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康復機器人——設計、建模、控制與實驗
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康復機器人——設計、建模、控制與實驗 版權信息
- ISBN：9787030488336
- 條形碼：9787030488336 ; 978-7-03-048833-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
康復機器人——設計、建模、控制與實驗 本書特色
本書可供機械、控制、信息等相關專業的研究生閱讀，也可作為康復醫學、機器人及自動化等相關方向的科研人員與工程技術人員的參考書。
康復機器人——設計、建模、控制與實驗 內容簡介
本書圍繞康復機器人相關技術問題展開探討，總結介紹了國際國內康復機器人領域相關研究成果，并主要以課題組在康復機器人的研究工作為基礎，介紹了康復機器人機構和電控系統設計、康復訓練相關控制策略、生物電技術、康復評價及臨床實驗相關問題。本書旨在為有志于研究康復機器人技術、推廣康復機器人應用的廣大科技工作者提供康復機器人專業基礎知識參考，并拋磚引玉，以期促進國內康復機器人技術的發展和推廣應用。
康復機器人——設計、建模、控制與實驗 目錄
目錄
前言
第1章緒論1
1.1神經損傷與神經康復1
1.1.1中樞神經損傷1
1.1.2中樞神經損傷的康復治療3
1.1.3神經康復的可塑性原理4
1.2康復機器人4
第2章康復機器人研究現狀與分析6
2.1引言6
2.2上肢康復機器人的研究現狀與分析6
2.2.1主要的上肢康復機器人平臺6
2.2.2上肢康復機器人研究現狀分析12
2.3下肢康復機器人的研究現狀與分析12
2.3.1傳統下肢康復訓練方法和簡易下肢康復器械12
2.3.2下肢康復機器人的主要類型14
2.3.3行走站立式下肢康復機器人的研究現狀16
2.3.4坐臥式下肢康復機器人的研究現狀20
2.3.5下肢康復機器人關鍵技術分析22
第3章上肢康復機器人設計25
3.1引言25
3.2系統介紹與機構設計25
3.2.1系統介紹25
3.2.2機構設計26
3.2.3工作空間與奇異性分析27
3.2.4運動學分析31
3.2.5速度運動學與力反饋分析34
3.3電控系統設計36
3.3.1控制系統結構36
3.3.2驅動電路37
3.4軟件系統設計37
3.4.1系統架構37
3.4.2工作流程及主要模塊實現38
3.4.3虛擬現實訓練環境設計實例40
3.5小結41
第4章下肢康復機器人設計42
4.1引言42
4.2下肢機構設計42
4.2.1現有下肢機構的關節設計方法43
4.2.2本書的優化設計方法和相關優化算法46
4.2.3新型下肢機構設計和優化48
4.2.4新型下肢機構運動學分析60
4.2.5仿真與討論64
4.3其他主要機構67
4.3.1新型坐臥式下肢康復機器人整體介紹67
4.3.2就座工藝和相關機構設計68
4.3.3個性化調節機構設計75
4.4電控系統方案設計78
4.5小結81
第5章康復機器人動力學系統建模82
5.1引言82
5.2機器人動力學分析82
5.2.1拉格朗日法82
5.2.2降維模型法88
5.2.3動力學方程性質93
5.3人機系統動力學分析94
5.3.1問題簡化94
5.3.2拉格朗日–達朗貝爾方法94
5.3.3工作空間模型推導法97
5.4基于動力學模型的機器人運動控制仿真100
5.4.1計算轉矩控制100
5.4.2人機交互系統仿真101
5.4.3仿真結果103
5.5小結105
第6章康復機器人動力學系統辨識106
6.1引言106
6.2機械臂動力學系統辨識方法的研究現狀106
6.2.1一步辨識法與分步辨識法106
6.2.2動力學系統建模108
6.2.3激勵軌跡設計與優化109
6.2.4參數估計算法111
