工學]穿戴式下肢康復機器人的研究

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1、院系：機械工程與自動化學院院系：機械工程與自動化學院 專業(yè)：機械制造及其自動化專業(yè)：機械制造及其自動化 穿戴式下肢康復機器人的研究穿戴式下肢康復機器人的研究 論文提綱論文提綱 1 2 3 4 5 研究意義與現(xiàn)狀研究意義與現(xiàn)狀 下肢康復機器人方案設計與運動學分析下肢康復機器人方案設計與運動學分析 下肢康復機器人的步態(tài)規(guī)劃下肢康復機器人的步態(tài)規(guī)劃 下肢康復機器人步態(tài)康復模式的選擇下肢康復機器人步態(tài)康復模式的選擇 基于逆運動學和步態(tài)規(guī)劃的康復模式實現(xiàn)基于逆運動學和步態(tài)規(guī)劃的康復模式實現(xiàn) 6 結論與展望結論與展望 2 2021/8/30 研究意義與現(xiàn)狀研究意義與現(xiàn)狀 1 研究意義研究意義 我國每年發(fā)生

2、腦卒中病人達200萬萬，現(xiàn)存中風病人約700萬萬，其中450萬萬人具有不同程度的喪失勞動和生活自理能力，致殘率高達65%，其中以肢體活動障礙為主。另外每年交通事故以及其它意外事故造成的下肢障礙患者也達數(shù)十萬數(shù)十萬人。 研究表明，由神經損傷引起的肢體運動障礙患者可以通過后天的康復訓練部分或者完全恢復活動能力。 但是，我國醫(yī)療條件有限醫(yī)療條件有限，專業(yè)康復醫(yī)療機構設置較少康復醫(yī)療機構設置較少，從業(yè)的醫(yī)療技師數(shù)量有限數(shù)量有限，導致許多下肢障礙患者沒有條件和機會進行康復訓練，從而錯過了最錯過了最佳的康復時期佳的康復時期，造成終身遺憾。 因此，對于可替代康復醫(yī)師替代康復醫(yī)師對下肢障礙患者進行康復訓練的機

3、器人研究很有必要。 3 2021/8/30 研究意義與現(xiàn)狀 1 研究現(xiàn)狀研究現(xiàn)狀 懸吊式懸吊式 非懸吊式非懸吊式 瑞士 Lokomat 美國 Motorica 德國 Lokohelp 日本 Hal-5型 美國 伯克利 4 2021/8/30 研究意義與現(xiàn)狀 1 清華大學 肢體功能訓練器 哈爾濱工程大學 步態(tài)康復機器人 浙江大學 下肢康復樣機 5 2021/8/30 2 下肢康復機器人方案設計與運動學分析下肢康復機器人方案設計與運動學分析 自由度確定自由度確定 尺寸確定尺寸確定 驅動方式確定驅動方式確定 下肢康復機器人下肢康復機器人 模型模型 下肢康復訓練機器人三維模型 本體設計本體設計 6 2

4、021/8/30 2 正運動學分析正運動學分析 連桿參數(shù)表 式2.1 式2.2 式2.3 7 2021/8/30 下肢康復機器人方案設計與運動學分析下肢康復機器人方案設計與運動學分析 2 正運動學仿真正運動學仿真 -300-200-1000100200300050100150200250300X向 位 移 /mmZ向位移/mm 右下肢足底位移軌跡 8 2021/8/30 下肢康復機器人方案設計與運動學分析下肢康復機器人方案設計與運動學分析 3 下肢康復機器人的步態(tài)規(guī)劃下肢康復機器人的步態(tài)規(guī)劃 步態(tài)規(guī)劃的意義步態(tài)規(guī)劃的意義 康復機器人的步態(tài)周期康復機器人的步態(tài)周期 9 2021/8/30 3 下

5、肢康復機器人的步態(tài)規(guī)劃下肢康復機器人的步態(tài)規(guī)劃 步態(tài)規(guī)劃方法步態(tài)規(guī)劃方法 基于能量原理的步態(tài)規(guī)劃方法基于能量原理的步態(tài)規(guī)劃方法 基于基于HMCDHMCD的步態(tài)規(guī)劃方法的步態(tài)規(guī)劃方法 基于人工神經網絡的步態(tài)規(guī)劃方法基于人工神經網絡的步態(tài)規(guī)劃方法 基于基于ZMPZMP穩(wěn)定判據(jù)步態(tài)規(guī)劃方法穩(wěn)定判據(jù)步態(tài)規(guī)劃方法 10 2021/8/30 3 下肢康復機器人的步態(tài)規(guī)劃下肢康復機器人的步態(tài)規(guī)劃 基于基于ZMP穩(wěn)定判據(jù)的步態(tài)規(guī)劃穩(wěn)定判據(jù)的步態(tài)規(guī)劃 建立倒立擺模型建立倒立擺模型 倒立擺質心運動方程倒立擺質心運動方程 ZMPZMP方程方程 倒立擺的動力學方程倒立擺的動力學方程 11 2021/8/30 3 下肢

