本文關(guān)鍵詞：下肢康復(fù)機(jī)器人步態(tài)規(guī)劃的宜人性研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：下肢康復(fù)機(jī)器人是一種輔助下肢功能性運(yùn)動(dòng)障礙的患者進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練的智能醫(yī)療設(shè)備。針對(duì)下肢外骨骼康復(fù)機(jī)器人進(jìn)行了研究。主要研究?jī)?nèi)容包括:(1)根據(jù)本課題組所研究的下肢外骨骼機(jī)器人的功能需求,及下肢康復(fù)訓(xùn)練患者的特點(diǎn),提出宜人性步態(tài)規(guī)劃方法。分別針對(duì)具體患者的離線(xiàn)的步態(tài)規(guī)劃和適應(yīng)患者訓(xùn)練時(shí)實(shí)際步態(tài)的在線(xiàn)適應(yīng)性調(diào)整部分。前者是為康復(fù)醫(yī)師提供患者一個(gè)比較準(zhǔn)確、客觀(guān)的步態(tài)范圍(步長(zhǎng)、步態(tài)周期)來(lái)指導(dǎo)患者在最舒適、自然的狀態(tài)下進(jìn)行正常行走。后者是醫(yī)師可依據(jù)參考數(shù)據(jù)為患者在康復(fù)訓(xùn)練過(guò)程中進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。采用此種方法便可得到適于存在單個(gè)差異的患者的步態(tài)規(guī)劃,使患者得到更好的康復(fù)訓(xùn)練效果。(2)離線(xiàn)規(guī)劃是在訓(xùn)練前為患者的根據(jù)自身身體參數(shù)和訓(xùn)練方案規(guī)劃適合特定患者的步態(tài)軌跡的過(guò)程。采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所獲得的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,以實(shí)驗(yàn)對(duì)象的6中身體參數(shù)為訓(xùn)練的輸入(年齡、身高、體重、性別、大腿長(zhǎng)、小腿長(zhǎng)),輸出即為需要的步長(zhǎng)和步態(tài)周期。(3)在線(xiàn)規(guī)劃是當(dāng)患者根據(jù)規(guī)劃的步態(tài)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí),實(shí)際步態(tài)產(chǎn)生偏差的情況下,對(duì)步態(tài)進(jìn)行適應(yīng)性即時(shí)規(guī)劃,使新步態(tài),即能適應(yīng)患者的實(shí)際步態(tài),又符合正常人的步態(tài)特征,避免訓(xùn)練中發(fā)生對(duì)患者的損傷,有防止患者采用病態(tài)步態(tài),影響訓(xùn)練效果。在線(xiàn)規(guī)劃部分采用一種自適應(yīng)CPG生成下肢外骨骼的實(shí)時(shí)步態(tài)軌跡的方法。通過(guò)根據(jù)步長(zhǎng)和步態(tài)周期求解關(guān)節(jié)角度軌跡,并將其擬合為有限階傅里葉級(jí)數(shù)。進(jìn)而建立康復(fù)機(jī)器人傅里葉系數(shù)與步長(zhǎng)、步態(tài)周期之間的模糊關(guān)系。之后,建立CPG網(wǎng)絡(luò)并使之與傅里葉系數(shù)相關(guān)聯(lián),形成步態(tài)實(shí)時(shí)在線(xiàn)規(guī)劃。(4)基于本課題組開(kāi)發(fā)的下肢外骨骼康復(fù)訓(xùn)練機(jī)器人模型,將Solidworks建立的下肢外骨骼虛擬機(jī)與matlab/simulink進(jìn)行聯(lián)合仿真,可以實(shí)現(xiàn)離線(xiàn)預(yù)測(cè)與在線(xiàn)規(guī)劃,驗(yàn)證了方法的可行性。
【關(guān)鍵詞】：康復(fù)機(jī)器人 下肢外骨骼 步態(tài)規(guī)劃 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 中樞模式發(fā)生器
【學(xué)位授予單位】：河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP242
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-20
• 1.1 課題的研究背景及意義8-10
• 1.2 下肢外骨骼機(jī)器人及其步態(tài)規(guī)劃的研究現(xiàn)狀10-16
• 1.2.1 下肢外骨骼機(jī)器人研究現(xiàn)狀10-15
• 1.2.2 步態(tài)規(guī)劃研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 課題的來(lái)源及研究目的16-17
• 1.3.1 課題的來(lái)源16
• 1.3.2 研究目的及前景16-17
• 1.4 課題的研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)17-19
