基于人体运动机理的下肢外骨骼机器人控制系统设计
发布时间：2021-07-20 18:14
众所周知,通过医务人员的护理和辅助训练来改进患者下肢运动功能是相对安全有效的途径。但是,由于人口老年化问题,患者的增速远远超过为全部运动功能障碍的患者数提供医务人员进行辅助功能训练的能力。基于机器人系统与生物医学工程原理的外骨骼机器人的出现为广大患者带来了福音,能帮助患者在无人照顾情况下进行一定程度的有效康复训练。通过外骨骼机器人康复训练使患者下肢能像健康人一样运动或行走是设计下肢康复机器人的目的。因此,可以反过来将人体的步态运动特性经过优化处理后用于下肢康复机器人的仿人控制器设计和实时训练中。如何对捕获的运动特性进行有效处理,设计仿人控制器,并将其应用于下肢康复机器人实时辅助训练中,已经成为现阶段下肢康复机器人设计和控制的一个研究热点。因此,本文基于人体的运动机理进行下肢外骨骼机器人动力学建模和控制系统设计展开相关研究。主要研究内容包括:（1）基于人体运动特性的下肢动力学与运行学分析。本文采用NOKOV三维红外式动作捕捉设备和三维测力平台设备进行人体的步态运动数据和足底力数据采集。由于采集过程中受到外界扰动的影响,故利用最小二乘法和最小滤波法对数据进行滤波处理。由于处理后的数据无法直...
【文章来源】：中原工学院河南省
【文章页数】：96 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
ReWalk外骨骼机器人日本HAL
4动意图。CAC运动模式主要是通过穿戴者在行走过程中重心的变化来控制外骨骼机器人。当穿戴者有初步的运动时，机器人内部会筛选出一条适合的步态轨迹以及足底力的变化反馈给外骨骼机器人的控制系统，从而来判断穿戴者的运动意图。图1.2HAL外骨骼机器人美国EKSOGTEksoGT外骨骼机器人主要为由于中风偏瘫、脊椎损伤导致下肢运动障碍的患者提供康复训练帮助他们重新站立和行走[27-28]，如图1.3所示。EksoGT外骨骼机器人利用多个传感器来实时检测患者的运动情况，通过判断患者的下肢受损程度，算出患者行走过程中具体需要帮助的程度。若是健康的人穿上EksoGT之后，它不会给给予任何帮助，而对于完全没有行走能力的患者，EksoGT会完全代替患者行走。行走的速度也是由患者本身的情况决定的。EksoGT使用电池供电，电池使用时间约为3小时，足够一次物理治疗使用，整套设备采用了铝钛合金材质，虽然重达23kg，但这些重量不会直接作用于患者，这个设备在使用过程中不仅能为患者提供适当的动力，激发患者的潜能，而且能够确保患者不会摔倒。EksoGT外骨骼机器人在使用时，穿戴者可以通过拐杖上的按钮来控制外骨骼机器人的运动，并通过检测穿戴者运动过程中重心的变化和身体关节力矩的变化来确定穿戴者的运动意图[28]，从而反馈给控制系统驱动下肢外骨骼机器人能够按照期望轨迹运动。
5国外的外骨骼机器人价格都相对昂贵，仅在一些医院及康复中心使用，一般的普通家庭负担不起，而且对基于人体运动步态数据的机器人控制系统的研究目前还处于改进试验阶段。图1.3EksoGT外骨骼机器人1.2.2国内研究现状目前国内对下肢外骨骼机器人的研究主要以高校和公司为主。深圳市迈步机器人深圳市迈步机器人科技有限公司是新加坡和日本的海归博士组合共同创立，其研发的迈步机器人有6关节自由度：双侧髋关节、膝关节、踝关节和髋部旋转辅助环节，重量大约在12kg，其外骨骼机器人的尺寸可以手动调节，如图1.4所示。迈步机器人采用的是柔性驱动器，它在运动过程数据不仅可以实时反馈，而且控制更加稳定、精确，从而保证人在穿戴过程中的安全性。全国首款采用柔性驱动器的下肢外骨骼机器人。迈步机器人最近发布的第三代外骨骼机器人通过人体骨骼肌的分析，可以更加准确了解患者行走过程中的步态和足底情况，帮助患者恢复正常行走能力。
