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面向康复训练的下肢外骨骼系统集成与主动控制技术研究

魏强  
【摘要】:随着社会经济发展及老龄化人口增长,由心脑血管疾病及意外损伤引起的下肢运动功能障碍频发,严重影响了患者个体的日常生活与工作。下肢外骨骼机器人作为能够帮助下肢运动功能障碍人群进行康复治疗的新型康复设备,在提升康复效果、节省人力物力等方面具有优势。目前,下肢外骨骼机器人正逐步转入市场推广,然而在实际应用方面仍存在许多共性问题,如外骨骼系统会给用户造成较大承重负载、人-机运动不协调、控制方案中未融入人体主观运动意图、外骨骼步态多为仿生理论生成不具备人体个性化特征等。以上问题会导致用户在康复训练中参与度低,依从性差,进而影响康复效果。本文针对目前研究中存在的部分共性问题,设计集成了系列化的下肢外骨骼系统,以此为基础面向不同应用对象给出了不同主动控制策略中的关键技术方案,具体如下:(1)针对下肢外骨骼控制中人-机运动不协调问题,从人-机刚度匹配角度设计基于人体变刚度技能传递的下肢外骨骼协同控制方案。首先建立由肌肉活动水平调制的人体关节刚度估计模型,实现由表面肌电(surface electromyography,sEMG)信号对关节刚度的实时估计;然后构建外骨骼动力学与关节可变阻抗模型,采用模糊估计器逼近未知动力学动态参数,同时设计人-机协同控制器,并通过Lyapunov直接法证明了在人-机刚度匹配及动力学模型估计中产生的误差的有界性;最后通过实验开展验证,结果显示了该控制方案的可行性与对人-机协调性提升方面的有效性。(2)针对控制方案中未融入人体主观运动意图问题,提出基于连续运动意图识别的随动下肢外骨骼主动控制方案。首先结合双目相机与OpenPose算法获取人体的三维跟踪信息,解决双目相机获取深度信息时复杂的特征点匹配问题,建立移动辅助架非完整约束下的运动学模型,设计对人体位置实时随动跟踪的速度控制器;其次,设计基于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)的神经网络模型用于多通道sEMG信号到关节角度的连续映射,以获取人体运动意图;然后,为判断步行运动模式,提出基于足底力分布特征的步态相位识别方法,设计基于屏障Lyapunov函数的轨迹跟踪控制器,利用屏障Lyapunov函数来确保系统未知非线性项的有界性,从而实现全局渐近跟踪;最后通过实验开展验证,结果显示了整体控制方案的有效性,并通过实验对比结果验证了 LSTM网络模型对关节角度比传统方法预测精度高,以及在设计的轨迹跟踪控制器作用下会有更小的跟踪误差。(3)针对下肢外骨骼步态不具备人体个性化特征问题,设计结合虚拟现实(virtual reality,VR)技术与由脑电(electroencephalogram,EEG)信号解码的外骨骼主动步态生成方案。首先,提出一种基于高斯过程回归(gaussian process regression,GPR)的关键步态参数预测方法,以预测的关键步态参数构造步态轨迹的约束条件,由多项式插值规划获得人体单步个性化步态轨迹。然后,为形成连续运动步态,提出以运动想象下的EEG信号对单步运动分类触发的方法,创新性地结合了 VR技术,避免了利用视觉刺激等诱发手段产生EEG信号而引起的视觉疲劳。一方面,开发以森林、草地为主题环境的VR场景,设置相关标记提示用户进行分类动作的运动想象。另一方面,由共空间模式(common spatial pattern,CSP)算法提取EEG信号特征,基于支持向量机(support vector machine,SVM)对行走/停止运动想象时的EEG信号进行分类。最后,通过实验验证了方案的有效性,结果显示生成的GPR模型对关键步态参数预测误差率为5%左右,同自发运动想象相比VR环境下更容易产生差异性的EEG信号。


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