6、康復機器人的步態(tài)規(guī)劃下肢康復機器人的步態(tài)規(guī)劃 步態(tài)步態(tài)規(guī)劃規(guī)劃 步態(tài)規(guī)劃相關假設： 重心（質心）的姿態(tài)、高度固定不變， 且加速度為零 ； 在單腳支撐時，ZMP固定，坐標原點就 是ZMP； 機器人重心在雙腳支撐時是勻速運動； 機器人雙腳高度忽略不計； 下肢康復機器人初始運動時在x和y方 向上的速度為零。 康復機器人在行走過程中，兩腳底坐 標系之間的距離、姿態(tài)始終不變。 12 穿戴式康復機器人步行的穿戴式康復機器人步行的COGCOG軌跡和軌跡和ZMPZMP軌跡軌跡 2021/8/30 3 下肢康復機器人的步態(tài)規(guī)劃下肢康復機器人的步態(tài)規(guī)劃 質心運動軌跡規(guī)劃質心運動軌跡規(guī)劃 起步階段起步階段 前向平面

7、前向平面 側向平面?zhèn)认蚱矫?中步階段中步階段 止步階段止步階段 起步階段起步階段 中步階段中步階段 止步階段止步階段 X X向向 Y Y向向 質心的軌跡規(guī)劃質心的軌跡規(guī)劃 13 2021/8/30 3 下肢康復機器人的步態(tài)規(guī)劃下肢康復機器人的步態(tài)規(guī)劃 質心的軌跡規(guī)劃質心的軌跡規(guī)劃 起步階段起步階段 中步階段中步階段 止步階段止步階段 14 2021/8/30 3 下肢康復機器人的步態(tài)規(guī)劃下肢康復機器人的步態(tài)規(guī)劃 擺動腿步態(tài)規(guī)劃擺動腿步態(tài)規(guī)劃 擺動腿運動軌跡規(guī)劃擺動腿運動軌跡規(guī)劃 起步階段起步階段 中步階段中步階段 止步階段止步階段 X X向向 Y Y向向 X X向向 Y Y向向 X X向向 Y

8、 Y向向 15 2021/8/30 3 下肢康復機器人的步態(tài)規(guī)劃下肢康復機器人的步態(tài)規(guī)劃 擺動擺動腿軌跡規(guī)劃腿軌跡規(guī)劃 起步階段起步階段 中步階段中步階段 X向 Z向 X向 Z向 16 2021/8/30 3 下肢康復機器人的步態(tài)規(guī)劃下肢康復機器人的步態(tài)規(guī)劃 擺動擺動腿軌跡規(guī)劃腿軌跡規(guī)劃 止步階段止步階段 X向 Z向 17 2021/8/30 4 康復訓練流程康復訓練流程 病人就診個人信息采集確定康復訓練模式進行康復訓練ABC個人信息：年齡、性別、身高、平均半步長度、下肢運動穩(wěn)定性 康復模式確定：模糊綜合評判方法 康復訓練：結合步態(tài)規(guī)劃利用逆運動學求解各關節(jié)轉角 18 2021/8/30 下肢

9、康復機器人步態(tài)康復模式的選擇下肢康復機器人步態(tài)康復模式的選擇 4 模糊模糊綜合評判綜合評判 由于同一事物具有多種屬性，因此在評價事物時應該兼 顧各個方面，必須對多個相關的因素進行綜合考慮，這就是 所謂的綜合評判綜合評判，如果這種評判涉及模糊因素，便是模糊綜模糊綜 合評判問題合評判問題。 步驟： 建立因素集 建立備擇集 單因素模糊評判 建立權重集 模糊綜合評判 19 2021/8/30 下肢康復機器人步態(tài)康復模式的選擇下肢康復機器人步態(tài)康復模式的選擇 4 利用模糊綜合評判選擇康復模式利用模糊綜合評判選擇康復模式 因素集 備擇集 各單因素評判集 權重集 合成運算的選擇 評判指標的處理 平均半步長、

