基于迭代学习控制的上肢康复机器人轨迹跟踪研究
发布时间：2022-01-05 11:23
随着世界人口老龄化的加剧,脑卒中患者日益增多,使用康复机器人辅助脑卒中患者运动神经的康复成为了一种有效的手段。将康复机器人与现代医学相结合,利用康复机器人代替物理治疗师辅助患者患肢的康复已成为国内外研究的热点。本文针对人体上肢的结构,设计了一种三自由度（Three Degree of Freedom,3-DOF）上肢康复机器人。它能够辅助患者模拟上肢运动,对上肢运动功能有障碍的患者实现康复性治疗。考虑上肢康复机器人动态系统的复杂特性,本文以迭代学习控制（Iterative Learning Control,ILC）为控制理论基础,研究3-DOF上肢康复机器人在康复训练过程中的轨迹跟踪问题,最终实现上肢康复机器人稳定的、快速的、准确的跟踪康复训练轨迹。主要开展工作如下:1)首先介绍了上肢康复机器人在现实生活中的应用前景以及国内外研究现状。对当前应用于康复机器人的控制算法进行了详细的描述,并且分析各类控制算法的优缺点。2)利用Proe软件建立了3-DOF上肢康复机器人的虚拟样机,对上肢康复机器人的结构进行分析,采用D-H法得到了系统的正/逆运动学方程,然后通过Matlab建立了3-DOF上...
【文章来源】：兰州理工大学甘肃省
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
MIT-MANUS康复机器人
椿?魅瞬捎米杩?控制算法，可以保证患者末端训练的快速性与平滑性。MIT-Manus康复机器人并且与计算机相连，通过设计一些康复训练的游戏来增加患者康复训练的积极性。此系统具有主被动训练模式：被动训练主要针对肢体运动控制完全丧失的患者，通过康复机器人拖动患者偏瘫肢体进行被动的训练，主动训练主要针对有微弱运动功能的患者，通过设定一定的力使患者主动克服阻力进行积极主动的训练。在主被动训练过程中系统可以实时的采集位置、速度、力的大小，进而进行有效的评价患者康复的效果。图1.1MIT-MANUS康复机器人图1.2ARMGuide辅助康复机器人美国加州大学研发了ARMGuide上肢辅助康复机器人，如图1.2所示[12]。该康复机器人具有三个自由，与MIT-Manus康复机器人相比灵活性有了提升。ARMGuide主要通过电机带动患者的肢体实现直线方向的伸展运动以及通过制动器实现垂直运动与偏转运动的康复训练。首先将患者的前臂固定在机器人的末端支架上，在患者手臂直线伸展运动过程中，通过调节垂直方向与偏转方向这两个自由
硕士学位论文3度实现患者抓取不同位置的目标点进行康复训练。最后通过检测手臂末端运动轨迹的范围来科学的评价患者是否运动到目标位置以及康复治疗的效果。1999年，斯坦福大学（StanfordUniversity）研发了一款具有镜像运动的MIME（Mirror-ImageMotionEnabler）上肢辅助机器人。MIME机器人经过研究者的不断开发与拓展产生了三代。第一代MIME-I如图1.3，具有两个自由度可以带动患者肘部关节进行单项运动[13]。第二代MIME-II如图1.4，可以辅助患者的患肢实现水平与垂直运动[14]。第三代MIME-III如图1.5，可以帮助患者的前臂在三维空间进行运动训练[15]。MIME不仅可以对患者的单侧上肢的进行康复训练，还可以通过加入PUMA机械臂实现双臂的镜像运动，即MIME系统将患者健肢的运动轨迹信号采集之后，通过PUMA机械臂带动患者患肢重复健肢的运动轨迹，实现患者双侧肢体成镜像运动的康复训练。图1.3MIME-I图1.4MIME-II图1.5MIME-III瑞士苏黎世大学（UniversityofZurich）研发了上肢外骨骼康复机器人ARMin。ARMin-I如图1.6所示[16]。该康复机器人具两个被动控制自由度，四个主动控制自由度，可以完成简单的日常活动，如喝水、抓取物品等。在患者日常康复训练过程中，通过调节各关节的控制力来帮助患者完成康复训练。为了提高患者肢体的灵活度，在ARMin-I的基础上设计出了ARMin-II上肢外骨骼康复机器人如图1.7所示[17]。ARMin-II具有七个自由度以及增加了重力补偿为患者提高了康复训练的灵活度与舒适度。图1.6ARMin-I上肢康复机器人图1.7ARMin-II上肢康复机器人英国雷丁大学（Reading）设计了一款GENTLE/s上肢辅助康复机器人如图1.8所示[18-19]。该系统具三个主动控制自由度，三个被动控制自由度，可以对患者的
