可穿戴型下肢助力机器人控制分析

对可穿戴型助力机器人控制策略进行分析.根据研究目的及人体结构和功能的特殊性和复杂性,通过将人体下肢作适当简化及必要的假设,提出基于骨-肌肉功能模型的下肢助力机器人控制方法,该方法通过对骨-肌肉模型中的弹性系数和阻尼系数的调节能为人体下肢运动提供助力支持.同时,通过人-机间交互力信息实现人体下肢的运动预判.     

下肢外骨骼机器人的控制仿真研究

下肢外骨骼机器人是一种复杂的非线性系统,有效控制策略对于人机系统运动的协调一致性至关重要.本文基于外骨骼机器人的动力学分析,提出了下肢外骨骼机器人的控制系统设计,采用模糊PID控制算法,结合ADAMS和MATLAB/Simulink软件,分别以角度误差和关节力矩作为系统输入输出量,对下肢外骨骼机器人的动力学与控制进行联合仿真.仿真结果验证了所提控制算法的有效性,为保证人体与机器人之间的运动协调性和一致性的良好控制提供了理论依据.     

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...     

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。     

利用运动准备电位的人体下肢自主运动意图预先感知方法

针对下肢外骨骼机器人穿戴者的运动与机器人本身响应之间存在时间迟滞而导致控制实时性差的问题,提出了一种利用运动准备电位(RP)的人体下肢自主运动意图预先感知方法。首先,根据人体下肢运动的脑电(EEG)产生机理和耦合神经元集群模型仿真了下肢产生运动意图时大脑运动皮质区的RP响应,验证了下肢产生运动意图时其EEG中存在RP;其次,利用下肢肌电(EMG)确定了下肢自主运动的起始时刻并完成EEG中自主下肢运动事件的触发标记,同时利用多元经验模式分解(MEMD)方法去除了EEG中的运动伪迹成分,进而利用叠加平均法和模板匹配法实现了下肢自主运动的RP提取及其运动意图的预先感知;最后,搭建检测系统进行实验验证。实验结果表明:该方法可在离线情况下于人体下肢自主运动开始前约120 ms实现下肢运动意图的预先感知,其平均识别正确率为74.4%。该方法实现了人体下肢自主运动意图的预先感知,可为外骨骼机器人的柔顺控制提供信息提前量。     

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.     

人体下肢康复训练机器人及其造型设计

为帮助中风后的病人、下肢运动功能弱的老年人、事故或灾难造成的人体下肢运动障碍等的人群进行行走能力的恢复,设计了一种针对人体下肢运动功能恢复的康复训练机器人,解决了智能康复辅具的不足问题.该康复训练机器人由机构、控制系统和安全系统构成,并集成了多种传感器,可实时伴随训练人士,通过人机交互系统实现自动向前、左右转弯和防摔倒等功能.实验表明该系统操作简单,可靠性高.开发了两代下肢康复训练机器人,第一代康复训练机器人已在医院得到了初步应用.对文中讨论的第二代康复训练机器人在造型和局部功能方面进行改进,给出了康复训练机器人的造型设计方案.      

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。     

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。     

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.     

基于接触力信息的可穿戴型下肢助力机器人传感系统研究

为了从人机系统的交互运动信息获取人体下肢的运动意图,从而实现为操作者提供助力的目的,对可穿戴型下肢助力机器人感知系统进行了理论分析和技术实现.在分析整个机器人系统控制所需要的交互信息的基础上,设计了一套基于接触力信息和关节角度信息的多传感器感知系统.该系统主要包括获取腿部接触力传感器、地面反力传感器以及用于获取外骨骼机器人关节运动信息的电机编码器等.相关实验结果表明,所设计的多传感器感知系统性能稳定、实时性好,为可穿戴型下肢助力机器人目标的实现提供了保障.     

一种外骨骼式康复机器人训练效果仿真

针对外骨骼式下肢康复机器人训练有效性的问题,开展了基于人体生物力学软件Any Body的康复训练仿真实验研究.通过人体动作捕捉实验,获取一成年男子在正常步行时的运动学信息,利用Any Body建立人体步行模型,并以下肢肌肉受力情况为依据确定下肢主要肌肉群.建立人-机系统模型,借助Hill方程,以人体下肢肌肉收缩速率作为判断标准,通过模拟实现矢状面内运动的外骨骼式下肢康复机器人的康复运动,获取下肢主要肌肉的收缩速率变化情况,并将其与正常步行时的肌肉收缩速率进行比较与分析.结果表明,两种情况下大腿肌肉群的收缩速率变化情况基本一致,小腿与髋部肌肉群差异较明显.改进外骨骼结构,使其能够同时实现在冠状面内的运动,比较在两种结构下的下肢主要肌肉收缩速率变化情况,结果表明髋部肌肉产生了较为明显的波动.因此,能实现矢状面内运动的外骨骼式下肢康复机器人能够有效训练大腿肌肉群,但对小腿与髋部肌肉的训练效果不明显,加入冠状面运动后,能提高对髋部肌肉的训练效果.     

