上肢軟質外骨骼助力控制策略研究
發(fā)布時間：2021-08-03 10:08
據調查顯示,我國的老齡化速度已高居全球首位,2016年我國60歲以上老年人口數約為2.12億,約占人口總數15.6%,而在2010年的第六次全國人口普查數據中,60歲以上老年人口僅為10.33%。隨著老齡化問題的日益嚴重,生理功能衰退、運動功能障礙等問題接踵而至,使得老年人生活質量急劇下降,導致家庭和社會的負擔越來越重,而隨著時代的發(fā)展,經濟水平的不斷進步,生活水平的不斷提高,人們對于自身的健康問題越來越重視,對于生活質量的要求越來越高。拐杖、手杖等手動器械已無法滿足老年人的需求,可穿戴式外骨骼的發(fā)展使得這一問題有了解決的希望,并且可穿戴式外骨骼在民用和軍用領域中也有著廣闊的應用前景。本文根據上述相關研究背景,針對可穿戴式外骨骼的發(fā)展趨勢,設計了一種基于套索驅動的上肢軟質外骨骼機器人,并提出了基于人體運動意圖識別的助力控制策略,論文的主要內容如下:基于人體上肢解剖學研究理論,針對上肢軟質外骨骼系統(tǒng)的舒適性、安全性、輕便性提出了相應的結構設計要求。詳細介紹了上肢軟質外骨骼服結構,包括上肢軟質外骨骼驅動裝置和套索傳動系統(tǒng)。接著介紹了上肢軟質外骨骼系統(tǒng),包括傳感檢測系統(tǒng)、數據采集系統(tǒng)以及基于...
【文章來源】：南京航空航天大學江蘇省 211工程院校
【文章頁數】：86 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
國內外典型外骨骼機器人系統(tǒng)
(a) WEAR 外骨骼 (b) XOS2 外骨骼 (c) HERCULE 外骨骼圖 1.2 國內外典型外骨骼機器人系統(tǒng)在國內，可穿戴式外骨骼機器人系統(tǒng)研究起步相對較晚，但近年來也取得了諸多研究成哈爾濱工業(yè)大學杜志江教授學科組研制了五自由度上肢康復外骨骼，可以實現基于 Kinect 視捕捉的健肢-患肢雙側協(xié)調鏡像訓練[44]。上海交通大學殷躍紅教授學科組提出了基于表面肌信號（sEMG）與人機交互力多源信號融合的下肢康復外骨骼系統(tǒng)[45]。華東理工大學曹恒教學科組研制了基于直驅式液壓柔順執(zhí)行器與彈簧阻尼元件的負重型下肢動力外骨ELEBOT[46]。此外，浙江大學[47]、中國科學院自動化研究所[11]、北京航空航天大學[4]、華中技大學[48]、東南大學[49]等單位在外骨骼領域都進行了卓有成效的研究。然而，現有的外骨骼系統(tǒng)多由剛性機械結構組成，結構相對笨重、龐大，能耗高，尤其系統(tǒng)故障等突發(fā)情況下，自重過大的缺陷會對穿戴者的安全構成威脅。剛性外骨骼與人體穿戴連接后構成了空間多環(huán)封閉運動鏈，為了保證人機交互過程的協(xié)性與安全性，人機間對應關節(jié)的回轉中心應保持重合。關節(jié)偏差會導致牽扯現象，限制外骨的有效工作空間，甚至造成肢體損傷。然而，人體關節(jié)多為復合回轉關節(jié)（如肩、肘關節(jié)）
(a) ARMIN-II 外骨骼 (b) X-ARM 外骨骼 (c) NEUROExos 外骨骼圖 1.3 剛性外骨骼借助輔助機構來保證人機運動協(xié)調針對前述剛性外骨骼存在的諸多缺陷，美國哈佛大學 Wyss 研究中心于近幾年提出了軟外骨骼的概念，利用人體的骨骼和關節(jié)來替代傳統(tǒng)外骨骼剛性構件的作用，并結合柔性驅動置實現關節(jié)驅動，其具有柔順、舒適、輕便、協(xié)調性好等特點。圖 1.4(a)為 Wyss 研究中心制的基于 Festo 氣動肌肉驅動的踝關節(jié)外骨骼。