导读:本文包含了下肢步态康复机器人论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:步态康复训练机器人,人机共融,步态规划,导纳控制
下肢步态康复机器人论文文献综述
郭冰菁[1]（2019）在《柔性下肢步态康复训练机器人人机共融理论研究》一文中研究指出运动康复对于肢体功能障碍患者神经通路的重塑有着重要的影响,康复训练机器人与患者的人机共融是实现定制式康复治疗的关键。由于患者具有因人而异的偏瘫步态、康复训练机器人机构刚性、患者主动性与机器人自动控制结合不足、理疗师与机器人交互欠缺等问题,难以采用传统机器人运动控制方法解决患者、机器人和理疗师叁者在动态治疗过程中的行为协调与自然交互,导致与个性化康复治疗的临床需求存在着差距。本文以实现安全有效的个性化康复治疗为目标,解决行为共融、任务共融及智能共融中的关键科学问题。提出步态康复训练人机共融系统的总体架构,不同于由理疗师、患者和康复机器人叁者组成的常规结构,增加理疗师穿戴的操控外骨骼,使得理疗师更进一步融入康复训练任务中。考虑刚性支撑与柔性驱动结合设计具有柔顺性的仿生机构实现人机步行行为共融。基于人体行走特性及康复训练的需求,从机体仿生与运动仿生思想出发,完成包含4自由度双下肢外骨骼的减重悬吊康复训练机器人机构及参数匹配的气压比例伺服驱动系统设计。基于摩擦制动原理和膜片气缸比例压力控制,研发具有力矩可控特性的新型气动关节,采用重力补偿算法为穿戴操控外骨骼的理疗师提供平稳操控力矩。为了给体态各异、病况各异的患者制定适合的康复训练任务,突破传统的在线生成、预测、人为设定等方法,提出理疗师交互下的叁维空间步态时空规划方法实现任务共融。设计绝对值误差约束的Huber损失最小化机器学习算法获取理疗师步态数据。基于指数积方法建立运动学模型、速度模型,提出足部末端运动映射方法,统一规划机器人步态时空参数、减重机构重心调整位移、电动跑台运行速度。一体化的规划使得处于叁种机构共同作用中的患者步行动作协调舒适,为康复训练中人机交互增加了理疗师参与的新思想。从运动旋量和质心速度雅可比矩阵入手,结合拉格朗日建模方法推导串联机器人动力学建模的李群表示方法。基于李群表示方法在关节空间内建立机器人动力学模型,依据步行生物力学特征建立交替步态相摆动腿和支撑腿动力学模型,考虑人机交互作用建立人机耦合系统动力学模型,分析被动康复、主动助力康复和主动抗阻康复训练中人机共融系统的动力学特性。为解决康复训练的强度、难度适应患者需求的问题,不同于采用由设计者构造函数、智能规律来动态调整参数或特定任务的经验估计方法来设定参数,提出基于强化学习算法获得符合患者病况特征的控制参数的方法,构建力/位交互外环和关节位置控制内环的控制结构。考虑气动系统的控制难度和建模误差,设计动力学特性前馈补偿的独立关节分散控制器实现关节空间内的步态轨迹跟踪。建立变刚度/阻尼的导纳模型,提出了将人机接触力与关节角度误差离散化后构建状态量的二维网格表示方法和导纳参数优化策略,将患者的个性化特征量化,实现康复训练中人机互适应的智能共融。论文聚焦“理疗师交互步态时空规划”、“步态康复训练中的人机耦合动力学特性”和“适应患者个性化特征的人机共融协作控制”叁个科学问题,基于结构仿生与柔性驱动思想构建步态康复训练人机共融系统,通过理疗师交互下步态规划方法提供目标步态,基于交互动力学和自适应控制策略实现康复训练。以上研究成果形成了完整的个性化步态康复训练实现方法。步态规划及运动映射试验中通过理疗师交互所规划的步态轨迹、重心调整轨迹均符合人体生理特征和步行运动生物力学特征。关节位置伺服控制试验阶跃响应最大超调小于2mm,符合康复训练的位置误差允许范围要求。被动康复训练过程中轨迹跟踪误差小于5mm,没有时滞,说明能够满足康复训练中步态跟踪精度和实时性要求。主动康复训练过程中步态轨迹随人机接触力动态调整,优化康复训练强度和难度,且调整量控制在20%FS以内,验证了在正常行走步态范围内机器人具有提供按需辅助的康复训练特性。(本文来源于《河南科技大学》期刊2019-05-01）
阳庆军,潘冠文,缪洁[2]（2019）在《水疗结合下肢康复机器人对早期脑卒中患者步态重建的影响》一文中研究指出目的:观察水疗结合下肢康复机器人对早期脑卒中患者下肢运动控制、步态及能量损耗的影响。方法:将80例脑卒中患者随机分为对照组和干预组各40例,对照组予以常规康复治疗,干预组则配合水疗及下肢机器人训练,治疗12周后采用Fugl-Meyer下肢运动功能评分量表评定综合运动功能、步行生理消耗指数测定身体能量损耗、步态分析系统评测步态参数(步宽、步速、步长)。结果:治疗后,干预组Fugl-Meyer评分、步态参数、步行生理消耗指数改善程度均显着优于对照组(P<0.01)。结论结论:水疗结合下肢康复机器人训练可有效加强早期脑卒中患者的下肢运动控制,促进步态重建,降低身体能量损耗。(本文来源于《按摩与康复医学》期刊2019年04期）
