机器人辅助运动功能康复中的控制和评估策略
医疗机器人在康复训练中的效果评价方法
医疗机器人在康复训练中的效果评价方法近年来，医疗机器人技术的发展日益壮大，特别是在康复训练领域，医疗机器人已经成为一种有效的辅助工具。
医疗机器人在康复训练中的效果评价方法对于评估康复训练的效果、改进康复治疗方案以及提高患者生活质量具有重要意义。
本文将探讨医疗机器人在康复训练中的效果评价方法。
首先，了解患者的康复训练需求是评价医疗机器人效果的重要一环。
根据患者的病情、康复目标和个人差异，制定个性化的康复计划是必不可少的。
通过与患者和康复团队的讨论，医疗机器人可以根据患者的需求进行调整和优化，以实现更好的康复效果。
其次，评估康复训练的效果需要使用客观的量化指标。
通过测量患者的康复指数、运动功能、平衡能力和生活质量等因素，可以对康复训练的效果进行客观评估。
医疗机器人可以配备传感器和监测装置，实时记录和分析患者的运动数据，从而获得准确的康复指标，并进行实时反馈，帮助患者调整姿势和动作，提高康复效果。
第三，使用临床评估工具进行康复效果评估也是一种常用的方法。
临床评估工具如贝尔和柯里森指数、肌力测试和步态分析等可以对患者的康复程度进行评估。
医疗机器人通过与临床评估工具结合使用，可以进一步综合评估康复训练的效果，并根据评估结果调整治疗方案。
此外，患者满意度问卷调查也是一种评估医疗机器人在康复训练中效果的方法。
患者满意度可以反映患者对康复训练的态度和感受，从而评估治疗效果。
通过设计满意度调查问卷，收集患者的反馈意见和建议，有助于医疗机器人制造商和康复团队改进产品和服务，提高患者满意度和康复效果。
最后，随机对照试验是一种用于评估医疗机器人在康复训练中效果的较为科学的方法。
通过将参与康复训练的患者随机分为实验组和对照组，在保证统计学的可靠性的前提下进行对比研究。
对比实验组和对照组的康复效果，可以得出医疗机器人在康复训练中的实际效果。
这种方法能排除其他干预因素的干扰，并提供较为可靠的评估结果。
综上所述，医疗机器人在康复训练中的效果评价方法非常重要。
康复机器人技术在康复中的应用
康复机器人技术在康复中的应用康复机器人技术是指将机器人技术应用于医疗康复领域，为需要康复治疗的患者提供辅助康复训练和治疗服务。
康复机器人具备高度的智能化和自动化特点，能够通过模拟人体动作和肌肉活动，帮助患者恢复四肢功能，提高日常生活能力，改善生活质量。
本文将对康复机器人技术在康复中的应用进行探讨。
一、康复机器人技术的种类及原理康复机器人技术包括下肢康复机器人、上肢康复机器人、步态康复机器人等。
这些机器人主要依靠机械结构、传动系统、智能控制系统等技术，通过感知身体运动、分析数据、实施动作等功能，帮助患者进行康复训练和治疗。
1. 下肢康复机器人下肢康复机器人主要应用于下肢功能障碍的患者康复治疗。
它可以通过内置的传感器感知患者的动作和力度，实时监测身体的运动状态，同时根据患者的康复需求提供相应的支持或阻力。
例如，对于行走困难的人，下肢康复机器人可以帮助他们完成膝关节、髋关节等关节的活动，加强肌肉的力量和稳定性。
2. 上肢康复机器人上肢康复机器人主要应用于上肢功能障碍的患者康复治疗。
它可以通过智能控制系统准确地模拟人体上肢的各种动作，帮助患者进行力量训练、运动协调等康复训练。
同时，上肢康复机器人还可以提供实时反馈，帮助患者掌握正确的动作技巧，加速康复进程。
3. 步态康复机器人步态康复机器人主要应用于下肢功能障碍的患者康复治疗。
它可以通过智能控制系统模拟人体正常的步态，并根据患者的特殊需求进行调整。
步态康复机器人不仅可以帮助患者进行步态模拟训练，还可以通过实时调整步态参数，提供恰当的支持和阻力，帮助患者恢复正常的行走能力。
二、康复机器人技术的优势康复机器人技术在康复治疗中有着显著的优势，主要表现在以下几个方面：1. 个性化治疗康复机器人技术可以根据患者的病情和康复需求，进行个性化的治疗方案。
