外骨骼式下肢康复训练机器人结构与在线步态规划方法研究

发布时间：2017-05-19 19:28

  本文关键词：外骨骼式下肢康复训练机器人结构与在线步态规划方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着我国老龄化趋势的加剧、交通事故的增加以及各种疾病(尤其是脑卒中、脊髓损伤)造成的下肢运动功能障碍的人数增加,这给患者的家庭以及社会造成了巨大的负担。这些患者的症状大多数为偏瘫或是瘫痪。偏瘫患者健肢具有运动能力,患肢残存的运动能力因人而异。康复训练过程中充分发挥偏瘫患者患肢残存的运动能力并能够使患者患肢按照健肢的步态参数进行康复训练是较为理想的康复训练模式。要达到这一目的,首先要获得健肢运动的步态模型进而对患肢进行步态规划。本课题提出了一种面向偏瘫患者的外骨骼式下肢康复机器人在线步态规划方法。本文阐述了本课题的研究背景和研究意义以及康复机器人的国内外研究的现状。研究了人体步行的行走特点,分析人体下肢各个关节在行走过程中的作用和运动的范围,确定不同患者下肢相关部位的尺寸以及行走时发挥主要作用的关节,考虑机器人与人体的相互作用关系,研究机器人与人体的连接位置及连接机构,分析支撑机构、传动机构、执行元件以及传感器等的安装与布局。在此基础上应用三维设计软件Pro/E设计了一种新型的穿戴舒适的四自由度下肢外骨骼式康复训练机器人,可以帮助患者进行原地步行训练。分析了人体基本步态参数在步行过程中对人体步态的影响;研究步态参数与相关运动关节、运动速度和运动角位移之间的耦合关系;提出了人体在线步态规划方法,利用最小二乘法原理进行多项式拟合,建立以关节运动速度和角位移为自变量,以时间为因变量的人体健肢步态模型,把该模型运用于患肢的康复运动中,确保相差半个周期,并以该模型作为患肢的步态检测标准;进而求出患肢的实际位置与期望位置之间的位置误差,作为控制系统进行补偿的基础。在Visual C++6.0环境下创建了外骨骼式下肢康复训练机器人人机交互界面,并进行了数据采集实验和误差采集实验,得到了人体健肢三个关节的角位移采集值和拟合值以及实际位置与期望位置之间的位置误差值,证明了此种步态规划方法的可靠性和有效性。
【关键词】：下肢康复机器人 曲线拟合 步态模型 位置误差
【学位授予单位】：河北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP242
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-19
• 1.1 研究的背景及意义9-10
• 1.2 下肢康复机器人的研究现状10-17
• 1.2.1 国外研究现状10-14
• 1.2.2 国内现状14-17
• 1.3 下肢康复机器人技术难点分析17
• 1.4 本文主要研究内容17-18
• 1.5 本章小结18-19
• 第二章 人体步态分析19-25
• 2.1 人体下肢工程学分析19-20
• 2.2 人体基本步态分析20-22
• 2.3 身体主要部位及关节的活动22-23
• 2.4 本章小结23-25
• 第三章 外骨骼式下肢康复机器人结构25-35
• 3.1 下肢康复机器人结构分析25
• 3.2 下肢康复机器人结构设计原则25-26
• 3.3 下肢康复机器人自由度的分配26
• 3.4 下肢康复机器人驱动系统研究26-28
• 3.5 下肢康复机器人总体结构28-30
• 3.6 下肢康复机器人健肢侧主要结构30-31
• 3.7 下肢康复机器人患肢侧主要结构31-33
• 3.7.1 关节设计31-32
• 3.7.2 腋下支撑机构32
• 3.7.3 腿部固定及检测机构32-33
• 3.7.4 脚部支撑及检测机构33
• 3.8 本章小结33-35
• 第四章 外骨骼式下肢康复机器人在线步态规划35-55
• 4.1 在线步态规划方法35
• 4.2 数据采集系统及方法35-37
• 4.3 下肢康复机器人健肢步态模型的建立37-51
• 4.3.1 压力信号的采集38-41
• 4.3.2 人体下肢坐标系的建立41-42
• 4.3.3 关节角位移信号的采集42-44
• 4.3.4 关节角位移信号的滤波44-45
• 4.3.5 关节角位移信号的曲线拟合45-49
• 4.3.6 关节角速度信号的取得49-50
• 4.3.7 步态模型周期的划分50-51
• 4.3.8 关节角位移、角速度数据的存储51
• 4.4 角度误差的取得51-53
• 4.5 本章小结53-55
• 第五章 数据采集与误差采集实验55-61
• 5.1 关节角位移数据采集实验55-58
• 5.2 误差采集实验58-59
• 5.3 本章小结59-61
• 第六章 结论与展望61-63
• 参考文献63-67
• 附录A67-70
• 附录 B70-71
• 附录 C71-72
• 附录 D72-73
• 攻读学位期间所取得的相关科研成果73-75
• 致谢75

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本文编号：379643