基于多传感融合的人体运动辨识与控制研究

发布时间：2020-07-12 02:06

【摘要】：我国每年由于人口老龄化以及脑卒中等疾病引起的下肢功能障碍患者的人群数量不断扩大,这些丧失部分甚至全部运动能力的人群给社会和家庭都带来了沉重的负担。运动功能受损人群的康复问题已经成为了一个必须面对的社会问题。针对这类患者的传统康复手段基本上都是靠康复医师进行一对一的康复治疗,这种疗法不仅给理疗师带来很大的劳动负担,同时也会降低康复治疗的效率,并且我国从事康复治疗的理疗师在数量上存在巨大的缺口,远远不能满足我国现实情况的需求。基于以上情况,对于康复机器人的研究就应运而生。康复机器人在需要不断进行重复训练动作方面具有巨大优势,能够极大的减轻康复理疗师的工作负担,此外,由于康复机器人在设计过程中严格对标健康人体的运动特征,使其能够为患者提供全面、科学、高效的训练效果。本文中首先介绍了基于人体解剖学下的下肢骨骼、关节以及各主要肌肉肌群。正常人体下肢共有62块骨骼,主要包括股骨、胫骨、腓骨以及足骨。其中股骨作为人体内部最长也是最结实的管状结构骨骼对于支撑人体起到重要作用,胫骨作为小腿骨中的主要骨骼承担了人体的大部分自重。下肢的三个关节髋关节、膝关节和踝关节共提供了7各自由度用来满足人体运动需求。下肢肌肉相较于上肢肌肉来说需要提供更多的肌肉力,因此显的更为粗壮。在对人体下肢深入了解后,建立了包含上身、大腿、小腿以及足的人体站起运动学模型,并在此模型的基础上推导得出了下肢各关节的力矩计算公式。为了满足实验的需要,本文搭建了包含力传感信号、运动学传感信号以及表面肌电信号三类信号的数据采集系统。利用Arduino uno单片机作为数据处理单元,选用四片YZC-161B压力传感器组成的全桥电路来测量座椅面竖直反力以及地面竖直反力,选用可扩展的六轴运动学传感器mpu6050以及串行多路复用器PCA9548AD实现同时采集三路运动学信号。利用三通道的表面肌电信号采集单元、高速模拟量数据采集卡PCI-1713U以及Labview采集表面肌电信号。最终的数据采集系统可以满足实验要求。本文中选取了10名健康男性参与实验,对于站起过程中的运动姿态、关节力矩以及下肢所选取的五条肌肉的肌肉贡献做了具体的分析与研究。实验结果表明,在站起过程中人体总是上身最先开始运动,当上身向前摆动还未达到最大值时膝关节开始屈伸,随后人体全身开始伸展直至完全站起。而在这一过程中下肢肌肉的主要贡献都集中在seat-off时刻之前,在seat-off时刻之后肌肉贡献明显降低。实验结果初步揭示了人体在站起过程中自身的控制策略,为后续康复机器人的开发提供了理论基础。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP212.9;R318
【图文】：

人口数量,患者,养老问题,生活自理能力

随着社会的发展，人们的生活水平不断提高，健康问题已经成为社会的主要关注问题之一。站起运动是人们日常生活中最基本也是最重要的运动之一，但是对于下肢功能有障碍的人群来说，站起运动却是一件不容易的事，在这类人群中脑卒中患者与老年人占了极大的比例。脑卒中患者一般都会失去全部的生活自理能力，必须依靠他人的照看才能正常生活，这不仅给患者家庭也给社会造成了很大的负担。而近年来我国脑卒中患者的数量却不断攀升，现在已经达到 200 万人左右每年的新增数量[1]。脑卒中的另一个特点就是治疗后的复发率高，且伴随而来的就是更加严重的病情。因此脑卒中患者应该尽可能的接受更加科学的治疗另一方面，自从 2000 年起，我国已经进入老龄化社会行列之中，如图 1.1 所示养老问题已经成为不能忽视的社会问题。至今为止，我国老龄人口数量不仅在全球各国中名列第一，而且增加速度也是名列第一[2-3]。因此，下肢功能有障碍人群的康复已经成为全社会都需要面对的问题。

基本原理,外骨骼

图 1.3 HAL 基本原理的外骨骼机器人 Rewark[10-12]在控制方法上另辟蹊径，它利用固斜传感器作为患者动作的感知器进而控制机器人的运动使其动保持一致，该机器人结构如图 1.4 所示，主要由三部分组成械结构、传感器系统以及控制单元。在日常使用中，Rewalk变化作为控制信号，当用户上半身向前倾斜时,固定在用户胸速检测到重心的变化，进而控制机器人迈出第一步，不断的重现穿戴者以自然步态行走。由于在设计阶段已经考虑到外骨骼支撑问题，因此用户不不需要消耗多余的能量。

外骨骼,好处,机器人,患者

图 1.3 HAL 基本原理以色列的外骨骼机器人 Rewark[10-12]在控制方法上另辟蹊径，它利用固定于患者胸前的倾斜传感器作为患者动作的感知器进而控制机器人的运动使其尽可能与患者的运动保持一致，该机器人结构如图 1.4 所示，主要由三部分组成，分别是外骨骼机械结构、传感器系统以及控制单元。在日常使用中，Rewalk 将用户自身重心的变化作为控制信号，当用户上半身向前倾斜时,固定在用户胸前的相应传感器迅速检测到重心的变化，进而控制机器人迈出第一步，不断的重复以上过程可以实现穿戴者以自然步态行走。由于在设计阶段已经考虑到外骨骼机器人自身重量的支撑问题，因此用户不不需要消耗多余的能量。

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