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.     

神经网络滑模控制下肢外骨骼机器人的轨迹跟踪

针对下肢外骨骼机器人行走稳定性与步态轨迹跟踪控制问题,对下肢外骨骼机器人三连杆模型进行动力学建模与轨迹仿真。通过拉格朗日法建立下肢外骨骼机器人的动力学模型,设计了神经网络自适应滑模控制算法。引入神经网络,对下肢外骨骼机器人步态轨迹跟踪系统的不确定项进行逼近,在控制器中采用了改进的趋近律,使用李雅普诺夫稳定性理论进行了稳定性分析,并通过MATLAB对改进后的控制算法进行了仿真验证。仿真结果表明,采用该算法对具有关节摩擦和外界环境干扰的下肢外骨骼机器人进行轨迹跟踪时,具有较好的跟踪效果;通过改进的趋近律,能削弱系统的抖振。相比于基于计算力矩法的滑模控制,该控制算法有更好的跟踪效果,能应用到下肢外骨骼机器人行走的稳定性和步态轨迹跟踪控制中。     

一种下肢康复机器人步态的生成与调节方法

针对下肢康复外骨骼机器人康复训练参考步态的标准化设计,对平地行走、上楼梯和下楼梯等不同情境下的步态轨迹的设计问题进行研究,提出了由无线惯性传感器采集人体步态,利用基于关键点的步态生成与调节方法,得到了融合过渡过程的参考步态曲线.利用得到的参考步态曲线指导下肢康复外骨骼式机器人辅助人体在平地行走、上楼梯和下楼梯等情景下进...     

一种新型三自由度下肢康复训练机器人步态机构运动分析及仿真

本文针对一种新型三自由度下肢康复训练机器人步态机构 ,建立了运动学方程 ;进行了运动方程解算 ;利用Simulink数学仿真工具进行了运动学仿真 ;根据理论和仿真结果 ,讨论了机构几何参数对步态轨迹的影响 ;仿真结果表明该机构能够模拟步态运动轨迹及脚踝运动姿态 ;分析结果为机构的结构优化设计和控制系统设计提供了必要根据。     

下肢外骨骼机器人动态建模与步态跟踪LQR控制

针对下肢外骨骼机器人步态轨迹与参考轨迹存在较大跟踪误差的问题,提出一种线性二次型调节器(LQR)控制方法来取代常规PD控制.根据牛顿-欧拉方程和系统参数辨识,建立人机一体化的下肢外骨骼机器人系统的动态模型,并进行LQR控制参数设计和稳定性分析.仿真和实验结果表明,基于LQR控制的下肢外骨骼机器人能很好地跟踪步态参考轨迹,误差比PD控制更小.上述建模方法和控制策略有效,为下肢外骨骼机器人的研究和设计提供参考.     

基于阻抗控制的步行康复训练机器人的轨迹自适应

把阻抗控制理论运用到步行康复训练机器人系统中,使用基于位置的阻抗控制模型设计了系统的控制器.提出基于阻抗模型的步态轨迹白适应算法,并分析了系统的误差.在建立的Solid Works、Matlab、Adams虚拟样机联合仿真平台上进行了主动康复训练的仿真实验,并在实物样机上进行了健康训练者的实验.结果表明,该控制器能够实...     

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.     

双足机器人的两种步态规划的解耦分析及比较

在双足机器人行走步态规划的研究中,首先对前进方向和侧面摆动进行解耦,建立运动学数学模型,运用ZMP稳定性判据作为双足机器人行走稳定性判断标准,利用时序构造函数法和三次样条插值法对双足机器人运行步态进行规划。利用matlab软件编程和仿真,能够体现出不同规划方法下步行状态在时间和空间的特征,仿真结果对比表明,利用三次样条插值法的步态规划,能够更好的反映出双足机器人的步行稳定性。     

基于虚拟现实的步态训练康复机器人系统软件设计

提出了一种基于虚拟现实的步态训练康复机器人系统,该系统解决了传统下肢康复训练单一乏味的问题．虚拟游戏以脑-机接口为启动端口,以线程方式在系统中运行,以单例设计模式为主要模式,通过与系统控制主软件协同合作,对病人的步态速度、心跳等生理信息进行快速合理有效的存取操作,并将速度等信息恰当地体现在游戏中．引入虚拟游戏后,康复训练过程更有趣味性,这也在很大程度上提高了病人进行康复训练的积极性．     

基于图像处理的人体步态信息采集与处理

为了获取健康人体的正常步态信息, 提出了一种快捷有效的获取方法. 通过在下肢关节点处粘贴标记点, 利用摄像机获取正常人行走的图像, 对图像进行二值化处理, 提取出标记点坐标. 经过最小二乘拟合分析可得到人体脚心在一个步态周期内的运动轨迹及运动速度. 最后对下肢康复机器人进行步态规划, 得到下肢康复机器人的步态轨迹及其速度,并对不同年龄人群的步态速度曲线进行了分析. 实验结果表明, 该系统可行性好, 工作稳定, 为下肢康复机器人的运动学分析与控制提供有力的理论依据和验证方法.     

