基于多传感器的康复机器人感知系统设计及其应用研究

发布时间：2020-12-16 01:07

　　得益于康复医学与工程技术的结合,康复机器人已取得一定成效。感知系统作为康复机器人系统中的关键环节之一,不仅需要获取人体各项运动生理信息,也是意图识别、痉挛检测以及运动性肌肉疲劳评估等众多应用的前提。本文针对一款踏车式康复机器人设计了基于多传感器的感知系统,并将其应用于运动性肌肉疲劳评估。首先,阐述了人体各项运动生理信息的采集原理,着重分析了表面肌电信号的产生机理、信号特征以及噪声来源,并据此设计了表面肌电传感器;基于测力悬臂梁设计了足底压力传感器,采用霍尔角度传感器设计了关节活动度传感器,采用PulseSensor脉搏传感器采集脉搏信号。测试了表面肌电噪声性能与频谱特性,输出噪声为0.545mV。试验标定了足底压力传感器与关节角度传感器的灵敏度与非线性误差,结果表明各传感器指标均满足实际需求。其次,基于NI CompactRIO嵌入式平台设计了多传感器感知系统,包括硬件模块配置、软件系统架构配置以及软件设计,实现了多传感器同步采集、数据实时显示以及大量数据存储。然后,针对感知系统在运动性肌肉疲劳评估的应用,依据表面肌电信号非平稳非线性的特性,提出了基于HHT边际谱熵的肌肉疲劳感知方法。... 

【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：89 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

课题组研制的下肢康复机器人

程技术的突飞猛进及其与康复医学的有机结合，康复得了一系列研究成果。国外最早在 20 世纪 60 年代开人方面的研究。如前文所述，本课题主要针对课题组计感知系统，因此以下主要阐述下肢康复机器人感知器人感知系统国外研究现状世联邦理工学院研制的 Lokomat 是最典型的外骨骼式构包含了下肢膝、髋关节以及骨盆侧向运动和髋关节内动关节均可独立控制以实现模拟自然步态轨迹，并具关节和膝关节提供助力。Locomat 的感知系统在肌肉外信号，进行运动模态的感知。通过人机交互界面(HumMI)，患者可对步态轨迹和恢复情况进行实时校准和验证调康复训练。目前 lokomat 下肢康复机器人已经获得了在商业应用中占了一席之地[12]。

图1. 5 Haptic Walker康复机器人Fig 1.5 Haptic Walker rehabilitation robot式康复训练机器人，主要分为单自由度周运动，典型的产品主要有德国 Mediced viva2，训练时患者坐在普通轮椅或座部做圆周运动即可实现下肢一定规律的训练、助力训练和主动训练，由于机械结行安全可靠，在实际使用中较为广泛。生痉挛时机器会逐渐停止运转，并向反痉挛检测与控制可以有效减少患者痉挛训练过程中的数据[16]。


本文编号：2919232