6.2.5傳統系統辨識方法應用于下肢康復機器人時存在的問題及解決辦法111
6.3下肢機構動力學系統建模112
6.3.1慣性系統建模113
6.3.2關節摩擦力建模115
6.3.3初始動力學模型117
6.4激勵軌跡設計和優化118
6.4.1激勵軌跡設計及優化問題的建立118
6.4.2SPSO算法119
6.4.3間接隨機生成算法120
6.4.4激勵軌跡優化問題求解121
6.5下肢機構PDM的改進123
6.5.1**種改進算法：遞歸簡化算法123
6.5.2第二種改進算法：遞歸優化算法127
6.6實驗與討論129
6.6.1參數估計實驗130
6.6.2動力學模型PDM、SDM、ODM及CDM性能的比較實驗134
6.6.3討論138
6.7小結138
第7章基于生物電信號的人體運動意圖識別139
7.1引言139
7.2sEMG信號的特點及預處理方法139
7.3基于sEMG模式分類的意圖識別141
7.3.1特征提取142
7.3.2特征分類146
7.3.3實驗結果與分析148
7.4基于sEMG估計肢體關節角度153
7.4.1基于sEMG估計肢體關節角度的非線性模型153
7.4.2數據采集與處理方法154
7.4.3實驗結果與分析156
7.5基于sEMG估計肢體的關節主動力/力矩162
7.5.1基于BP神經網絡的主動力估計163
7.5.2基于肌肉骨骼模型的主動力矩估計170
7.6基于EEG的人體運動意圖識別方法180
7.6.1實驗設計和EEG信號的采集180
7.6.2基于EEG的ADL分類181
7.6.3分類結果及討論189
7.7小結191
第8章人機交互控制與康復訓練方法192
8.1引言192
8.2被動訓練中的控制策略192
8.2.1位置控制策略193
8.2.2主動柔順控制198
8.2.3仿真202
8.2.4實驗209
8.3主動訓練中的交互控制策略211
8.3.1參考位置的生成212
8.3.2實現患者的運動意圖214
8.3.3自適應人機交互接口214
8.3.4仿真與實驗220
8.4基于sEMG的主動康復訓練228
8.4.1sEMG的采集和處理228
8.4.2阻尼式主動訓練231
8.4.3彈簧式主動訓練234
8.5基于FES技術的康復訓練237
8.5.1FES原理及應用現狀237
8.5.2FES輔助康復踏車訓練的運動學與人體骨骼肌模型241
8.5.3基于模糊迭代學習的電刺激康復踏車控制方法244
8.6小結257
第9章康復機器人臨床試驗與康復評定258
9.1康復機器人臨床研究的現狀及難點分析258
9.2臨床試驗設計與訓練過程260
9.2.1研究目的260
9.2.2上肢康復機器人系統介紹260
9.2.3病例選擇標準261
9.2.4訓練方案262
9.2.5臨床試驗過程264
9.3量表評定265
9.3.1量表評定方法265
9.3.2統計學分析265
9.3.3量表評定結果及分析265
9.4基于機器人傳感信息的康復評定267
9.4.1患者在機器人輔助訓練中的規律性現象268
9.4.2基于機器人傳感信息的評價指標270
9.4.3機器人評價指標與FM-UL量表評分的線性回歸模型272
9.4.4肌電信號對康復評定的有效補充274
9.4.5機器人康復評定技術小結279
9.5本章臨床試驗的幾點不足279
9.6小結280
第10章總結與展望281
10.1本書內容總結281
10.2技術展望282
參考文獻285
前言
第1章緒論1
1.1神經損傷與神經康復1
1.1.1中樞神經損傷1
1.1.2中樞神經損傷的康復治療3
1.1.3神經康復的可塑性原理4
1.2康復機器人4
第2章康復機器人研究現狀與分析6
2.1引言6
2.2上肢康復機器人的研究現狀與分析6
2.2.1主要的上肢康復機器人平臺6
2.2.2上肢康復機器人研究現狀分析12
2.3下肢康復機器人的研究現狀與分析12
