下肢康复机器人按需辅助自适应控制方法

针对现有下肢康复机器人步态康复训练控制缺乏患者的主动参与、不能按患者的康复程度提供按需辅助的问题,提出了一种新的下肢康复机器人按需辅助自适应控制方法。该方法通过人机运动轨迹与理想康复目标轨迹的跟踪偏差实时学习受试者的康复程度,从而使康复机器人能根据受试者的康复程度,自适应地提供按需辅助。首先建立了下肢康复机器人的人机系统动力学模型,其次设计了按需辅助自适应控制器,最后进行了按需辅助控制仿真实验,并在单腿实物样机上对健康受试者进行了实验。结果表明:按需辅助自适应控制器在有遗忘因子项的情况下,能够根据轨迹跟踪偏差学习受试者的康复程度,自适应地衰减机器人对受试者的辅助力矩,满足按需辅助的目的。

基于自适应按需辅助的上肢镜像控制策略

为了提高偏瘫患者在镜像康复训练过程中的主动性与系统抗干扰性,该文提出一种基于自适应按需辅助的上肢镜像控制策略。该策略主要包括镜像控制和自适应按需辅助控制两个模块,镜像模块采集健侧位置解算出患侧期望位置,与患侧实际位置比较得到位置偏差;按需辅助模块结合传统阻抗控制和一种患肢运动状态评估方法,自动实时调节对患肢的辅助力大小,以实现患肢主动力矩的最大化。该文设计了两项实验,分别验证本策略对患者主动性和系统抗干扰性的提升效果,实验结果表明,对于镜像康复训练系统使用所提方法有效减小了56.9%的平均辅助力,患肢跟随健肢的位置精度为5.6%,能有效补偿89%的干扰外力。因此所提方法有效提升了训练者的主动性,同时具有良好的抗干扰性,满足镜像康复训练的要求。

基于SEA的上肢康复机器人按需辅助控制策略

随着老龄化程度加深和因神经损伤等原因导致的上肢功能障碍者越来越多,对上肢康复机器人的研究也越来越深入,但目前针对上肢康复机器人临床使用中的安全性与稳定性的研究仍较少。本文为串联弹性驱动器(SEA)驱动的上肢康复机器人开发了一种“按需辅助”(AAN)控制方案。基于奇异摄动法,将SEA驱动的机器人模型分为慢时间尺度动力学和快时间尺度动力学,并分别设计导数控制项与按需辅助控制项,以实现误差跟踪和目标阻抗调制,实现满意的AAN特性和患者积极参与康复训练的目的。仿真结果表明,在速度域中建立基于模型的并发学习自适应阻抗控制器能够在保证跟踪精度的同时实现有效的按需辅助康复训练。

腕功能康复机器人按需辅助控制策略研究

在康复机器人辅助脑卒中患者进行康复训练时,为激发患者的主动参与意识,康复机器人应按照患者康复需求提供其所需的辅助力矩。本文针对腕功能康复机器人提出一种按需辅助控制策略:首先制定能力评估规则,并依据该规则评估患者能力;然后设计控制器,控制器可基于评估结果求解出患者完成康复训练任务所需的辅助力矩,并下发指令至电机;最后控制电机输出指令值,辅助患者完成康复训练任务。将该控制策略应用于腕功能康复机器人,不仅实现了按需辅助的训练模式,而且能够避免辅助力矩激增,同时康复治疗师可在线调节能力评估规则中的多个参数,为不同康复状态的患者定制任务难度。本文所提方法不依赖于力学传感器信息,降低了开发成本且易于实现,具有一定的工程应用价值。

对辅助定位按需路由协议的安全性改进

根据移动自组网(MANET)中常见的路由协议安全威胁,结合卫星网络的特性,分析辅助定位按需路由(LAOR)协议可能存在的安全问题,得出LAOR协议安全改进的要点,通过引入基于身份的密码体制以实现节点间路由控制分组的相互认证,并利用节点私钥对路由控制分组签名以保护路由控制分组的完整性。利用串空间对改进后的路由协议进行分析,并证明它满足plausible routing,是安全的。

基于交互力模糊识别的上肢康复机器人模式调整控制策略研究

在上肢康复机器人辅助训练过程中,对于软瘫期脑卒中患者通常采用被动训练策略。为了激发患者的主动康复意愿,对于逐渐具备主动发力能力的患者,康复治疗师会采用机器人助动训练策略。本文针对末端牵引式上肢康复机器人,提出一种基于交互力模糊判别的人体上肢运动功能评估方法以及按需辅助的人机交互控制策略。首先设计了基于计算力矩控制器的被动训练和结合势能场的助动训练模式,然后将训练过程中三维力传感器采集的交互力信息引入至模糊推理系统中,提出了主动参与度σ,并设计相应的辅助策略算法实现两种训练模式的自适应调整。最后通过试验证明了主动参与度σ与表面肌电信号之间的相关性。并且,相较于仅通过交互力大小进行模式调整的控制策略,该方法具有更快的响应速度,使机器人在训练过程中更具安全性。