通过对患者进行初步评估，机器人可以根据患者的身体特点和康复目标，选择合适的训练参数和康复模式，推动患者的快速康复。
2. 精确度高康复机器人技术通过内置的传感器和智能控制系统，可以实时监测和分析患者的运动状态，提供精确的运动支持和协调。
康复医学中的康复机器人技术及应用
康复医学中的康复机器人技术及应用随着人民生活水平的不断提高，人们越来越注重生命健康的保障，康复医学成为了现代医学中的一个重要学科。
康复机器人技术作为康复医学领域内的一种重要技术手段，已经受到了越来越多人的关注，同时已经被广泛应用于康复医学的临床实践之中。
本文将重点探讨康复机器人技术在康复医学领域的应用，以及康复机器人技术的未来发展方向。
一、康复机器人技术的概述康复机器人技术，简单来说就是利用计算机和机器人技术，辅助康复医师对患者进行康复治疗的一种技术手段。
康复机器人常用的设备包括机械臂、手套、步态训练器、康复床等。
通过患者与康复机器人之间的交互作用，实现康复治疗的目的。
康复机器人技术主要有三个方面的应用范围：1. 运动康复领域：利用康复机器人协同运动，帮助康复患者进行运动训练，促进患者的肌肉力量和关节活动度的恢复。
2. 活动辅助领域：利用康复机器人帮助缺陷患者实现独立生活的目标，提高他们的生活能力和自我管理能力。
3. 康复评估领域：利用康复机器人对患者进行性能评估，以及对治疗方案的评估和反馈，帮助康复医师更好的进行康复治疗。
二、康复机器人技术的应用1. 运动康复康复机器人技术在运动康复领域中的应用，主要是利用机器人技术来协助患者进行各种的活动训练，如康复床、步态训练器等。
这种康复机器人设备可以帮助康复患者进行跑步、行走、上楼下楼、跳绳等动作，以实现身体的康复训练。
同时，康复机器人设备可以通过数据采集和处理技术，快速地获取患者进行康复训练的数据信息，以便康复医师及时的了解患者的身体状况和康复进度。
2. 活动辅助康复机器人技术在活动辅助领域中的应用，主要是利用机器人技术来帮助残疾人或者缺陷患者在日常活动中实现独立自主生活，如智能助行器、适配性手套等。
这些康复机器人设备可以帮助患者进行各种活动，如穿鞋、穿袜子、拿东西等，以减少患者的家庭及社会照顾负担，提高患者生活的质量。
3. 康复评估康复机器人技术在康复评估领域中的应用，主要是利用机器人技术对患者进行运动能力的评估和治疗方案的调整，如运动分析器、步态评估仪等。
机器人技术在医疗康复中的应用研究
机器人技术在医疗康复中的应用研究近年来，机器人技术在医疗康复领域中得到了广泛的研究和应用。
它通过结合先进的机器学习算法、传感器技术和人工智能等领域的成果，为患者提供了更有效、安全、便捷的康复方案。
本文将聚焦于机器人技术在医疗康复中的应用研究，并探讨其在康复治疗中的作用与前景。
一、机器人辅助康复治疗的意义机器人技术作为一种新兴的康复手段，能够有效的协助医护人员开展康复治疗工作。
它们具有以下几个方面的优势：1. 精确度高：机器人在进行康复治疗时，可以通过精确的计算和控制，进行高精度的操作，提高了治疗的准确度和效果。
2. 可重复性强：机器人通过内置的程序和算法，可以反复进行同一种康复训练，确保每次训练的质量和效果基本一致，提高了康复训练的可重复性。
3. 监测功能全面：机器人能够通过传感器监测患者的生理信号、运动状态等信息，对患者的康复进程进行全面的监测和分析。
4. 增强患者动力：机器人康复治疗以游戏化的方式进行，患者在参与康复训练时会有获得成就感和乐趣感，提高了康复过程中患者的积极性和动力。
二、机器人技术在不同类型康复治疗中的应用1. 运动康复治疗机器人在运动康复治疗中的应用主要包括四肢运动康复和步态训练。
通过控制机器人的动作，患者可以进行精确的四肢康复训练。
同时，机器人还可以模拟正常步态，帮助患者进行步态训练，提高患者的行走能力。
