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康复增力型下肢外骨骼机器人智能控制
0.00     定价 ¥ 139.00
图书来源: 浙江图书馆(由浙江新华配书)
此书还可采购25本,持证读者免费借回家
  • 配送范围:
    浙江省内
  • ISBN:
    9787030747150
  • 作      者:
    作者:王浩平//韩帅帅//田杨|责编:李涪汁//王晓丽//曾佳佳
  • 出 版 社 :
    科学出版社
  • 出版日期:
    2023-06-01
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内容介绍
《康复增力型下肢外骨骼机器人智能控制》以穿戴式下肢外骨骼机器人为研究对象,以康复训练辅助和增力辅助为主要应用目标,对下肢外骨骼机器人研究中的运动学/动力学建模、运动意图识别、康复运动步态规划、外骨骼运动控制方法、康复训练辅助策略和增力辅助策略等进行了系统的研究与介绍,设计了相应智能控制算法并进行了验证。
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精彩书评
本书可进一步丰富和完善了外骨骼服务机器人理论,推动我国基于生物特征为基础的"以人为中心"的智能信息处理和控制技术.
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精彩书摘

第1章 绪论
  本章首先介绍穿戴式下肢外骨骼机器人在医疗康复和增力辅助中的应用价值与研究意义,总结目前康复增力型下肢外骨骼机器人的主要类型和特点;其次,将针对下肢外骨骼机器人的控制方法展开介绍,总结目前的研究现状和方向;最后,在以上分析与介绍的基础上,引出本书的具体内容。
  1.1 研究背景及意义
  目前,我国老龄化进程逐步加快:据统计,65岁及以上老年人口从1990年的6299万人增加到2000年的8811万人;预计到2040年,65岁及以上老年人口占总人口的比例将超过20%。80岁及以上高龄老人正以每年5%的速度增加,到2040年将增至7400多万人。2020年第七次全国人口普查结果显示,与第六次全国人口普查数据(2010年)相比,我国60岁以上人口比重上升5.44个百分点,人口老龄化进一步加剧,2021~2050年将是中国快速老龄化阶段,未来将面临长期的养老和医疗压力。老龄化过程中的生理衰退导致四肢能力逐渐下降,给老年人日常生活带来诸多不便,使社会养老保险系统面临前所未有的压力。
  同时,由各种疾病(如脑卒中,神经、脊柱损伤等)或灾难造成的残疾人也在逐年增加[1,2]。2006年第二次全国残疾人抽样调查显示,与1987年相比,2006年残疾人总数明显增多,从5146万人增加到8296万人。截至2021年,各类残疾人总数已达8500万人左右,并且综合考虑人口结构的变动及社会经济因素等影响,我国人口的残疾现患率将在未来40年持续增长。为此,《中国残疾人事业“十二五”发展纲要》着重指出,需要完善康复服务网络,通过实施重点康复工程帮助残疾人得到不同程度的康复。
  现阶段,患者运动功能的恢复主要通过康复医师对患者进行人工或简单医疗设备康复训练来实现,效率较低且康复效果在很大程度上取决于康复医师的临床经验,不能满足患者及大范围普及的要求。进入21世纪以来,许多发达国家已相继启动了康复机器人的国家研究计划,如美国卫生署2006年的康复机器人研究计划,重点支持康复机器人的基础科学、基础工程及临床应用技术的研究;瑞士也启动了与康复机器人相关的神经修复研究计划。在此背景下,我国启动了康复机器人研究计划,如国家科技支撑计划和国家高技术研究发展计划均已把康复机器人列为重点发展对象,以促进残障人士康复事业的发展[3]。
