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.     

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.     

兼具安全性与柔顺性的步行康复训练机器人交互方法

提高弱机能群体使用助行机器人的柔顺性和安全性是人机交互领域重要的研究内容。本文提出一种能够兼顾柔顺性、安全性与便捷性的步行康复训练机器人非接触式柔顺控制方法。首先，分析自主研制的步行康复训练机器人结构、功能及工作模式。为准确识别使用者步态意图，研发了一种多通道近距离传感器，并结合机器人的机械结构，搭建了机载内嵌式双腿动态意图识别系统，实现了对双腿步态的实时检测。然后，为提高交互柔顺性，提出一种改进粒子滤波算法，解决了传统粒子滤波算法多次迭代过程中粒子退化问题。最后，通过引入步态速度补偿，设计了具有紧密跟踪人体步态功能的柔顺化控制方法并进行综合性实验。实验表明，本文提出的方法在确保人机交互安全性的基础上，可精确且柔顺地控制机器人的运动状态，从而紧密地跟随人体步态。该非接触式控制方法可以应用于具有类似结构的助行机器人，以及弱机能群体的日常助行与步行康复训练。     

下肢康复机器人及其交互控制方法

瘫痪病人的数量与日俱增,其康复训练通常是一个长期的过程.相对于传统的理疗,使用机器人辅助康复训练能够提高效率,降低成本,减少理疗师的人员和体力消耗,因此节省了康复医疗资源,并且可以完成更加多样的主被动训练策略,从而提高了康复效果.根据患者进行康复运动时的身体姿态,下肢康复机器人可分以下4类: 坐卧式机器人、直立式机器人、辅助起立式机器人和多体位式机器人,坐卧式又细分为末端式和外骨骼式,直立式进一步划分为悬吊减重(Suspending body weight support,sBWS) 式步态训练机器人和独立可穿戴式机器人.由于下肢康复机器人是与运动功能受损的患肢相互作用,为了给患者创造一个安全、舒适、自然的训练环境,机器人和患者之间的交互控制不可或缺.根据获取运动意图时所使用的传感器信号,交互控制可以基本分为两类: 1)基于力信号的交互控制; 2)基于生物医学信号的交互控制.在基于力信号的交互控制中,力位混合控制和阻抗控制是最为常用的两种方法; 而在基于生物医学信号的交互控制中,表面肌电 (Surface electromyogram,sEMG) 和脑电(Electroencephalogram,EEG) 最常被用于运动意图的推断.     

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.     

基于任务表现的机器人辅助康复自适应控制策略

以机器人辅助的上肢协调康复训练为研究对象,提出一种基于任务表现的自适应控制策略,为肢体运动功能障碍患者提供个性化的机器人辅助,旨在提高患者的主动运动参与度,实现高效的康复训练.首先,介绍上肢末端式双边康复平台以及协调训练任务.然后,引入临床运动评估参数与协调训练指标,采用模糊神经网络模型建立多任务指标与机器人导纳控制参数间的映射关系.最后,通过受试者参与的协调训练实验对所提出方法进行了验证,并与相关文献中的人机交互策略进行了对比分析.实验结果表明,本文方法具有较好的任务指标追踪效果和人机交互平稳性,能够自适应为患者提供个性化的机器人辅助,有助于提高受试者的训练积极性.     

基于模糊补偿的主从式上肢外骨骼康复机器人训练控制方法

针对主从式上肢外骨骼康复机器人主臂信息获取、从臂快速响应等问题,提出了基于关节位姿、速度和力/力矩等信息的运动意图建模方法及基于模糊补偿的康复训练控制策略.根据人体工程学原理,提出了一种同构同型的主从式双臂康复机器人新型结构;利用D-H算法给出了笛卡儿空间的主从臂运动学模型,建立了患者健肢运动意图信息和从臂各关节动作的人机协作映射关系;以患者运动意图力矩作为输入,基于模糊补偿算法提出了患者-主臂-从臂协作控制策略,并利用李亚普诺夫定理证明了该控制系统的稳定性.仿真结果表明,康复机器人从臂可以根据患者运动意图跟随主臂运动,能有效地防止抖动误动,可避免对患肢的二次伤害.实验结果表明从臂运动轨迹平滑,无剧烈波动,控制轨迹跟踪主臂效果好.     