2. 言语康复治疗机器人技术在言语康复治疗中的应用主要是通过语音识别和合成技术，帮助患者进行语言训练。
机器人可以通过自然语言交互的方式与患者进行对话，激发患者的语言表达能力，提高康复训练的效果。
3. 认知康复治疗机器人在认知康复治疗中的应用主要是通过虚拟现实技术和人机交互界面，帮助患者进行认知训练。
机器人可以提供各种认知任务和游戏，激发患者的思维能力，提高患者的认知能力。
三、机器人技术在康复治疗中的挑战与解决方案尽管机器人技术在康复治疗中有着巨大的潜力，但是也面临一些挑战，如成本高、人机交互复杂、适应性不足等问题。
医疗机器人的康复辅助技术
医疗机器人的康复辅助技术随着科技的不断进步，医疗机器人已经逐渐成为现实，为医疗行业带来了巨大的变革。
其中之一就是医疗机器人的康复辅助技术，它在康复治疗领域发挥着重要作用。
本文将介绍医疗机器人的康复辅助技术及其优势，以及它在康复治疗中的具体应用。
一、医疗机器人的康复辅助技术概述医疗机器人的康复辅助技术是指利用机器人技术来辅助进行康复治疗的一种方法。
通过利用机器人的高精度和灵活性，患者可以进行更加精准和个性化的康复训练。
医疗机器人的康复辅助技术主要包括以下几个方面：1. 运动康复机器人：这种机器人可以帮助患者进行运动康复训练，如肌肉力量训练、关节活动训练等。
它们可以根据患者的具体情况调整训练难度和强度，提供个性化的康复方案。
2. 步态康复机器人：步态康复机器人可以帮助患者恢复行走能力。
通过模拟人体的步态运动，它们可以协助患者进行步态训练，提高患者的平衡和协调能力。
3. 假肢康复机器人：对于需要使用假肢的患者来说，假肢康复机器人可以提供更加精准和自然的运动控制。
它们通过感知患者的神经信号来控制假肢的运动，使患者能够更加自如地进行日常活动。
二、医疗机器人的康复辅助技术的优势医疗机器人的康复辅助技术相比传统的康复治疗方法具有以下几个优势：1. 精准性：机器人可以提供更加精准和准确的力量和运动控制，从而实现更加精细的康复治疗。
患者可以根据自身情况进行个性化的治疗，提高治疗效果。
2. 重复性：机器人可以进行长时间的重复训练，提供更大的治疗剂量。
这对于一些需要进行大量重复训练的疾病来说尤为重要，如中风后的康复训练。
3. 安全性：机器人可以提供更加安全的治疗环境。
它们具有高度的稳定性和安全保护机制，能够避免患者在康复训练中受到伤害。
三、医疗机器人的康复辅助技术的应用医疗机器人的康复辅助技术在康复治疗中有着广泛的应用。
以下是几个典型的应用场景：1. 中风康复：机器人可以帮助中风患者进行肌肉力量训练和步态康复训练，促进中风患者的康复恢复。
智能机器人系统的控制策略与路径规划技巧
智能机器人系统的控制策略与路径规划技巧智能机器人系统的控制策略与路径规划技巧是实现机器人自主运动和智能决策的关键。
随着科技的不断发展，智能机器人系统在各行各业的应用越来越广泛，因此控制策略和路径规划技巧的优化显得尤为重要。
本文将探讨一些常见的控制策略和路径规划技巧，并分析其优缺点。
一、控制策略1. 解耦控制策略解耦控制策略是指将机器人的不同自由度分开进行控制，以达到提高运动效果和增强控制精度的目的。
一种常见的解耦控制策略是基于PID（比例、积分、微分）控制的方法。
PID控制器根据目标位置和当前位置之间的差异进行调整，通过不断修正机器人的位置和姿态，实现精确控制。
2. 协调控制策略协调控制策略是指将机器人的多个自由度进行协同控制，以实现复杂任务的完成。
一种常见的协调控制策略是基于反馈控制的方法。
通过传感器获取环境信息和机器人状态，将其作为反馈信号，并根据特定的控制算法进行实时调整，从而使机器人能够适应复杂的环境和任务需求。
3. 强化学习控制策略强化学习控制策略是近年来兴起的一种基于智能算法的控制方法。
