机构设计了一款面向上肢康复的机器人。该机器人由定位模块和连接模块组成,可对不同尺寸的上肢进行主动和被动康复训练。由于机器人结构简单、易于装配、制造成本低,更容易被用户所接受。在结构设计完成后对该上肢康复机器人进行了运动学建模,同时进行了机器人奇异性的分析,为后续运动控制的研究做准备。最后,考虑到机器人的力传递性能和体积大小,采用多目标优化的方式对机器人进行了优化设计。仿真结果表明：优化设计有效地提升了机器人的相关性能。研究结果可为绳牵引并联机构在上肢康复机器人设计中的应用提供理论参考。     

基于旋量理论的上肢康复机器人Kane动力学方程

引入基于旋量理论的运动旋量、力旋量及偏速度旋量等概念,推导得出五自由度上肢康复机器人的Kane动力学方程.结果表明,采用旋量理论分析机器人更加简明有效,比建立局部坐标系的D-H法更简易.Kane方程的求解只需加、减、乘运算,与拉格朗日、牛顿-欧拉等非线性动力学方程相比,计算效率更高,更易于实现实时控制.通过仿真研究了机器人各关节从初始位形到准备位形的角位移、角速度、角加速度以及驱动力矩,验证了基于旋量理论的Kane方程的正确性和有效性.     

主从式上肢外骨骼康复机器人的运动学研究

针对主从式上肢外骨骼康复机器人的机械臂活动空间设计和双臂干涉问题,基于Denavit-Hartenberg参数建模法,以人体上肢活动范围为边界条件,建立主从臂各关节在统一固定坐标系下的运动学模型;以齐次坐标运动学模型为基础,确定基于上肢运动极限位置约束的主从双臂间的安全活动空间,并利用蒙特卡罗算法进行仿真验证;根据主从双臂活动范围的安全距离与上肢活动规律,给出主、从双臂各五自由度康复机器人的设计及从臂跟随主臂意图运动的训练方法。计算机仿真试验和实验室样机现场试验结果表明,机器人活动空间满足康复训练上肢活动方式和活动范围等人体工学要求,解决了因主从臂干涉而造成的二次伤害等影响康复效果的问题。     

基于AHP-模糊综合评判的上肢康复机器人康复评价方法

以5-DOF穿戴式上肢康复机器人为平台,提出了一种基于AHP-模糊综合评判的康复评价方法,依据康复医学知识建立了AHP递阶康复评价模型,选取适当的AHP-模糊关系合成算子逐阶求取康复评价指标．通过实例验证了该评价方法具有一定的科学性及充分的可行性,为实现5-DOF上肢康复机器人的康复评价功能提出了一种新思路．     

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.     

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...     

基于肌电触发的上肢康复训练机器人的实现

在三自由度中央驱动式上肢康复训练机器人样机的基础上,通过提取患者的肌电信号,设计了一种肌电触发的助力训练控制方案,达到帮助上肢功能障碍患者进行助力康复训练的目的.运用多种电子技术,提取桡侧腕屈肌和尺侧腕屈肌这一对拮抗肌的表面肌电信号,结合运动系统的分层多核控制方案,实现对患者肌电信号的检测和处理,根据患者的运动意图提供相应的助力动作,实现肌电触发的助力训练模式.进行了肌电信号识别实验和速度调节验证实验,验证了肌电触发的速度可调式助力训练方案的可行性.     

外骨骼式上肢康复机器人机构的研究

随着近年来偏瘫患者的增多,传统的康复医疗手段已经不能满足当前社会需求。在康复领域中,上肢康复尤为热点。人体上肢从事各种复杂、精细活动,它的运动功能直接影响人类的日常生活能力。提出一种两自由度的新型机构,对患者肘关节的屈、伸和前臂的前、后旋运动进行康复训练,以达到上肢康复的目的。     

基于表面肌电信号的下肢康复主动训练研究*

由于传统的人工康复手段已经很难满足患者对康复治疗的需求,因此提出一种基于表面肌电信号的下肢康复主动训练模式。通过提取患者下肢肌电信号在时域内的特征量,经BP神经网络辨识患者的运动意图,最后将辨识结果作为驱动下肢康复机器人的信号源,实现对患者的主动康复训练。根据临床试验中患者在主动训练前后各项生命体征数据稳定,以及主动训练后神经功能和运动功能具有显著恢复效果患者数较传统训练模式提升了50%,表明该主动训练模式的可行性和安全性。为今后深入研究主动康复训练奠定了理论和实践基础。     

基于柔性关节的下肢康复机器人设计与分析

结合国内外现有的下肢康复产品及研究成果,研制了具有柔性关节的坐/卧式下肢康复机器人,采用摄像分析法进行步态分析,并对下肢康复机器人进行了动力学建模、分析及仿真.研究表明,下肢康复机器人对脑卒中患者的康复训练、脊髓损伤和截瘫、骨折患者的重新行走均能起到辅助作用,实现患者恒力恒速运动.      

基于模糊阻抗控制的上肢康复机器人中接触力规划器的设计

在对脑卒中患者的上肢运动功能康复训练中,如何对患者施加最适合的接触力,是设计康复机器人的重要指标要求. 针对现有康复机器人的力规划器中,产生出来的接触力存在突变,对患者进行训练的舒适性方面存在不足的问题,提出一种连续渐变的接触力规划器,采用模糊控制与阻抗控制相结合的方法改进接触力突变的状况. 经过仿真和实验验证,本文采用的方法可以产生渐变的接触力,对于患者训练的安全性和舒适性有明显提高.      

基于触觉P300的脑控下肢康复机器人

基于P300信号的脑机接口技术在康复医疗领域具有广阔的应用前景,但P300信号的诱发方式多为视听刺激诱发,容易导致患者视听疲劳,同时也限制了视听障碍患者的使用。针对这些不足,设计一种基于触觉P300的脑控下肢康复机器人系统,在被试的左右食指处各放置一个振动器,通过调整左右手振动器的刺激间隔、刺激时长及刺激比例让P300信号更容易诱发和区分;利用共空间模式算法和支持向量机对信号进行特征提取和分类。被试通过选择关注左手或右手的振动刺激输出不同指令,从而控制下肢康复机器人进行相应动作。实验证明,被试通过感受振动刺激可以轻松诱发脑电中的P300信号,在不进行P300信号平均叠加的条件下,分类准确率为86.50%,既保证了较高的分类准确率,又缩短了指令输出时间。每位被试均可通过下肢康复系统顺利完成训练任务,证明了该方法的可行性。     

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。