【参考文献】：
期刊论文
[1]下肢辅助步行外骨骼机器人步行模型研究[J]. 何昱夷,李培兴,闫维新,赵言正. 控制工程. 2019(10)
[2]基于惯性传感器的动作捕捉系统设计[J]. 夏为浩,张少帅. 计算机测量与控制. 2019(09)
[3]一种基于Lyapunov约束的学习控制方法及应用[J]. 马乐,刘跃峰,李志伟,徐东甫,张玉龙. 仪器仪表学报. 2019(09)
[4]面向外骨骼机器人的肌肉功能网络构建及分析[J]. 陈玲玲,张存,宋晓伟,张腾宇,刘笑天,杨泽坤. 生物医学工程学杂志. 2019(04)
[5]康复治疗新技术对脑卒中后脑可塑性影响的研究进展[J]. 徐高静,吴毅. 中华物理医学与康复杂志. 2019 (02)
[6]下肢外骨骼机器人控制策略研究进展[J]. 李根生,佀国宁,徐飞. 中国康复医学杂志. 2018(12)
[7]下肢康复机器人控制系统研究进展[J]. 褚梦秋,佀国宁,李根生,徐飞,黄琬婷,刘婧芳. 北京生物医学工程. 2018(06)
[8]应用互联网智慧残联系统分析残疾人康复需求的调查研究[J]. 龙建军,刘铨权,郭珊珊,张永,姚琳,肖友军,余飞,王玉龙. 中国康复医学杂志. 2018(04)
[9]串联机械臂的仿PD关节位置跟踪控制[J]. 王东云,李继朋,王瑷珲,胡宁宁,陈赛男. 中原工学院学报. 2018(01)
[10]2013-2016年本刊已发表过的“专题报道”重点内容索引 《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》实施情况及成果纪实报道[J]. 科技促进发展. 2017(Z2)
博士论文
[1]下肢康复训练机器人主动控制的研究[D]. 李峰.上海大学 2014
[2]用于行走功能恢复的硬膜外脊髓电刺激系统研究[D]. 周慧.华中科技大学 2012
硕士论文
[1]外骨骼机器人仿人运动姿态建模及控制仿真研究[D]. 陈梁军.合肥工业大学 2017
[2]康复运载型下肢外骨骼的步态规划与轨迹跟踪控制研究[D]. 王锡坤.南京理工大学 2017
[3]人体运动捕获数据关键帧提取算法研究[D]. 杨涛.南京理工大学 2014
[4]下肢外骨骼助力机器人系统研究[D]. 杨杰乾.哈尔滨工程大学 2012
本文编号：3293332
【文章来源】：中原工学院河南省
【文章页数】：96 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
ReWalk外骨骼机器人日本HAL
4动意图。CAC运动模式主要是通过穿戴者在行走过程中重心的变化来控制外骨骼机器人。当穿戴者有初步的运动时，机器人内部会筛选出一条适合的步态轨迹以及足底力的变化反馈给外骨骼机器人的控制系统，从而来判断穿戴者的运动意图。图1.2HAL外骨骼机器人美国EKSOGTEksoGT外骨骼机器人主要为由于中风偏瘫、脊椎损伤导致下肢运动障碍的患者提供康复训练帮助他们重新站立和行走[27-28]，如图1.3所示。EksoGT外骨骼机器人利用多个传感器来实时检测患者的运动情况，通过判断患者的下肢受损程度，算出患者行走过程中具体需要帮助的程度。若是健康的人穿上EksoGT之后，它不会给给予任何帮助，而对于完全没有行走能力的患者，EksoGT会完全代替患者行走。行走的速度也是由患者本身的情况决定的。EksoGT使用电池供电，电池使用时间约为3小时，足够一次物理治疗使用，整套设备采用了铝钛合金材质，虽然重达23kg，但这些重量不会直接作用于患者，这个设备在使用过程中不仅能为患者提供适当的动力，激发患者的潜能，而且能够确保患者不会摔倒。EksoGT外骨骼机器人在使用时，穿戴者可以通过拐杖上的按钮来控制外骨骼机器人的运动，并通过检测穿戴者运动过程中重心的变化和身体关节力矩的变化来确定穿戴者的运动意图[28]，从而反馈给控制系统驱动下肢外骨骼机器人能够按照期望轨迹运动。