【参考文献】：
期刊论文
[1]全面实施健康中国战略[J]. 韩喜平,孙小杰. 前线. 2018(12)
[2]脑卒中早期康复护理及其影响因素研究进展[J]. 陈煌,黎蔚华,谢红珍. 护理研究. 2017(28)
[3]机械手D-H坐标系建立分析[J]. 孙伏. 陕西理工学院学报(自然科学版). 2016(06)
[4]康复机器人与智能辅助系统的研究进展[J]. 侯增广,赵新刚,程龙,王启宁,王卫群. 自动化学报. 2016(12)
[5]非线性迭代学习算法在机器人上肢康复中的应用[J]. 朱雪枫,王建辉,方晓柯,王晓峰. 控制与决策. 2016(07)
[6]机器人齐次变换矩阵的研究[J]. 杨优,孙先松. 机械工程师. 2016(03)
[7]具有自适应学习的开环PD型迭代学习控制算法研究[J]. 郝晓弘,周勃. 电气工程学报. 2015(10)
[8]抑制初态误差影响的自适应迭代学习控制[J]. 吕庆. 自动化学报. 2015(07)
[9]改进神经网络自适应滑模控制的机器人轨迹跟踪控制[J]. 付涛,王大镇,弓清忠,祁丽. 大连理工大学学报. 2014(05)
[10]工业机器人运动学逆解的几何求解方法[J]. 黄晨华. 制造业自动化. 2014(15)
博士论文
[1]基于sEMG信号的外骨骼式机器人上肢康复系统研究[D]. 李庆玲.哈尔滨工业大学 2009
硕士论文
[1]基于生物电信号的上肢康复机器人的研究[D]. 赵鑫.天津理工大学 2016
[2]自适应迭代学习控制算法及应用研究[D]. 陈强.重庆大学 2015
[3]机械臂末端力/位置混合控制方法研究[D]. 李超.哈尔滨工程大学 2015
[4]上肢康复机器人的迭代学习控制[D]. 张鹏.东北大学 2012
[5]五自由度上肢康复机器人康复评价系统的研究与实现[D]. 张维秋.东北大学 2012
[6]3DOF可穿戴式上肢康复机器人结构设计及仿真研究[D]. 呼昊.哈尔滨工程大学 2008
本文编号：3570261
【文章来源】：兰州理工大学甘肃省
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
MIT-MANUS康复机器人
椿?魅瞬捎米杩?控制算法，可以保证患者末端训练的快速性与平滑性。MIT-Manus康复机器人并且与计算机相连，通过设计一些康复训练的游戏来增加患者康复训练的积极性。此系统具有主被动训练模式：被动训练主要针对肢体运动控制完全丧失的患者，通过康复机器人拖动患者偏瘫肢体进行被动的训练，主动训练主要针对有微弱运动功能的患者，通过设定一定的力使患者主动克服阻力进行积极主动的训练。在主被动训练过程中系统可以实时的采集位置、速度、力的大小，进而进行有效的评价患者康复的效果。图1.1MIT-MANUS康复机器人图1.2ARMGuide辅助康复机器人美国加州大学研发了ARMGuide上肢辅助康复机器人，如图1.2所示[12]。该康复机器人具有三个自由，与MIT-Manus康复机器人相比灵活性有了提升。ARMGuide主要通过电机带动患者的肢体实现直线方向的伸展运动以及通过制动器实现垂直运动与偏转运动的康复训练。首先将患者的前臂固定在机器人的末端支架上，在患者手臂直线伸展运动过程中，通过调节垂直方向与偏转方向这两个自由
