康复机器人的同步主动交互控制与实现

提出了一种适用于康复机器人的人机交互控制方法. 结合一款具有平面并联结构的上肢康复机器人, 实现了与用户(患者)运动意图同步的、柔顺的主动康复训练. 在训练中, 利用自适应频率振荡器, 从表面肌电信号(Surface electromyography, sEMG)中获取运动模式信息, 然后结合运动模式和期望的正常运动轨迹, 生成与主动运动意图同步的参考训练轨迹. 本文通过仿真和实际实验对所提出的方法进行了验证, 振荡器可以在2~5s内快速实现与用户主动运动意图的同步, 然后利用阻抗控制器给予柔顺的辅助. 通过调节阻抗参数, 可以为患者的运动训练提供不同程度的辅助.     

机器人辅助上肢关节运动控制与临床实验研究

针对机器人辅助患肢被动康复训练过程中关节活动度(ROM)及运动控制参数不能随患肢病情实时调整的问题,提出一种新的模糊自适应关节被动运动闭环监督控制方法.该方法首先根据患肢关节活动恢复程度设计上层监督控制器,得到符合患肢病情的关节期望运动范围;再通过设计下层闭环位置跟踪控制器,控制机器人平稳地牵引患肢关节沿目标轨迹进行训练.临床实验结果验证了所提算法的有效性.     

基于无模型自适应的外骨骼式上肢康复机器人主动交互训练控制方法

设计了一种基于无模型自适应的外骨骼式上肢康复机器人主动交互训练控制方法.在机器人与人体上肢接触面安装力传感器采集人机交互力矩信息作为量化的主动运动意图,设计了一种无模型自适应滤波算法使交互力矩变得平滑而连贯;以人机交互力矩为输入,综合考虑机器人末端点与参考轨迹的相对位置和补偿力的信息,设计了人机交互阻抗控制器,用于调节各关节的给定目标速度;设计了将无模型自适应与离散滑模趋近律相结合的速度控制器完成机器人各关节对目标速度的跟踪.仿真结果表明,该控制方法可以实现外骨骼式上肢康复机器人辅助患者完成主动交互训练的功能.通过调节人机交互阻抗控制器的相应参数,机器人可以按照患者的运动意图完成不同的主动交互训练任务,并在运动出现偏差时予以矫正.控制器在设计实现过程中不要求复杂准确的动力学建模和参数识别,并有一定的抗干扰性和通用性.     

上肢康复外骨骼智能控制综述

外骨骼的应用有望缓解我国康复医疗资源面临着的巨大压力。康复外骨骼应用的关键在于保证康复体验的安全、有效和舒适,而智能控制技术是回应这些需求的有效手段。本文基于智能控制系统的分层递阶结构,总结了近年来上肢康复外骨骼智能控制系统中各层级控制器的研究现状。主要包括上层控制器中的运动意图识别、中层控制器中的运动轨迹规划以及底层...     

Development of a wearable exoskeleton for daily forearm motion assist

The paper presents a 2-d.o.f. wearable exoskeleton system designed for forearm motion assist in daily activity and rehabilitation. The proposed exoskeleton system is supposed to be directly attached to the lateral side of a patient's upper limb, and assist the forearm motion (elbow flexion–extension motion and forearm supination–pronation motion) of the patient for daily activity and rehabilitation. The proposed exoskeleton is controlled based on the activation patterns of the electromyogram signals of the patient's muscles, which directly reflect the motion intention of the patient, in order to realize natural automatic motion assist. A sophisticated real-time neuro-fuzzy control method, in which the effect of a muscle common to both motions is taken into account, is proposed. The proposed control method enables cooperative motion of the elbow and forearm of the patient by learning the muscle activation patterns of each patient. The effectiveness of the proposed exoskeleton system is evaluated by experiment.     