10、年齡、性別、身高、下肢穩(wěn)定性 八種不同的步幅訓練運動模式 影響因素隸屬度表 采用最大隸屬度原則 20 2021/8/30 下肢康復機器人步態(tài)康復模式的選擇下肢康復機器人步態(tài)康復模式的選擇 4 平均半步長平均半步長(u1) A B C D E F 范圍(m) (0,0.1 (0.1,0.2 (0.2,0.3 (0.3,0.4 (0.4,0.5 (0.5,) 1：因素集合： 年齡年齡(u2) Age1 Age2 Age3 范圍(歲) (,30 (30,50 (50, 性別性別(u3) M F 身高身高(u4) L N H 范圍(m) (,1.6 (1.6,1.8 (1.8, 下肢穩(wěn)定性下肢穩(wěn)定性（

11、u5） 好好 一般一般 差差 21 2021/8/30 下肢康復機器人步態(tài)康復模式的選擇下肢康復機器人步態(tài)康復模式的選擇 4 2：備擇集合： 康復模式分類康復模式分類 (m) (m) F1 0.10 0.06 F2 0.20 0.08 F3 0.30 0.10 F4 0.40 0.12 F5 0.50 0.14 F6 0.60 0.16 F7 0.70 0.18 F8 0.80 0.20 S0H22 2021/8/30 下肢康復機器人步態(tài)康復模式的選擇下肢康復機器人步態(tài)康復模式的選擇 4 因素集因素集 康復模式的隸屬度康復模式的隸屬度 V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 平均半步長

12、平均半步長 A 0.85 0.8 0.6 0.4 0 0 0 0 B 0.7 0.8 0.75 0.6 0.5 0 0 0 C 0.7 0.8 0.85 0.8 0.6 0 0 0 D 0.6 0.7 0.8 0.85 0.8 0.5 0 0 E 0.4 0.6 0.7 0.75 0.8 0.85 0.8 0.7 F 0 0 0 0.7 0.75 0.85 0.85 0.8 年齡年齡 Age1 0 0 0 0 0.65 0.75 0.8 0.6 Age2 0 0 0 0 0.70 0.80 0.75 0.6 Age3 0 0 0.4 0.7 0.85 0.75 0.6 0 性別性別 M 0 0

13、 0 0.55 0.7 0.8 0.85 0.75 F 0 0 0 0.45 0.75 0.85 0.80 0.6 身高身高 L 0.7 0.85 0.75 0.4 0 0 0 0 N 0.4 0.7 0.8 0.6 0.3 0 0 0 H 0 0.5 0.7 0.85 0.5 0.3 0 0 穩(wěn)穩(wěn) 定定 性性 好 0 0.4 0.7 0.8 0.6 0.4 0 0 一般 0.4 0.7 0.85 0.65 0.4 0 0 0 差 0.7 0.8 0.6 0.4 0 0 0 0 3：影響因素隸屬度表 23 2021/8/30 模糊綜合評判矩陣模糊綜合評判矩陣 下肢康復機器人步態(tài)康復模式的選擇下

14、肢康復機器人步態(tài)康復模式的選擇 4 4：權重集 5：合成運算的選擇 6：評判指標的處理： 利用最大隸屬度原則：選擇b值最大者的下標對應的康復模式作為目標模式。 24 2021/8/30 下肢康復機器人步態(tài)康復模式的選擇下肢康復機器人步態(tài)康復模式的選擇 患者患者 患者資料統(tǒng)計患者資料統(tǒng)計 平均 半步長(m) 年齡 （歲） 性別 身高 (m) 下肢活動穩(wěn)定性 1 0.18 20 男 1.85 一般 2 0.35 27 女 1.74 好 3 0.07 40 男 1.55 差 4 0.16 35 女 1.82 一般 5 0.25 50 男 1.58 差 患者患者 1 2 3 4 5 康復模式選擇結果

15、V3 V5 V2 V3 V2 計算實例計算實例 4 25 2021/8/30 下肢康復機器人步態(tài)康復模式的選擇下肢康復機器人步態(tài)康復模式的選擇 5 基于逆運動學和步態(tài)規(guī)劃的康復模式實現(xiàn)基于逆運動學和步態(tài)規(guī)劃的康復模式實現(xiàn) 逆運動學原理逆運動學原理 26 2021/8/30 5 基于逆運動學和步態(tài)規(guī)劃的康復模式實現(xiàn)基于逆運動學和步態(tài)規(guī)劃的康復模式實現(xiàn) 逆運動學原理逆運動學原理 理想位姿確定？ 理論位姿求解？ 位姿差值求解？ 角度修正量求解？ 27 2021/8/30 5 基于逆運動學和步態(tài)規(guī)劃的康復模式實現(xiàn)基于逆運動學和步態(tài)規(guī)劃的康復模式實現(xiàn) 理想位姿確定理想位姿確定 擺動腿位置： 質心位置：

