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.     

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.     

下肢康复机器人离散自适应控制的研究

康复训练是脑卒中、脊髓损伤患者主要的治疗手段.机器人辅助步行训练是近年来广泛应用的下肢康复训练方式.针对具有步态自适应功能的下肢康复机器人,提出了一种柔顺协调控制方法.基于非线性逆系统解耦理论,系统分解为几个独立的二阶积分系统.在解耦子系统中,采用阻抗和自适应控制来进行步态轨迹的规划和跟踪.最后,在Matlab-Adams联合仿真系统中对设计的控制器进行仿真并验证算法的正确性.     

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。     

可穿戴便携式康复外骨骼机器人的开发

近年来,康复机器人辅助中风病人的康复治疗吸引了越来越多的关注。相对于传统的由康复师进行的中风治疗, 康复机器人进行的治疗更为精确,且不受康复师主观因素的影响,能够显著提高康复治疗的效果。本文介绍了一个拥有 5 自由度上肢与 4 自由度下肢的可穿戴便携式康复外骨骼机器人。机器人的所有自由度都由患者的肌电信号驱动,帮助患 者进行失能肢体的康复训练。该机器人可穿戴和便携的特性为患者行走功能的康复提供了新的手段。康复过程中,患者 的所有康复运动数据(包括患者的表面肌电信号数据和每个关节的运动数据)都可以被采集,便于在线分析和离线记录。     

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.     

脑电信号控制康复机器人的关键技术

本文介绍利用脑机接口控制康复机器人的方法。文章首先介绍了脑机接口的定义和研究现状，接下来详细介绍了利用稳态视觉诱发电位构造脑机接口的方法，最后利用该脑机接口实现了对假肢的控制。     

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。     

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.     

基于模糊逻辑的上肢康复机器人阻抗控制实验研究

针对机器人辅助患肢主动康复训练过程中辅助力／阻力不能随患肢病情实时调整的问题,提出了一种 新的模糊自适应阻抗力控制方法．该方法实时检测患肢与机器人之间的相互作用力,并进一步运用辨识算法实时估 计出患肢的病情状态;然后运用模糊阻抗控制器对两者之间的相互作用力进行实时调整,使得在患肢主动能力不 足时提供一定的辅助,而在其有能力完成动作时,实时调整阻力实现肌力训练．实验结果表明了该控制方法的有效 性．     

空间绳系机器人目标抓捕鲁棒自适应控制器设计

针对空间绳系机器人（Tethered space robot,TSR）目标抓捕过程中的稳定控制问题,建立空间绳系机器人系统模型,根据阻抗控制原理,设计基于位置的阻抗控制方法;针对空间绳系机器人系统的模型不确定性问题,利用神经网络对不确定性进行估计补偿,设计鲁棒项对空间系绳干扰和神经网络估计误差的影响进行抑制,在此基础上设计空间绳系机器人目标抓捕鲁棒自适应稳定控制器,并进行稳定性证明.最后对设计的控制器进行仿真验证.作为对比,对无鲁棒项自适应的稳定控制器进行仿真.仿真结果表明,设计的基于阻抗控制的鲁棒自适应控制可以实现对空间绳系机器人目标抓捕过程中的稳定控制,与无鲁棒项自适应的稳定控制器仿真结果相比,本文采用的鲁棒自适应控制方法可以有效地对不确定性进行补偿,控制过程中超调量更小,收敛时间更短,并且控制精度更高.     

Adaptive Impedance Control Applied to a Pneumatic Legged Robot

An adaptive impedance control scheme with estimation of robot andenvironment parameters is proposed in this paper. It consists of two stagesof adaptation and control. The first one performs an on-line estimation ofthe robot inertial parameters, during the complete (constrained or not)motion of the leg, while the second one compensates for the uncertainties onthe characteristics of the ground (position and stiffness). Simulationresults obtained for a single leg of a pneumatic driven, quadruped robotshow the effectiveness of the proposed control scheme in case ofconsiderable uncertainty both in the robot and ground parameters.     

仿人机器人控制系统的研究与实现

根据仿人机器人控制性能的要求,设计开发了关节控制器,并通过CAN总线把各个关节控制器、力传感器及上位机连接在一起,构成了分布式控制系统．利用无线局域网技术,实现了语音、视频等多媒体信息的传输,把监控台、头部、上身和移动平台连接在一起,构成了仿人机器人完整的控制系统．最后提出了一些设想以提高系统的性能．     

Impedance Control of Flexible Robot Arms with Parametric Uncertainties

This paper presents an adaptive impedance control strategy for flexible manipulators by using an end-effector trajectory control approach. The impedance control objective is converted into tracking a trajectory generated by a designed ideal impedance model. A manifold is designed to prescribe desirable performance of the system. An adaptive control scheme is derived in such that the motion of the system will converge and remain to the ideal manifold for the case of parametric uncertainties. Stability of the control system is analyzed. Simulations are carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed control method.     

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.     

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...     

康复辅助机器人及其物理人机交互方法

面对中国社会快速老龄化现状和庞大的残疾人群,康复辅助机器人研究具有重要学术价值和广阔的应用前景.康复辅助机器人研究涉及神经科学、生物力学、机器人自动控制等领域知识,是机器人最具挑战性和最受关注的研究领域之一.与其他机器人不同,康复辅助机器人的作用对象是人,存在人与机器人的信息交流和能量交换,物理人机交互控制方法是其研究核心和关键技术.本文以神经康复机器人、穿戴式外骨骼、智能假肢等应用为例,介绍当前的研究现状,并重点介绍人体运动意图识别方法和交互控制方法等研究重点和难点.最后展望该领域的未来技术发展方向.