基于康复训练中力信号的人体参与度建模

设计一种基于人机接触力的人体主动参与程度评估模型,用于康复机器人应用中的主动康复训练。通过人体的肌电信号得到肌肉活跃度,确定肌电信号与人体参与度的关系。分析这一过程中人机接触力的变化,将腿部力信号平均值以及腰部力信号方差作为模型输入,对基于肌电信号的参与度模型进行拟合,得到基于力信号的参与度模型,使用肌电信号参与度模型对力信号参与度模型进行验证,证明了该模型的有效性。该方法避免了肌电信号采集时干扰较大且准备工作繁琐等缺点,具有良好的实用性。     

欠驱动异构式下肢康复机器人动力学分析及参数优化

针对现有外骨骼机器人人机自由度不匹配和关节对中性差的问题,提出欠驱动下肢康复机器人. 欠驱动机器人只有4个直线驱动,驱动的直线运动通过推杆和人机连接机构转化为人下肢在矢状面内的屈伸运动,带动人体进行步态康复训练. 建立机器人系统的人机耦合模型,进行模型的动力学分析,对人机耦合模型中影响动力学结果的参数进行分析,建立驱动力与肢体推动力之间的关系模型,并以推力系数最大为目标进行参数分析与优化,得到最佳的结构参数. 根据优化后的结构参数搭建康复机器人实验系统,对髋、膝关节驱动力与角度进行对比. 实验结果表明最大髋关节角度误差为2.9°,最大膝关节角度误差为6.4°,最大误差均约为9%,验证了动力学模型和参数优化结果的正确性.     

基于样本熵与时频分析的手部抓握运动意图预测

针对上肢外骨骼控制信号产生与外部设备响应存在时间滞后导致脑机接口(BCI)系统实时性差的问题,采集被试手部自主抓握前运动相关皮质电位(MRCP) ,提出基于非线性复杂度特征样本熵 (SampEn)与线性幅值特征融合算法的手部运动意图预测方法. 从时频、神经复杂度分析不同大脑状态之间存在的差异,通过特征融合实现对手部抓握运动意图的预测. 基于特征融合意图离线预测准确率最高可达88.46%,可以在人体手部自主运动发生时刻?1 400 ms实现对手部运动预测. 与平静时期手部静止状态相比,被试产生手部抓握运动意图时脑电信号的功率谱与复杂度均产生明显变化,为基于手部运动意图预测提前驱动机器人实现人机协同提供控制策略.     

基于磁声电相互耦合检测生物组织的电特性

生物组织电特性信息的获取有助于了解组织电生理特性.生物组织是一种由带电粒子构成的导体,在通以交变电流时,这些粒子在正交磁场作用下受到Lorentz力作用而发生机械振动,从而产生声波,声波中包含了生物电特性信息,并可利用声传感器灵敏且无损的检测到.本文利用这种磁声电耦合的方法检测了生物组织的电特性信息.     

一种基于磁声电相互耦合的神经电流检测方法

提出了一种基于磁声电相互耦合的神经电流检测方法.对溶液、凝胶和生物组织外加一个恒稳磁场和一个交变电场,两者耦合产生洛仑兹力.变化的洛仑兹力使媒质中的离子发生振动,这个振动可由外部的声传感器灵敏而无创地检测到.对模拟的神经进行检测,实验结果显示本方案取得很好的效果,在此基础上可以进一步以磁声电耦合方式实现生物组织电阻抗特性或神经电传导能力的评估.     

床式步态康复训练系统机构设计

针对现有床式步态康复训练机器人使用不便、成本高昂的问题,提出模块化的床式步态康复训练系统. 包括倾角可调的床体模块、腿部运动辅助机构模块和足底支撑机构模块,模块化设计可以提高其使用方便性,降低制造和使用成本. 为了实现正常的行走步态,腿部运动辅助机构模块采用凸轮-连杆机构模拟大腿和小腿的运动. 建立腿部运动辅助机构的人机耦合模型,并对其进行运动学分析,得到机构与人体下肢的运动学关系,将其作为参数优化和结构设计的基础. 利用MATLAB,以机构对患者个体差异的适应性为目标,对模型中的各参数进行优化,得到一组机构参数的最优解. 实验结果表明,不同身高的实验者髋关节测量角度与标准角度的最大误差不超过5.2°,膝关节最大误差不超过6.7°,验证了机构对实验者个体差异的适应性和使用此系统进行康复训练的可行性.     

一种个体自适应康复训练机器人机构的研究

针对现有下肢康复训练机器人人机连接柔顺性和关节对中性差的问题,提出了一种个体自适应的欠驱动康复训练机器人。欠驱动机器人系统只有4个直线驱动,驱动的直线运动通过连杆和人机连接机构转化为人下肢在矢状面内的屈伸运动,可带动人体进行步态康复训练。建立了机构的人机耦合模型,进行了正、逆运动学分析。然后,基于人机耦合模型,提出了一种人体参数与连接参数的在线辨识方法,可获得难以实际测量的人体肢体长度与人机连接参数等信息,并实现了个体自适应步态轨迹规划。最后,利用MATLAB和ADAMS软件进行了仿真验证,验证了参数辨识方法的正确性,以及提出的康复训练机器人具有个体适应性。     

一种基于多传感器的步态相位实时检测系统

对人体步态相位进行准确实时的判断是智能假肢等康复机器人控制的基础,提出并建立了一种实时状态相位检测系统.该系统包含了4只压力传感器和2只姿态传感器,能够准确地区分出平地行走时足跟着地、足放平、足跟离地、足尖离地、摆动弯曲以及摆动伸展等五种状态相位,实验表明:该系统能够适应不同测试者的不同步幅和步速,并能够应用在假肢的实时控制中.     

一种绳驱动并联康复机器人空间安全墙分析及回归轨迹规划方法

在步态康复训练期间,偏瘫或中风患者容易发生肌肉痉挛,从而导致不能支撑自身而失去平衡,造成二次伤害.针对上述问题,设计了一种由8根绳索驱动的6自由度并联康复机器人,不仅能对患者进行步态训练,还能对患者实施有效的防跌倒保护.首先,对机器人构型进行描述,并利用封闭矢量四边形法建立其运动学模型;其次,结合绳索驱动的特性,依据静力学分析,提出一种机器人力控工作空间的概念及其求解方法.为了避免患者失去平衡后受到二次伤害,基于力控工作空间,进一步提出了一种空间轨迹安全墙,对患者可能会出现的待保护位形进行了分类,并分别研究了其回归安全墙内的空间轨迹路径规划方法.最后,选取了两类不同的待保护位形,研究其沿回归轨迹运动时绳索长度和绳索拉力的变化情况,验证了回归安全墙轨迹规划方法的有效性和合理性.