老年人下肢康复训练机器人运动识别方法研究

本研究认为,由于后天环境影响和身体机能的下降,老年人下肢运动能力降低的人数不断增多,相应地,康复训练机器人的相关技术则成为了研究的热点.本研究以老年人康复训练机器人为研究对象,提出了一种通过采集前臂压力来识别老年人的运动意图的方法,即建立系统的运动学模型,使用模糊拉格朗日插值法识别机器人的运动方向意图,使用比例变化法识别机器人的速度意图,通过仿真对识别方法的优越性进行验证.仿真结果表明,文中方法识别的速度和方向与实际运动情况基本一致,表明该研究提出的方向和速度意图识别方法是可行的.该研究为下肢康复训练机器人的发展提供了一定的参考.     

管道清淤机器人协调运动控制系统的设计

目的 为增强管道清淤机器人运动的协调性和可控性,设计管道清淤机器人的协调运动控制系统,并针对多电机协同运动控制提出一种基于偏差耦合协调控制策略,实现轮式行走机构驱动电机的自适应控制.方法 通过分析管道清淤机器人运动状态,自动修正机器人的运动姿态,进而完成机器人两个动力装置之间的协调运动控制;根据确定的控制算法和控制系统...     

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.     

具有多地形运动能力的双模块软体机器人

针对现有爬管机器人应用范围有限、运动场景单一和多地形运动机器人无法攀爬、空间运动受限等问题,提出一种新颖的具备多地形运动能力的双模块软体机器人,每个软体模块由四气室全向弯曲软体气动驱动器组成.通过建立全向弯曲软体驱动器的弯曲模型,分析了全向弯曲软体驱动器的变化规律;提出了一种新型的旋转运动模式,使该机器人能通过旋转运动模式在多种复杂环境中运动;提出基于脉冲宽度调制(PWM)的步态控制方法,使该机器人能够更加简单快速地实现多地形运动功能,并通过实验验证其可行性.实验结果表明,基于四气室全向弯曲软体驱动器的双模块软体机器人能够沿圆形管道、方形管道及不规则杆状物(人体小臂)进行垂直攀爬运动,爬行速度达到11.7 mm/s,还能在平地、人造草皮、崎岖路面、斜坡等复杂地形进行快速移动,爬行速度达到14.0 mm/s,弥补了现有爬管机器人和多地形运动机器人的不足.该模块化软体机器人能在多种地形下进行稳定快速运动,适应性强,在管道检测和复杂地形探测等方面具有潜在的应用价值.     

基于运动相似性的仿人机器人上阶梯行走研究

提出了一种基于运动相似性的仿人机器人上阶梯行走设计方法.定义了人体与仿人机器人运动相似度,分析了时空协调特点及控制方法,从人体运动图像捕获与处理、相似性运动控制和约束与优化控制等方面提出了仿人机器人相似性动作规划系统;以仿人机器人相似性上阶梯行走为例,通过双腿支撑相与单腿支撑相划分了关键姿势与基本子相;同时,为解决固定的相似性运动轨迹难以满足可变环境的问题,根据实际阶梯参数设置了仿人机器人运动学约束、关节运动角度幅度约束以及零力矩点约束.实验结果表明该方法可以有效地实现仿人机器人相似性上阶梯行走.     

基于OpenSim人体步行腓肠肌静态生物力学分析

为准确、快速地研究人体下肢运动规律,构建人体下肢模型。针对该模型推导出了人体步行状态下腓肠肌相应的力学方程F_1(t)。利用OpenSim搭建人体骨骼肌肉模型,并以腓肠肌进行静态力学分析为例,解析了肌肉在逆向运动学(IK)和残差缩减(RRA)两种不同分析方法中的肌肉激活度和力矩。研究结果表明:此模型能准确地模拟人体下肢肌肉的运动规律,利用RRA分析能够真实反映腓肠肌的受力情况,分析出肌肉激活度,为进一步揭示膝关节和踝关节的生物力学特性和为设计人体下肢康复机器人提供肌肉阻尼奠定基础。     

基于迭代学习控制算法的下肢外骨骼机器人跟随特性

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,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。     

基于卡尔曼预测的外骨骼摆动腿随动控制研究

针对一种双关节驱动助力外骨骼机器人中人机交互系统所获取的传感器信息滞后于人体运动意图,从而造成执行机构无法及时跟踪摆动腿的运动,导致无法提供助力的情况,运用卡尔曼滤波算法对采集到的下肢运动信息进行运动意图预测,以弥补延时。利用采集的步态周期数据进行控制仿真实验:依据下肢外骨骼单侧腿简化的二连杆动力学模型,将预测信号输入模型,并采用PD控制验证系统稳定性和预测准确度。仿真结果表明,利用该方法可以对人体运动意图进行有效的预测,可用于驱动外骨骼摆动腿进行随动控制。