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1、,,,院系：機械工程與自動化學(xué)院 專業(yè)：機械制造及其自動化,,穿戴式下肢康復(fù)機器人的研究,,論文提綱,,研究意義與現(xiàn)狀,下肢康復(fù)機器人方案設(shè)計與運動學(xué)分析,下肢康復(fù)機器人的步態(tài)規(guī)劃,下肢康復(fù)機器人步態(tài)康復(fù)模式的選擇,基于逆運動學(xué)和步態(tài)規(guī)劃的康復(fù)模式實現(xiàn),結(jié)論與展望,2,2020/8/12,,,研究意義與現(xiàn)狀,1,研究意義,我國每年發(fā)生腦卒中病人達200萬，現(xiàn)存中風(fēng)病人約700萬，其中450萬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)十萬人。 研究表明，由神經(jīng)損傷引起的肢體運動障礙患者可以通過后天

2、的康復(fù)訓(xùn)練部分或者完全恢復(fù)活動能力。 但是，我國醫(yī)療條件有限，專業(yè)康復(fù)醫(yī)療機構(gòu)設(shè)置較少，從業(yè)的醫(yī)療技師數(shù)量有限，導(dǎo)致許多下肢障礙患者沒有條件和機會進行康復(fù)訓(xùn)練，從而錯過了最佳的康復(fù)時期，造成終身遺憾。 因此，對于可替代康復(fù)醫(yī)師對下肢障礙患者進行康復(fù)訓(xùn)練的機器人研究很有必要。,3,2020/8/12,,,研究意義與現(xiàn)狀,1,研究現(xiàn)狀,懸吊式,非懸吊式,4,2020/8/12,,,研究意義與現(xiàn)狀,1,5,2020/8/12,,,下肢康復(fù)機器人方案設(shè)計與運動學(xué)分析,自由度確定,尺寸確定,驅(qū)動方式確定,,下肢康復(fù)機器人 模型,下肢康復(fù)訓(xùn)練機器人三維模型,本體設(shè)計,6,2020/8/12,,,,

3、正運動學(xué)分析,連桿參數(shù)表,式2.1,式2.2,式2.3,7,2020/8/12,下肢康復(fù)機器人方案設(shè)計與運動學(xué)分析,,,,,正運動學(xué)仿真,右下肢足底位移軌跡,8,2020/8/12,下肢康復(fù)機器人方案設(shè)計與運動學(xué)分析,,,下肢康復(fù)機器人的步態(tài)規(guī)劃,步態(tài)規(guī)劃的意義,康復(fù)機器人的步態(tài)周期,9,2020/8/12,,,下肢康復(fù)機器人的步態(tài)規(guī)劃,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HMCD的步態(tài)規(guī)劃方法,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步態(tài)規(guī)劃方法,基于ZMP穩(wěn)定判據(jù)步態(tài)規(guī)劃方法,10,2020/8/12,,,下肢康復(fù)機器人的步態(tài)規(guī)劃,基于ZMP穩(wěn)定判據(jù)的步態(tài)規(guī)劃,建立倒立擺模型,倒立擺質(zhì)心運動方程,Z

4、MP方程,倒立擺的動力學(xué)方程,,,,11,2020/8/12,,,下肢康復(fù)機器人的步態(tài)規(guī)劃,步態(tài)規(guī)劃,步態(tài)規(guī)劃相關(guān)假設(shè)： 重心（質(zhì)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(fù)機器人初始運動時在x和y方 向上的速度為零。 康復(fù)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(fù)機器人步行的COG軌跡和ZMP軌跡,2020/8/12,,,下肢康復(fù)機器人的步態(tài)規(guī)劃,,質(zhì)心運動軌跡規(guī)劃,起步階段,前向平面,側(cè)向平面,,中步階段,止步階段,起步階段,,中步階

5、段,止步階段,X向,Y向,質(zhì)心的軌跡規(guī)劃,13,2020/8/12,,,下肢康復(fù)機器人的步態(tài)規(guī)劃,質(zhì)心的軌跡規(guī)劃,起步階段,中步階段,止步階段,,,14,2020/8/12,,,下肢康復(fù)機器人的步態(tài)規(guī)劃,擺動腿步態(tài)規(guī)劃,,擺動腿運動軌跡規(guī)劃,起步階段,中步階段,止步階段,X向,Y向,,X向,Y向,,X向,Y向,,15,2020/8/12,,,下肢康復(fù)機器人的步態(tài)規(guī)劃,擺動腿軌跡規(guī)劃,起步階段,中步階段,,,,X向,Z向,X向,Z向,16,2020/8/12,,,下肢康復(fù)機器人的步態(tài)規(guī)劃,擺動腿軌跡規(guī)劃,止步階段,,,X向,Z向,17,2020/8/12,,,康復(fù)訓(xùn)練流程,,個人信息：年齡、性別

6、、身高、平均半步長度、下肢運動穩(wěn)定性 康復(fù)模式確定：模糊綜合評判方法 康復(fù)訓(xùn)練：結(jié)合步態(tài)規(guī)劃利用逆運動學(xué)求解各關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角,18,2020/8/12,下肢康復(fù)機器人步態(tài)康復(fù)模式的選擇,,,模糊綜合評判,由于同一事物具有多種屬性，因此在評價事物時應(yīng)該兼 顧各個方面，必須對多個相關(guān)的因素進行綜合考慮，這就是 所謂的綜合評判，如果這種評判涉及模糊因素，便是模糊綜 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(quán)重集 模糊綜合評判,19,2020/8/12,下肢康復(fù)機器人步態(tài)康復(fù)模式的選擇,,,,,利用模糊綜合評判選擇康復(fù)模式,因素集,備擇集,各單因素評判集,權(quán)重集,合成運算的選擇,評

