CN108309689B - 一种基于外骨骼机器人的渐进式康复训练方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于外骨骼机器人的渐进式康复训练方法，它涉及一种康复训练方法，为解决现有训练方式无法满足肢体功能障碍患者不同时期的不同康复需求的问题，根据康复时期的不同分为康复初期位置控制模式训练和康复中后期力矩控制模式训练，康复初期位置控制模式训练是基于轨迹牵引的被动训练，将患者单侧或双侧肢体绑缚在外骨骼机器人上，完全在外骨骼机器人的牵引下进行被动康复初期训练；康复中后期力矩控制模式训练是利用动力学模型，调整力矩系数，可获得一定力矩系数的力矩值，力矩控制模式训练在康复训练时期由全力矩逐渐转变为半力矩，进而转变为零力矩，对患者进行助力训练；最后变为阻力矩，对患者进行主动训练。本发明用于患者康复训练。

Description

一种基于外骨骼机器人的渐进式康复训练方法
技术领域
本发明涉及一种康复训练方法，具体涉及一种基于外骨骼机器人的渐进式康复训练方法。属于康复医疗器械技术领域。
背景技术
脊髓损伤和中风可以导致神经系统损伤，致使患者肢体出现不同程度的运动障碍，严重时可以导致全身瘫痪，根据神经可塑性的原理，在神经损伤之后通过对肢体的特定功能进行适当的康复训练，可以使神经组织得到不同程度的恢复，进而减轻或者避免残疾。外伤手术或矫形手术等长期卧床患者也伴有肢体障碍，肢体康复训练是肢体障碍的重要康复手段。对于这些患者，越早地进行康复训练和功能恢复效果越好，后遗症也会越轻。然而目前国内大多数肢体功能障碍患者只能通过人工或者康复器械进行简单的被动康复训练进行治疗，不仅医师任务重、自动化水平低、康复效率低，而且训练模式单一，不能满足患者不同康复时期的不同康复需求，耗费了较多的人力与物力，同时还限制了患者的训练时间。
发明内容
本发明是为解决现有训练方式无法满足肢体功能障碍患者不同时期的不同康复需求的问题，而提出一种基于外骨骼机器人的渐进式康复训练方法。
本发明的技术方案是：一种基于外骨骼机器人的渐进式康复训练方法，根据康复时期的不同分为康复初期位置控制模式训练和康复中后期力矩控制模式训练，
康复初期位置控制模式训练是基于轨迹牵引的被动训练，将患者单侧或双侧肢体绑缚在外骨骼机器人上，完全在外骨骼机器人的牵引下进行被动康复初期训练；
康复中后期力矩控制模式训练是利用动力学模型，调整力矩系数，可连续获得-1到+1之间任意力矩系数的力矩值，实现人机耦合运动，力矩控制模式训练在康复训练时期由全力矩逐渐转变为半力矩，进而转变为零力矩，对患者进行助力训练；最后变为阻力矩，对患者进行主动训练。
进一步地，位置控制模式具体为先设计外骨骼机器人的末端的运动轨迹，然后把获得的运动轨迹作为输入给外骨骼机器人运动学模型，进而获得外骨骼机器人的各个关节的角度，将角度信号发送给控制器，控制器控制驱动器，驱动器得到各关节电机位置信息，得到上肢外骨骼机器人各个关节在各自对应电机的驱动下运动相应角度，达到在外骨骼机器人牵引下被动训练。
或进一步地，位置控制模式训练具体为利用Adams软件仿真获得外骨骼机器人的各个关节的角度，最后把获得的关节角度输入给外骨骼机器人，达到外骨骼机器人牵引人体运动训练。
更进一步地，力矩控制模式训练具体为将检测与计算得到的每个关节的关节角度、关节角速度和关节角加速度输入到人机系统的动力学模型
Figure BDA0001568293410000021
以获得外骨骼机器人的一个驱动力矩值，其中，θ为关节角度，
Figure BDA0001568293410000022
为关节角速度，
Figure BDA0001568293410000023
为关节角加速度；