上肢康复外骨骼机器人的模糊滑模导纳控制

为了辅助上肢运动功能障碍患者进行不同模式的康复训练,基于上肢康复外骨骼机器人系统,提出了一种模糊滑模导纳控制策略,实现训练过程的人机协调控制.首先,介绍了康复外骨骼的整体结构和实时控制平台.然后,分析了模糊滑模导纳控制算法的推导过程,并根据李亚普诺夫稳定性判据证明系统的稳定性.最后,在不同系统导纳参数条件下,分别进行被动训练模式和主动训练模式实验,并对比分析了实验过程中运动偏差、人机交互力以及肱二头肌表面肌电信号的变化特点.实验结果表明,选择合适的目标导纳模型可以优化康复训练强度与难度,提高人机交互柔顺性与患者参与度,满足不同瘫痪程度和康复进度患者的训练需求.     

实时上肢参数辨识的康复机器人力控制研究

针对病人进行康复训练时,上肢动力学参数估计不准确和训练过程发生上肢动力学参数变化,所导致康复机器人系统辅助力计算不准确,影响精确和稳定的控制练训。为减小辅助力计算误差,实现精确和稳定的训练控制,基于阻抗控制算法,使用多元线性回归方法对上肢动力学参数进行辨识,提出了一种实时上肢动力学参数辨识的阻抗控制算法,建立了康复机器人动力学模型,同时对控制算法进行仿真研究。仿真结果表明该算法能够准确地对上肢动力学参数进行辨识,有效地消除了辅助力计算误差,实现训练过程中训练轨迹精确控制。     

基于阻抗模型的下肢康复机器人交互控制系统设计

为帮助下肢功能障碍患者进行康复训练,设计了下肢康复机器人。对于该机器人的控制,采用传统系统无法柔顺控制,导致机器人运动轨迹偏离预设轨迹。针对该现象,提出了基于阻抗模型的下肢康复机器人交互控制系统设计。通过分析总体控制方案,设计系统硬件结构框图。采用L型二维力传感器,确定两个方向的人机交互力。使用绝对值编码器安装在各个关节处,其输出值作为髋关节、膝关节、踝关节电机的转动位置,增量编码器安装在电机轴上,测量值用来作为后期控制方法的输入参数。构建阻抗控制模型,能够调节机器人位置和速度,具有消除力误差功能。依据此力矩对参考运动轨迹进行设计,实时获取患者康复训练的跟踪、主动柔顺和接近状态信息。在柔顺训练实验测出人机交互力,通过实验结果知,在检测到人体主动力矩异常时,系统能够重新优化轨迹,具有良好柔顺控制效果。     

基于人体动作反馈的上肢康复机器人主动感知系统

提出了基于人体动作命令反馈的主动康复训练方法．首先,对采集到的4通道上肢肌电信号进行小波包分解,提取小波系数的log特征,输入到神经网络辨识,对上肢的8种常用动作取得了92.86%的辨识成功率．随后,将辨识结果动作以虚拟动画的形式展示给患者,患者针对辨识动作进行点头确认或者摇头拒绝．采用Kinect获取患者的动作视频,经过人脸辨识缩小检测范围,利用光流特征与先验经验结合,对比分析了投票法、Sigmoid法与tanh法的动作辨识结果,在人为干扰的条件下,Sigmoid法仍然表现优良．设计了Sigmoid法的参数修正方法,最终准确度达87.25%,无危险性误判率为12.75%．经过主动康复实验,本文提出的基于人体动作命令反馈的主动康复训练意图感知方法具有良好效果,适用于主动康复训练场合．     

下肢康复机器人的自适应人机交互控制策略

针对康复机器人运动过程中的人机交互性问题,提出一种下肢康复机器人自适应人机交互控制策略.提取伸屈运动中下肢表面肌电信号（Surface electromyography,sEMG）和足底压力特征,分别用于表征下肢运动意图和人机交互力（Interaction force,IF）信息,建立基于sEMG-IF的人机交互信息融合模型,实现下肢康复机器人运动轨迹的在线规划;考虑主动康复运动过程中的人机交互作用,建立具有时变动态特性的人机系统动力学模型,设计间接模糊自适应控制器对期望轨迹进行跟踪控制,实现下肢康复机器人自适应人机交互控制.通过对5名被试者进行下肢康复机器人运动控制实验研究,验证所提方法的可行性和有效性.     