郭冰菁,韩建海,李向攀,张彦斌,尤爱民[3]（2018）在《理疗师交互下的下肢康复训练机器人个性化步态规划方法》一文中研究指出针对偏瘫患者的个体差异及病况差异,提出了一种理疗师交互下的下肢康复训练机器人步态规划方法,在理疗师-减重悬吊式康复训练机器人-患者叁者共存的复杂环境中,理疗师穿戴主控外骨骼直接行走实现步态时空参数规划,并融入理疗师的医学经验及对患者的评估.首先,基于旋量理论建立运动学模型,实现理疗师空间与机器人空间的运动映射;然后,统一规划机器人关节运动轨迹、减重机构重心调整轨迹及跑步机步速.最后,通过理疗师步态参数的实时采集、运动映射实验及机器人轨迹跟踪实验,验证了步态时空规划方法的有效性.结果表明,髋、膝关节规划角度在人体关节活动范围内,速度变化平稳,关节轨迹规划和重心调整规划均符合人体行走的生理特性.理疗师的参与实现了渐进康复训练中的个性化步态规划.(本文来源于《机器人》期刊2018年04期）
Ilahi,Hafiz,Mahmood[4]（2018）在《便携式下肢步态康复机器人机械结构与控制设计》一文中研究指出一般来说,人的步态被定义为通过移动人体肢体来实现的运动。人类利用特定步态类型行走,人类在行走时至少有一只脚在任何时间或条件下与地面保持接触,人类步态可以被定义为人体重心在前进方向上执行的双相双足推力,通过最小的能量消耗执行人体区段的交替弯曲运动。对于不同种类的活动,人类各有独特的步态模式。例如,在各种日常锻炼中步态模式是不同的。这些步态模式的特点是肢体会根据不同运动模式的差异进行不同的活动。具体可以表现为一些动态和静态测量,其中包括速度,加速度,力,能量循环以及与表面(地面,地板等)的接触模式的变化。换而言之,人类的自然移动或通过训练后进行的特定的一组运动的方式都可以被视为人类步态。步态训练或步态康复可以被定义为学习或重新学习如何走路的过程。学习者可能是一个蹒跚学步的孩子,或者在大多数情况下,可能是一名持续脑中风,脊髓损伤或腿部受伤的成年人。通常,步态训练会涉及许多不同的过程,但最重要的方面是重复产生人体下肢的自然步行运动,它可以帮助残疾人或受伤的人重新学习如何稳定的地站立和行走。通常,对在行走或进行其他日常生活活动中有困难的患者,理疗师会对他们有步态训练的持续时间和训练课程的次数要求。步态训练同时有很多好处。首先,它可以帮助个人加强肌肉,使他们能够提供最大的力量来有效地旋转关节,并使关节更健康。其次,通过步行,跑步和爬楼梯等不同活动,患者可以改善身体平衡并使身体姿势正常化。因为有助于人们进行体育锻炼,因此步态训练具有额外的益处,包括降低消化问题,心脏病,骨质疏松症和心理问题等与长时间静止不运动相关诱发的疾病的可能性。康复机器人的基本应用是通过步履训练和地面行走对残疾人进行步态训练。其主要目的是代替理疗师或提高理疗师的治疗效果。通过这种方式,更多的患者将能够获得足够的质量和数量的治疗疗程,最终实现快速康复。当前康复机器人步态训练器大致分为被动或主动两种类型。在被动装置中,病人必须自己提供所需的力量来移动下肢。这些装置主要由机械弹簧和连杆组成。与被动装置相反,主动装置通过使用内置的传动系统电机、执行器和电源来为下肢运动提供能量。据世界卫生组织统计,世界上有15%的人口患有残疾,2-4%的人口面临着重大的器官功能问题。这些残疾可能会影响他们最基本的日常生活能力(ADL)。此外,随着老年人口的增加,中风已成为造成成年人残疾的主要原因之一。由中风引起的神经系统损伤通常导致各种症状,包括肌无力,行走障碍,瘫痪和疼痛,这些症状破坏了患者的基本生活能力。年龄在65岁以上的人更容易中风,并会至少遭遇上述四个症状中的叁个。因此,随着老年人的增多,中风患者的数量可能会增加,因此残疾人数也会增加。尽管采取了补救措施,但近叁分之二的幸存者将不得不面对瘫痪或偏瘫,并且不能独立执行生活基本活动,例如步行。脊髓损伤(SCI)是残疾人的另一个主要原因。脊髓损伤患者主要是年龄小于30岁的人。因此,青年脊髓损伤患者有可能成为他们家庭和社会的终身关注者。每年在美国,有800000个新的或反复发作的中风和其他后天性脑损伤(ABIS)的患者,并且同时每年大约有11000个新的脊髓损伤患者。这些患者的生存机会已经通过医疗系统的发展而得到提高,但没有任何残疾的生活仍是不可避免的。为了满足残疾人的需求,从1890年最早的专利工作中开始,N.Yagn已经进行了重大研究,来改善康复设备。研究人员和从业人员也做出了许多尝试开发功能齐全且可行的康复设备。Finch等人于20世纪80年代取得了重大突破。