硕士学位论文3度实现患者抓取不同位置的目标点进行康复训练。最后通过检测手臂末端运动轨迹的范围来科学的评价患者是否运动到目标位置以及康复治疗的效果。1999年，斯坦福大学（StanfordUniversity）研发了一款具有镜像运动的MIME（Mirror-ImageMotionEnabler）上肢辅助机器人。MIME机器人经过研究者的不断开发与拓展产生了三代。第一代MIME-I如图1.3，具有两个自由度可以带动患者肘部关节进行单项运动[13]。第二代MIME-II如图1.4，可以辅助患者的患肢实现水平与垂直运动[14]。第三代MIME-III如图1.5，可以帮助患者的前臂在三维空间进行运动训练[15]。MIME不仅可以对患者的单侧上肢的进行康复训练，还可以通过加入PUMA机械臂实现双臂的镜像运动，即MIME系统将患者健肢的运动轨迹信号采集之后，通过PUMA机械臂带动患者患肢重复健肢的运动轨迹，实现患者双侧肢体成镜像运动的康复训练。图1.3MIME-I图1.4MIME-II图1.5MIME-III瑞士苏黎世大学（UniversityofZurich）研发了上肢外骨骼康复机器人ARMin。ARMin-I如图1.6所示[16]。该康复机器人具两个被动控制自由度，四个主动控制自由度，可以完成简单的日常活动，如喝水、抓取物品等。在患者日常康复训练过程中，通过调节各关节的控制力来帮助患者完成康复训练。为了提高患者肢体的灵活度，在ARMin-I的基础上设计出了ARMin-II上肢外骨骼康复机器人如图1.7所示[17]。ARMin-II具有七个自由度以及增加了重力补偿为患者提高了康复训练的灵活度与舒适度。图1.6ARMin-I上肢康复机器人图1.7ARMin-II上肢康复机器人英国雷丁大学（Reading）设计了一款GENTLE/s上肢辅助康复机器人如图1.8所示[18-19]。该系统具三个主动控制自由度，三个被动控制自由度，可以对患者的
【参考文献】：
期刊论文
[1]全面实施健康中国战略[J]. 韩喜平,孙小杰. 前线. 2018(12)
[2]脑卒中早期康复护理及其影响因素研究进展[J]. 陈煌,黎蔚华,谢红珍. 护理研究. 2017(28)
[3]机械手D-H坐标系建立分析[J]. 孙伏. 陕西理工学院学报(自然科学版). 2016(06)
[4]康复机器人与智能辅助系统的研究进展[J]. 侯增广,赵新刚,程龙,王启宁,王卫群. 自动化学报. 2016(12)
[5]非线性迭代学习算法在机器人上肢康复中的应用[J]. 朱雪枫,王建辉,方晓柯,王晓峰. 控制与决策. 2016(07)
[6]机器人齐次变换矩阵的研究[J]. 杨优,孙先松. 机械工程师. 2016(03)
[7]具有自适应学习的开环PD型迭代学习控制算法研究[J]. 郝晓弘,周勃. 电气工程学报. 2015(10)
[8]抑制初态误差影响的自适应迭代学习控制[J]. 吕庆. 自动化学报. 2015(07)
[9]改进神经网络自适应滑模控制的机器人轨迹跟踪控制[J]. 付涛,王大镇,弓清忠,祁丽. 大连理工大学学报. 2014(05)
[10]工业机器人运动学逆解的几何求解方法[J]. 黄晨华. 制造业自动化. 2014(15)
博士论文
[1]基于sEMG信号的外骨骼式机器人上肢康复系统研究[D]. 李庆玲.哈尔滨工业大学 2009
硕士论文
[1]基于生物电信号的上肢康复机器人的研究[D]. 赵鑫.天津理工大学 2016
[2]自适应迭代学习控制算法及应用研究[D]. 陈强.重庆大学 2015
[3]机械臂末端力/位置混合控制方法研究[D]. 李超.哈尔滨工程大学 2015
[4]上肢康复机器人的迭代学习控制[D]. 张鹏.东北大学 2012
[5]五自由度上肢康复机器人康复评价系统的研究与实现[D]. 张维秋.东北大学 2012
[6]3DOF可穿戴式上肢康复机器人结构设计及仿真研究[D]. 呼昊.哈尔滨工程大学 2008
本文编号：3570261
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