【摘要】：老年人、身體機(jī)能損傷病人的肢體功能相對較弱,他們可并稱為體弱人群(Weak persons)。對于體弱人群,康復(fù)訓(xùn)練可有效地增強(qiáng)其運(yùn)動能力,改善生活品質(zhì),同時也有助于其身體機(jī)能恢復(fù)。由于日常生活中絕大部分人體運(yùn)動都與上肢有關(guān),因此上肢運(yùn)動機(jī)能恢復(fù)及輔助對于體弱人群而言顯得尤為重要。上肢外骨骼機(jī)器人可用于體弱人群,實(shí)現(xiàn)上肢康復(fù)訓(xùn)練、動作輔助及功能拓展。然而目前還存在著重量重、穿戴舒適性差、易移位以及主動意向運(yùn)動識別難等問題。因此本課題研制了一套上肢外骨骼機(jī)器人系統(tǒng)并提出關(guān)節(jié)角度信號預(yù)測算法、基于表面肌電信號的運(yùn)動意圖識別算法以及比例肌電控制算法,以期解決以上問題。本課題研制的套索傳動七自由度上肢外骨骼機(jī)器人系統(tǒng)(CABXLexo-7)采用串并混聯(lián)結(jié)構(gòu),結(jié)構(gòu)緊湊。基于差動齒輪系原理而設(shè)計的兩種新型類并聯(lián)結(jié)構(gòu)與傳統(tǒng)串聯(lián)結(jié)構(gòu)結(jié)合,構(gòu)成串并混聯(lián)結(jié)構(gòu),保證上肢外骨骼機(jī)器人整體緊湊性。人機(jī)接觸處(上臂處和前臂處)采用圓環(huán)包裹式方式,增大人機(jī)接觸面,結(jié)合串并混聯(lián)結(jié)構(gòu)使得整體質(zhì)量分布更為均勻,從而解決整體易移位問題,并且提高整體穿戴舒適性和安全性。為了避免將電機(jī)、驅(qū)動器和控制器都放置在上肢外骨骼機(jī)器人本體上,本課題采用上肢外骨骼機(jī)器人關(guān)節(jié)驅(qū)動單元與機(jī)器人本體分離策略。套索傳動機(jī)構(gòu)將電機(jī)能量傳遞到對應(yīng)關(guān)節(jié),從而降低外骨骼本體重量。所研制的外骨骼本體重量為3.2kg,相對于已有的上肢外骨骼機(jī)器人,重量較輕。人體運(yùn)動信號預(yù)測算法研究在上肢外骨骼機(jī)器人控制中具備重要意義,其可用于提前預(yù)測運(yùn)動趨勢。本文受中樞模式發(fā)生器理論啟發(fā),針對人體運(yùn)動趨勢預(yù)測問題,提出基于非線性Hopf振蕩器線性組合器的自適應(yīng)多振蕩器線性組合器預(yù)測算法AMOLC(Adaptive Multiple Oscillators Linear Combiner)用于預(yù)測關(guān)節(jié)角度。該預(yù)測算法基于分頻思想,線性組合非線性Hopf振蕩器,并分配自適應(yīng)權(quán)值。為了提高預(yù)測算法的準(zhǔn)確性,本文推導(dǎo)AMOLC預(yù)測算法關(guān)鍵參數(shù)取值參考公式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,AMOLC預(yù)測算法預(yù)測準(zhǔn)確率高、計算速度快且魯棒性好。為了準(zhǔn)確快速地識別人體連續(xù)運(yùn)動意圖,本文以表面肌電信號特征信號作為切入點(diǎn),研究特征信號應(yīng)用方式,提出特征信號加權(quán)和特征信號時延,并將加權(quán)特征信號和時延特征信號應(yīng)用到運(yùn)動意圖識別研究中。針對從表面肌電信號獲取運(yùn)動意圖問題,基于支持向量機(jī)算法和灰色關(guān)聯(lián)度理論,構(gòu)建灰色特征加權(quán)支持向量機(jī)算法GFWSVM(Grey Features Weighted Support Vector Machine)。針對表面肌電信號多時延信號維度多,影響運(yùn)動意圖估計速度的問題,結(jié)合隨機(jī)森林算法,構(gòu)建時延多特征隨機(jī)森林算法RF using MTDF(Random Forests using Multiple Time-Delayed Features)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明兩種運(yùn)動意圖識別算法準(zhǔn)確率高,計算速度快�？紤]到七自由度上肢外骨骼機(jī)器人動力學(xué)模型過于復(fù)雜、計算成本大等問題,本文基于PID控制算法,針對套索傳動帶來的遲滯問題,在PI控制器基礎(chǔ)上加入遲滯補(bǔ)償環(huán)節(jié)。再者,在此基礎(chǔ)上結(jié)合表面肌電信號特征信號時延,針對人體意向運(yùn)動輔助控制問題,提出基于表面肌電信號積分時延信號的比例肌電控制算法。表面肌電信號積分特征信號提取環(huán)節(jié)由模擬電路實(shí)現(xiàn),從而提高特征提取速度,并且應(yīng)用時延特征,在保證計算速度的同時,提高運(yùn)動意圖識別準(zhǔn)確率。控制算法基于PID控制算法,因此其計算量小、控制效果好。本課題設(shè)計三個實(shí)驗(yàn)用于驗(yàn)證所研制的上肢外骨骼機(jī)器人的被動康復(fù)訓(xùn)練、被動動作輔助、主動康復(fù)訓(xùn)練及主動運(yùn)動輔助效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所研制的上肢外骨骼機(jī)器人在應(yīng)用本研究提出的信號預(yù)測算法、基于表面肌電信號的運(yùn)動意圖識別算法以及基于PID控制算法的比例肌電控制算法時,可實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的運(yùn)動意圖識別以及主動/被動康復(fù)訓(xùn)練和動作輔助。
【圖文】：

