城市应急避难场所总体规划方法研究——以攀枝花市为例

<正>近年来随着地球环境的持续恶化,大规模的自然灾害,诸如:地震、洪水、台风等不断发生。与此同时,伴随着城市数量、人口、规模的急剧膨胀,火灾、爆炸、工业灾害、公共卫生事故、工程事故等人为灾害性事件也频见报端,人民的生命和财产遭受了极大损失,城市安全受到严重威胁。     

下肢康复训练机器人的设计开发

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。     

下肢康复机器人肌电感知与人机交互控制方法

下肢康复机器人以其诸多的优势而逐步取代传统的康复治疗手段。在论述下肢康复机器人及其人机交互控制方法研究现状的基础上,针对下肢康复机器人对患者运动意图与运动能力感知的双重需求,提出了一种基于表面肌电信号的受试者运动状态的精密感知方法,包括表面肌电快速识别人体步态事件、表面肌电连续解码人体下肢关节运动角度,以及表面肌电定量预测人体下肢主动关节力矩。为了实现患者自主引导和下肢康复机器人按需辅助训练,深入讨论分析了下肢康复机器人的系统设计和基于表面肌电精细感知的人机交互控制方法。最后,展望了下肢康复机器人的未来研究方向与内容。     

模型不确定的下肢康复机器人轨迹跟踪自适应控制

为了实现康复训练过程中高精度的轨迹跟踪控制,针对下肢康复机器人的模型参数和外界干扰等不确定性因素对其轨迹跟踪造成严重影响,提出一种模型不确定的下肢康复机器人轨迹跟踪自适应控制方法。根据所提方案,设计了相应的轨迹跟踪自适应控制器;并进行了轨迹跟踪控制仿真实验对比分析,结果表明,计算力矩控制方法在系统模型不确定时,膝关节的最大角度跟踪误差高达11.3°,髋关节最大稳态误差4.6°;而轨迹跟踪自适应控制方法在模型不确定的情况下,髋关节和膝关节的角度跟踪稳态误差均收敛于零;轨迹跟踪自适应控制方法可以显著提高下肢康复机器人轨迹跟踪的精度。     

基于表面肌电信号的人体步态事件快速识别方法

针对下肢康复训练机器人主动训练阶段患者运动检测实时性、准确性的需求,提出一种基于动态表面肌电信号的人体步态事件快速识别方法。首先,通过表面肌电信号产生过程数学建模及步态过程中肌肉活动规律分析,给出了基于表面肌电信号强度及其变化特征的步态事件感知原理;其次,以双腿股外侧肌动态表面肌电信号强度及其变化为特征,构建了用于识别支撑和摆动两个步态事件的自适应模糊神经网络模型。实验结果表明：该方法识别结果正确率达95.3%,对足跟触地和脚尖离地事件发生时刻进行识别的平均时间误差分别为21.4ms和24.5ms,同时证明,该方法对步态之间表面肌电信号的差异具有较强的鲁棒性。