【技术实现步骤摘要】
一种基于变导纳的下肢康复机器人柔顺控制方法
本专利技术涉及下肢康复机器人控制领域，尤其涉及一种基于变导纳的下肢康复机器人柔顺控制方法。
技术介绍
近年来，因脑卒中和外伤等导致运动功能受损的患者数量逐年增加，严重影响了患者的日常生活。临床研究表明，通过合理的康复训练，患者患侧的运动功能可以得到不同程度恢复，甚至痊愈。传统康复治疗手段需要医师完成，效率低下且工作强度大，无法满足日益增加的患者康复需求。随着机器人技术的发展，智能康复机器人可以有效提高患者的康复效率，同时大大降低康复医师的工作强度。对现有文献检索发现，康复机器人的控制方式主要分为被动控制和主动控制两种。同时，为了提高康复机器人控制的个体适应性，引入表面肌电信号、脑电信号、力/位混合信号等实现人机交互控制。但上述信号多用于人体运动意图识别，即实现康复机器人控制方式切换；也有研究康复机器人自适应控制方法，但控制过程的柔顺性仍无法有效保证。例如，基于交互力反馈的阻抗控制方法，由于其模型中的阻抗参数固定不变，缺乏针对患者不同康复训练阶段而进行自适应调整，同时康复机器人控制的柔顺性也较差。综上所述，目前仍然缺乏一种...
【技术保护点】
1.一种基于变导纳的下肢康复机器人柔顺控制方法，其特征在于：所述方法内容包括以下步骤：步骤1，利用Delsys肌电采集系统和运动捕获设备同步采集患者健侧下肢与患侧下肢的表面肌电信号和运动信息；利用足底压力传感器采集下肢康复机器人与患者之间的人机交互力；对比分析健侧与患侧肌电信号，实现主被动控制切换；对患侧下肢的肌电信号和人机交互力进行信息融合并分析，识别患者的下肢运动意图，得到患者运动的期望轨迹；步骤2，利用OpenSim软件建立人体下肢肌肉骨骼模型，将采集到的患者健侧下肢运动信息导入该人体下肢肌肉骨骼模型中，经逆运动学、逆动力学分析和肌肉力优化后计算出下肢屈伸运动相关肌肉...
【技术特征摘要】
1.一种基于变导纳的下肢康复机器人柔顺控制方法，其特征在于：所述方法内容包括以下步骤：步骤1，利用Delsys肌电采集系统和运动捕获设备同步采集患者健侧下肢与患侧下肢的表面肌电信号和运动信息；利用足底压力传感器采集下肢康复机器人与患者之间的人机交互力；对比分析健侧与患侧肌电信号，实现主被动控制切换；对患侧下肢的肌电信号和人机交互力进行信息融合并分析，识别患者的下肢运动意图，得到患者运动的期望轨迹；步骤2，利用OpenSim软件建立人体下肢肌肉骨骼模型，将采集到的患者健侧下肢运动信息导入该人体下肢肌肉骨骼模型中，经逆运动学、逆动力学分析和肌肉力优化后计算出下肢屈伸运动相关肌肉的肌力值；步骤3，利用基于黄金分割的最小二乘极限学习机算法建立人体下肢的肌电-肌力辨识模型，并利用采集到的患者健侧下肢肌电信号特征值和步骤2中得到的肌力值进行模型训练；然后将采集到的患者患侧下肢肌电信号作为输入，运用患侧镜像健侧方法和所建立的肌电-肌力辨识模型辨识出患侧下肢肌力值，并结合人体大腿和小腿长度计算出肌力力矩；步骤4，建立基于肌力力矩和下肢康复机器人偏离期望关节轨迹偏差的变导纳模型；利用患侧肌电信号计算患侧的肌肉活动度并引入所述的变导纳模型中，对所述变导纳模型的参数进行调整，进而根据肌肉活动度水平和肌力力矩的变化调整下肢康复机器人期望轨迹偏差，实现对期望轨迹的修正；步骤5，将采集到的患侧下肢运动信息进行逆运动学分析，得出下肢康复机器人的实际运动轨迹，并结合步骤4中修正后的期望轨迹得到轨迹偏差，输入到位置控制器中实现对患者的期望轨迹跟踪。2.根据权利要求1所述的一种基于变导纳的下肢康复机器人柔顺控制方法，其特征在于：对在步骤1中所述采集到的患者健侧下肢与患侧下肢表面肌电信号和运动信息进行预处理，并提取表面肌电信号特征值：积分肌电值iEMG和均方根值RMS；以健侧肌电信号特征向量为参考，通过对比分析健侧与患侧下肢肌电信号特征值，进行患者主、被动训练模式自适应切换；利...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜义浩，王浩，姚文轩，杨文娟，谢平，
申请(专利权)人：燕山大学，
类型：发明
国别省市：河北,13
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