一种基于非线性振荡器的步态轨迹自适应算法

步态训练轨迹是影响康复训练效果的一项重要因素,而自适应性对于下肢康复机器人的临床应用具有重要的意义.振荡器可通过在线调节参数而输出不同波形的周期信号,常用于康复机器人步态轨迹的生成.本文在高斯核函数非线性振荡器的基础上提出了一种下肢康复机器人步态轨迹自适应算法.该算法通过轨迹偏差实现对参考轨迹波形的调节,并且用相位偏差曲线面积实现参考轨迹周期的自适应.本文首先介绍了用于生成步态参考轨迹的非线性振荡器的数学模型;其次,详细描述了基于该模型的参考轨迹波形和周期自适应算法;最后,以悬挂减重式下肢康复机器人为研究对象,建立机器人与人体下肢仿真模型,对所提出的步态参考轨迹自适应算法进行仿真实验,并验证了该算法的可行性.     

基于上肢力学信息的人体运动意图检测

运动意图检测在人机交互中具有重要作用,是人机交互自然性和可靠性的保障.上肢力学信息与上肢运动意图有某种潜在的关系,探索人体在外界约束条件下上肢力学信息产生和变化规律,通过开发运动意图信息采集系统并实验,可实现基于上肢力学信息的运动意图检测.通过多维力传感器检测得到的人体上肢力信息,并与人的运动意图相结合,找出上肢动作、运动意图、上肢力信息三者之间的关系,探索出一种基于上肢力学信息的人体运动意图检测方法.     

基于力阻抗模型的上肢康复机器人交互控制系统设计

传统上肢康复机器人交互控制系统受到奇异位形影响,导致系统控制精准度较低,为此提出基于力阻抗模型的上肢康复机器人交互控制系统;设计上肢康复机器人交互控制系统结构,选取双串口12CSA60S2系列单片机作为下位机控制核心模块,利用椎齿轮改变驱动力方向,设计机械臂肘部结构,通过同步带传动,将器件隐藏于空手柄中;设计机械臂腕部结构,满足临床康复时上肢患者站姿与坐姿训练需求;选择箔式应变片BF350力传感器,设计电阻应变片桥接电路,处理传输信号;构建机器人目标阻抗模型,设计基于力阻抗控制策略,调节位置、速度和关节;为改善奇异位形情况,在奇异位形附近关节角速度指令直接由各个关节力矩阻尼控制得到,实现角速度精准输出,完成系统控制;由实验结果可知,该系统直线运动位置、旋转关节位置和伸缩关节位置跟踪结果与标准值基本一致,满足系统设计需求。     

基于加速度传感器的下肢康复机器人示教训练

将康复治疗人员的临床治疗经验与康复机器人的训练结合,能够有效提高已有下肢康复机器人的训练性能,为此提出一种基于加速度传感器的示教训练方法及无线数据采集系统。通过已有的外骨骼式下肢康复机器人,分析并推导出关节角度与末端轨迹的关系及关节加速度与关节角度的关系。通过加速度信息分析出轨迹信息从而控制训练轨迹。研发的无线数据采集系统提取康复师训练时患者下肢加速度信息并转化成轨迹信息,进而被用于康复机器人示教训练控制。实验结果证明,该系统能够满足康复机器人的示教训练要求。     

Multi-channel Fusion Based Adaptive Gait Trajectory Generation Using Wearable Sensors

This paper presents a method to regenerate lower limb joint angle trajectories during gait cycle by judging human intention using wearable sensor system. Myoelectric signals from user are used to detect the intention of gait initiation and gait phases. Multi-channel redundant fusion technique is implemented to obtain a robust stride time and gait phase calculation algorithm. Joint trajectories corresponding to particular gait events and phases are regenerated using a Radial basis neural network. The network is trained with joint angle data measured by Inertial Measurement Unit (IMU) from users with varying anthropomorphic features. Generated trajectory is adaptive to anthropomorphic as well as gait velocity variation. Contribution of this paper is in development of a wearable sensor system, multi-channel redundant fusion to calculate stride time and an adaptive gait trajectory generation algorithm. The proposed method of trajectory generation is used to regenerate lower limb joint motion in sagittal plane for wearable robotic devices like prosthesis and active lower limb exoskeleton.     