然后，利用公式τd＝φτ·τ，获得外骨骼机器人输出的比例补偿力矩，从而带动人机耦合运动，同时检测与计算新状态下的关节角度、关节角速度和关节角加速度，作为下一状态的输入值，以此循环，其中τ为驱动力矩值，根据患者不同的康复时期选取不同的力矩系数值，全力矩时力矩系数φτ＝1，半力矩时力矩系数1＞φτ＞0，零力矩时力矩系数φτ＝0，阻力矩时力矩系数0＞φτ≥-1。
本发明的有益效果是：本发明的一种基于外骨骼机器人的渐进式康复训练方法根据康复时期的不同分为位置控制模式和力矩控制模式。位置控制模式适用于康复初期，患者完全在外骨骼机器人的牵引下进行被动训练，能够在适当范围内对肌肉进行拉伸，改善血液循环，使患肢逐渐恢复肌力。随着患者病情的好转，患肢具有一定肌力，控制策略就由位置控制模式转变为力矩控制模式。在半力矩模式下，力矩系数值可根据患者肌力的恢复情况连续选取0-1之间的任意值，患者自身肌力越高，力矩系数选取的越低；在阻力矩模式下，力矩系数值可根据患者肌力的恢复情况连续选取-1-0之间的任意值，患者自身肌力越高，力矩系数选取的越低。全力矩、半力矩和零力矩适合于患者康复中期，患肢还不能完全自主的完成康复训练，需要外骨骼机器人提供一定的辅助，这个阶段对应着康复训练中的助力训练。最后患者进入康复后期，为了增强患者的活动能力，进行主动训练，力矩模式由零力矩改为阻力矩，外骨骼机器人在此阶段提供阻力。
(1)、本发明可以充分满足患者不同时期的康复需求，贯穿患者从康复初期到康复中期再到后期的整个康复周期，实现患者从被动训练到助力训练再到主动训练的全面训练模式。
(2)、本发明方便易用，利用动力学模型，调整力矩系数，就可以连续获得-1到+1之间任意力矩系数的力矩值，充分适应患者的肌力恢复情况。
(3)、本发明可移植性好，可适用于上肢外骨骼机器人，下肢坐式、卧式或坐卧式等固定式外骨骼机器人，以及下肢移动式外骨骼机器人。
(4)、本发明可广泛用于医疗，作为脊髓损伤和中风或者术后长期卧床人士的医疗器械康复训练方法。
附图说明
图1为本发明渐进式康复训练方法的原理流程图，
图2为本发明渐进式康复训练方法中位置控制模式的原理流程图；
图3为本发明发明渐进式康复训练方法中力矩控制模式的原理流程图；
图4为实施例中上肢外骨骼机器人康复训练机构简图；
图5为渐进式康复训练方法中的上肢外骨骼机器人结构示意图；
图6为上肢外骨骼机器人渐进式康复训练的控制流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步地说明：
参见图1-图3所示，一种基于外骨骼机器人的渐进式康复训练方法，根据康复时期的不同分为位置控制模式和力矩控制模式，
根据康复时期的不同分为康复初期位置控制模式训练和康复中后期力矩控制模式训练，
康复初期位置控制模式训练是基于轨迹牵引的被动训练，将患者单侧或双侧肢体绑缚在外骨骼机器人上，完全在外骨骼机器人的牵引下进行被动康复初期训练；
康复中后期力矩控制模式训练是利用动力学模型，调整力矩系数，可连续获得-1到+1之间任意力矩系数的力矩值，实现人机耦合运动，力矩控制模式训练在康复训练时期由全力矩逐渐转变为半力矩，进而转变为零力矩，对患者进行助力训练；最后变为阻力矩，对患者进行主动训练。
康复中期训练，全力矩时，经过位置控制训练后，患者有一定肌力，但肌力远不足以抵抗自身重力时，做自由似失重感的运动，此时外骨骼机器人除提供机械本体的重力补偿外；还提供患者肢体全部重量的补偿；
半力矩时，患者肌肉有收缩，但不足以抵抗肢体自重，需要外骨骼机器人提供助力，辅助患者实现肢体运动，此时外骨骼机器人除提供机械本体的重力补偿外；还提供患者肢体0-1之间连续任意倍重量的补偿；