Active torque-based gait adjustment multi-level control strategy for lower limb patient–exoskeleton coupling system in rehabilitation training

This paper proposes an active torque-based gait adjustment multi-level control strategy for lower limb patient–exoskeleton coupling system (LLPECS) in rehabilitation training. The proposed controller has three levels of high, middle, and low sub-controllers: gait adjustment layer (high-level), interaction torque design layer (middle-level), and trajectory tracking layer (low-level). The high-level sub-controller uses an adaptive central pattern generator (ACPG) to adjust the desired gait for rehabilitation training according to the patient’s active torque. In the middle-level sub-controller, the desired interaction torque is designed with neural networks and the estimated muscle torque by utilizing nonlinear disturbance observer (NDO). In the low-level sub-controller, a time delay estimation-based prescribed performance model free control is designed for the accurate tracking performance of the exoskeleton, so as to make the actual interaction torque track the desired value. An exoskeleton virtual prototype, which is developed in SolidWorks, has been imported to MATLAB/Simulink to conduct co-simulations in the SimMechanics environment. The results of co-simulations demonstrate the effectiveness of the proposed control strategy when the patient’s muscle torque is at different recovery degrees.     

Initial System Evaluation of an Overground Rehabilitation Gait Training Robot (NaTUre-gaits)

For decades, robotic devices have been suggested to enhance motor recovery by replicating clinical manual-assisted training. This paper presents an overground gait rehabilitation robot, which consists of a pair of robotic orthoses, the connected pelvic arm in parallel and a mounted mobile platform. The overground walking incorporates pelvic control together with active joints on the lower limb. As a preliminary evaluation, system trials have been conducted on healthy subjects and a spinal cord injury (SCI) subject, respectively. Electromyography signals were recorded from muscles of the lower limb for each subject. Three experiments were carried out: (i) health volunteers walking at self-preferred walking speed, (ii) a SCI subject walking with the help of three helpers and (iii) the same SCI subject walking with the assistance provided by the gait device. In the experiment, the muscle activation of overground walking was compared between the manual-assisted and robotic-assisted methods. The initial results show that the performance of the device can provide impact-less overground walking and it is comparable to the performance obtained by manual assistance in gait rehabilitation training.     

基于足底压力和关节运动信息的步态检测系统设计

作为老年人高发疾病,脑卒中有着较高的几率造成患者行动障碍。及时检测、获取偏瘫患者行走时步态信息,是治疗师为患者制定康复计划的重要环节。目前,较新的步态检测系统大多采用三维分析,三维步态分析系统体积较大、成本高、操作不便,在患者主动康复训练中存在较大的局限。针对现今步态检测系统的局限,设计了一种结合无线传输技术,检测患者关节运动角度及足底压力的运动信息检测系统。系统采用薄膜压力传感器、惯性传感器分别采集足底压力及关节运动信息,实现了对患者的8路足底压力信息及下肢关节运动角度信息的快速、有效采集。实验表明,系统可以有效采集关节运动角度及足底压力信息,在未来的康复训练中有着很好的应用前景。     

肢体协调运动康复机器人的机构设计与实验

针对临床上缺少一种肢体协调运动康复训练设备的现状,研制了一款适用于偏瘫患者个性化训练的上下肢协调运动康复机器人.首先,在探究正常步态上下肢协调运动规律的基础上,选择以肩、膝关节角度协调变化规律作为机器人的设计目标;然后,基于五杆变胞机构设计了康复训练机构及主/辅传动链,并对训练机构进行了运动学分析;最后,在样机上进行了实验,结果表明该机器人能够满足设计目标.     

下肢康复机器人系统设计与协调控制算法

脑卒中、脊髓损伤、下肢退行性关节疾病等神经系统疾病会导致肢体功能障碍,需要进行有针对性和重复性的训练.本文设计了一款可以切换坐、立、躺三种模式的轮椅式下肢康复机器人,在机器人站立姿态的主动步行训练模式下,解算人体前进速度映射轮椅式底盘电机速度,实现了下肢功能障碍患者步态训练与机器人轮椅式车体的协调控制.实验结果表明,下肢外骨骼行走的速度曲线和轮椅式车体的速度曲线基本一致,实现人与机器人的协调控制.     

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．