• 1.4.1 課題主要研究?jī)?nèi)容17-18
• 1.4.2 創(chuàng)新點(diǎn)18-19
• 1.5 本章小結(jié)19-20
• 第二章 下肢康復(fù)機(jī)器人的步態(tài)規(guī)劃方法20-32
• 2.1 人體步態(tài)及其運(yùn)動(dòng)學(xué)特征參數(shù)20-23
• 2.2 下肢康復(fù)機(jī)器人步態(tài)方法比較23-28
• 2.2.1 基于參考軌跡的步態(tài)規(guī)劃23-26
• 2.2.2 基于自然動(dòng)力學(xué)的步態(tài)規(guī)劃26-27
• 2.2.3 兩類(lèi)步態(tài)規(guī)劃方法的優(yōu)勢(shì)和不足27-28
• 2.3 下肢康復(fù)機(jī)器人宜人性步態(tài)規(guī)劃方案設(shè)計(jì)28-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第三章 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步態(tài)特征參數(shù)的預(yù)測(cè)32-44
• 3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)現(xiàn)狀32-33
• 3.2 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選取33-35
• 3.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法35-37
• 3.3.1 正交最小二乘算法35-36
• 3.3.2 梯度下降法36-37
• 3.4 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)37-38
• 3.5 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與步長(zhǎng)、步態(tài)周期預(yù)測(cè)仿真38-41
• 3.5.1 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)38
• 3.5.2 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)設(shè)計(jì)38
• 3.5.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備38-39
• 3.5.4 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果39-41
• 3.5.5 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真結(jié)果41
• 3.6 可行性驗(yàn)證41-42
• 3.7 本章小結(jié)42-44
• 第四章 下肢康復(fù)機(jī)器人的在線(xiàn)步態(tài)規(guī)劃44-62
• 4.1 步態(tài)軌跡的描述方法44-49
• 4.1.1 步態(tài)參數(shù)44-47
• 4.1.2 傅里葉級(jí)數(shù)的階次選取47-48
• 4.1.3 傅里葉函數(shù)的確定與傅里葉系數(shù)的求取48-49
• 4.2 模糊邏輯推理49-54
• 4.2.1 T-S模糊系統(tǒng)49-50
• 4.2.2 基于析因?qū)嶒?yàn)的數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)50-51
• 4.2.3 基于T-S模糊系統(tǒng)的預(yù)測(cè)傅里葉級(jí)數(shù)的實(shí)現(xiàn)51-54
• 4.3 基于CPG的在線(xiàn)步態(tài)規(guī)劃優(yōu)化54-60
• 4.3.1 中央模式發(fā)生器概述54-55
• 4.3.2 基于CPG的康復(fù)機(jī)器人的步態(tài)規(guī)劃主要思路55-57
• 4.3.3 非線(xiàn)性振蕩器的選擇與設(shè)置57-58
• 4.3.4 中樞模式發(fā)生器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)58
• 4.3.5 系統(tǒng)穩(wěn)定性與可行性分析58-60
• 4.4 本章小結(jié)60-62
• 第五章 下肢康復(fù)機(jī)器人宜人性步態(tài)規(guī)劃仿真試驗(yàn)62-72
• 5.1 建立matlab/simulink三維模型62-63
• 5.2 下肢康復(fù)機(jī)器人宜人性步態(tài)規(guī)劃系統(tǒng)仿真63-66
• 5.3 仿真結(jié)果與分析66-71
• 5.4 本章小結(jié)71-72
• 第六章 結(jié)論與展望72-74
• 參考文獻(xiàn)74-80
• 攻讀學(xué)位期間所取得的相關(guān)科研成果80-82
• 致謝82

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