面向动力仿生腿的统一步态控制方法
发布时间：2021-04-04 02:10
仿生腿的辅助作用对于恢复下肢截肢者的运动功能至关重要。与被动式仿生腿相比,动力仿生腿可以主动提供能量减少截肢者的消耗,并且提升截肢者运动的稳定性。常见的控制策略会根据截肢者不同的运动状态将其运动过程划分为不同阶段分别进行控制。在临床推广中,此类方法的配置工作会随着运动任务的增加而明显提升,并且在不同阶段之间切换中存在错误切换的安全隐患。因此本文通过分析正常人体腿部的运动轨迹,研究统一步态控制方法用于动力仿生腿的运动控制,主要研究工作如下:1.由于疾病事故而造成的大腿截肢的截肢者为了恢复正常的运动能力需要佩戴具有膝踝双关节的动力仿生腿。佩戴仿生腿的截肢者的运动过程近似于正常人体的双足运动,并且仿生腿的运动与截肢者的运动之间相互耦合。为了设计统一的步态控制策略,需要建立并分析仿生腿在使用过程中的动力学和运动学模型,常用的建模方法将仿生腿简化为二维模型忽略其侧向运动对系统的影响。因此,本文通过建立分析三维空间中仿生腿模型研究其复杂的动力学和运动学模型,分析其分段控制和耦合运动的原因。以此为仿生腿的统一步态控制打下坚实的理论基础。2.仿生腿辅助截肢者运动时需要配合患者运动来实现耦合运动,并且为...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：88 页
【学位级别】：硕士
【图文】：
大腿截肢患者
电子科技大学硕士学位论文2全体国民的获得感。对于截肢者而言，仿生腿对恢复正常的站立和行走能力是十分必要的。目前市场上的仿生腿根据用户截肢部位的不同可以分为用于大腿处截肢患者的大腿仿生腿，和用于小腿处截肢患者的小腿仿生腿，如图1-2。两者主要的区别在于仿生腿系统中的关节数量。图1-2大腿仿生腿和小腿仿生腿而根据能否提供能量，仿生腿又可以分为被动式[1]、半主动式[2]和动力式[3]-[5]三种类型。其中半被动式仿生腿可以通过利用弹性储能装置为仿生腿系统的膝关节和踝关节提供主动力矩，使其跟随人体运动并提供能量的补偿。对于截肢者的运动而言，能够主动提供能量对于截肢者的运动而言十分重要。而截肢者的生活场景中有许多场景要求仿生腿可以提供主动的力矩进行辅助[6]，而被动式和半主动式地仿生腿都无法很好地处理能量方面地要求[6]。这一特点限制了使用者在各种运动任务中的运动能力。依靠患者残肢带动仿生腿的关节运动需要使用者多消耗20%-30%的能量[6]-[8]，而针对需要大力矩地运动场景，被动式的仿生腿在使用时所需的能量补偿会使患者在日常使用中引起各关节的不适和背部疼痛[9]。而随着传感器、电机等技术的发展，仿生腿的也在不断更新换代，动力型仿生腿在人机协调、能力消耗等方面均表现出良好的性能，大大提升使用者的运动能力。与此同时，截肢患者对生活质量的要求不断在提升，对动力仿生腿的要求也不仅仅是简单的平地行走，克服生活中常见的运动场景对仿生腿提出的挑战和稳定性能要求的提升都为相关方面的研究提供了广阔的市场和强大的活力[10]-[12]。以患者的发展要求为引导，满足广大截肢患者对对仿生腿的多样化要求，都突显了动力仿生腿的研究所具有十分重要的社会意义和商业价值。
第一章绪论31.2国内外研究现状及存在问题1.2.1国外研究现状目前，在国外市面上常见的仿生腿中具有代表性的产品是冰岛的OSSUR公司所设计的Cheetah系列、Flex-foot系列和TotalKnee系列等系列产品，如图1-3。Cheetah系列的仿生腿通过模仿猎豹的足部结构使其在运动中具有能量反馈的作用，提高使用者运动的平衡性和稳定性，使用者可以参与各种体育运动中。而TotalKnee系列通过液压系统对仿生腿摆动运动进行调节使其对步速的变换具有一定的适应性。(a)Cheetah(b)Flex-foot(c)TotalKnee2000(d)TotalKnee2100图1-3国外部分被动式仿生腿但是被动式和半主动式的仿生腿都具有无法为使用者提供主动力矩满足使用者运动的中能量消耗的要求。而正常人体在运动的过程中腿部的肌肉会提供主动力矩产生推力同时在落地时减缓冲击。因此被动式的仿生腿会给使用者造成更多
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于ZMP轨迹的双足机器人步态规划及仿真[J]. 李文威,周广兵,陈再励,吴亮生. 机器人技术与应用. 2019(04)
[2]基于视觉信息的智能下肢假肢路况识别[J]. 喻贝贝,孟青云,喻洪流,曹武警,赵伟亮. 中国康复理论与实践. 2018(10)
[3]主被动踝关节假肢力/位混合控制研究[J]. 吕荣安,曹恒,朱钧,陈志青. 华东理工大学学报(自然科学版). 2018(02)
[4]主动型膝上假肢的自抗扰控制研究[J]. 张燕,李雪菲,张浩淼,杨鹏. 郑州大学学报(理学版). 2018(04)
[5]自学习非线性PID抗扰控制原理研究[J]. 周勇,曾喆昭. 控制工程. 2017(06)
[6]基于遗传交叉和多混沌策略改进的粒子群优化算法[J]. 谭跃,谭冠政,邓曙光. 计算机应用研究. 2016(12)
[7]人体平衡动力学仿真与验证[J]. 肖金壮,周文辉,王洪瑞. 计算机仿真. 2014(02)