  此外,利用高科技提高单兵作战能力一直是军事科技发展的一个主要研究方向。20世纪60年代,美国国家航空航天局实施了“负重机器人(Human Amplifier)计划”,期望通过结合士兵矫健的身手和机器人的大负载能力来提高普通士兵的作战能力。2000年,美国国防部高级研究项目局又制定了“增强人体机能的外骨骼项目(Exoskeleton for Human Performance Augmentation,EHPA)计划”,预计在近几年内研制一种穿戴式的、具有自适应能力的系统,极大提高行军、作战及防护能力。此外,俄罗斯、以色列及法国等多个研究机构也正在积极研制此类基于外骨骼的单兵作战系统。
  外骨骼机器人系统作为一种模仿生物外骨骼的新型智能机电一体化系统,可为穿戴者提供如运动辅助、康复训练、机能增强等功能,同时由于融合了生物仿生、肌电传感、控制驱动、信息融合、移动计算等多学科交叉技术,保证外骨骼和穿戴者间在感知、决策与执行层面进行有效结合,提升人机系统的整体性能。近年来,外骨骼机器人系统逐渐成为国际学术及工程界的研究热点。然而,目前国内大多数研究集中在上肢外骨骼系统,对下肢外骨骼的研究相对较少,且自由度配置相对简单、本体结构设计功能单一、控制算法相对复杂,高度契合人体动作敏捷性及准确性要求的控制系统亟须深入研究。
  因此,本书在我国逐渐进入老龄化、由各种疾病灾难所导致的残障人士逐年增加以及新形势下军队提高单兵作战能力需要的背景下,针对下肢外骨骼功能单一、控制算法复杂、不同人群普适性较差等现状,重点研究集康复运动及人体机能增强于一体且高度契合人体动作敏捷及准确度要求的穿戴式下肢外骨骼智能系统及其抗扰协同控制策略。
  本书从我国现实紧迫需求出发,着力突破关系国计民生和国家安全的关键技术与设备,符合国家中长期科技发展纲要所规定的:重点开发个性化医疗工程技术及设备、重点研究基于生物特征为基础的“以人为中心”的智能信息处理和控制技术以及在非结构环境下为人类提供必要服务的多种高技术集成的智能化装备。以下肢康复增力型外骨骼机器人应用需求为重点,研究系统本体结构设计和智能控制等共性基础技术。
  1.2 国内外研究现状及发展动态分析
  针对人体外骨骼动力设备的研究始于20世纪60年代末,美国通用电气研究所联合康奈尔大学,构建了一个基于主从控制的液压动力外骨骼Hardiman,由于该系统的结构设计过于复杂,它无法行走甚至不能稳定移动。几乎在同一时间,前南斯拉夫贝尔格莱德普平研究所的Miomir Vukobratovic与其同伴针对外骨骼的稳定性问题,对人形外骨骼基于零力矩平衡点(zero moment point,ZMP)算法进行研究[4]。近40年来,外骨骼机器人的发展可大致分为三个阶段:20世纪90年代以前,受工业技术等因素的影响,外骨骼主要用于机械手遥操作、人体上/下肢及手指姿态测量及肢体残障人士的简单康复训练[4];90年代后,由于力反馈和触觉反馈逐步应用于外骨骼系统,控制效果有较大提高;21世纪以来,能源、微驱动、材料科学及信息等技术的发展,推动了外骨骼系统研究的进一步发展[5]。目前,穿戴式下肢外骨骼按用途可分为测量感知型、增力辅助型、康复训练型、医学护理型及娱乐型等[6-8]。
  下面主要从康复训练型和增力辅助型下肢外骨骼系统及其控制方法等方面进一步阐述下肢外骨骼的研究现状及发展趋势。
  1.2.1 康复增力型下肢外骨骼系统研究现状及发展动态分析
  20世纪末至今,国内外学者提出了各种不同的下肢外骨骼,根据其应用功能,可主要分为以下两类。
  1. 康复训练型下肢外骨骼