该方法通过让机器人与环境进行交互，根据不同动作的结果进行反馈优化，从而使机器人能够逐步学习并提高自己的控制能力。
强化学习控制策略在复杂任务和动态环境下表现出色，但也存在训练时间长、对初始状态敏感等问题。
二、路径规划技巧1. 规划算法选择路径规划是指在给定起点和终点的情况下，确定机器人在空间中的具体路径。
常见的路径规划算法包括A*算法、D*算法和遗传算法等。
在选择路径规划算法时，需要根据具体的任务需求和环境条件进行权衡。
如A*算法适用于静态环境下的最短路径规划，而D*算法适用于动态环境下的在线路径规划。
2. 环境建模和感知在路径规划过程中，准确的环境建模和感知是关键。
机器人需要通过传感器获取周围环境的信息，如障碍物的位置、形状和大小等。
然后将这些信息以合适的方式表示出来，建立环境地图。
基于环境地图，机器人可以进行路径规划，并避开障碍物，安全到达目标位置。
机器人辅助康复治疗与训练系统设计
机器人辅助康复治疗与训练系统设计近年来，康复治疗与训练在医学领域中得到了广泛应用。
为了提高治疗效果和提供更好的康复训练资源，研发一套机器人辅助康复治疗与训练系统成为了大家关注的焦点。
本文将从系统设计的角度探讨该系统的目标、功能、设计原则，并介绍其中涉及的核心技术和关键组件。
1. 系统目标机器人辅助康复治疗与训练系统的目标是帮助康复患者恢复和改善受损的身体功能，提高生活质量。
系统应该能够为患者提供个性化、全面的康复治疗和训练方案，并通过记录和分析数据来评估治疗进展。
2. 功能需求（1）运动辅助功能：系统应该能够通过机器人运动装置辅助患者进行康复运动，提供适当的力量支持和运动轨迹控制。
同时，系统还应该能够记录患者运动数据，以便后续的分析和评估。
（2）交互界面：系统应该提供友好的交互界面，使患者能够轻松使用。
交互界面应该包括简洁明了的操作指南和反馈信息。
（3）个性化康复方案：系统应该根据患者的特定康复需求和身体状况，为其制定个性化的康复治疗和训练计划。
该计划应该包括具体的运动目标、频率、持续时间和难度等信息，并能根据患者的进展进行调整。
（4）进展评估与反馈：系统应该能够通过数据分析和算法，对患者的运动进展进行评估，并提供及时的反馈。
评估结果应该能够量化患者的康复程度，并据此调整康复方案。
3. 设计原则（1）安全性：系统设计应该注重患者的安全。
机器人运动装置需要具备安全保护措施，避免对患者造成伤害。
此外，交互界面和操作流程也应该简单明了，避免患者因误操作而导致意外伤害。
（2）可定制性：系统应该具备一定的可定制性，以适应不同患者的康复需求。
康复方案应该根据患者的病情、病史和身体状况进行个性化调整，并能根据患者的康复进展进行动态调整。
（3）数据存储与分析：系统应该能够记录和存储患者的运动数据，并结合数据分析算法，对患者的康复进展进行评估。
这样可以根据评估结果调整康复方案，提高治疗效果。
4. 核心技术和关键组件（1）机器人运动装置：机器人运动装置是系统的核心组件之一，它可以为患者提供力量支持和运动轨迹控制。
康复机器人上肢运动系统控制策略
在此模式下，康复机器人通过识别患者的主动运动意图并结合预设的轨迹和运动速度来带 动患者进行上肢运动，这种模式主要适用于患者具有一定的上肢肌肉力量和协调性，但不 足以完成全部的上肢运动的情况。
基于运动捕捉技术的控制策略
光学运动捕捉技术
通过在患者身体上设置多个光学标记，利用多个高清摄像机捕捉 标记的位置变化，从而获取患者的上肢运动信息。
03
上肢运动模式和控制策略 设计
上肢运动模式分类与选择
被动运动模式
在此模式下，康复机器人主要通过预设的轨迹和运动速度来带动患者进行上肢运动，患者 只需跟随机器人的动作进行被动运动，这种模式主要适用于患者上肢肌肉力量和协调性严 重不足的情况。
主动运动模式
在此模式下，康复机器人通过内置的传感器和算法识别患者的主动运动意图，并辅助患者 进行上肢运动，这种模式主要适用于患者具有一定的上肢肌肉力量和协调性，但不足以完 成全部的上肢运动的情况。