虚拟现实技术在柔性上肢康复机器人中的应用

根据末端牵引式和外骨骼式上肢康复机器人的特性,研制了一种新型的柔性上肢康复机器人。机器人的康复训练系统结合了主动和被动模式的要素,将虚拟现实（VR）技术引入上肢康复机器人,通过现实环境中的光学3D位置捕获以及VR环境中的3D位置感知,设计了虚拟动态模型交互性节点和碰撞检测实验,实现虚拟现实交互,提高虚拟模型运动实时效果和上肢康复训练精度。VR和新颖的康复机器人的集成为具有特定任务的患者提供了有效的训练。     

基于惯性传感器的上肢位置跟踪

为辅助中风病人的康复训练,设计了一种手腕固定惯性测量单元的上肢位置跟踪方案.导航定位算法采用传统的捷联惯性导航解算算法,并在此基础上根据标准康复训练中手臂做屈伸运动时速度周期性为零的特征,引入零速修正技术(ZUPT).采用姿态检测最优算法检测零速区间,将此时惯性导航解算的速度作为量测值进行Kalman滤波,对系统的速度、姿态、位置、加速度计和陀螺仪常值零偏误差进行估计,将估计结果反馈以修正捷联惯性导航的累积误差.同时在Kalman滤波的基础上设计了固定区间RTS平滑算法,解决了零速修正引起的运动轨迹的突变问题.实验结果证明,该方案可以有效地实现上肢位置跟踪,在运动时间为108 s的情况下,定位误差为运动路程的0.089％.     

基于BP神经网络补偿的下肢外骨骼位置控制

坐卧式康复外骨骼机器人可以帮助下肢功能障碍患者进行康复训练,为实现康复训练的位置控制目标,通过深入分析人机耦合关系,建立包括穿戴者、外骨骼在内的耦合运动学/动力学模型,提出了基于人机混合系统动力学模型的带前馈补偿项的PD控制算法,然而为了实现良好的运动轨迹跟踪性能,必须在位置控制算法中加入对不确定项的补偿,因此提出一种基于BP神经网络补偿的位置控制算法并通过仿真验证算法的高效性。     

基于LabVIEW的机器人的运动控制系统研究

为了减少机器人运动轨迹误差,实现对机器人的精准控制,提高机器人的运动效率,设计了基于LabVIEW的机器人的运动控制系统;采用了NI公司的控制板卡,选用了Odriver驱动器作为主控制器,选用大力矩伺服电机作为驱动电机,实现运动控制系统的硬件架构的设计;通过脉冲信号驱动电机运动,获取机器人的运动轨迹数据,通过进行对控制...     

理疗师交互下的下肢康复训练机器人个性化步态规划方法

针对偏瘫患者的个体差异及病况差异,提出了一种理疗师交互下的下肢康复训练机器人步态规划方法,在理疗师-减重悬吊式康复训练机器人-患者三者共存的复杂环境中,理疗师穿戴主控外骨骼直接行走实现步态时空参数规划,并融入理疗师的医学经验及对患者的评估.首先,基于旋量理论建立运动学模型,实现理疗师空间与机器人空间的运动映射;然后,统一规划机器人关节运动轨迹、减重机构重心调整轨迹及跑步机步速.最后,通过理疗师步态参数的实时采集、运动映射实验及机器人轨迹跟踪实验,验证了步态时空规划方法的有效性.结果表明,髋、膝关节规划角度在人体关节活动范围内,速度变化平稳,关节轨迹规划和重心调整规划均符合人体行走的生理特性.理疗师的参与实现了渐进康复训练中的个性化步态规划.