2.3.1傳統下肢康復訓練方法和簡易下肢康復器械12
2.3.2下肢康復機器人的主要類型14
2.3.3行走站立式下肢康復機器人的研究現狀16
2.3.4坐臥式下肢康復機器人的研究現狀20
2.3.5下肢康復機器人關鍵技術分析22
第3章上肢康復機器人設計25
3.1引言25
3.2系統介紹與機構設計25
3.2.1系統介紹25
3.2.2機構設計26
3.2.3工作空間與奇異性分析27
3.2.4運動學分析31
3.2.5速度運動學與力反饋分析34
3.3電控系統設計36
3.3.1控制系統結構36
3.3.2驅動電路37
3.4軟件系統設計37
3.4.1系統架構37
3.4.2工作流程及主要模塊實現38
3.4.3虛擬現實訓練環境設計實例40
3.5小結41
第4章下肢康復機器人設計42
4.1引言42
4.2下肢機構設計42
4.2.1現有下肢機構的關節設計方法43
4.2.2本書的優化設計方法和相關優化算法46
4.2.3新型下肢機構設計和優化48
4.2.4新型下肢機構運動學分析60
4.2.5仿真與討論64
4.3其他主要機構67
4.3.1新型坐臥式下肢康復機器人整體介紹67
4.3.2就座工藝和相關機構設計68
4.3.3個性化調節機構設計75
4.4電控系統方案設計78
4.5小結81
第5章康復機器人動力學系統建模82
5.1引言82
5.2機器人動力學分析82
5.2.1拉格朗日法82
5.2.2降維模型法88
5.2.3動力學方程性質93
5.3人機系統動力學分析94
5.3.1問題簡化94
5.3.2拉格朗日–達朗貝爾方法94
5.3.3工作空間模型推導法97
5.4基于動力學模型的機器人運動控制仿真100
5.4.1計算轉矩控制100
5.4.2人機交互系統仿真101
5.4.3仿真結果103
5.5小結105
第6章康復機器人動力學系統辨識106
6.1引言106
6.2機械臂動力學系統辨識方法的研究現狀106
6.2.1一步辨識法與分步辨識法106
6.2.2動力學系統建模108
6.2.3激勵軌跡設計與優化109
6.2.4參數估計算法111
6.2.5傳統系統辨識方法應用于下肢康復機器人時存在的問題及解決辦法111
6.3下肢機構動力學系統建模112
6.3.1慣性系統建模113
6.3.2關節摩擦力建模115
6.3.3初始動力學模型117
6.4激勵軌跡設計和優化118
6.4.1激勵軌跡設計及優化問題的建立118
6.4.2SPSO算法119
6.4.3間接隨機生成算法120
6.4.4激勵軌跡優化問題求解121
6.5下肢機構PDM的改進123
6.5.1**種改進算法：遞歸簡化算法123
6.5.2第二種改進算法：遞歸優化算法127
6.6實驗與討論129
6.6.1參數估計實驗130
6.6.2動力學模型PDM、SDM、ODM及CDM性能的比較實驗134
6.6.3討論138
6.7小結138
第7章基于生物電信號的人體運動意圖識別139
7.1引言139
7.2sEMG信號的特點及預處理方法139
7.3基于sEMG模式分類的意圖識別141
7.3.1特征提取142
7.3.2特征分類146
7.3.3實驗結果與分析148
7.4基于sEMG估計肢體關節角度153
7.4.1基于sEMG估計肢體關節角度的非線性模型153
7.4.2數據采集與處理方法154
7.4.3實驗結果與分析156
7.5基于sEMG估計肢體的關節主動力/力矩162
7.5.1基于BP神經網絡的主動力估計163
7.5.2基于肌肉骨骼模型的主動力矩估計170
7.6基于EEG的人體運動意圖識別方法180
7.6.1實驗設計和EEG信號的采集180
7.6.2基于EEG的ADL分類181
7.6.3分類結果及討論189
7.7小結191
第8章人機交互控制與康復訓練方法192
8.1引言192
8.2被動訓練中的控制策略192
8.2.1位置控制策略193
8.2.2主動柔順控制198