06
结论与展望
研究成果与贡献
提出了一种基于生物力学模型的上肢运动控制系统，能够实现精准的关节角度控 制和运动轨迹规划。
针对康复机器人的应用场景，设计了基于肌电信号的上肢运动功能检测算法，实 现了对上肢运动功能的快速评估和反馈。
针对上肢康复训练的特殊需求，开发了一种基于虚拟现实技术的上肢康复训练系 统，能够提供沉浸式的康复训练体验，提高患者的康复效果。
当前研究的不足
现有的康复机器人控制策略主要集中在运动功能实现方面， 对于患者运动协调性和适应性的研究尚不完善，因此需要进 一步探讨。
研究现状与发展
康复机器人的研究现状
目前，康复机器人的研究已经取得了一定的进展，各种类型的康复机器人不 断涌现，但它们主要集中在运动功能实现方面，对于患者运动协调性和适应 性的研究尚处于初级阶段。
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机器人辅助运动功能康复中的控制和评估策略t任宇鹏1王广志1高小榕1季林红21清华大学生物医学工程系2清华大学精密仪器系[摘要]本文介绍用于运动功能康复的辅助机器人系统并论证其可行性。
文章分析其区别于传统工业机器人的技术难点和特点;总结现有辅助康复训练的控制策略和评估策略种类;最终提出新的基于BCI和三维上肢运动检测的控制和评估策略。
[关键词]神经康复,机器人,康复训练[Abstract]These papers presented a robot-aided rehabilitation system for motor function and demonstrate the feasibility.The difficult y and characteristic were anal y zed,which were distin g uished from g eneral industrial robots.The strate g ies of motor control and assessment p rocedure in current robot-aided rehabilitation research were classified.Finall y,a new framework of control and assessment was raised,which is based on brain-computer interface and3D kinematicmeasurement of upperlimbs.[Ke y word]Neuro-rehabilitation,Robot,Rehabilitative trainin g引言近30年神经康复领域中最重要的研究成果之一是阐明了中枢神经系统具有高度的可塑性(Plasticit y)。
实验表明,特定的功能训练在此过程中必不可少,这为机器人辅助康复技术提供了重要的医学依据。
随着现代中枢神经康复机理研究的进展,国外研究人员基于机器人技术在运动功能康复方面开展了大量研究,其研究目标是发展具有康复治疗和评价功能的机器人。
此过程中,运动功能康复训练的方法如何通过机器人的控制策略得以实现,即在某种意义上如何代替或辅助治疗师为患者进行治疗,已经成为这类机器人控制研究的难点和热点。
随着辅助康复机器人的研究和使用,有望通过机器人和计算机控制技术,简化医师与患者/一对一0的繁重治疗过程,并建立新的康复评估方法,从而对运动功能的康复机制重新评估和理解,在此基础上进一步研究人脑控制肢体运动的机理。
研究的基本思路如图1所示。
在我国,康复医学事业仍然处于起步阶段,而患者数量多、治疗师资源缺乏。
据此现状,发展机器人辅助肢体运动功能康复技术更具实际意义。