  康复训练型下肢外骨骼专为下肢肌肉或运动神经受损而无法独立行走的人设计,主要作用为协助患者与医师进行康复训练,帮助患者恢复下肢运动能力,修复受损运动神经,故多由护理人员操作或在其监督下进行人体运动机能的再训练。目前较为成熟的典型系统主要包括瑞士的LOKOMAT[7]下肢外骨骼系统、荷兰的LOPES(Lower extremity Powered Exoskeleton)[9]、美国的ALEX[10]等,部分典型康复训练型下肢外骨骼如图1.2.1所示。
  LOKOMAT是瑞士Balgrist大学附属医院脊髓损伤中心与瑞士联邦理工大学紧密合作开发的机器人步态训练系统,用于因脑部损伤、脊柱损伤、神经性损伤、肌肉损伤和骨科疾病等造成步态异常的患者的步态训练,并提高神经疾病患者的行动能力,其基本功能为根据预定义的步态带动患者下肢进行康复运动,通过安装的三维力传感器,可对人体与外骨骼之间的交互力进行检测,交互力反馈可用于实时调整康复步态轨迹,逐步提高患者在康复过程的主动参与度,达到自适应调整步态的目的。该系统应用中结合了虚拟现实技术对患者的康复过程进行诱导,使得康复过程更为有趣,从而提高患者康复训练的主动参与度。
  LOPES[9]由荷兰Twente大学生物医学工程实验室研发而成,相比于LOKOMAT,LOPES为提高外骨骼与患者间的兼容性和舒适性,配置了更多的自由度,包括髋关节的屈伸和外展内收,骨盆的上下移动自由度和膝关节的屈伸自由度。LOPES的四个主动自由度通过柔性拉线传动装置控制,系统的力反馈由弹性元件实现。因此外骨骼系统的关节机构更轻便,结构更简洁,在与人体的交互过程中外骨骼具有更低的阻抗,具备更好的安全性。
  2009年问世的ALEX,由美国哥伦比亚大学机器人与康复工程实验室研制,其设计目的与LOKOMAT相似,是一款克服了被动机器人局限的主动外骨骼,允许患者障碍腿在约束动作内自由运动;具有12个自由度,每个自由度由相应的直流电机驱动控制,脉冲增量编码器用于位置反馈[10]。
  相对于国外,国内康复训练型外骨骼的发展较晚,开始于2004年,总体处于实验室研发阶段[5],距离实际的应用与市场推广仍具有相当的距离,其中包括机械结构设计、能源、人体意图识别、动力学控制算法等诸多方面的问题。目前取得初步应用的包括北京大艾机器人公司推出的艾康(AiWalker)和广州一康医疗设备实业有限公司的A3康复训练外骨骼,其研制多借鉴LOKOMAT的设计原则,功能相对单一,仅能实现较为基础和简单的康复动作。
  2. 增力辅助型下肢外骨骼
  相比于康复训练型下肢外骨骼,增力辅助型下肢外骨骼的活动范围更大,场景更为复杂多变,并不局限于室内或医院这样封闭且易于操作的场景,其应用人群为不具备完整下肢活动能力的残障人士或者需要提供负重辅助的健康人群,根据其应用目的可进一步分为运动辅助型下肢外骨骼和负重增力型下肢外骨骼。
  1)运动辅助型下肢外骨骼
  运动辅助型下肢外骨骼适用于无法独立行走的残障人士或需要提供行走辅助的行走机能衰弱的老年人士,无法做到行走稳定的残障人士可使用拐杖来辅助维持平衡,该类外骨骼的典型产品包括以色列埃尔格医学技术(Argo Medical Technologies)公司的REWALK[11]、美国Ekso Bionics公司的EKSOBIONICS[12]、中国上海傅里叶智能公司的行走助力外骨骼Fourier X1、北京大艾机器人公司的艾动(AiLegs)等。部分运动辅助型下肢外骨骼如图1.2.2所示。
  REWALK外骨骼由电动腿部支架、身体感应器和一个背包组成,可帮助下身麻痹患者站立、行走、爬楼梯,但需一副拐杖来帮助患者维持身体平衡。背包内有计算机控制系统和蓄电池。使用者可先用遥控腰带选定某种设置激活身体感应器启动装置[11]。EKSOBIONICS是一款可穿戴的、通过电池供电的仿生机械腿,穿上后可提供必要的支撑力,在手杖的辅助下让人重新站立[12]。