上肢康复机器人实时安全控制

针对上肢辅助康复机器人临床使用中的安全性和平稳性问题,提出基于模糊逻辑的实时在线安全监测控制方法.机器人对患肢进行康复训练时,患肢状态对控制效果会产生影响;通过设计智能安全监控模糊控制器(SSFC)改善系统运动平稳性以及突发情况下的安全性.首先提取相关运动特征评估受训患肢状态稳定情况,安全监控模糊控制器智能实现正常扰动情况下的控制期望力调节以及突发情况下的紧急响应.其次通过基于位置的阻抗控制策略实现患肢与机器人末端的柔顺性.实验结果验证了该控制方法能够有效地实现康复机器人的安全性和平稳性.     

下肢软质康复外骨骼机器人的模糊神经网络阻抗控制

针对脑卒中或交通意外等因素导致的运动功能障碍问题,设计了一种可用于康复训练的可穿戴式的软质膝关节外骨骼机器人．在重点介绍基于Hill肌肉模型的套索人工肌肉驱动系统设计和实时控制平台的基础上,分析了模糊神经网络阻抗控制算法的推导过程．最后,分别在定阻抗与变阻抗参数控制策略条件下,进行人机协同训练模式下的康复训练实验,并对比分析了康复外骨骼系统对受试者肌肉活性的影响．实验结果表明,定频率定幅值训练时的屈/伸扭矩分别增加了9.70%和9.06%,而变频率变幅值训练时的屈/伸扭矩提升了88.34%和57.68%．由此可知,选择符合人体生理肌肉刚度特性的阻抗模型可以改善下肢康复机器人系统的稳定性和安全性,提高人机交互的柔顺性和协调性．     

矢量场逐次逼近的康复机器人柔顺交互控制

为了实现康复机器人的主动柔顺交互,提出了一种基于矢量场逐次逼近的控制模型;设计了矢量场逐次逼近系统,可输出机器人关节期望位移,该输出能与输入的扭矩、表面肌电及脑电等信号在振幅、频率和相位上保持同步,且通过调节遗忘因子参数值,可改变主动柔顺交互的积极性;利用自行设计的穿着型下肢康复机器人样机进行柔顺辅助实验,以验证所提出控制模型的有效性;通过FFT（Fast Fourier transformation）频谱对机器人关节扭矩的组成成分进行了分析,并采用基于最小二乘法的参数辨识方法实施了重力补偿,以便康复机器人实时控制.实验结果表明,该控制模型对于实现康复机器人与人之间的柔顺交互是有效的.     

下肢康复机器人的主动柔顺自适应交互控制

为了更好地给患者提供稳定、舒适且具备主动柔顺性的康复训练环境,提出一种基于阻抗参数自适应调节的下肢康复机器人主动柔顺交互控制方案,该方案由外环的阻抗参数调节和内环的轨迹跟踪两部分构成.首先,针对康复训练过程中人体阻抗参数动态变化的问题,提出了模糊自适应阻抗参数调节器,将人机交互作用力、位置误差与速度误差作为输入,并采用模糊推理实时调整阻尼系数与刚度系数,实现对人体阻抗的自适应.其次,设计了间接自适应模糊控制器,合理构造模糊系统逼近未知非线性系统,对反映患者运动意图的设定轨迹进行稳定跟踪,利用李亚普诺夫分析方法证明了系统的稳定性.最后,通过仿真实验将本文方法与一般的固定期望阻抗参数方法对比,结果表明本文方法下的髋、膝关节轨迹的最大偏差分别降低53.43％和66.87％,验证了所提方法的可行性与有效性.     