氣動肌肉可以提供柔順驅動力，但其缺點在伸長量有限，本征非線性強，難以實現精密的位置和力控制[54]。形狀記憶合金材料也被嘗試于設計膝關節(jié)軟質外骨骼，其結構非常輕巧靈活，但驅動能力以及響應速度有限[55]。圖 1.4(為采用電機-柔帶驅動的髖關節(jié)外骨骼，但該系統(tǒng)僅能夠實現單方向的助力效果[56]。美國 S公司推出了基于柔繩驅動的軟質外骨骼服 SUPERflex[57]，并結合可控彈簧儲能元件實現下肢能行走與康復訓練，如圖 1.4(c)。目前國內仍缺乏對軟質外骨骼的深入研究。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種應用于功率放大液壓驅動外骨骼的基于物理人機交互估計的控制策略（英文）[J]. Yi LONG,Zhi-jiang DU,Wei-dong WANG,Long HE,Xi-wang MAO,Wei DONG. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. 2018(09)
[2]卷積神經網絡研究綜述[J]. 周飛燕,金林鵬,董軍. 計算機學報. 2017(06)
[3]基于深度卷積神經網絡的運動想象分類及其在腦控外骨骼中的應用[J]. 唐智川,張克俊,李超,孫守遷,黃琦,張三元. 計算機學報. 2017(06)
[4]基于卡爾曼預測的外骨骼擺動腿隨動控制研究[J]. 曹志剛,葉曉東,王玉成,陳梁軍,朱紅生. 科學技術與工程. 2016(29)
[5]基于支持向量機的外骨骼機器人靈敏度放大控制[J]. 趙廣宇,何龍,李新俊,許國強,李小奇. 計算機測量與控制. 2016(09)
[6]基于人體髖關節(jié)轉動中心分析的髖關節(jié)外骨骼仿生設計（英文）[J]. Wei YANG,Can-jun YANG,Ting XU. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. 2016(08)
[7]GA優(yōu)化的RBF神經網絡外骨骼靈敏度放大控制[J]. 龍億,杜志江,王偉東. 哈爾濱工業(yè)大學學報. 2015(07)
[8]下肢外骨骼康復機器人的動力學建模及神經網絡辨識仿真[J]. 陳貴亮,李長鵬,趙月,劉更謙. 機械設計與制造. 2013(11)
[9]基于Matlab/xPC Target的實時仿真系統(tǒng)研究[J]. 王超,王仕成,劉志國. 控制工程. 2007(S2)
[10]基于BP網絡的康復機器人的智能控制技術[J]. 呂廣明,孫立寧,陸念力. 石油大學學報(自然科學版). 2005(05)
博士論文
[1]套索驅動重力平衡上肢康復外骨骼研究[D]. 吳青聰.東南大學 2016
[2]下肢外骨骼的動力學分析與運動規(guī)劃[D]. 賈山.東南大學 2016
[3]基于sEMG信號的外骨骼式機器人上肢康復系統(tǒng)研究[D]. 李慶玲.哈爾濱工業(yè)大學 2009
[4]人機接觸交互中人體肘關節(jié)運動意圖與力矩估計[D]. 宋全軍.中國科學技術大學 2007
碩士論文
[1]基于MEMS的姿態(tài)測量系統(tǒng)的研究[D]. 李悠揚.東南大學 2017
[2]助力型下肢外骨骼機器人多信號融合感知系統(tǒng)研究[D]. 楊金江.浙江大學 2017
[3]負重型下肢動力外骨骼機器人結構優(yōu)化與仿真研究[D]. 方明周.華東理工大學 2015
[4]六自由度外骨骼式上肢康復機器人設計[D]. 張輝.東華大學 2014