[8]混合驱动踝足假肢阻抗控制方法[J]. 朱钧,曹恒,王瑜,孙波,姚海庆. 中国科技论文. 2014(01)
[9]移动机器人轨迹跟踪的模糊PID-P型迭代学习控制[J]. 刘国荣,张扬名. 电子学报. 2013(08)
[10]主动式踝关节假肢运动轨迹的迭代学习控制[J]. 陈静,刘洋,邱长青,徐桂敏. 计算技术与自动化. 2008(04)
博士论文
[1]基于肌音和CNN-SVM模型的人体膝关节运动意图识别研究[D]. 吴海峰.中国科学技术大学 2018
本文编号：3117533
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：88 页
【学位级别】：硕士
【图文】：
大腿截肢患者
电子科技大学硕士学位论文2全体国民的获得感。对于截肢者而言，仿生腿对恢复正常的站立和行走能力是十分必要的。目前市场上的仿生腿根据用户截肢部位的不同可以分为用于大腿处截肢患者的大腿仿生腿，和用于小腿处截肢患者的小腿仿生腿，如图1-2。两者主要的区别在于仿生腿系统中的关节数量。图1-2大腿仿生腿和小腿仿生腿而根据能否提供能量，仿生腿又可以分为被动式[1]、半主动式[2]和动力式[3]-[5]三种类型。其中半被动式仿生腿可以通过利用弹性储能装置为仿生腿系统的膝关节和踝关节提供主动力矩，使其跟随人体运动并提供能量的补偿。对于截肢者的运动而言，能够主动提供能量对于截肢者的运动而言十分重要。而截肢者的生活场景中有许多场景要求仿生腿可以提供主动的力矩进行辅助[6]，而被动式和半主动式地仿生腿都无法很好地处理能量方面地要求[6]。这一特点限制了使用者在各种运动任务中的运动能力。依靠患者残肢带动仿生腿的关节运动需要使用者多消耗20%-30%的能量[6]-[8]，而针对需要大力矩地运动场景，被动式的仿生腿在使用时所需的能量补偿会使患者在日常使用中引起各关节的不适和背部疼痛[9]。而随着传感器、电机等技术的发展，仿生腿的也在不断更新换代，动力型仿生腿在人机协调、能力消耗等方面均表现出良好的性能，大大提升使用者的运动能力。与此同时，截肢患者对生活质量的要求不断在提升，对动力仿生腿的要求也不仅仅是简单的平地行走，克服生活中常见的运动场景对仿生腿提出的挑战和稳定性能要求的提升都为相关方面的研究提供了广阔的市场和强大的活力[10]-[12]。以患者的发展要求为引导，满足广大截肢患者对对仿生腿的多样化要求，都突显了动力仿生腿的研究所具有十分重要的社会意义和商业价值。
第一章绪论31.2国内外研究现状及存在问题1.2.1国外研究现状目前，在国外市面上常见的仿生腿中具有代表性的产品是冰岛的OSSUR公司所设计的Cheetah系列、Flex-foot系列和TotalKnee系列等系列产品，如图1-3。Cheetah系列的仿生腿通过模仿猎豹的足部结构使其在运动中具有能量反馈的作用，提高使用者运动的平衡性和稳定性，使用者可以参与各种体育运动中。而TotalKnee系列通过液压系统对仿生腿摆动运动进行调节使其对步速的变换具有一定的适应性。(a)Cheetah(b)Flex-foot(c)TotalKnee2000(d)TotalKnee2100图1-3国外部分被动式仿生腿但是被动式和半主动式的仿生腿都具有无法为使用者提供主动力矩满足使用者运动的中能量消耗的要求。而正常人体在运动的过程中腿部的肌肉会提供主动力矩产生推力同时在落地时减缓冲击。因此被动式的仿生腿会给使用者造成更多
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于ZMP轨迹的双足机器人步态规划及仿真[J]. 李文威,周广兵,陈再励,吴亮生. 机器人技术与应用. 2019(04)
[2]基于视觉信息的智能下肢假肢路况识别[J]. 喻贝贝,孟青云,喻洪流,曹武警,赵伟亮. 中国康复理论与实践. 2018(10)
[3]主被动踝关节假肢力/位混合控制研究[J]. 吕荣安,曹恒,朱钧,陈志青. 华东理工大学学报(自然科学版). 2018(02)
[4]主动型膝上假肢的自抗扰控制研究[J]. 张燕,李雪菲,张浩淼,杨鹏. 郑州大学学报(理学版). 2018(04)
[5]自学习非线性PID抗扰控制原理研究[J]. 周勇,曾喆昭. 控制工程. 2017(06)
[6]基于遗传交叉和多混沌策略改进的粒子群优化算法[J]. 谭跃,谭冠政,邓曙光. 计算机应用研究. 2016(12)
[7]人体平衡动力学仿真与验证[J]. 肖金壮,周文辉,王洪瑞. 计算机仿真. 2014(02)
[8]混合驱动踝足假肢阻抗控制方法[J]. 朱钧,曹恒,王瑜,孙波,姚海庆. 中国科技论文. 2014(01)
[9]移动机器人轨迹跟踪的模糊PID-P型迭代学习控制[J]. 刘国荣,张扬名. 电子学报. 2013(08)
[10]主动式踝关节假肢运动轨迹的迭代学习控制[J]. 陈静,刘洋,邱长青,徐桂敏. 计算技术与自动化. 2008(04)
博士论文
[1]基于肌音和CNN-SVM模型的人体膝关节运动意图识别研究[D]. 吴海峰.中国科学技术大学 2018
本文编号：3117533
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