7、判指標的處理,,,,平均半步長、年齡、性別、身高、下肢穩(wěn)定性,八種不同的步幅訓(xùn)練運動模式,影響因素隸屬度表,采用最大隸屬度原則,,20,2020/8/12,下肢康復(fù)機器人步態(tài)康復(fù)模式的選擇,,,1：因素集合：,,21,2020/8/12,下肢康復(fù)機器人步態(tài)康復(fù)模式的選擇,,,2：備擇集合：,,22,2020/8/12,下肢康復(fù)機器人步態(tài)康復(fù)模式的選擇,,,3：影響因素隸屬度表,,23,2020/8/12,下肢康復(fù)機器人步態(tài)康復(fù)模式的選擇,,,,,4：權(quán)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(yīng)的康復(fù)模式作為目標模式。,,24,2020/8/12

8、,下肢康復(fù)機器人步態(tài)康復(fù)模式的選擇,,,計算實例,25,2020/8/12,下肢康復(fù)機器人步態(tài)康復(fù)模式的選擇,,,,基于逆運動學(xué)和步態(tài)規(guī)劃的康復(fù)模式實現(xiàn),逆運動學(xué)原理,26,2020/8/12,,,,基于逆運動學(xué)和步態(tài)規(guī)劃的康復(fù)模式實現(xiàn),逆運動學(xué)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？,,27,2020/8/12,,,基于逆運動學(xué)和步態(tài)規(guī)劃的康復(fù)模式實現(xiàn),理想位姿確定,擺動腿位置：,質(zhì)心位置：,三者位姿變換關(guān)系：,,質(zhì)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：,,28,2020/8/12,,,基于逆運動學(xué)和步態(tài)規(guī)劃的康復(fù)模式實現(xiàn)

9、,,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,,,29,2020/8/12,,,基于逆運動學(xué)和步態(tài)規(guī)劃的康復(fù)模式實現(xiàn),位姿差值求解,其中：,,30,2020/8/12,,,基于逆運動學(xué)和步態(tài)規(guī)劃的康復(fù)模式實現(xiàn),角度修正量求解,雅可比矩陣的定義式：,,方法二：,方法一：,角度修正量：,,31,2020/8/12,,,基于逆運動學(xué)和步態(tài)規(guī)劃的康復(fù)模式實現(xiàn),逆運動求解,康復(fù)對象：1.60m男子利用康復(fù)模式1進行訓(xùn)練 研究過程：結(jié)束雙支撐期為起點右足擺動剛接觸地面為終點 相關(guān)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(zhì)心高度0.85m； 半步長為0

10、.1m，跨高0.05m，中步階段時間ts1=0.175s，雙足之間的距離為0.3m。,32,2020/8/12,,,基于逆運動學(xué)和步態(tài)規(guī)劃的康復(fù)模式實現(xiàn),中步階段質(zhì)心運動軌跡,,y向軌跡,X向軌跡,y向軌跡,X向軌跡,33,2020/8/12,,,基于逆運動學(xué)和步態(tài)規(guī)劃的康復(fù)模式實現(xiàn),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,34,2020/8/12,,,基于逆運動學(xué)和步態(tài)規(guī)劃的康復(fù)模式實現(xiàn),求解結(jié)果,逆運動學(xué)數(shù)值解：關(guān)節(jié)角度與時間的關(guān)系,曲線擬合工具箱,質(zhì)心、擺動腿軌跡抽樣,,,35,2020/8/12,,,基于逆運動學(xué)和步態(tài)規(guī)劃的康復(fù)模式實現(xiàn),thet12,the

11、t11,thet10,thet8,thet7,36,2020/8/12,,結(jié)論與展望,,結(jié)論,展望,1、提出了一種穿戴式下肢康復(fù)機器人結(jié)構(gòu)方案，進行了正運動學(xué)分析； 2、采用倒立擺模型和ZMP穩(wěn)定判據(jù)相結(jié)合的方法進行步態(tài)規(guī)劃，得到了機器人質(zhì)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(fù)模式方案； 4、利用數(shù)值解求逆運動學(xué)的方法得到了步態(tài)康復(fù)模式F1中步階段的左腳支撐時右側(cè)下肢各關(guān)節(jié)角度的變化曲線及其函數(shù)表達式，通過經(jīng)驗判定得到的結(jié)果有效。為穿戴式下肢康復(fù)訓(xùn)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(fù)機器人的本體設(shè)計還有待于進一步完善； 2、利用數(shù)值解進行逆運動學(xué)分析時，當(dāng)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(fù)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(shù)的不斷發(fā)展，在線監(jiān)測患者康復(fù)狀態(tài)的技術(shù)必將應(yīng)用于下肢康復(fù)機器人領(lǐng)域，屆時將為患者提供實時的康復(fù)監(jiān)測結(jié)果。,37,2020/8/12,謝謝！ 歡迎各位老師批評指導(dǎo)！,38,2020/8/12,