基于下肢康复机器人多传感器的异常步态分类研究

针对目前异常步态临床诊断主观性强、效率低、适用于下肢康复机器人的异常步态分类系统紧缺等问题,提出了一种基于下肢康复机器人多传感器的异常步态分类方法。该方法提取了三个特征:左右力曲线相似度、腿部轨迹曲率、步态对称性,将其与异常步态分类标签一起作为KNN模型的输入参数,实现了异常步态分类。设计并实现了下肢康复机器人的行走训练人机交互软件,并将传感信息采集模块集成于其中,实现患者使用机器人行走训练时,软件同步采集各传感器实时信息。该研究招募四名健康受试者进行实验,分别用正常步态、模拟偏瘫步态、模拟帕金森步态进行实验。结果表明该方法可以准确分类出正常步态、左偏瘫步态、右偏瘫步态以及帕金森步态,证明了其有效性。

基于末端牵引式上肢康复机器人的患者运动能力评价研究

针对上肢训练康复过程中患者的上肢运动表现评价问题,提出了一种基于末端牵引式上肢康复机器人的患者上肢空间运动能力评价方法。该方法提出了三个评价特征:运动控制特征MC、运动稳定特征MA、运动参与特征DE,最后通过对三个评价特征加权得出上肢综合运动能力评价指标MPI。基于沉浸式虚拟现实技术开发一种上肢康复评价系统,并通过佩戴虚拟现实设备,实现康复机器人运动辅助训练过程中的患者空间运动能力评价。该系统可以快速、客观评价患者上肢空间运动能力。研究招募六名健康受试者进行实验,结果表明该评价方法可以有效地评价出受试者惯用手与非惯用手之间运动能力的差异,证明该评价方法具有有效性。

上肢镜像康复机器人控制策略研究

镜像疗法是促进偏瘫患者上肢运动功能康复的有效疗法,结合镜像疗法的机器人可通过促进双侧运动易化患侧的运动通路。为此,研究上肢镜像康复机器人的控制策略。基于传统镜面治疗方法设计了上肢镜像康复机器人系统,提出了基于参考轨迹的镜像训练。同时提出了基于分段三阶Bezier插值的轨迹优化方法,优化机器人运动轨迹。考虑到患者患侧与机器人的交互需求,开发了由引导力场和约束力场组成的力场控制算法,协调患侧主动运动与镜像训练动作。开展镜像康复训练实验,验证了力场控制算法的良好性能。