  上海傅利叶智能公司研发的第一代下肢外骨骼系统Fourier X1是国内第一批推向市场的下肢外骨骼,其主要应用于下肢残障人士的行走辅助,使患者恢复行走能力,其控制策略与功能模式仍相对单一。东南大学、电子科技大学等也对这类外骨骼进行了一定的研究,但距离实际应用和市场推广仍有一定距离。
  2)负重增力型下肢外骨骼
  负重增力型下肢外骨骼主要为正常的如医院护工、繁重劳工、士兵等特殊人员设计,通过合理选取外骨骼关节的传感、驱动设备,构造智能控制决策策略,提高穿戴者的运动、反应及负荷载重等能力,主要有:美国加利福尼亚大学伯克利分校研制的BLEEX[13]、美国犹他州盐湖城的Sarcos[8]、美国伯克利仿生公司的HULC(Human Universal Load Carrier)、美国雷神公司的XOS-1/XOS-2、日本的HAL(Hybrid Assistive Limb)[14]、法国的HERCULE大力神外骨骼、新加坡南洋理工大学的LEE(Lower Extremity Exoskeleton),以及中国人民解放军海军航空工程学院(现海军航空大学)的NES-X等,图1.2.3给出了国外与国内的部分产品或样机。
  BLEEX是第一个自带移动电源且能负重的外骨骼机器人,通过双向线性液压缸来驱动;其控制目的在于减少使用者与外骨骼间感官信息的交互,即仅基于外骨骼测量值估计的控制器设计[13]。
  Sarcos是一种自带电源的有源外骨骼,采用回转液动执行器且直接安装在设备的供电关节处,通过力传感来实现避让控制[8]。之后,麻省理工学院提出了无源外骨骼的概念,通过采用弹簧、可变阻尼器等无源元件来构建在节点处不使用任何执行器、完全依赖储存于弹簧中能量的外骨骼;由于采用了无源元件,该装置与其他外骨骼相比较轻便[8],但由于其辅助人体的能量来源于人体自身的运动储能,本质上是一种滞后的辅助,无传感、无驱动使其功能上受到限制。

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前言
第1章 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 国内外研究现状及发展动态分析 2
1.2.1 康复增力型下肢外骨骼系统研究现状及发展动态分析 3
1.2.2 康复增力型下肢外骨骼系统控制方法研究现状及发展动态分析 7
1.3 本书总体结构安排 12
第2章 健康与残障人士下肢运动机理分析 14
2.1 健康人体下肢运动机理分析 14
2.1.1 人体的基本轴与基本面 14
2.1.2 人体下肢关节与活动自由度 15
2.1.3 人体下肢行走特征 16
2.2 残障人士下肢运动机理分析 17
2.2.1 躯干异常 18
2.2.2 下肢关节运动异常 19
2.2.3 功能性腿长差异 22
2.3 本章小结 22
第3章 康复增力型下肢外骨骼系统机械本体结构设计、建模与系统构建 23
3.1 基于三维设计软件的多功能外骨骼虚拟样机设计 23
3.2 运动学与动力学建模分析 26
3.2.1 运动学建模 26
3.2.2 动力学建模 30
3.3 康复增力型下肢外骨骼机械结构设计与实现 31
3.3.1 样机本体结构 31
3.3.2 自由度配置 32
3.3.3 部件选型 33
3.4 基于dSPACE平台的下肢外骨骼硬件系统搭建 35
3.5 本章小结 37
第4章 基于肌电信号的人体下肢运动意图识别 38
4.1 概述 38
4.2 人体表面肌电信号采集系统搭建与信号获取 39
4.3 肌电信号消噪方法研究及下肢动作起始点的判断 42
4.3.1 基于EMD和小波相结合的去噪方法研究 42
4.3.2 动作起始点判断 52
4.4 多时域联合小波包部分子空间模糊熵的特征提取方法 53
4.4.1 模糊熵的定义以及与近似熵、样本熵的比较 53
4.4.2 小波包变换子空间模糊熵特征提取流程 56
4.5 下肢运动意图识别方法 58
