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

【摘要】：下肢康復機器人是一種輔助下肢功能性運動障礙的患者進行康復訓練的智能醫(yī)療設備。針對下肢外骨骼康復機器人進行了研究。主要研究內容包括:(1)根據本課題組所研究的下肢外骨骼機器人的功能需求,及下肢康復訓練患者的特點,提出宜人性步態(tài)規(guī)劃方法。分別針對具體患者的離線的步態(tài)規(guī)劃和適應患者訓練時實際步態(tài)的在線適應性調整部分。前者是為康復醫(yī)師提供患者一個比較準確、客觀的步態(tài)范圍(步長、步態(tài)周期)來指導患者在最舒適、自然的狀態(tài)下進行正常行走。后者是醫(yī)師可依據參考數據為患者在康復訓練過程中進行適當調整。采用此種方法便可得到適于存在單個差異的患者的步態(tài)規(guī)劃,使患者得到更好的康復訓練效果。(2)離線規(guī)劃是在訓練前為患者的根據自身身體參數和訓練方案規(guī)劃適合特定患者的步態(tài)軌跡的過程。采用徑向基神經網絡對所獲得的樣本數據進行訓練,以實驗對象的6中身體參數為訓練的輸入(年齡、身高、體重、性別、大腿長、小腿長),輸出即為需要的步長和步態(tài)周期。(3)在線規(guī)劃是當患者根據規(guī)劃的步態(tài)進行訓練時,實際步態(tài)產生偏差的情況下,對步態(tài)進行適應性即時規(guī)劃,使新步態(tài),即能適應患者的實際步態(tài),又符合正常人的步態(tài)特征,避免訓練中發(fā)生對患者的損傷,有防止患者采用病態(tài)步態(tài),影響訓練效果。在線規(guī)劃部分采用一種自適應CPG生成下肢外骨骼的實時步態(tài)軌跡的方法。通過根據步長和步態(tài)周期求解關節(jié)角度軌跡,并將其擬合為有限階傅里葉級數。進而建立康復機器人傅里葉系數與步長、步態(tài)周期之間的模糊關系。之后,建立CPG網絡并使之與傅里葉系數相關聯(lián),形成步態(tài)實時在線規(guī)劃。(4)基于本課題組開發(fā)的下肢外骨骼康復訓練機器人模型,將Solidworks建立的下肢外骨骼虛擬機與matlab/simulink進行聯(lián)合仿真,可以實現離線預測與在線規(guī)劃,驗證了方法的可行性。
【關鍵詞】：康復機器人 下肢外骨骼 步態(tài)規(guī)劃 神經網絡 中樞模式發(fā)生器
【學位授予單位】：河北工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：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 下肢外骨骼機器人及其步態(tài)規(guī)劃的研究現狀10-16
• 1.2.1 下肢外骨骼機器人研究現狀10-15
• 1.2.2 步態(tài)規(guī)劃研究現狀15-16
• 1.3 課題的來源及研究目的16-17
• 1.3.1 課題的來源16
• 1.3.2 研究目的及前景16-17
• 1.4 課題的研究內容與創(chuàng)新點17-19
• 1.4.1 課題主要研究內容17-18
• 1.4.2 創(chuàng)新點18-19
• 1.5 本章小結19-20
• 第二章 下肢康復機器人的步態(tài)規(guī)劃方法20-32
• 2.1 人體步態(tài)及其運動學特征參數20-23
• 2.2 下肢康復機器人步態(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 基于自然動力學的步態(tài)規(guī)劃26-27
• 2.2.3 兩類步態(tài)規(guī)劃方法的優(yōu)勢和不足27-28
• 2.3 下肢康復機器人宜人性步態(tài)規(guī)劃方案設計28-31
• 2.4 本章小結31-32
• 第三章 基于RBF神經網絡的步態(tài)特征參數的預測32-44
• 3.1 人工神經網絡預測現狀32-33
• 3.2 徑向基神經網絡的選取33-35
• 3.3 RBF神經網絡學習算法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 徑向基神經網絡的特點37-38
• 3.5 徑向基神經網絡設計與步長、步態(tài)周期預測仿真38-41
• 3.5.1 徑向基神經網絡的結構設計38
• 3.5.2 徑向基神經網絡的參數設計38
• 3.5.3 實驗數據準備38-39
• 3.5.4 徑向基神經網絡的預測結果39-41
• 3.5.5 徑向基神經網絡的仿真結果41
• 3.6 可行性驗證41-42
• 3.7 本章小結42-44
• 第四章 下肢康復機器人的在線步態(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44-47
• 4.1.2 傅里葉級數的階次選取47-48
• 4.1.3 傅里葉函數的確定與傅里葉系數的求取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 基于析因實驗的數據設計50-51
• 4.2.3 基于T-S模糊系統(tǒng)的預測傅里葉級數的實現51-54
• 4.3 基于CPG的在線步態(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的康復機器人的步態(tài)規(guī)劃主要思路55-57
• 4.3.3 非線性振蕩器的選擇與設置57-58
• 4.3.4 中樞模式發(fā)生器神經網絡的設計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60-62
• 第五章 下肢康復機器人宜人性步態(tài)規(guī)劃仿真試驗62-72
• 5.1 建立matlab/simulink三維模型62-63
• 5.2 下肢康復機器人宜人性步態(tài)規(guī)劃系統(tǒng)仿真63-66
• 5.3 仿真結果與分析66-71
• 5.4 本章小結71-72
• 第六章 結論與展望72-74
• 參考文獻74-80
• 攻讀學位期間所取得的相關科研成果80-82
• 致謝82

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本文編號：407307