提出了使用目前已被广泛应用的体重支持系统BWS作为康复治疗的直立行走模式的辅助方法的概念。当代的研究调查表明,神经障碍患者通过康复训练,无论是在残疾的早期阶段,还是在晚期,都显示出令人满意的康复迹象。并且通过采用新的康复技术和先进的康复设备,单独或联合用药,可以进一步改善康复过程。另一方面,用于减轻下肢上身负担的BWS体重支持系统对帮助患者实现步态恢复也非常重要。在中风或脊髓损伤患者的康复训练期间,当患者在跑步机上行走时其体重被部分或全部支持可以改善步态成绩,步行速度和身体平衡。许多研究表明,康复训练期间的体重支持系统为中风或脊髓损伤患者的步态恢复提供了更好的效果。然而,研究者需要进一步开发外骨骼区域,从能耗和步态、经济性、便携性、安全性、柔顺性和用户友好性等方面开发出一种高效的装置来帮助残疾人。目前的情况是大部分的外骨骼需要的聚焦治疗,和大量时间消耗的要求使得这些设备的使用非常昂贵。并且要知道,这些外骨骼花费大约要50000美元到250000美元。因此,需要通过研究来探索高效、经济的解决方案。本论文的研究工作具有十分重要的意义,因为它可以解决康复机器人领域现有的和新的研究方向中遇到的问题。目前文献中发现的主要局限如下,文献里讨论的康复设备设计都没有包括消耗最少能量或储存稀少能量的策略。并且只有一部分数量是全部或部分便携式的。消耗较少能量的方法是重要的,这意味着在一次充电中可以进行较长的训练时间。另外应该知道低功率电机的使用,将降低外骨骼的总体重量和成本。在文献综述中发现的另一个局限是,在大多数步态训练器和一些研究者中没有提供柔顺性,而试图在其设计中提供柔顺性的复杂系统,则会招致更大的成本。为了克服这些局限,笔者设计了一种新的下肢康复机器人,这里将对其进行描述。在脊髓损伤引起的残疾后,人类可以重新学习行走。根据神经可塑性康复的原则,神经系统疾病患者的步态康复是一种有效的方式,使他们能够独立行走和进行其他日常生活活动,进而提高残疾人士的生活质量。如前所述,下肢步态训练器是为下肢部分或完全下肢功能障碍患者的康复训练而开发的自动装置,使他们能够重新学习走路。因此,为了设计一个康复机器人,我们首先需要学习人体运动的基本原理,需要学习并进行分析,找出人体运动的关键要素。本研究将有助于制定下肢康复机器人的设计规范,并评估步态训练对患者的影响。首先我们对人体运动的基本过程进行了探索和分析,然后记录了人行走自然步态的特点。人体运动捕捉实验是获取步态数据的常用方法。接着对数据进行处理和规范化,这些是为设置步态训练器设计规格的基础工作。人体下肢具有多个自由度,因此可以产生复杂的运动和姿势。人在行走或进行其他活动时,人体下肢最舒适、最自然的运动称为正常步态。这是最常见的人体运动,一般涉及神经系统,肌肉,骨骼和关节。仔细考察时,即便是最简单的人体走路过程也会变得非常复杂。一个完整的步态周期是指行走过程中一侧足跟着地至该足跟再次着地时所经历的时间。步态周期有两个主要阶段:支撑阶段和迈步阶段。支撑阶段约占整个步态周期的60%。迈步阶段约占其中的40%。这里的步态数据指的是转动下肢关节而产生人行走时自然步态所需的一组参数。为了找到能够准确模仿人类行走时自然步态的步态数据,需要进行几项相关的实验。我们可以直接借鉴由天津大学机械工程学院康复研究小组开发的步态数据库提供的步态数据。在设计任何康复设备之前,对步态数据的全面了解至关重要,所以在这里先介绍了步态数据的简要概述。像LOKOMAT和REWALK这样的高性能训练器都是按照自然步态模式制造的,因为任何步态训练器的主要目的都是为了方便患者采用自然步态重新学习步行。让健康测试者(体重70kg和0.9m腿长)以lm/s的速度行走,并采集集其正常化步态数据进行研究。屈膝时膝关节的最大角度略高于60°,在伸展过程中变为4°-5°。而踝关节的运动范围大约是从-7°-15°。在进行设计任何康复设备之前,关节运动范围的确定及其相关考察准备对于患者的安全是至关重要。旋转膝关节所需的峰值扭矩约为30N·m,对于踝关节而言,其峰值扭矩约为60N-m,几乎是膝关节的两倍。这里需要注意的一个重要事情是,对于一个步态周期内大部分时间,即大约为步态周期的70%,旋转膝关节所需的扭矩低于完整步态周期时间值的均方根(RMS)平均值。同样踝关节也有类似的现象。提供足够的扭矩满足关节旋转所需的动力。膝关节功率的峰值略高于60W,踝关节的峰值超过120W,超过了膝关节功率的两倍。了解自然人类步态数据中的所有这些模式对于设计更安全,高效,降低成本有效且面向目标的步态训练器具有决定性意义。为行走障碍患者设计一种成功的康复机器人,步行期间人类步态周期的特征和关节参数是决定性因素,因为任何步态康复装置的主要目标都是恢复人行走时的自然步态。