一种基于柔性机械臂和人体肌电信号的上肢康复模式及训练方法技术

本发明专利技术公开了一种基于柔性机械臂和人体肌电信号的上肢康复模式及训练方法，属于上肢康复模式及训练方法领域。包括：利用多自由度机械臂对人体上肢末端施加力干预，使用gForce手环采集实时的肌电信息，并采用人体肌电信号和力映射的计算方法，来进行刚度测量。通过大量实验，获取到了不同的刚度阈值区间，之后利用力矩控制将实时估计的刚度值传递给机器人，以此判断疲劳程度，划分不同的康复训练模式，之后将检测与计算得到的每个关节角度，角速度，角加速度输入到人机系统的动力学模型中，实现不同的康复训练模式。该方法将肌电信号融入到人机交互的过程中，有效的实现了机械臂的柔顺性控制，提高了应对复杂康复训练的适应性，增加了人机交互体验感。增加了人机交互体验感。增加了人机交互体验感。

【技术实现步骤摘要】
一种基于柔性机械臂和人体肌电信号的上肢康复模式及训练方法


[0001]本专利技术属于上肢康复模式及训练方法领域，涉及一种基于柔性机械臂和人体肌电信号的上肢康复模式及训练方法。

技术介绍

[0002]依靠控制机械臂的电机等技术实现康复训练需要考虑的因素有很多，现阶段的技术手段较为简易，上肢康复训练及机械臂在技术上多数都是依靠外骨骼似的机械臂，使用者通过对较简易的关节训练器等仅靠使用传感器来反馈关节位置，以此会造成诸多问题，如下：
[0003]仅靠使用传感器来反馈关节位置的这种方法柔顺性较差，无法满足复杂的康复训练需求，人机交互体验感较差；人体上肢刚度无法实时传递给康复机械臂，导致时效性较弱，会因此降低康复训练机械臂的性能，以此造成康复训练周期较长等问题。
[0004]综上所述，如何实现机械臂的柔顺性控制，提高人机交互过程中控制系统对肌电信号的处理、应用的能力，增强应对复杂康复训练问题时的性能，是目前该领域学者及科研人员急需解决的问题。为此，本专利技术提出了一种基于柔性机械臂和人体肌电信号的上肢康复模式及训练方法。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于柔性机械臂及人体肌电信号的上肢康复模式及训练方法，其特征在于根据使用者上肢的疲劳程度实施不同的恢复训练方式，其中上肢疲劳程度由上肢刚度辨识算法合理估计得出：高疲劳程度(平均刚度值接近于K≈0N/m)、中疲劳程度(平均刚度值0N/m＜K≤400N/m)、低疲劳程度(平均刚度值K＞400N/m)；而上肢刚度则利用8通道肌电信号采集设备采集到的肌肉电信号，经过处理与计算后得出，针对三种的疲劳程度，训练机械臂采用与之对应的3种不同的阻抗控制模式，引导训练者上肢进行针对性的恢复训练。2.如权利要求1所述的上肢康复模式及训练方法，其特征在于：基于实时检测到的人体上肢末端刚度K，根据阈值K的范围选择相应的上肢康复及训练模式，机械臂根据选择的训练模式特征匹配到不同的阻抗控制模式，假设机器人的原始动力学模型为训练过程中，机械臂的运动轨迹方向与人体手臂施加力F
End
方向保持一致，尽量保证不要有其他维度增量的干扰，此时机器人动力学方程为τ
R
为输入力矩、τ
R,F
为接触力，通过对非线性项的补偿，机器人关节的加速度控制为：式中：为机械臂关节加速度，K
R,p
为机械臂关节位置刚度，K
R,d
为机械臂关节速度刚度，K
R,f
为机械臂接触力刚度；当人和机械臂处于瞬时平衡作用力时，此时几乎为0，则有：τ
R,F,eq
＝K
R,f
‑1K
R,p
(q
R,F,eq
‑
q
r,R
)
ꢀꢀꢀꢀ
(2)式中：τ
R,F,eq
为瞬时平衡接触力，K
R,f
‑1K
R,p
为机器人在阻抗控制下的等效刚度，q
R,r
为机械臂期望轨迹，q
R,F,eq
为达到平衡时的轨迹，；从式(2)可以看出，人机交互相互作用行为时，人体与机械臂交互之间的刚度和阻尼会影响相互作用力动力学：τ
R,F
＝K
HR
(q
H
+q
R
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)式中：τ
R,F
为接触力，K
HR
为体...

【专利技术属性】
技术研发人员：李佳钰，赵新宇，尤波，陈晨，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：