8.2.3仿真202
8.2.4實驗209
8.3主動訓練中的交互控制策略211
8.3.1參考位置的生成212
8.3.2實現患者的運動意圖214
8.3.3自適應人機交互接口214
8.3.4仿真與實驗220
8.4基于sEMG的主動康復訓練228
8.4.1sEMG的采集和處理228
8.4.2阻尼式主動訓練231
8.4.3彈簧式主動訓練234
8.5基于FES技術的康復訓練237
8.5.1FES原理及應用現狀237
8.5.2FES輔助康復踏車訓練的運動學與人體骨骼肌模型241
8.5.3基于模糊迭代學習的電刺激康復踏車控制方法244
8.6小結257
第9章康復機器人臨床試驗與康復評定258
9.1康復機器人臨床研究的現狀及難點分析258
9.2臨床試驗設計與訓練過程260
9.2.1研究目的260
9.2.2上肢康復機器人系統介紹260
9.2.3病例選擇標準261
9.2.4訓練方案262
9.2.5臨床試驗過程264
9.3量表評定265
9.3.1量表評定方法265
9.3.2統計學分析265
9.3.3量表評定結果及分析265
9.4基于機器人傳感信息的康復評定267
9.4.1患者在機器人輔助訓練中的規律性現象268
9.4.2基于機器人傳感信息的評價指標270
9.4.3機器人評價指標與FM-UL量表評分的線性回歸模型272
9.4.4肌電信號對康復評定的有效補充274
9.4.5機器人康復評定技術小結279
9.5本章臨床試驗的幾點不足279
9.6小結280
第10章總結與展望281
10.1本書內容總結281
10.2技術展望282
參考文獻285
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康復機器人——設計、建模、控制與實驗 節選
第1章緒論 1.1神經損傷與神經康復 1.1.1中樞神經損傷 人體中樞神經系統包括腦和脊髓，掌管著人體與外界信息的傳遞、交互及處理，是各種心理活動的生物學基礎，并支配人體各器官活動，包括肢體運動。人體中樞神經受到損傷往往會造成肢體功能障礙，形成偏癱、截癱，甚至四肢癱。中樞神經損傷的主要來源包括腦卒中(stroke)、脊髓損傷(spinal cord injury，SCI)、外傷性腦損傷(traumatic brain injuries，TBI)等。 中風也叫腦卒中，亦稱腦血管意外(cerebrovascular accident，CVA)，是指突然發生的、由腦血管病變引起的局限性或全腦性功能障礙，持續時間超過24小時或引起死亡的臨床癥候群[1]。它包括缺血性腦血栓、腦栓塞、腦出血和蛛網膜下腔出血，其中*為常見的兩種類型如圖1.1所示[2]，具有發病率高、死亡率高、致殘率高、復發率高，以及并發癥多的特點。 圖1.1腦卒中的兩種基本類型[2] 近年來，隨著生活水平的提高、飲食結構的變化和人口的老齡化，腦卒中患者數量顯著增加。據統計，過去40年里發展中國家的腦卒中患病率每年增長超過100%[3]；我國目前腦卒中的年患病率大約為115.61～219例/10萬人，即每年新增患者約為150萬～200萬人[4]。腦卒中已經成為致死和致殘的首要疾病之一[5，6]。 脊髓損傷是指由各種原因引起的脊髓結構、功能的損害，造成損傷水平面以下運動、感覺、自主神經功能障礙[1]。根據損傷水平面所處脊椎位置的不同，脊髓損傷可引起不同程度的截癱或者四肢癱。根據美國脊髓損傷協會(American SpinalInjury Association， ASIA)發布的脊髓損傷神經學分類方法，脊髓損傷可以根據損傷程度分成5級[7]。 A 級，完全脊髓損傷，*低的骶段(S4～ S5)沒有任何感覺或運動功能。 B 級，不完全脊髓損傷，包括*低位骶段(S4～S5)在內的神經損傷平面以下有感覺功能，但沒有運動功能；且身體任何一側神經損傷平面以下無三個節段以上的運動功能保留。 