为此参考天津大学机械工程学院康复研究小组开发的步态数据。仔细检查这些数据表明,膝关节仅以大腿作为参考轴从约5°-60°转动。因此,膝关节运动的安全范围在屈膝5°-60°。同样,踝关节的安全运动范围是-7°-15°。对于膝关节,在约19°膝关节角度(12%步态周期)的支撑阶段期间需要约30N·m的峰值扭矩。此外,约70%的步态周期膝关节扭矩保持在10N·m以下,这几乎等于步态周期中所有扭矩值的均方根的平均值。这是新开发机器人整体构想周期运动的关键概念。在大多数步态周期中,当需要的扭矩很低时,电机的能量可以储存起来,并可以在峰值扭矩需求时使用。踝关节也表现出类似的趋势,其关节峰值扭矩约为60N·m,并且在超过60%的步态周期内保持低于30 Nm.(小于整个步态周期的RMS值)。执行器转动膝关节所需的峰值功率约为70W,而踝关节约为150W。所提出的机器人的设计完全遵循人类步行期间步态的基本特征。这种机器人的新颖之处在于它可以在低能量需求时段(迈步阶段)存储来自驱动器的能量,并在需要能量时使用该能量(支撑阶段:脚跟和脚趾静止不动)。为了实现这个想法,传动系统采用线性变形拉伸弹簧。在膝关节伸展期间弹簧伸展并且存储来自驱动器的能量(因为腿的重量而产生重力需要较少的能量),当弹簧在弯曲过程中则释放储存的能量。采用这种方式,最大扭矩可以通过扭矩的RMS值来调整。电机旋转带动滚珠丝杠,使与滑块连接的滚珠螺母往复运动。滑块的往复运动会延长或缩短弹簧。通过这种方式,弹簧在伸展期间吸收能量,然后在弯曲过程中使用。因此,该器件提供了一种储存能量的方式,并在要求峰值功率期间充当互补电源。该机器人在膝关节处安装了一种新型的基于弹簧的装置,该装置可以在迈步阶段储存能量并且可以在支撑阶段释放储存的能量。该设备还考虑了一定的设备操作平稳性和用户使用安全性。储能装置由四个连杆连接在一起,四个转动关节构成四边形,两个拉伸弹簧用于所谓的平行四边形杆体上并平行于滚珠丝杠。在滑槽中往复运动的滑块(平行于弹簧)延伸或缩短弹簧。滑块是传动系统的一部分,并且是连接到输出连杆的连接器。膝踝足机器人的传动系统包括无刷直流电机,一对圆柱齿轮,滚珠丝杠,滚珠螺母(也称滑块)和传动连杆(联轴器)。电机的旋转运动通过安装在电机上的一对圆柱齿轮和丝杠的末端传递给滚珠丝杠。通过滚珠丝杠的旋转,滚珠螺母往复运动,并且该滑动通过耦合器传递到柄部。无刷直流电机可用于在任何速度下获得较为平稳的扭矩值,并从其他可用选项(如变频电机)中获得更好的性能。无刷直流电机还具有其他相关优势,如尺寸较小,重量较轻,理想情况下无需维护,噪音更低等。对于踝关节,电机通过减速(1:100)齿轮副直接将动力传递给关节。为了达到降低成本的目的,使用了包含标准球轴承的简单旋转关节。每个旋转关节都使用黄铜衬套,以避免损坏,并保持机器人的主体结构强度可靠。根据关节数据将所有关节机械锁定在其极限位置,以确保用户的安全。外骨骼的小腿连接高度可调,以适应不同身高的人。这是通过将小腿连杆分成两部分来实现的。柄的一部分安装在另一部分上,根据所需的柄连接长度将一个锁定销放入槽中。此功能还使设计模块化,并允许分别使用此机器人用于膝盖或踝关节,以避免产生无用关节的多余质量。该机器人选择轻便耐用的材料,同时考虑了设备的成本,因此提出了用于外壳的碳纤维增强复合材料和用于机械结构部件的铝。使用标准的多孔铝制方形通道,便可以满足降低成本的目的。具有通孔的中空方形通道比使用简单的刚性连接能提供更好的强度重量比。此外,为了简单起见,采用机器人的单侧结构,减轻了设备的重量并且实现了设计的紧凑性。由于这些设计考虑,按SolidWorks型号计算,包括结构,关节,轴承和衬套在内的完整腿组件的总重量仅为1.3kg。这种方法相当简单快捷,用户只需要将肩带的一侧推入另一侧,并拉动伸展后的肩带,便可以获得足够的紧固性。每根带子上的操作按钮都可以使设备脱落。在可穿戴外骨骼的收紧和锁定带上选择符合人体工程学的填充方案,以保护使用者免受疼痛,皮疹或任何不适。利用一个简单的曲柄滑块机构将驱动器的运动传递给膝关节。采用四杆机构是因为在其所提出的机器人中结构相对简单,而且十分适用。下图显示了该机制的示意图。连杆L3是滑块往复运动的输入端,L2是耦合器,L1是曲柄或输出端。滑块的往复运动将运动传递给耦合器,然后推动或拉动曲柄以旋转膝关节。θK是从大腿连杆到小腿连杆测量的膝关节角度。θ1是从连杆L1到连杆L4的角度,θ2是曲柄和连杆之间的角度,θ3是连杆和滑杆之间的角度。滑块连杆的设计方式是以大腿为原型的,使L4(地面连杆)和L3之间的脚踝接触。从下图中可以注意到,∠ DAB=θK+θ1的设计方式使其在曲柄的任何位置都始终为90°。该机制的自由度可以通过使用库茨巴赫修改后的Gruebler方程来计算。