零力矩时，患者肌肉有收缩，且肌力可以抵抗自身重力，此时外骨骼机器人做跟随运动，仅提供驱动外骨骼机器人本体的重力补偿。
康复后期训练，采用阻力矩控制模式，对患者进行主动训练，患者肢体可以抵抗重力和一定的阻力，此时为增加肌力，提高肌肉的募集度，外骨骼机器人为其提供-1-0之间连续任意倍重量的阻力。
参见图2说明，位置控制模式具体为先设计外骨骼机器人的末端的运动轨迹，然后把获得的运动轨迹作为输入给外骨骼机器人运动学模型，进而获得外骨骼机器人的各个关节的角度。如下：
位置控制模式具体为(1)设计上肢外骨骼机器人末端(腕关节握把)的运动轨迹P，运动轨迹可以为圆形轨迹也可以为直线型轨迹，也可以为弧形轨迹；
(2)然后利用建立的运动学模型：
P＝F(θ)
式中：F(θ)为外骨骼机器人各个关节角度与外骨骼机器人末端的运动轨迹P之间的函数关系；
(3)把(1)步骤设计的外骨骼机器人末端的运动轨迹P代入(2)步骤求得的运动学模型等式左侧，解方程求得θ，即求得了外骨骼机器人各个关节的角度。
参见图2说明，位置控制模式训练还可以是利用Adams软件仿真获得外骨骼机器人的各个关节的角度，最后把获得的关节角度输入给外骨骼机器人，达到外骨骼机器人牵引人体运动训练。如下：首先把用SolidWorks软件建立的外骨骼模型另存为Parasolid格式，然后导入到软件Adams中；然后，定义外骨骼模型构件的质量、坐标系和运动副信息；
然后，在模型末端处，定义事先设定好的运动轨迹P，点击仿真按钮开始仿真；
最后点击软件后处理模块，找到仿真后软件生成的各个关节的角度曲线，即求得外骨骼机器人各个关节的角度。
上述所述，质量信息：可以通过定义外骨骼的材料类型定义其质量信息。
坐标系：按照运动学建模时所建立的坐标系信息去定义外骨骼模型构件在Adams软件中的坐标系信息；
运动副：按照运动学建模时所建立的运动副信息去定义外骨骼模型构件在Adams软件中的运动副信息。
在康复训练中后期，采用力矩控制模式训练，如图3所示，力矩控制模式训练具体为将检测与计算得到的每个关节的关节角度、关节角速度和关节角加速度输入到人机系统的动力学模型
Figure BDA0001568293410000041
以获得外骨骼机器人的一个驱动力矩值，其中，θ为关节角度，
Figure BDA0001568293410000044
为关节角速度，
Figure BDA0001568293410000043
为关节角加速度；
然后，利用公式τd＝φτ·τ，获得外骨骼机器人输出的比例补偿力矩，从而带动人机耦合运动，同时检测与计算新状态下的关节角度、关节角速度和关节角加速度，作为下一状态的输入值，以此循环，其中τ为驱动力矩值，根据患者不同的康复时期选取不同的力矩系数值，全力矩时力矩系数φτ＝1，半力矩时力矩系数1＞φτ＞0，零力矩时力矩系数φτ＝0，阻力矩时力矩系数0＞φτ≥-1。
下面以上肢外骨骼机器人为例更进一步地说明本方法：
参见图4-图6所示，图4是上肢外骨骼机器人康复训练机构简图，图5是与图4对应的上肢外骨骼机器人结构示意图。其中，
1、上肢外骨骼机器人的肩关节系统；1-1、上肢外骨骼机器人的肩关节；1-2、上肢外骨骼机器人的肩关节驱动器；1-3、上肢外骨骼机器人的肩关节位置传感器；1-4、上肢外骨骼机器人的肩关节电机；
2、上肢外骨骼机器人的肘关节系统；2-1、上肢外骨骼机器人的肘关节；2-2、上肢外骨骼机器人的肘关节驱动器；2-3、上肢外骨骼机器人的肘关节位置传感器；2-4、上肢外骨骼机器人的肘关节电机；
3、上肢外骨骼机器人的腕关节系统；3-1、上肢外骨骼机器人的腕关节；3-2、上肢外骨骼机器人的腕关节驱动器；3-3、上肢外骨骼机器人腕关节的位置传感器；3-4、上肢外骨骼机器人的腕关节电机；
4、腕关节握把。