C 級，不完全脊髓損傷，損傷平面以下運動功能保留，且單個損傷平面以下半數以上關鍵肌的肌力小于3級，表明患者可以克服重力進行主動運動。 D 級，不完全脊髓損傷，損傷平面以下運動功能保留，且半數以上關鍵肌的肌力大于或等于3級。 E 級，正常，所有節段的運動和感覺功能均正常，且既往有 SCI。無 SCI 者，不分級。 脊髓損傷根據損傷的位置，可以分為頸椎脊髓損傷、胸椎脊髓損傷和腰骶脊髓損傷。人體脊椎的結構[8]如圖1.2所示，從上往下依次為頸椎(C1～C6)、胸椎(T1～T12)、腰椎(L1～L5)、骶骨(S1～S5)和尾骨。在臨床上，醫生通常直接根據患者脊髓損傷的位置和程度對患者進行損傷級別評定。例如，患者的頸椎第6塊椎骨發生完全脊髓損傷，通常稱為頸6完全脊髓損傷(C6，AISA=A)，同樣，患者的胸椎第3塊椎骨發生不完全脊髓損傷，且損傷平面以下有感覺功能無運動功能，則稱為胸3不完全脊髓損傷(T3，AISA=B)。 *近幾年，由于交通事故、自然災害頻發，脊髓損傷發生率居高不下。1996～2006年，全世界脊髓損傷的年發病率約為10.4～83例/100萬人[9]。目前，脊髓損傷的患病率仍在35例/100萬人左右[10]。據測算，我國每年新增的脊髓損傷患者達60000人；我國的脊髓損傷患者總數比世界其他任何國家都多[11]。 外傷性腦損傷是外力導致的顱骨、腦膜、腦血管和腦組織的形變所引起的神經功能障礙。根據《柳葉刀神經病學》2019年的報道，我國自2016年以來的年發病率約為313例/10萬人，僅次于四肢創傷，在發展中國家中名列前茅[1]。外傷性腦損傷的主要致傷原因包括交通事故、工傷、運動損傷等，可導致認知、語言、運動等功能障礙。重度腦損傷的康復治療一般需要持續很多年，部分患者需要長期照顧。 中樞神經損傷往往引起肢體功能紊亂，尤其是偏癱、截癱、四肢癱等肢體殘疾。據中國殘疾人聯合會發布的測算數據，2010年末全國殘疾人總數為8502萬人，其中肢體殘疾患者為2472萬人，占殘疾人總數的29.1%，在各類殘疾人口中占比*大[12]。癱瘓患者或者長期臥床需要專門的護理人員，或者行動不便給正常生活和工作帶來很多困難，給患者及其家庭帶來極大痛苦和沉重的經濟負擔。 圖1.2人體脊椎結構圖[8] 1.1.2中樞神經損傷的康復治療 癱瘓患者在患病急性期一般需要針對不同的病因進行原發病的治療，該階段以手術和藥物治療為主。經過急性期的治療之后，針對患肢進行康復治療以恢復其運動功能往往需要更長的時間。針對患肢的康復治療應在患者病情穩定后盡早展開，這對患者的肢體功能恢復更為有利。例如，對于腦卒中造成的偏癱患者，其康復治療應在患者病情穩定后1～7周開始為宜；一般認為，神經系統的功能康復效果在發生功能障礙后3個月內較顯著，約在6個月內結束，此后神經系統功能恢復的可能性相對較小[13]。 目前針對癱瘓患者的康復治療方法主要包括物理療法、作業療法、運動療法等。物理療法主要是應用物理因子，如電、光、聲、磁、水、蠟等作用于人體，并通過人體的神經、體液、內分泌等生理調節機制促使患者康復的一類療法。作業療法是有目的、有針對性地從日常生活活動、職業勞動和認知活動中選擇一些作業項目對患者進行訓練以緩解癥狀、改善功能。運動療法是徒手或者借助器械以使患肢產生主動或者被動的運動，恢復其運動功能。運動療法是針對癱瘓患者*基本、*有效的康復治療方法。在實際康復治療中，往往同時采用多種療法以獲得較理想的康復效果。 1.1.3神經康復的可塑性原理 康復訓練主要對應于康復醫學中的作業療法和運動療法，它基于中樞神經的可塑性理論。該理論認為，為了主動適應和反映外界環境的各種變化，中樞神經(包括腦神經、脊髓神經等)能發生局部的結構和功能的改變，并維持一段時間，這就是可塑性(plasticity)。目前，生物學和臨床醫學的研究并不支持高度分化的神經系統具有再生能力，然而，各種動物實驗及臨床試驗，都能發現腦局部損傷后喪失的部分功能可以有某種程度的恢復。