Gruebler方程是M=3(L-1)-2J-h,其中,M=机构的自由度,L=连杆数,J=低副数,h=高副数。该机构可以简单地用闭环矢量方程求解,即L1-L2-L3-L4-=0因此,由上述方程得L1cos θ1-L4 cos(0)-L3 cos(90)-L2 cos(π/2+θ3)=0 Li sin θ1-L4 sin(0)-L3 sin(90)-L2 sin(/+θ3)=0化简得L1 cos θ1-L4+L2 sin θ3 =0(1)L1 sin θ1-L3-L2 cos 03 =0(2)其中L1,L2,L3,L4是设计变量,θ3是未知的。θ1可以从下面给出的方程所表示的几何关系中获得θ1+θk= π/2(3)其中,θk是膝关节角度,已知的。膝关节处的扭矩平衡方程可以写成M=F/-cosθ3*(L1*sin θ2)(4)式中,F是由执行机构提供的力,M是在步态数据中给出的关节力矩。在完成康复机器人的机构设计之后,为了获得其最佳性能,需要进行机构优化。优化的目的是最小化传动装置的力,以便我们可以使用低功率的驱动器,这将降低系统的重量和成本。在优化过程中,需要考虑某些因素,这些因素被称为约束条件和边界。依据机构的几何形状,强度和重量来确定约束条件和边界,最终确定机构的连杆长度。下面用数学表达式描述整个过程。该问题可看做是一个最小化问题,所以目标函数是整个步态周期中需要由驱动器提供的扭转膝关节的峰值力的无穷范数。由方程(4)得Min f(X)= |F|∞ =|-M*cosθ3/L1*sinθ2|∞(5)需要优化的变量是L1 L2 L3 L4。下面给出了优化的几何条件L1>L2(6)L1>L4(7)L1+ L2>max(L3)(8)L1-L2>min(L3)(9)这些约束条件保证了机构的几何形状、强度以及期望的运动。建立了优化问题后,可以借助适当的优化技术得到优化结果。不同的问题优化方法也不同,上述问题是一个非确定性多项式问题,这类问题可以用非线性规划方法或启发式算法求解。但是,启发式算法有一定的局限性,例如,由于是随机搜索,所以可能无法得到全局最优结果。因此本文使用了更为精确的内点非线性规划法。利用matlab2017Ra对整个问题编程求解。利用fmincon非线性约束优化工具和内点算法得到优化结果。优化结果表明,膝关节旋转所需的最大力约为784N。大多数步态周期所需的平均转矩是峰值转矩的30%,可以得出,大多数步态周期所需的平均力也将接近峰值力的30%。为了提高运动精度,采用闭环反馈方式控制机器人。控制的主要对象是驱动器提供的力矩和其运动的方向。利用Proteus V 8软件对控制策略进行绘制和仿真。用Picv4.6软件Micro C PRO编写C语言控制程序。使用力敏电阻器输入通信,并且在关节中使用磁旋转传感器来测量关节角并传递反馈。膝关节和踝关节也采用相同的控住方法。本课题选用力敏电阻来实现人与可穿戴外骨骼之间的通信。这种传感器能够检测出物理压力并进行相应的反馈。将力敏电阻放在机器人的相应位置,它可以检测到人体腿部的轻微压力。所选传感器的重要参数包括尺寸、电阻范围、力的范围和电源要求。最终选择的传感器的尺寸为有效直径1/2”(12.5mm),厚度为0.02”,电阻范围为100KQ-200kΩ,力的范围是0-100N,输入电流小于1mA。该传感器接收5V的输入电压,并根据用户将在传感器上施加的力而产生从0到5V范围的输出模拟电压,模拟电压信号被传送到微控制器中控制系统。反馈传感器用来检测关节旋转角度,它将信息传递给微控制器,然后微控制器控制驱动器提供所需的转矩来进一步旋转关节。为了满足上述要求,选择一种磁旋转传感器,传感器安装在膝关节和踝关节中,在关节旋转时,传感器的轴也会旋转。传感器输入5V直流电压,并在对应于旋转角度的电阻值上输出0.3-4.3V的输出电压。该传感器向微控制器产生反馈信信号,并相应地提供驱动器的转矩和方向。对于无刷直流电机U(t)=e(t)+L*di(t)/d(t)+R*i(t)(10)其中,U是电压,L是电感,R是电机的内阻,I是电流。电机的转矩由方程(11)给出Tu(t)=U*i(t)/2*π*n(11)其中n是电机转速。将方程(10)带入(11),得Tu(t)=[e(t)+L*di(t)/d(t)+R*i(t)]*i(t)/2*π*n(12)因此,通过控制无刷直流电机的内阻,可以控制转矩。按照这种方法,电机的转矩就可以被控制。本文设计机器人的出发点是提出一种能够提供使用要求,节能、重量轻且低成本的可以在家庭环境中使用的个人康复设备。这样,所有的残疾人都可以得到适当的治疗,更快地恢复,这是设计这种医疗设备的主要目标。在现代设计实践中,当设计新产品或系统时,最终用户成为主要考虑因素之一。