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近年来,脑血管疾病的发病率越来越高。众所周知,脑血管疾病引起中枢神经系统损伤,中枢神经系统损伤的患者日常活动能力受限,而解决这些问题已成为重要的研究课题。随着外骨骼机器人研究不断发展,辅助人体进行日常活动的需求得到有效回应。本文将从国内及国外两个方面综合阐述目前下肢外骨骼康复机器人的研究现状,以及关键技术及发展,从研究和开发角度对康复机器人的发展方向进行详述。 相似文献
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根据下肢康复的需要,结合已有的外骨骼下肢康复机器人技术,使用GSM构建了一个远程的下肢康复系统。系统使用短信服务实现康复信息的远程监控,并具有信息管理功能。同时,系统可以实现责任医务人员与系统维护人员的定制短消息提醒服务。此系统可以作为基于物联网的智慧医疗系统的子系统进行应用,以实现社区康复或家庭康复的需求。 相似文献
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管瑞欣 《机械制造与自动化》2021,50(4):223-227
介绍一种外骨骼型上肢康复机器人,在分析其运动学和动力学的基础上,推导一种滑模控制算法并分析其收敛性.在MATLAB/Simulink环境中建立了机器人的控制实验模型,通过实验验证了所设计的控制器对康复机器人的运动具有较好的控制效果,可以满足上肢康复训练的要求. 相似文献
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在下肢康复机器人的康复训练过程中,模型参数、环境干扰等不确定性因素会影响机器人轨迹跟踪的精度。针对这一问题,提出了一种基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的自适应补偿控制,该控制方法能够提高机械系统轨迹跟踪的精确性。首先,设计一款具有4种工作模式、运动稳定的闭链卧式下肢康复机器人结构;然后,利用拉格朗日方法求解动力学名义模型,将康复装置的模型参数以及外界干扰等不确定性因素分离出来,并设计基于RBF神经网络的自适应补偿算法对其进行逼近控制;最后,通过Matlab/Simulink环境对其进行仿真验证,证明了该控制策略的有效性。结果显示,在人体步态曲线轨迹跟踪中,提出的基于RBF神经网络的自适应补偿算法相比传统的模糊比例-积分-微分(Proportional Integral Derivative,PID)控制的方法响应速度快、跟踪效果好,且髋关节和膝关节轨迹跟踪的角度误差峰值分别为0.08°和0.13°,远小于患者下肢在康复运动中的转动角度。设计了单腿样机试验,试验结果表明,采用的RBF补偿自适应控制器能够实现高精度的跟踪结果,也能够满足患者在康复... 相似文献
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下肢外骨骼是一种平行穿戴于人体下肢外侧的装置,为了应对人体康复训练等问题,对下肢外骨骼进行基本结构设计。将人体下肢步态周期分为单腿支撑和双腿支撑两种行走模式,分别进行了下肢外骨骼的动力学理论计算,计算出关节力矩。设计了外骨骼PD闭环控制系统,并基于外骨骼动力学模型对控制系统进行仿真试验,验证了算法和动力学模型满足实验需求。同时也通过下肢外骨骼样机实验验证了下肢外骨骼具有较好的跟随效果,证明了设计机构的合理性,达到助力和机构设计的初始目的,为后期研究下肢外骨骼的运动控制提供了数据支持与理论基础。 相似文献
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为提高偏瘫患者健、患侧肢体协调运动能力,研制了一种新型坐式单驱动四肢联动康复机器人,它能够在主被动模式下为偏瘫患者的肢体提供同异步协同训练。基于平面七连杆变胞机构设计了一种可实现四肢协调运动的训练机构,通过传动系统调节两侧训练机构曲柄的相位差,实现左右两侧肢体同步或异步联合运动;在矢状面内建立人-机模型及训练机构进行运动学分析,从理论上证明该机构能够实现四肢联动的可行性;基于智能移动终端和微控制器开发了上下位机控制系统,并在样机上进行了试验,结果表明试验者在机器人作用下能够实现:肩关节-16.9°~15.1°、膝关节121.5°~172.5°的上下肢协同运动;0~6 r/min速度范围的同/异步被动训练和61.82~227 N足底压力范围的异步主动训练;同/异步训练模式之间可自动切换。 相似文献
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针对不确定、时变和非线性机器人系统的实时性要求,提出了采用滑模变结构和RBF神经网络相结合来构造控制器.用带有符号函数的滑模变结构控制器来产生一个控制输入信号,同时利用具有快速学习能力的RBF神经网络来学习外界的不确定性,增强系统的自适应能力,使之达到更佳的控制效果,并在文中证明了系统的稳定性.最后给出了对两连杆机器人的仿真,验证了控制效果. 相似文献
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一种偏瘫上肢复合运动的康复训练机器人 总被引:12,自引:0,他引:12
介绍了一种用于偏瘫上肢复合运动的康复训练机器人,该机器人可以带动患者患肢完成大范围、大幅度的复合动作训练,并可以实现主动、被动、抗阻、助力等多种训练模式,同时具有较高的安全性。 相似文献
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为妥善解决智能制造机器人系统工作效率低、协作能力差的问题,提出基于一主多从的多手臂自适应协同控制方法。通过分析多臂机器人系统结构明确运动关节、驱动关节及姿态调节装置间的关系,并在惯性坐标系中获取机器人系统线动量和角动量,从而构建雅可比矩阵多手臂运动学方程式。基于此,引入分布式理念简化机器人系统通信链路的冗余性,通过一主多从技术构建多手臂自适应协同控制器,实现其在工业制造中的灵活运用。实验表明:在不同工业制造流程中,应用本文方法后,多臂机器人能够精准完成多条手臂协同抓取工作,证明该方法可以为智能制造的进一步发展提供理论指导。 相似文献
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