[5]人體下肢康復機器人智能感知系統(tǒng)的研究與設計[D]. 吳燕杰.電子科技大學 2013
[6]外骨骼機器人信號辨識與控制[D]. 王寶成.上海交通大學 2013
[7]助力隨動控制系統(tǒng)的設計與實現[D]. 張穎.電子科技大學 2012
[8]基于意圖識別的康復機械臂的控制策略研究[D]. 霍衛(wèi)光.華中科技大學 2012
[9]外骨骼下肢助力機器人技術研究[D]. 張志成.哈爾濱工業(yè)大學 2011
[10]基于模糊神經網絡的上肢康復機器人智能控制[D]. 方政.東北大學 2010
本文編號：3319431
【文章來源】：南京航空航天大學江蘇省 211工程院校
【文章頁數】：86 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
國內外典型外骨骼機器人系統(tǒng)
(a) WEAR 外骨骼 (b) XOS2 外骨骼 (c) HERCULE 外骨骼圖 1.2 國內外典型外骨骼機器人系統(tǒng)在國內，可穿戴式外骨骼機器人系統(tǒng)研究起步相對較晚，但近年來也取得了諸多研究成哈爾濱工業(yè)大學杜志江教授學科組研制了五自由度上肢康復外骨骼，可以實現基于 Kinect 視捕捉的健肢-患肢雙側協(xié)調鏡像訓練[44]。上海交通大學殷躍紅教授學科組提出了基于表面肌信號（sEMG）與人機交互力多源信號融合的下肢康復外骨骼系統(tǒng)[45]。華東理工大學曹恒教學科組研制了基于直驅式液壓柔順執(zhí)行器與彈簧阻尼元件的負重型下肢動力外骨ELEBOT[46]。此外，浙江大學[47]、中國科學院自動化研究所[11]、北京航空航天大學[4]、華中技大學[48]、東南大學[49]等單位在外骨骼領域都進行了卓有成效的研究。然而，現有的外骨骼系統(tǒng)多由剛性機械結構組成，結構相對笨重、龐大，能耗高，尤其系統(tǒng)故障等突發(fā)情況下，自重過大的缺陷會對穿戴者的安全構成威脅。剛性外骨骼與人體穿戴連接后構成了空間多環(huán)封閉運動鏈，為了保證人機交互過程的協(xié)性與安全性，人機間對應關節(jié)的回轉中心應保持重合。關節(jié)偏差會導致牽扯現象，限制外骨的有效工作空間，甚至造成肢體損傷。然而，人體關節(jié)多為復合回轉關節(jié)（如肩、肘關節(jié)）
(a) ARMIN-II 外骨骼 (b) X-ARM 外骨骼 (c) NEUROExos 外骨骼圖 1.3 剛性外骨骼借助輔助機構來保證人機運動協(xié)調針對前述剛性外骨骼存在的諸多缺陷，美國哈佛大學 Wyss 研究中心于近幾年提出了軟外骨骼的概念，利用人體的骨骼和關節(jié)來替代傳統(tǒng)外骨骼剛性構件的作用，并結合柔性驅動置實現關節(jié)驅動，其具有柔順、舒適、輕便、協(xié)調性好等特點。圖 1.4(a)為 Wyss 研究中心制的基于 Festo 氣動肌肉驅動的踝關節(jié)外骨骼。氣動肌肉可以提供柔順驅動力，但其缺點在伸長量有限，本征非線性強，難以實現精密的位置和力控制[54]。形狀記憶合金材料也被嘗試于設計膝關節(jié)軟質外骨骼，其結構非常輕巧靈活，但驅動能力以及響應速度有限[55]。圖 1.4(為采用電機-柔帶驅動的髖關節(jié)外骨骼，但該系統(tǒng)僅能夠實現單方向的助力效果[56]。美國 S公司推出了基于柔繩驅動的軟質外骨骼服 SUPERflex[57]，并結合可控彈簧儲能元件實現下肢能行走與康復訓練，如圖 1.4(c)。目前國內仍缺乏對軟質外骨骼的深入研究。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種應用于功率放大液壓驅動外骨骼的基于物理人機交互估計的控制策略（英文）[J]. Yi LONG,Zhi-jiang DU,Wei-dong WANG,Long HE,Xi-wang MAO,Wei DONG. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. 2018(09)