在患者康复初期，选择位置控制模式对其进行康复训练；在患者康复中后期，选择力矩控制模式对其进行康复训练，中后期康复训练的区别在于：康复中期时力矩控制模式的力矩系数选择范围为1≥φτ≥0，而康复后期时力矩控制模式的力矩系数选择范围为0＞φτ≥-1。下面详细介绍一下这两种控制模式。
位置控制模式：
患者坐在座椅上，将患者的肢体障碍侧绑缚在上肢外骨骼上，与外骨骼机器人进行固定，以保证人体上臂能够更好地跟随外骨骼机器人进行被动训练；
然后，设计上肢外骨骼机器人腕关节握把4的运动轨迹P，运动轨迹可以为圆形轨迹也可以为直线型轨迹，也可以为弧形轨迹。
接着，利用建立的上肢运动学模型
P＝F(θ)
式中：F(θ)为上肢外骨骼机器人各个关节(肩关节1-1、肘关节2-1和腕关节3-1)角度与上肢外骨骼机器人的腕关节握把4的运动轨迹P之间的函数关系；
最后，把上述设计的上肢外骨骼机器人的腕关节握把4的运动轨迹P代入上述得到的上肢运动学模型等式左侧，解方程求得θ，即求得了上肢外骨骼机器人各个关节(肩关节1-1、肘关节2-1和腕关节3-1)的角度。
上述求解各个关节角度可以采用如下方式替代：
首先把用SolidWorks软件建立的上肢外骨骼机器人模型另存为Parasolid格式，然后导入到软件Adams中；
然后，定义上肢外骨骼机器人模型构件的质量、坐标系和运动副信息；
接着在上肢外骨骼机器人模型的腕关节握把4处，定义事先设定好的运动轨迹(xE,yE)，点击仿真按钮开始仿真；
接着在上肢外骨骼机器人模型的腕关节握把4处，定义事先设定好的运动轨迹P，点击仿真按钮开始仿真；
然后，点击软件后处理模块，找到仿真后软件生成的各个关节的角度曲线，即求得了上肢外骨骼机器人各个关节(肩关节1-1、肘关节2-1和腕关节3-1)的角度。
上述所述质量信息：可以通过定义上肢外骨骼机器人的材料类型定义其质量信息，Adams软件里定义质量有三种方法，一是选择材料类型，二是输入材料密度，三是用户自己输入质量和转动惯量。实施例根据实际情况将其材料类型定义为铝。
上述所述坐标系：按照运动学建模时所建立的坐标系信息去定义上肢外骨骼机器人模型构件在Adams软件中的坐标系信息；
上述所述运动副：按照运动学建模时所建立的运动副信息去定义外骨骼机器人模型构件在Adams软件中的运动副信息。实施例将肩关节1-1、肘关节2-1和腕关节3-1都设置为转动副。
最后，把求得的上肢外骨骼机器人的各个关节(肩关节1-1、肘关节2-1和腕关节3-1)角度值发送到系统中的控制器，控制器根据接收到的各个关节(肩关节1-1、肘关节2-1和腕关节3-1)角度信号产生特定频率的脉冲发送到各个关节驱动器(肩关节驱动器1-2、肘关节驱动器2-2和腕关节驱动器3-2)，然后各个关节驱动器(肩关节驱动器1-2、肘关节驱动器2-2和腕关节驱动器3-2)根据所述特定频率的脉冲计算出各个关节电机(肩关节电机1-4、肘关节电机2-4和腕关节电机3-4)的位置信息，实现上肢外骨骼机器人各个关节(肩关节1-1、肘关节1-2和腕关节1-3)在各自对应电机的驱动下运动相应角度，如图6所示。
上述实施例中，各个关节电机的关节驱动器选择基于CAN总线的Elmo SOL-WHI10/60E03，控制器选择Elmo GOLD-MAESTR001，关节位置传感器选择IE3-1024L。
力矩控制模式：
患者坐在座椅上，将患者的肢体障碍侧绑缚在上肢外骨骼上，与外骨骼机器人进行固定，以保证人体上臂能够更好地跟随外骨骼机器人进行助力或主动训练；
推导上肢人机系统的动力学模型
Figure BDA0001568293410000071
式中，M(θ)为惯量矩阵，
Figure BDA0001568293410000072
