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在辅助行走或步行康复训练过程中,助行机器人在紧密跟随人体步态的基础上,准确识别异常行为是人机交互的重要研究内容。为此,提出一种兼具通用性、鲁棒性与便捷性的非接触式多模态步行意图识别方法,能够准确识别多种步态并柔顺地控制机器人运行。首先,分析了步行辅助机器人和步行康复训练机器人的结构、功能与运动学模型,建立了内嵌式机载步态信息检测系统,从而准确描述步态变化规律;其次,为有效解决标志点丢失问题,提出了一种新型的扩展集员滤波算法来精确估计膝关节角度;最后,通过引入用户步态信息,建立了一种基于步态补偿的柔性控制方法并进行了实验研究。实验表明,提出的算法能够在有效克服标记点丢失的情况下,准确识别交互过程中的正常步态,并柔顺地控制机器人运动,同时对跌倒和拖拽步态进行有效识别,识别率分别达到91.3%和89.3%。该非接触式步态意图识别方法可以应用于具有类似结构的助行器及其日常助行与康复训练场景。 相似文献
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针对当前下肢运动障碍患者众多,而国内传统康复训练设备机械结构复杂、穿戴适应性差、步态训练人机运动精度低和协调性弱等问题,在深入分析了现有康复设备存在不足的基础上,设计开发了下肢康复训练机器人。该机器人的外骨骼机械腿采用曲柄滑块方式驱动关节运动,可自由调节机械腿长度与两腿宽度,再搭配跑步机与减重机构共同组成了机器人的机械部分。同时,该机器人集成了外骨骼腿和跑步机的控制系统,并应用提出的外骨骼腿的位置控制以及与跑步机速度的协同控制方法。最后,在实验室搭建了所设计的下肢康复训练机器人系统,并进行了人体带载实验。结果表明,该康复训练机器人对不同尺寸人体具有很强的穿戴适应性,同时具有精确的轨迹跟踪能力,以及良好的协调运动控制稳定性。 相似文献
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为满足越来越多的脑卒中患者辅助行走和康复训练的需要,设计了一款下肢外骨骼机器人模型,采用D-H参数法建立踝关节、膝关节、髋关节坐标系,推演出步态周期内的坐标方程。为了安全起见,要求脑卒中患者步行速度慢且步长短,利用CoG(Center of Gravity,重心地面投影点)作为步态规划中的稳定性判断依据,并用Robotics Toolbox for Matlab仿真,结果表明:下肢外骨骼康复机器人在康复训练过程中各关节具有连续且稳定的步态轨迹,为后续脑卒中患者使用的下肢外骨骼康复机器人样机研制提供了必要的理论依据。 相似文献
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针对康复训练患者和治疗医师需求,提出一种新型下肢康复机器人,并对其进行被动式控制系统设计。使用Solidworks建立三维模型,制造样机并进行控制系统设计。建立运动学模型,并且对下肢康复机器人进行运动分析,结合CGA临床步态数据和RLA人体下肢步态,进行下肢康复机器人的运动轨迹规划。采用PID控制方法对运动轨迹进行跟踪控制,运用Simulink进行模拟仿真。设计基于位置阻抗的控制策略,使实际位置跟踪目标位置,以达到人机运动协调的目的。搭建控制系统平台,并且对样机进行周期步态速度检验和轨迹跟踪检验。 相似文献
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针对目前康复训练机器人的训练轨迹现状,研制了一款适于偏瘫患者使用的轨迹可变的康复训练机器人。首先探索人体正常的步态规律,结合偏瘫患者所需的步态训练运动轨迹特点,提出了基于四杆机构实现固定步态运动轨迹的设计思路,并进行了仿真验证;在此基础上,针对四杆康复训练器难以满足不同患者、不同康复阶段个性化训练需求的矛盾,分析影响四杆机构运动的主要因素;综合分析结果,设计了一款基于二自由度五杆变胞机构的康复训练机器人,并进行了样机制作及试验验证。试验结果证明,所设计的康复训练机器人能够满足偏瘫患者个性化训练要求。 相似文献
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在建立“机器主动”训练模式时助行腿机器人在跑步机上的步行动力学模型的基础上,设计了基于计算力矩加PD反馈的神经网络控制系统,并采用Lyapunov方法分析了控制系统的稳定性和收敛性。通过虚拟样机协同仿真平台进行了控制系统的仿真实验和样机系统测试验证,结果表明,该控制方法有效地消除了系统建模误差影响,提高了助行腿机器人轨迹跟踪能力。
相似文献
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为满足神经受损患者下肢康复训练需要,设计了外骨骼下肢康复机器人,建立了其运动学解析关系;对患者的康复策略进行了分析选择.并对康复策略的轨迹控制方法进行了研究,详细讨论了基于固高GUC-8轴嵌入式运动控制器的主被动控制实现方法。 相似文献