及腕關(guān)節(jié)伸展力矩為 15N·m，最大前臂旋后力矩為 3N·m�？紤]到肩關(guān)節(jié)外展自由度的重要性，RUPERT IV 在前代基礎(chǔ)上增加了肩關(guān)節(jié)外展自由度，而且為了減輕整體重量，RUPERT IV 很多結(jié)構(gòu)部件采用石墨復(fù)合材料。圖1.1展示了RUPERTII 到 RUPERT IV 三代產(chǎn)品實(shí)物圖。（a）RUPERT II （b）RUPERT III （c）RUPERT IV圖 1.1 美國 RUPERT 系列上肢外骨骼機(jī)器人Fig 1.1 The upper limb exoskeleton robot of RUPERT series from USA: (a) RUPERT II, (b)RUPERT III, (c) RUPERT IV為了克服傳統(tǒng)串聯(lián)連桿結(jié)構(gòu)帶來的剛度不夠且關(guān)節(jié)中心易移位等問題，美國通用全球研究中心與哥倫比亞大學(xué)于 2010 年到 2012 年聯(lián)合研制了一款代號為CAREX 的鋼絲繩驅(qū)動上肢康復(fù)外骨骼機(jī)器人[73]，如圖 1.2 所示。CAREX 上肢外骨骼機(jī)器人采用設(shè)置在肩部、上臂以及前臂的三個鋁合金固定裝置替代傳統(tǒng)的剛性連桿結(jié)構(gòu)。各個部分通過鋼絲繩遠(yuǎn)端傳遞電機(jī)能量至對應(yīng)驅(qū)動關(guān)節(jié)[91-94]。CAREX 可實(shí)現(xiàn)孟肱關(guān)節(jié)三自由度平動、肩關(guān)節(jié)三自由度轉(zhuǎn)動以及肘關(guān)節(jié)屈伸運(yùn)動，其整體質(zhì)量大約為 1.35kg。通過安裝方向傳感器以及旋轉(zhuǎn)編碼器，用于測量肩關(guān)節(jié)和肘關(guān)節(jié)角度。經(jīng)過優(yōu)化，CAREX 整體所需鋼絲繩從初始的 7 根精簡到 5根，且每一根鋼絲繩上均安裝拉力傳感器用于實(shí)現(xiàn)力域控制算法。瑞士洛桑聯(lián)邦大學(xué) Elvira Pirondini 等人設(shè)計了一套 6 自由度上肢外骨骼機(jī)器人 ALEx[78]，如圖 1.3 所示。該外骨骼具備四個主動自由度

（a）右視圖 （b）前視圖圖 1.2 CAREX 上肢外骨骼機(jī)器人.2 CAREX upper limb exoskeleton robot: (a) right view, (b) fron（a）實(shí)物圖 （b）滑輪組圖圖 1.3 ALEx 上肢外骨骼機(jī)器人 upper limb exoskeleton robot: (a) the pictures of exoskeleton, (b) RUPERT 系列，，蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院研制的 ARMin
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP242

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 李會軍;宋愛國;;上肢康復(fù)訓(xùn)練機(jī)器人的研究進(jìn)展及前景[J];機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用;2006年04期

本文編號：2643278