1.辅助康复控制系统的特点和难点)设计符合康复医学理论的康复控制策略图10腔道微全系统示意图一协调,更需要各研究机构、大学、企业等优势互补,共同攻关,才能提高我国在该领域的竞争能力。
我国在该领域的研究起步较晚,但目前在国外未形成成熟产业的情况下,有重点地加强研究开发力度,将缩小差距,并在某些领域获得自主知识,形成具有国际竞争力的产业群。
参考文献共6篇(略)图1机器人辅助运动功能康复的研究方向辅助肢体运动功能康复机器人的系统设计有其自身应用和设计的特点。
不能在脱离运动功能康复理论和病患机理的情况下,直接引入工业机器人的控制策略和系统结构。
否则,无法达到康复效果,并有可能造成患者肢体损伤,引起患者痉挛加重和不可逆转的运动功能障碍。
因此,在控制和评估策略中要考虑以下问题:(1)设计辅助康复的控制策略要基于神经生理学的运动功能康复方法,对辅助康复的对象要有严格的针对性。
由中枢神经系统损伤造成的运动功能障碍,其病患部位不同、病患特性不同、不同恢复阶段对应的训练原则也不同。
这就要求制定的机器人辅助康复控制策略应有严格的针对性,从而使辅助系统的应用符合医学标准并得到医师和患者的认可。
我们现阶段所研究的辅助康复机器人仅针对脑卒中患者在恢复期的上肢运动功能康复,因此本文关于控制策略和评估策略的讨论也主要围绕上述对象。
(2)能够实现多种复合的运动模式的控制系统是实现辅助康复功能的前提条件。
研究中,我们认为传统工业机器人所采用的步进电机或带有高减速比的直流电机的驱动形式不能同时满足所需要的随意运动(voluntary movement)、助力运动(assistant movement)、抗阻力运动(resisted movement)、被动运动(p assive movement)等多种康复辅助运动形式的实现。
而无刷力矩伺服电机控制系统和交流伺服电机直接驱动是较好的方案,能满足辅助康复训练的控制要求。
(3)机器人要感知患肢状态并采取相应的控制策略。
这是辅助康复控制的技术难点。
患肢运动过程中,其肌张力的变化、肌肉痉挛的出现将会使系统负载和动力学参数发生不确定的大幅度改变,有可能使控制系统变得不稳定。
而患肢运动信息的错误辨识将有可能造成肌肉组织撕裂、肌肉痉挛及结缔组织损伤。
因此,在控制系统适应性、传感器技术应用、运动评估数据分析和算法方面需要作更深入的研究。
(4)控制系统要引入新的反馈环,其设计重点在于如何提取和利用患者的主动运动意愿。
实验表明,主动运动意愿的存在对康复效果有重要的积极影响。
因此我们认为应在传统控制系统中增加主动运动的正反馈环和病态运动的负反馈环,如图2所示。
其中辨别正确的主动运动和错误的病态运动,正是控制系统在信息辨识和处理方面的难点。
图2用于辅助康复控制的新反馈环节I:传统控制框架;II:引入人体系统函数的反馈环(5)要设计合理的评估策略和实验对照方法来验证机器人辅助康复的治疗效果。
运动功能的治疗和恢复有着严格的时间性。
其患者还不能因接受机器人的辅助治疗,而减少医师实施的正常治疗时间。
因此,如何合理分析和排除非机器人因素对患者康复的影响,是对机器人效果进行评价的关键。
要充分论证其与医学上的康复评估方法的相关性,才能得到医师和康复机构的认可。
2.机器人辅助康复的多种控制策略近年来,机器人辅助康复的控制策略的设计逐渐与运动功能训练中的易化技术(facilitation)吻合。
其特点在于:a.强调感觉对运动的重要性,利用感觉输入促进正常模式的运动功能; b.在治疗中要按人类的正常的运动发育顺序来发展构成技能基础的基本运动; c.利用反射来促进随意运动和抑制不必要的运动; d.强调运动技巧的获得需要多次的重复训练; e.强调治疗师(机器人)和患者之间的交互关系。
其控制策略主要有下面几种。