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基于人机耦合模型的上肢康复外骨骼闭环PD迭代控制方法 总被引:2,自引:2,他引:0
针对多关节上肢外骨骼重复性康复训练非线性求解困难问题,提出了一种闭环PD迭代学习控制方法。基于人体工学确定了六自由度上肢外骨骼康复机械臂的参数、自由度配置与关节运动范围。以人机交互力为耦合方式,建立了基于牛顿-欧拉法的人机耦合模型,完成了人机耦合动力学模拟分析。基于迭代学习控制理论提出外骨骼康复机械臂的闭环PD迭代学习控制方法,通过建模仿真分析了肩关节/肘关节迭代学习控制的轨迹误差、人机交互力和驱动力矩。第三次迭代后的轨迹误差小于0.05 rad,PD迭代学习控制器的输出对系统控制进行了有效的补偿,提高了系统状态的稳定性。研制了六自由度上肢外骨骼康复机械臂样机,开展试验测试。试验结果表明,随着控制试验在迭代域上的运行,系统的输出向着期望的系统状态转化,所提出的迭代学习控制算法可以提高上肢外骨骼康复训练重复性运动的控制精度,进而提高人机交互性能。 相似文献
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为辅助偏瘫患者进行多模式肘关节康复训练,研制了一种软质肘关节康复外骨骼机器人,并提出了一种基于人体肌力矩估计与自适应神经网络补偿的协调控制策略。利用表面肌电信号来识别人体的运动意图并调整康复训练轨迹,采用Lyapunov方法证明了控制算法的闭环控制稳定性。搭建了实时控制实验平台,并开展了基于运动意图的轨迹跟踪实验与自由主动训练实验。实验结果表明,所提控制策略能保证被动训练过程的轨迹跟踪精度,并且可以根据患者的运动意图调整主动训练过程的运动轨迹,实现不同强度的主动康复训练。 相似文献
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针对上肢运动功能障碍患者进行辅助康复训练,搭建了一套上肢康复外骨骼机器人系统,并提出一种基于屏障Lyapunov函数的增广神经网络自适应导纳控制策略。首先,介绍了上肢康复外骨骼的机械机构及其控制系统。然后,推演了控制器的设计过程并进行了Lyapunov稳定性证明。最后,分别进行了不同控制内环的轨迹跟踪被动训练实验和不同导纳参数下基于人机交互力的主动交互训练实验,同时分析比对了主动训练时的人机交互力与轨迹偏差的变化关系。被动训练实验结果证明了增广神经网络对人机模型动力学的逼近效果,其轨迹跟踪峰值误差为模糊PID控制器的53%。主动交互训练实验证明了通过调整导纳参数可实现在相同训练任务下不同强度的康复训练以匹配不同康复阶段下的患者。 相似文献
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针对人体下肢关节特点与助行要求,设计了外骨骼机器人关节结构;通过ADAMS软件仿真,分析了外骨骼机器人水平助行过程中关节功率配置需求,根据关节需求设计了外骨骼电液伺服驱动系统;为满足外骨骼机器人对人体下肢关节助力及柔顺性要求,提出了基于关节误差估计的PID控制方法。详细介绍了外骨骼机器人下肢关节结构的运动形式与技术参数,优化配置了关节结构的运动范围与驱动行程,对该机器人进行了运动学分析并通过外骨骼的典型动作进行验证;划分了外骨骼助行过程中步态与关节驱动映射,给出误差估计与补偿PID控制的具体参数;分别从关节跟踪与助力功率的角度,量化分析、对比了基于关节误差估计与常规PID两种控制方法的助力指标参数。试验结果表明,所设计外骨骼关节与驱动系统可实现穿戴者助力行走;对比常规PID控制,抑制了关节驱动控制输出区间的不连续,改善了关节跟踪误差,提升了助力效果与柔顺性。 相似文献
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在医疗领域,康复外骨骼机器人能够帮助下肢瘫痪的患者重新行走,因此得到广泛的关注。由于下肢截瘫患者身体的特殊性,针对该类患者使用的外骨骼机器人大多使用拐杖作为平衡辅助工具。在固定步长的情况下,不同的拐杖支撑点位置,会很大程度影响步行稳定阈度。通过分析穿戴者拄拐步态所形成的多边形支撑面,利用零力矩点(ZMP)理论计算相应的压力中心位置,从而得到四足步态的稳定阈度表达式;并在此基础上提出动态调整步长的方法,得到拐杖支撑点与步长的拟合曲面,对步长进行实时、适当调整;最后通过外骨骼机器人的运动学模型,规划相应的步态轨迹。通过在课题组自主研发的外骨骼机器人样机上进行大量对比实验,证明了在每个步态周期中,针对不同的拐杖支撑位置,提出的方法可以有效增加系统步态的稳定阈度,降低拐杖支撑点的随机性对系统稳定性的影响。 相似文献