以一种直接影响最终用户的研究(例如设计康复设备或电子小配件)的方式实现类似的研究概念,重要的是要考虑与最终用户相关的属性和要求。因此,人体生物力学的研究成为设计康复器械的关键因素。其他因素可能包括来自治疗师和医生的治理指导。用户安全是另一个永远不能妥协的问题。人体工程学和先进的人机交互技术也是促进和发展医疗机械的重要方面。由于节约或消耗较少的能量已经成为降低成本,减轻现代实践中效率的经验法则,因此康复设备的设计者必须考虑未来康复设备中的能量问题。本文提出的新概念是步态康复研究未来工作的一个重要方向。在人类步态周期的低能量需求阶段期间存储能量并利用该能量通过能量存储装置在人类步态周期的高能量需求阶段释放出来提供给驱动器。在所提出的设计中使用了两个基于线性弹簧的平行四边形连杆机构,但在未来的研究中,潜在的一些更有效的装置可以用于外骨骼或其他类型的康复机器人中的能量存储,以达到节能目的。未来的工作将会是根据本文提出的设计开发外骨骼原型,并在建立实验后评估外骨骼的性能和有效性。(本文来源于《天津大学》期刊2018-06-01）
李德春[5]（2017）在《基于Kinect下肢康复训练机器人人体步态分析》一文中研究指出根据统计来看,在2015年就有2.22亿的人口是60岁乃至于60岁以上,达到总人口比例的16.15%;估计到了2020年,将有2.48亿是老年的人口,人口老龄化的水平也将到17.17%,这里有3067万人是年龄较大的80岁以上人口;直到2025年,将突破3亿人是60岁以上的,这将是国家面临着非常严重的老龄化时期。而老年人的人体机能逐渐下降,会导致下肢不协调而跌倒。除外,因疾病、交通、工伤事故等原因造成的下肢病残人员数量也不断增加。由于人口年龄老化加剧和机械损伤也逐年上升,这些伤残人的生活质量下降,同时使其社会和国家经济方面加重负担,抑制了国家经济快速发展。为了提高下肢有障碍的人群的身体机能,需要对他们进行合适的训练。在训练时,获得下肢的步态信息进行分析,这有助于减小意外发生的概率。本课题就基于Kinect传感器搭建一个康复训练机器人,通过Kinect来检测获取人体下肢的步态信息,这里主要是获取人体下肢所贴有八个白色标记点的信息,这些信息数据主要是Kinect水平面到各个标记点的水平距离和各个标记点离地面的垂直高度,并通过这些数据计算出人体下肢膝关节角度。然后通过对膝关节角度和进行时间序列的建模并结合卡尔曼滤波进行预测和估计,同时,通过人体模拟各种步态的实验进行了验证这种方法的合理性和有效性。接着根据得到各类步态实际值和预测值进行差值,运用滑动平均的方法来步态识别,并详细而深入的研究滑动平均法识别步态影响情况,最后用滑动平均法对模拟的具有对称性和非对称性的正常步态的实验进行识别。识别时只需将计算得到的步态序列的预测值与估计值之差进行滑动平均看得到偏差均值的波动范围来判别,在波动允许的范围内说明步态处于正常的,反之,就是异常步态,当异常步态出现时刻同时就会开启报警信号,等待医护人员救援。(本文来源于《沈阳工业大学》期刊2017-05-24）
林达尔[6]（2017）在《下肢步态康复训练机器人的研究与实现》一文中研究指出下肢步态康复训练机器人是外骨骼机器人技术在医疗步态康复训练中的一种应用,它能根据不同的患者进行不同的步态康复训练,帮助偏瘫患者在步态康复训练中借助于机器人达到恢复下肢运动能力的效果,通过引入先进的具有高精度、响应速度快等特点的自动化设备到医学康复领域中,并通过大数据分析进而建立规范标准的步态康复训练数据库,下肢步态康复训练机器人将有可能解决传统人工辅助的步态康复训练中劳动力成本高、效果不明显、步态周期不统一等缺点,以此提高患者在步态康复训练的效率和质量。当前,下肢步态康复训练机器人已成为了医用机器人领域中的热点之一。首先,本文通过对国内外下肢步态康复训练机器人的发展趋势进行了分析研究,确立了研究内容和研究路线以及在下肢步态康复训练机器人领域中要攻克的地方,通过分析人体下肢运动机理、关节结构等特点,结合相关的数据计算,设计出更能接近于人腿肌肉运动情况的直线驱动系统,最终制定了机器人设计的总体方案,通过Solidworks软件完成了符合人体运动机理并且适合不同人群的实体模型设计并研制加工出了实验样机。基于实验样机建立了下肢步态康复训练机器人的运动学数学模型和动力学数学模型,在此基础上,制定实验方案对理论模型加以验证,并利用dSPACE实时仿真系统搭建下肢步态康复训练机器人控制系统硬件平台和实时软件操作平台,结合下肢步态康复训练机器人动力学模型的特点,通过实验分析下肢步态康复训练机器人的动力学特性,来为控制方案的设计提供参考依据。针对下肢步态康复训练机器人系统非线性、强耦合等特点,制定了机器人控制策略方案并在dSPACE系统平台下完成了控制器的设计。在空载、负载等不同的情况下,对实验样机进行不同轨迹跟踪实验,并对实验的数据进行分析对比,来验证了下肢步态康复训练机器人系统的可靠性和功能性,为下肢步态康复训练机器人向成熟的下肢步态康复训练机器人产品的发展提供了必要的理论依据和实践经验。(本文来源于《华侨大学》期刊2017-03-15）