5国外的外骨骼机器人价格都相对昂贵，仅在一些医院及康复中心使用，一般的普通家庭负担不起，而且对基于人体运动步态数据的机器人控制系统的研究目前还处于改进试验阶段。图1.3EksoGT外骨骼机器人1.2.2国内研究现状目前国内对下肢外骨骼机器人的研究主要以高校和公司为主。深圳市迈步机器人深圳市迈步机器人科技有限公司是新加坡和日本的海归博士组合共同创立，其研发的迈步机器人有6关节自由度：双侧髋关节、膝关节、踝关节和髋部旋转辅助环节，重量大约在12kg，其外骨骼机器人的尺寸可以手动调节，如图1.4所示。迈步机器人采用的是柔性驱动器，它在运动过程数据不仅可以实时反馈，而且控制更加稳定、精确，从而保证人在穿戴过程中的安全性。全国首款采用柔性驱动器的下肢外骨骼机器人。迈步机器人最近发布的第三代外骨骼机器人通过人体骨骼肌的分析，可以更加准确了解患者行走过程中的步态和足底情况，帮助患者恢复正常行走能力。
【参考文献】：
期刊论文
[1]下肢辅助步行外骨骼机器人步行模型研究[J]. 何昱夷,李培兴,闫维新,赵言正. 控制工程. 2019(10)
[2]基于惯性传感器的动作捕捉系统设计[J]. 夏为浩,张少帅. 计算机测量与控制. 2019(09)
[3]一种基于Lyapunov约束的学习控制方法及应用[J]. 马乐,刘跃峰,李志伟,徐东甫,张玉龙. 仪器仪表学报. 2019(09)
[4]面向外骨骼机器人的肌肉功能网络构建及分析[J]. 陈玲玲,张存,宋晓伟,张腾宇,刘笑天,杨泽坤. 生物医学工程学杂志. 2019(04)
[5]康复治疗新技术对脑卒中后脑可塑性影响的研究进展[J]. 徐高静,吴毅. 中华物理医学与康复杂志. 2019 (02)
[6]下肢外骨骼机器人控制策略研究进展[J]. 李根生,佀国宁,徐飞. 中国康复医学杂志. 2018(12)
[7]下肢康复机器人控制系统研究进展[J]. 褚梦秋,佀国宁,李根生,徐飞,黄琬婷,刘婧芳. 北京生物医学工程. 2018(06)
[8]应用互联网智慧残联系统分析残疾人康复需求的调查研究[J]. 龙建军,刘铨权,郭珊珊,张永,姚琳,肖友军,余飞,王玉龙. 中国康复医学杂志. 2018(04)
[9]串联机械臂的仿PD关节位置跟踪控制[J]. 王东云,李继朋,王瑷珲,胡宁宁,陈赛男. 中原工学院学报. 2018(01)
[10]2013-2016年本刊已发表过的“专题报道”重点内容索引 《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》实施情况及成果纪实报道[J]. 科技促进发展. 2017(Z2)
博士论文
[1]下肢康复训练机器人主动控制的研究[D]. 李峰.上海大学 2014
[2]用于行走功能恢复的硬膜外脊髓电刺激系统研究[D]. 周慧.华中科技大学 2012
硕士论文
[1]外骨骼机器人仿人运动姿态建模及控制仿真研究[D]. 陈梁军.合肥工业大学 2017
[2]康复运载型下肢外骨骼的步态规划与轨迹跟踪控制研究[D]. 王锡坤.南京理工大学 2017
[3]人体运动捕获数据关键帧提取算法研究[D]. 杨涛.南京理工大学 2014
[4]下肢外骨骼助力机器人系统研究[D]. 杨杰乾.哈尔滨工程大学 2012
本文编号：3293332
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