1)虚拟现实与远程康复策略随着虚拟现实(vir tual reality)技术的发展和力反馈装置的应用,David Jack等人通过力反馈手套将运动疗法和作业疗法直接移植到计算机虚拟现实环境中,但其控制策略仍沿用康复医学中的方法和评估方式。
另外,还有类似的游戏操纵杆、方向盘等力反馈装置和网络系统的/在线游戏0策略等。
2)/滤波器0式控制策略肢体的正常运动与病态运动在振动频率上存在明显差异。
Ste p hen等研究组从处理运动波形的角度设计控制系统,并规划康复策略,从而通过构造新的系统响应函数辨别和抑制病态振动,达到辅助患肢运动的目的。
3)辅助力控制策略此种控制策略与康复的运动疗法中的辅助力运动相对应,以辅助力为控制对象,控制机器人辅助患肢完成指定轨迹的动作。
其辅助控制策略中,一部分是研究设计满足人体运动速度钟型曲线规律的控制算法,其中基于TBG算法的控制系统很好的实现了机器人模拟和辅助正常人速度运动的控制模式。
另一种方法将辅助力场F 设计为位置矢量Z (x1,x2,x3)的函数(1),根据当前位置和目标位置的偏差控制辅助力的大小和方向。
F =g(Z )(1)也有研究侧重较为理论化的肢体运动内模式( in_ternal m odel)方面,并将内模式的仿真函数规划为机器人控制系统中的部分传递函数,运用现代控制理论进行分析。
此外,人工神经网络技术也逐渐引入/人-机0系统的系统辨识和自适应控制中,通过患者跟踪目标运动的情况,系统通过神经网络算法学习和适应/人-机0系统参数,最终确定康复控制策略。
4)扰动力场控制策略此种控制策略与运动疗法中的抗阻力运动相对应,以克服和适应外界阻力为康复手段。
阻尼(扰动)力场设计,一种为速度矢量ZÛ (xÛ1,xÛ2,xÛ3)的函数(2)。
F =h(ZÛ)(2)在训练过程中阻尼场可根据训练任务的不同构成常量力场、随机力场或非线性力场,如图3。
其控制难点在于力场的设计,以及何种力场控制策略具有最好的康复训练效果。
另一种控制策略基于康复训练中/后效应0(after-effect)的存在,根据辅助力场E A(Z )得到与之方向相反的训练力场E T(Z),如公式(3),并通过此镜像的阻尼训练场,强化训练者在正确的运动轨迹中对肢体的控制。
E T(Z )=-E A(Z )(3)图3基于速度矢量的平面扰动力场5)诱发运动控制策略此种控制策略是由生物反馈疗法发展而来,注重控制过程中对人体生理活动信息量的提取、识别和利用。
肌电生物反馈(EMGBF)在康复机器人控制系统中的应用比较广泛。
其辅助控制策略是通过神经网络算法对不同部位肌电组合进行辨识,作为患者运动意图的表达。
训练中机器人辅助力与肌电强度建立某种对应关系,形成不同程度的康复训练。
6)脑意愿(主动运动)控制策略脑工作模式的辨别、运动控制的脑电信号特征、运动适应过程中脑的区域活动特点、脑信息表达和/脑-机0交互等方面的深入研究,使基于脑运动生理信息的康复策略的建立成为可能。
但该方法用于辅助康复控制研究的文献还未见报道,因此,这种控制策略的研究是我们研究工作的重点。
3.机器人辅助康复的评估策略在患肢恢复评价策略的研究中,为了分析机器人康复评定策略的合理性,必要的康复医学的评定方法会经常用到。
除此之外,根据机器人采集数据的不同会形成基于位置、速度、力等数据量的各种评估策略。
1)基于空间运动轨迹量化分析的评估策略分析患肢在训练前和训练后运动轨迹的变化是一种比较直观的评估方法,其运动轨迹被机器人记录下来,但在评估量化方法上有所不同。
有通过多方向直线运动测试后,评定轨迹线性度的方法。
由于实验证明人体上肢连续运动是由曲率不同的子运动重叠而成,所以基于上肢圆周运动中曲率变化波峰统计方法成为一种评估的量化方法。
随着训练次数的增加,患者的运动功能得到恢复,其运动误差减小。
通过跟踪运动,评价统计患者的运动偏差量,成为另一种评估方法。
另外,由于病态与正常运动存在颤动频率差异,因此通过对运动的颤动频率的统计也可以评估运动恢复的情况。