同時，先進的神經影像技術和非侵入式刺激研究，如正電子發射體層攝影術(positron emission tomography，PET)、功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging，fMRI)、經顱磁刺激(transcranialmagnetic stimulation，TMS)等，揭示中樞神經損傷后可以通過運動訓練及行為學習而不斷重塑[14]。康復醫學的大量臨床試驗也證明，對癱瘓肢體長期的、足夠強度的康復訓練對患肢神經系統康復和運動功能恢復非常有效[15，16]。 1.2康復機器人 傳統康復訓練方法主要通過手動或者借助簡單器械對患者肢體進行康復，即由醫生、護士或者理療師用手或借助簡單器械帶動患肢對患者作一對一或多對一訓練。對于下肢癱瘓患者，為了支撐患者身體并帶動其腿部做康復運動，傳統康復訓練方法往往需要3名護士做輔助，勞動強度大且效率低下，極大影響了患者及醫護人員參與康復訓練的熱情。同時，伴隨著人員成本的不斷上升，傳統康復方法造成整個康復治療過程費用增加，進一步加重了患者家庭及社會負擔。因此，有必要研發先進的康復訓練技術，以降低醫護人員勞動強度和康復治療費用，提高康復訓練效果。 隨著機器人技術的日益成熟，越來越多的研究人員致力于將先進的機器人技術應用于癱瘓患者的康復訓練。康復機器人基于先進機器人技術同時結合醫學康復理論，能夠克服傳統康復訓練方法的不足。康復機器人能減少輔助訓練的醫護人員數量，減輕醫護人員的繁重勞動；借助各種傳感器和控制技術，康復機器人可以實現多種訓練方法和靈活的訓練軌跡；同時，它可以對患者運動功能進行定量評估并靈活調整訓練處方，以獲得更加科學的康復訓練方法，提高康復效果。因此，康復機器人技術具有廣闊的應用前景。 第2章康復機器人研究現狀與分析 2.1引言 根據訓練肢體所處人體位置的不同，康復機器人可以分為上肢康復機器人和下肢康復機器人兩大類。這兩類機器人又可以細分為各個關節的單關節機器人及多關節聯合訓練機器人，如針對手部關節、腕部關節、踝關節等的康復機器人。總體看來，目前上肢康復機器人技術相對比較成熟，并且已有較為成功的臨床應用和相對成熟的產品。例如，瑞士 Hocoma 公司的 Armeo 系列上肢康復機器人[17]、美國交互式運動技術公司(Interactive Motion Technologies Inc.)的 InMotion 系列上肢康復機器人[18]等都已經投向市場。而目前下肢康復機器人技術相對落后，還遠遠沒有獲得令人滿意的臨床效果[19]。以瑞士 Hocoma 公司的 Lokomat 下肢康復機器人為例，這種康復機器人在歐美已經得到較為廣泛的應用，其臨床效果也被大量研究和評估；然而，這些階段性研究結果表明，Lokomat 的臨床效果在統計學意義上甚至不如傳統康復訓練方法[20，21]。其他下肢康復機器人或者功能過于單一，或者功能多但是訓練效果未得到證實。總之，目前用于下肢康復訓練的機器人系統在技術上和應用效果上都有待進一步研究和驗證。 2.2上肢康復機器人的研究現狀與分析 康復機器人技術的研究首先是從上肢康復機器人開始的。回顧上肢康復機器人技術的發展歷史對下肢康復機器人技術研究同樣具有重要參考價值。 2.2.1主要的上肢康復機器人平臺 根據康復機器人和患者上肢之間的接觸和交互方式，上肢康復機器人可以大致分為兩種形式，即末端牽引式和外骨骼式。末端牽引式上肢康復機器人只與患者手部或者前臂位置接觸并交互，患者上肢各關節和康復機器人關節之間沒有一一對應關系。而外骨骼式上肢康復機器人的關節和連桿機構分別與患者上肢關節和手臂一一對應[22]。 在末端牽引式上肢康復機器人的研究方面，以麻省理工學院機械工程系的Newman 實驗室為代表，其早期的核心產品為 MIT-MANUS[23～26]，如圖2.1(a)所示[19]。MIT-MANUS **臺樣機由 Newman 實驗室于1991年設計完成，能
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