赵泽阳[7]（2017）在《基于下肢步态康复训练机器人的仿真研究》一文中研究指出下肢步态康复训练机器人作为当今机器人技术的研究热点,涉及到生物医学、机械学、电子学、计算机学、数学分析等多个领域。本文从人体下肢结构出发,分析了人的正常行走步态,基于下肢步态康复训练机器人的实验设计样机搭建了一套虚拟样机平台,并对其进行了仿真实验研究。本文首先根据下肢步态康复训练机器人实验设计样机进行几何尺寸的校准,利用SolidWorks建立了下肢机器人的叁维模型,对其机械结构进行分析,得到了各个零部件的质心位置和转动惯量等参数。结合人体下肢关节运动分析,确定了步态轨迹曲线。通过SolidWorks对其机械结构之间的运动关系进行分析,得到了关节运动和几何位置的相关参数变化。采用D-H法在MATLAB中建立了下肢机器人的运动学理论模型,将电机丝杠位移量作为驱动计算得到各个关节点的运动轨迹,在MATLAB/SimMechanics中搭建了虚拟样机模型并进行仿真分析。将理论计算得到的关节轨迹曲线与仿真曲线比较,验证了运动学理论建模的准确性。最后,又通过实验设计样机各关节的实际运动轨迹分析验证了运动学建模的准确性,为后续动力学分析提供理论和仿真依据。在保证下肢机器人运动学建模正确的基础上又对其进行了动力学分析,通过拉格朗日能量法对下肢机器人建立了动力学理论模型。在ADAMS中搭建了下肢机器人虚拟样机,并利用其自身强大的解算器进行动力学仿真。分析了下肢机器人在运动过程中的关节角度、角速度和刚体间的受力变化等情况,为下肢机器人结构的优化提供设计依据。根据ADAMS仿真,分析了下肢机器人动力学特性的影响因素,并校准了动力学理论模型。同时,又通过实验校核了ADAMS仿真模型,为后续下肢机器人的控制提供理论依据和模型基础。本文通过MATLAB-ADAMS建立了协同仿真系统,根据被动训练模式确定采用计算力矩加PD控制算法,进行了步态轨迹跟踪控制的联合仿真实验。仿真结果验证了控制算法的有效性,从而对实际样机的控制算法设计及其PID参数整定具有一定的指导意义,为后续研究提供仿真实验平台。(本文来源于《华侨大学》期刊2017-03-15）
吴灿[8]（2016）在《可穿戴下肢康复外骨骼机器人及其步态控制》一文中研究指出可穿戴下肢康复外骨骼机器人是一种受仿生学启发的人机一体化智能系统,旨在帮助下肢功能障碍的病患恢复运动功能。与传统康复设备不同,它不限制于在医院、康复中心等固定的室内环境下使用,而是可以让病人在户外自由训练,甚至无需医护人员在场,成为家庭使用的个人产品。本文研究的目的是开发一款适用于下肢截瘫者使用的外骨骼机器人系统,主要内容包括外骨骼结构设计、控制系统以及步态控制算法等。受仿生外骨骼启发,本文设计了一款8自由度外骨骼机器人,包括4个主动自由度,2个被动自由度和2个手动限制自由度。主要结构包括关节驱动机构、背包、踝关节、控制拐杖以及绑带等人机力交互结构。其中关节驱动机构要求很高的功率-体积比,是结构设计的难点。通过查阅相关文献,总结了现有关节机构类型,并详细探讨了变异平面四杆机构方案的可行性,最终确定了基于曲柄滑块机构的关节构型。在关节局部运动学分析的基础上,给出了一种可视化调参方法：以关节活动范围及瞬时减速比为优化目标,通过试参法获得四杆机构杆长的优选搭配,使得关节结构特性符合人体下肢关节的运动规律和受力规律。最后还通过有限元仿真分析,确定了关节内薄弱环节,进而进行局部加强。机器人采用电池供电便于远距离行走,采用工控主机作为控制中心,并集成角度传感器、姿态仪,压力传感器等,实现机器人的闭环控制。结合人类下意识的习惯,提出了一种简单有效的行走控制逻辑,可降低误操作的可能。上位机软件目前主要做调试用,可视化的状态显示区方便调试人员随时掌握机器人状态。此外,还巧妙地运用继电器,获得异常断电时的临时保护机制。在常用的7类下肢辅助控制策略基础上,对截瘫者适用的步态控制方法进行了探讨；又在健康人步态分析的基础上,进一步探讨辅助截瘫病人站立行走的可行性,归纳出截瘫适用步态应具备的特点。介绍了步态采集方法,并针对截瘫行走的特点,提出一种步态修正方法,不仅能解决脚尖拖地的问题,还能快速生成不同坡度行走的步态。2名截瘫志愿者参与了行走试验,验证了外骨骼机器人系统的可靠性,还验证了步态修正方法的有效性。最后,根据截瘫病人起坐的特殊需求,提出了人机叁质量杆模型及其稳定空间的概念,并在此基础上提出速度顺应控制方法,缓解了不恰当的拐杖施力给肢体平衡带来的影响。实验证明,与传统预定轨迹控制方法相比,速度顺应控制方法下的起坐成功率明显提高。(本文来源于《广东工业大学》期刊2016-06-01）
