【摘 要】
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近些年来,由脑卒中和脊髓功能障碍导致的肌肉应激障碍患者持续增多。这些患者由于肢体运动水平损伤严重难以满足其日常行为活动需求,需要在外部辅助设备帮助下重新恢复肢体运动能力,以提升患者生活质量。在目前机器人辅助临床康复应用中,虽然机器人可以帮助患者进行康复训练恢复部分肌肉活性,但其对患者肌肉活性的恢复效果和康复训练效率亟待提升。功能性电刺激(Functional Electrical Stimulat
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(项目编号:51675389):气动肌肉驱动柔性脚踝康复机器人动态建模及其机构和控制优化; 湖北省技术创新专项(对外科技合作类)项目(项目编号:2018AHB007):多关节柔性上肢外骨骼康复机器人关键技术研究;
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近些年来,由脑卒中和脊髓功能障碍导致的肌肉应激障碍患者持续增多。这些患者由于肢体运动水平损伤严重难以满足其日常行为活动需求,需要在外部辅助设备帮助下重新恢复肢体运动能力,以提升患者生活质量。在目前机器人辅助临床康复应用中,虽然机器人可以帮助患者进行康复训练恢复部分肌肉活性,但其对患者肌肉活性的恢复效果和康复训练效率亟待提升。功能性电刺激(Functional Electrical Stimulation,FES)作为一种常见的临床康复技术,能够通过低频弱电流刺激患者肌肉主动完成期望的康复动作。但由于人体肌肉骨骼系统具有复杂度高、动态特性强的特点,长时间电刺激后容易出现肌肉疲劳、痉挛等问题,康复控制难度较大。因此将康复机器人与功能性电刺激相结合,在保证训练效率的基础上充分激发肌肉活性,重塑患者肢体主动运动功能。本文以肘关节为研究对象,研究其在功能性电刺激下的运动学模型,提出面向肘关节运动跟踪的电刺激控制方法,并融合7-DOF仿人机械臂提出一种协同控制方法以辅助肘关节康复训练。主要研究内容如下:(1)功能性电刺激作用下的上肢肌肉运动学模型研究。根据人体上肢生理特性及动力学特征,研究肘关节在电刺激作用下的运动特性。对电刺激下表面肌电信号作伪迹处理,研究伪迹处理后的肌电信号作用于人体肌肉时的响应特性,建立结构简易、精准度高的肌肉活动模型,用于描述在电刺激作用下肌肉的响应特性。针对模型静态部分的非线性特征以及动态部分的线性特征,引入优化算法确定关系模型参数,建立电刺激输入与肘关节力矩输出间的关系模型。通过实验验证模型的合理性、可靠性。(2)功能性电刺激下的迭代学习控制方法研究。患者在康复过程中完成特定动作需要保证肌肉的活性,提取并融合表面肌电信号的疲劳特征,利用支持向量机分类方法对电刺激下的肌肉疲劳进行辨识。针对人体肌肉骨骼系统非线性时变的特点,提出一种面向肘关节运动跟踪的电刺激控制方法,结合肌肉疲劳辨识,引入Newton迭代学习方法,将肌肉疲劳状态作为修正量引入迭代学习算法控制律,建立基于肌肉疲劳辨识的功能性电刺激迭代学习闭环控制系统,实现对期望运动角度的准确跟踪,加强功能性电刺激系统的控制性能。(3)功能性电刺激与机械臂协同控制研究。为有效避免因肌肉疲劳对患者造成二次伤害,结合功能性电刺激模块,集成机器人辅助患者协同康复软硬件系统,在患者康复训练过程中,通过对交互力矩的在线辨识实现仿人机械臂的柔顺控制。结合肌肉疲劳最小化原则,提出基于阻抗控制的机械臂主动控制方法,研究功能性电刺激和机械臂协同控制下的力矩分配策略。基于迭代学习控制优化电刺激输入脉宽,充分激发患者肌肉活性,使患者在机械臂与功能性电刺激的共同辅助下完成康复训练。
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