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。     

主从遥操作下双臂机器人的阻抗控制策略研究

在遥操作机器人系统中,从端机器人不仅需准确地跟随主端设备的运动,还需与外界环境保持合适接触力,以避免因接触力过大对机器人和环境造成破坏.由于遥操作机器人系统中主从端设备是分离的,要实现遥操作下柔顺接触是极具挑战的.为了提高遥操作机器人系统任务执行的安全性,本文结合运动映射提出一种主从遥操作下阻抗控制策略.首先,通过提出主从端运动映射策略,将主从端设备联系起来,并获得从端机器人运动的目标位姿.接着,为了实现机器人末端执行器与环境的柔顺接触,提出阻抗控制策略,建立机器人与外界环境之间的位置和接触力的动态响应关系.同时,引入虚拟排斥力,让从端机器人的双臂在可行的空间中运动,从而提高了机器人操作的柔顺性和安全性.设计了机器人拖拽和白板擦拭两个实验来验证方法有效性.实验结果表明,所提出方法可实现机器人在具有接触的任务中的柔顺操作,可提高操作的安全性.     

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。     

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。     

六自由度上肢康复机器人结构设计与仿真

针对现有康复机器人功能单一以及柔顺性不佳的问题,通过分析人体上肢运动中的形态特点,设计了一种六自由度上肢康复机器人结构。该结构能帮助患者完成三个关节的康复运动;同时,肩关节三个自由度轴线交于一点,与人体上肢肩关节轴线相匹配。采用Denavit-Hartenberg (D-H)法,建立了各关节坐标系并推导出运动学方程,并通过计算验证了运动学方程的正确性;然后,运用蒙特卡洛法,计算出上肢康复机器人末端运动空间云图,确定末端空间范围在人体手臂末端运动范围内;最后,利用Adams建立上肢康复机器人虚拟模型,对所建模型进行轨迹仿真。仿真试验验证了上肢康复机器人设计的合理性以及数学模型的正确性,为后续上肢康复机器人的动力学分析奠定了基础。     

带有振动触觉反馈的上肢康复系统

康复机器人在脑卒中患者的术后恢复治疗中起着重要作用。为了提高患者在康复训练过程中的主动性和专注度,提出了一种带有振动反馈的上肢康复训练系统。该系统利用多传感器获取人的上肢位姿信息,实现与虚拟场景的实时交互,并通过实时多层级振动反馈引导人的康复动作。通过心理物理学实验评估受试者对不同振动强度的感受,得出了人体感受区分明显的3个振动强度等级。构建了视触觉有效性实验,受试者需要在虚拟场景中完成特定的康复动作,实验结果表明,相较于无触觉反馈,受试者在振动触觉反馈的作用下可以更稳定高效地完成康复任务。     

一种基于肌电信号的自适应人机交互控制方法

针对踝关节康复机器人运动过程中的人机交互性问题, 本文提出一种基于肌电信号的鲁棒自适应人机交 互控制方法. 针对患者难以保持某一动作、肌电信号微弱等特点, 提出一种新的关节角度估计方法. 该方法充分利 用了踝关节运动时胫骨前肌与腓肠肌的拮抗关系, 将踝关节的动作类型与单个肌肉群的收缩进行关联, 利用归一化 的特征值完成运动意图的辨识和运动角度的估计. 为了保证人机交互的安全性, 提出一种刚度、阻尼参数在线自适 应调节的阻抗控制算法. 基于交互力矩对机器人末端的运动角度与运动速度实时进行调节, 使其对外表现出等效 柔性. 实验研究表明所提出的人机交互控制方法是有效的, 并具有一定应用前景.     

康复机器人上肢传递系统的周期稳态与自主控制

研究康复机器人上肢传递系统的周期稳态和自主控制.运用计时事件图和极大–加代数方法,建立康复机器人上肢传递系统的数学模型,给出传递系统的周期计算公式、周期稳态的扰动估计范围和自主控制策略,并分析周期稳态相对于参数扰动的鲁棒性.周期稳态的扰动估计可用于提高上肢康复机器人工作的精确性和柔顺性,而自主控制策略有益于保证上肢康复机器人工作的实时性和安全性.扰动估计和自主控制方法易于计算,并有助于上肢康复机器人传递运动智能辅助系统的设计、控制和优化.     

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。