郭洋,李岩,李旗[9]（2016）在《Lokomat机器人步态康复训练对半月板损伤患者下肢功能影响》一文中研究指出1目的探讨Lokomat机器人下肢康复训练对半月板损伤关节镜术后患者步行功能的影响。2方法将90例半月板损伤关节镜术后患者按随机数字表法分为A、B、C 3组,每组各30例。A组采用常规康复治疗,B组应用Lokomat机器人下肢康复训练治疗,C组常规康复治疗配合Lokomat机器人下肢康复训练,3组均治疗2个月。于康复治疗前及治疗1、2个月后对患者膝关节能量、支撑力矩、摆动力矩进行测定比较。3结果 3组康复治疗1个月后膝关节能量,两两比较差异有统计学意义(T=2.707,P=0.015;T=-2.975,P=0.008;T=-5.203,P=0.000),且C组优于B组,B组优于A组。治疗后2个月,C组优于B组、A组(T=-5.392,P=0.000;T=-3.663,P=0.002)。C组与A组比较治疗1、2个月后膝关节支撑力矩差异有统计学意义,且C组优于A组(T=-2.147,P=0.046;T=-2.913,P=0.009)。叁组治疗1、2个月后膝关节摆动力矩,两两比较差异有统计学意义(T=-10.220,P=0.000;T=-2.153,P=0.045;T=-23.518,P=0.000;T=-5.630,P=0.000;T=-12.006,P=0.000;T=-3.693,P=0.002),且C组优于B组,B组优于A组。4结论 Lokomat机器人下肢康复训练可以增大半月板损伤关节镜术后患者下肢运动过程中膝关节能量及膝关节支撑力矩、摆动力矩,提高步行功能。(本文来源于《河北联合大学学报(医学版)》期刊2016年01期）
潘运平,张松乔,鲁峰,李畅[10]（2015）在《基于步态的下肢康复用外骨骼机器人运动分析》一文中研究指出穿戴式下肢助行外骨骼机器人是一种能够帮助行走不便的老人和具有行走功能障碍的患者进行辅助行走的仿人服务机器人,其康复训练设备已提升为国家战略性研究项目,越来越得到重视。通过对人体下肢运动机理以及步态的研究,并基于动力学仿真软件Adams对外骨骼机器人的受力和步态进行仿真分析,验证步态的合理性,同时对以后行走的合理性提供依据以及为进一步设计出一种新型穿戴式下肢助行外骨骼机器人样机提供参考。(本文来源于《现代机械》期刊2015年06期）
下肢步态康复机器人论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的:观察水疗结合下肢康复机器人对早期脑卒中患者下肢运动控制、步态及能量损耗的影响。方法:将80例脑卒中患者随机分为对照组和干预组各40例,对照组予以常规康复治疗,干预组则配合水疗及下肢机器人训练,治疗12周后采用Fugl-Meyer下肢运动功能评分量表评定综合运动功能、步行生理消耗指数测定身体能量损耗、步态分析系统评测步态参数(步宽、步速、步长)。结果:治疗后,干预组Fugl-Meyer评分、步态参数、步行生理消耗指数改善程度均显着优于对照组(P<0.01)。结论结论:水疗结合下肢康复机器人训练可有效加强早期脑卒中患者的下肢运动控制,促进步态重建,降低身体能量损耗。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
下肢步态康复机器人论文参考文献
[1].郭冰菁.柔性下肢步态康复训练机器人人机共融理论研究[D].河南科技大学.2019
[2].阳庆军,潘冠文,缪洁.水疗结合下肢康复机器人对早期脑卒中患者步态重建的影响[J].按摩与康复医学.2019
[3].郭冰菁,韩建海,李向攀,张彦斌,尤爱民.理疗师交互下的下肢康复训练机器人个性化步态规划方法[J].机器人.2018
[4].Ilahi,Hafiz,Mahmood.便携式下肢步态康复机器人机械结构与控制设计[D].天津大学.2018
[5].李德春.基于Kinect下肢康复训练机器人人体步态分析[D].沈阳工业大学.2017
[6].林达尔.下肢步态康复训练机器人的研究与实现[D].华侨大学.2017
[7].赵泽阳.基于下肢步态康复训练机器人的仿真研究[D].华侨大学.2017
[8].吴灿.可穿戴下肢康复外骨骼机器人及其步态控制[D].广东工业大学.2016
[9].郭洋,李岩,李旗.Lokomat机器人步态康复训练对半月板损伤患者下肢功能影响[J].河北联合大学学报(医学版).2016
[10].潘运平,张松乔,鲁峰,李畅.基于步态的下肢康复用外骨骼机器人运动分析[J].现代机械.2015