16、三者位姿變換關系： 質心軌跡曲線 擺動腿軌跡曲線 因此，右足末端相對于坐標系6之間 的位姿： 28 2021/8/30 5 基于逆運動學和步態(tài)規(guī)劃的康復模式實現(xiàn)基于逆運動學和步態(tài)規(guī)劃的康復模式實現(xiàn) 右足末端相對于坐標系6 之間的正變換矩陣： 理論位姿求解理論位姿求解 29 2021/8/30 5 基于逆運動學和步態(tài)規(guī)劃的康復模式實現(xiàn)基于逆運動學和步態(tài)規(guī)劃的康復模式實現(xiàn) 位姿差值求解位姿差值求解 其中：其中： 30 2021/8/30 5 基于逆運動學和步態(tài)規(guī)劃的康復模式實現(xiàn)基于逆運動學和步態(tài)規(guī)劃的康復模式實現(xiàn) 角度修正量求解角度修正量求解 雅可比矩陣的定義式： 方法二：方法二： 方法一：方法一

17、： 角度修正量：角度修正量： 31 2021/8/30 5 基于逆運動學和步態(tài)規(guī)劃的康復模式實現(xiàn)基于逆運動學和步態(tài)規(guī)劃的康復模式實現(xiàn) 逆運動求解逆運動求解 康復對象：1.60m男子利用康復模式1進行訓練 研究過程：結束雙支撐期為起點右足擺動剛接觸地面為終點 相關參數(shù)： 小腿長0.39m，大腿長0.38m，腰部寬度2d=0.30m; 起始時刻質心高度0.85m； 半步長為0.1m，跨高0.05m，中步階段時間ts1=0.175s，雙足之間的距離為0.3m。 32 2021/8/30 5 基于逆運動學和步態(tài)規(guī)劃的康復模式實現(xiàn)基于逆運動學和步態(tài)規(guī)劃的康復模式實現(xiàn) 中步階段質心運動軌跡中步階段質心運動

18、軌跡 y向軌跡 X向軌跡 y向軌跡 X向軌跡 33 2021/8/30 5 基于逆運動學和步態(tài)規(guī)劃的康復模式實現(xiàn)基于逆運動學和步態(tài)規(guī)劃的康復模式實現(xiàn) 中步階段擺動腿運動軌跡中步階段擺動腿運動軌跡 X向軌跡 Z向軌跡 Z向軌跡 X向軌跡 34 2021/8/30 5 基于逆運動學和步態(tài)規(guī)劃的康復模式實現(xiàn)基于逆運動學和步態(tài)規(guī)劃的康復模式實現(xiàn) 求解結果求解結果 逆運動學數(shù)值解：關節(jié)角度與時間的關系逆運動學數(shù)值解：關節(jié)角度與時間的關系 曲線擬合曲線擬合工具箱工具箱 質心、擺動腿軌跡抽樣質心、擺動腿軌跡抽樣 35 2021/8/30 5 基于逆運動學和步態(tài)規(guī)劃的康復模式實現(xiàn)基于逆運動學和步態(tài)規(guī)劃的康復模

19、式實現(xiàn) thet12 thet11 thet10 thet8 thet7 36 2021/8/30 結論與展望結論與展望 結論結論 展望展望 1、提出了一種穿戴式下肢康復機器人結構方案，進行了正運動學分析； 2、采用倒立擺模型和ZMP穩(wěn)定判據(jù)相結合的方法進行步態(tài)規(guī)劃，得到了機器人質心和擺動腿的軌跡； 3、提出了利用模糊綜合評判的方法為患者選擇步態(tài)康復模式方案； 4、利用數(shù)值解求逆運動學的方法得到了步態(tài)康復模式F1中步階段的左腳支撐時右側下肢各關節(jié)角度的變化曲線及其函數(shù)表達式，通過經驗判定得到的結果有效。為穿戴式下肢康復訓練機器人控制系統(tǒng)的建立提供了理論依據(jù)和數(shù)據(jù)支持。 1、穿戴式下肢康復機器人的本體設計還有待于進一步完善； 2、利用數(shù)值解進行逆運動學分析時，當前算法收斂速度不夠迅速、容錯性不強， 下一步的研究可以考慮引進智能算法進行改進，以使算法具有更好的收斂性和魯棒性； 3、對患者進行離線的康復狀況判定使控制系統(tǒng)有非實時性的不足，隨著生物探測和反饋控制技術的不斷發(fā)展，在線監(jiān)測患者康復狀態(tài)的技術必將應用于下肢康復機器人領域，屆時將為患者提供實時的康復監(jiān)測結果。 6 37 2021/8/30 38 2021/8/30