4.5.1 基于神经网络与支持向量机的下肢关节运动意图识别 58
4.5.2 基于知识库与特征匹配的运动意图识别器设计 74
4.6 本章小结 88
第5章 不同康复运动模式下的辅助步态规划研究 90
5.1 下肢外骨骼系统混杂特性分析 90
5.2 基于ZMP理论的稳定步态规划 91
5.2.1 ZMP定义 91
5.2.2 ZMP的计算 92
5.2.3 参数化轨迹规划 93
5.2.4 三次样条插值 97
5.2.5 遗传算法参数优化 99
5.2.6 规划结果 102
5.3 针对特殊动作的步态规划 107
5.3.1 起立—坐下—起立 107
5.3.2 针对残疾下肢的慢速步态 109
5.3.3 上下坡或楼梯步态 110
5.4 基于振荡器学习的学习型步态规划策略 111
5.4.1 步态动作的捕捉 111
5.4.2 iDE AHopf振荡器步态规划方法 115
5.4.3 RBF-DMP振荡器步态规划方法 124
5.5 学习足部三维运动轨迹的自适应性步态规划策略 130
5.5.1 学习足部三维运动轨迹的自适应性步态规划策略框架 131
5.5.2 步态规划层 132
5.5.3 步态控制层 135
5.5.4 步态仿真结果 139
5.6 本章小结 146
第6章 康复增力型下肢外骨骼运动控制方法研究 147
6.1 概述 147
6.2 基于分数阶终端滑模的无模型自适应抗扰控制器 149
6.2.1 控制器设计 149
6.2.2 稳定性分析 151
6.2.3 数值仿真 152
6.3 基于RBF神经网络逼近补偿的无模型自适应抗扰控制器 156
6.3.1 TDE-MFNNC设计 157
6.3.2 稳定性分析 158
6.3.3 基于Solidworks-MATLAB/Simulink的联合仿真研究 160
6.4 基于快速非奇异终端滑模与时延估计无模型自适应抗扰控制器 172
6.4.1 控制器设计 172
6.4.2 稳定性分析 173
6.4.3 基于ADAMS-MATLAB/Simulink的联合仿真研究 175
6.5 本章小结 183
第7章 下肢外骨骼康复运动辅助策略研究 185
7.1 概述 185
7.2 基于轨迹跟踪控制的被动康复训练策略 185
7.2.1 人体-外骨骼交互动力学 185
7.2.2 基于极局部建模的iPD控制器 186
7.2.3 基于Sigmoid函数的跟踪微分器 187
7.2.4 线性离散扩张状态观测器 188
7.2.5 基于线性离散扩张状态观测器的iPD控制器及稳定性分析 188
7.2.6 数值仿真与康复训练实验 192
7.3 基于区域划分的多模式按需辅助策略 200
7.3.1 人体-外骨骼动力学建模与分析 200
7.3.2 康复训练任务与策略设计 201
7.3.3 被动康复阶段 203
7.3.4 主动康复阶段 204
7.3.5 仿真结果与分析 208
7.4 本章小结 213
第8章 下肢外骨骼增力辅助策略研究 214
8.1 概述 214
8.2 人体-外骨骼交互模型 214
8.3 摆动相控制策略 216
8.4 支撑相控制策略 217
8.5 联合仿真实验研究 218
8.5.1 基于MATLAB/Simulink的仿真实验研究 218
8.5.2 基于ADAMS-MATLAB/Simulink的联合仿真实验研究 219
8.6 本章小结 227
第9章 基于dSPACE硬件在环(HIL)的康复增力型下肢外骨骼系统智能控制 229
9.1 康复训练模式下的实验测控研究 229
9.2 增力辅助模式下的实验测控研究 250
9.3 本章小结 254
参考文献 255
后记 261
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