[2]卷積神經網絡研究綜述[J]. 周飛燕,金林鵬,董軍. 計算機學報. 2017(06)
[3]基于深度卷積神經網絡的運動想象分類及其在腦控外骨骼中的應用[J]. 唐智川,張克俊,李超,孫守遷,黃琦,張三元. 計算機學報. 2017(06)
[4]基于卡爾曼預測的外骨骼擺動腿隨動控制研究[J]. 曹志剛,葉曉東,王玉成,陳梁軍,朱紅生. 科學技術與工程. 2016(29)
[5]基于支持向量機的外骨骼機器人靈敏度放大控制[J]. 趙廣宇,何龍,李新俊,許國強,李小奇. 計算機測量與控制. 2016(09)
[6]基于人體髖關節(jié)轉動中心分析的髖關節(jié)外骨骼仿生設計（英文）[J]. Wei YANG,Can-jun YANG,Ting XU. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. 2016(08)
[7]GA優(yōu)化的RBF神經網絡外骨骼靈敏度放大控制[J]. 龍億,杜志江,王偉東. 哈爾濱工業(yè)大學學報. 2015(07)
[8]下肢外骨骼康復機器人的動力學建模及神經網絡辨識仿真[J]. 陳貴亮,李長鵬,趙月,劉更謙. 機械設計與制造. 2013(11)
[9]基于Matlab/xPC Target的實時仿真系統(tǒng)研究[J]. 王超,王仕成,劉志國. 控制工程. 2007(S2)
[10]基于BP網絡的康復機器人的智能控制技術[J]. 呂廣明,孫立寧,陸念力. 石油大學學報(自然科學版). 2005(05)
博士論文
[1]套索驅動重力平衡上肢康復外骨骼研究[D]. 吳青聰.東南大學 2016
[2]下肢外骨骼的動力學分析與運動規(guī)劃[D]. 賈山.東南大學 2016
[3]基于sEMG信號的外骨骼式機器人上肢康復系統(tǒng)研究[D]. 李慶玲.哈爾濱工業(yè)大學 2009
[4]人機接觸交互中人體肘關節(jié)運動意圖與力矩估計[D]. 宋全軍.中國科學技術大學 2007
碩士論文
[1]基于MEMS的姿態(tài)測量系統(tǒng)的研究[D]. 李悠揚.東南大學 2017
[2]助力型下肢外骨骼機器人多信號融合感知系統(tǒng)研究[D]. 楊金江.浙江大學 2017
[3]負重型下肢動力外骨骼機器人結構優(yōu)化與仿真研究[D]. 方明周.華東理工大學 2015
[4]六自由度外骨骼式上肢康復機器人設計[D]. 張輝.東華大學 2014
[5]人體下肢康復機器人智能感知系統(tǒng)的研究與設計[D]. 吳燕杰.電子科技大學 2013
[6]外骨骼機器人信號辨識與控制[D]. 王寶成.上海交通大學 2013
[7]助力隨動控制系統(tǒng)的設計與實現[D]. 張穎.電子科技大學 2012
[8]基于意圖識別的康復機械臂的控制策略研究[D]. 霍衛(wèi)光.華中科技大學 2012
[9]外骨骼下肢助力機器人技術研究[D]. 張志成.哈爾濱工業(yè)大學 2011
[10]基于模糊神經網絡的上肢康復機器人智能控制[D]. 方政.東北大學 2010
本文編號：3319431
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