为哥氏力和离心力矩阵，G(θ)由重力场产生的静平衡力矩。θ代表关节角度，
Figure BDA0001568293410000073
代表关节角速度，
Figure BDA0001568293410000074
代表关节角加速度。各个关节中角度、角速度和角加速度由上述符号对应关节标记以区别。
然后利用上肢外骨骼机器人各个关节位置传感器(肩关节位置传感器1-3、肘关节位置传感器2-3和腕关节位置传感器3-3)检测各个关节(肩关节1-1、肘关节2-1和腕关节3-1)的角度信息，再将角度信息求一次导求得各个关节的角速度信息，再将角度信息求二次导求得各个关节的角加速度信息，将检测到的各个关节角度信息和求得的角速度以及角加速度信息输入给人机系统的动力学模型
Figure BDA0001568293410000075
求得各个关节的一个驱动力矩值；再根据患者不同的康复时期选取不同的力矩系数值，全力矩时，力矩系数φτ＝1；半力矩时，力矩系数1＞φτ＞0；零力矩时，力矩系数φτ＝0；阻力矩时，力矩系数0＞φτ≥-1；
最后利用公式τd＝φτ·τ，获得外骨骼机器人输出的比例补偿力矩。
把此补偿力矩值作为输入信号发送到系统中的控制器，控制器根据接收到的各个关节力矩信号产生特定频率的脉冲发送到各个关节的驱动器(肩关节驱动器1-2、肘关节驱动器2-2和腕关节驱动器3-2)，然后各个关节驱动器根据所述特定频率的脉冲计算出各个关节电机的电流信息，
从而带动人机耦合运动，同时，各个关节的位置传感器(肩关节位置传感器1-3、肘关节位置传感器2-3和腕关节位置传感器3-3)向上述动力学模型反馈各关节电机(肩关节电机1-4、肘关节电机2-4和腕关节电机3-4)的角度信息，检测与计算新状态下的关节角度、关节角速度和关节角加速度，作为下一状态的输入值，以此循环，直至康复训练结束。如图6所示。
本发明已以较佳实施案例揭示如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，依据本发明的技术实质对以上实施案例所做的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属本发明技术方案范围。

Claims (2)

1.一种基于外骨骼机器人的渐进式康复训练方法，其特征在于：根据康复时期的不同分为康复初期位置控制模式训练和康复中后期力矩控制模式训练；
康复初期位置控制模式训练是基于轨迹牵引的被动训练，将患者单侧或双侧肢体绑缚在外骨骼机器人上，完全在外骨骼机器人的牵引下进行被动康复初期训练；
康复中后期力矩控制模式训练是利用动力学模型，调整力矩系数，可连续获得-1到+1之间任意力矩系数的力矩值，实现人机耦合运动，力矩控制模式训练在康复训练时期由全力矩逐渐转变为半力矩，进而转变为零力矩，对患者进行助力训练；最后变为阻力矩，对患者进行主动训练；
位置控制模式具体为先设计上肢外骨骼机器人的末端运动轨迹；
首先把用SolidWorks软件建立的外骨骼模型另存为Parasolid格式，然后导入到软件Adams中；然后，定义外骨骼模型构件的质量、坐标系和运动副信息；
然后，在模型末端处，定义事先设定好的运动轨迹，点击仿真按钮开始仿真；
最后点击软件后处理模块，找到仿真后软件生成的各个关节的角度曲线，即求得外骨骼机器人各个关节的角度；
所述质量信息：通过定义外骨骼的材料类型定义其质量信息；
所述坐标系信息：按照运动学建模时所建立的坐标系信息去定义外骨骼模型构件在Adams软件中的坐标系信息；
所述运动副信息：按照运动学建模时所建立的运动副信息去定义外骨骼模型构件在Adams软件中的运动副信息；
进而获得上肢外骨骼机器人的各个关节的角度，将角度信号发送给控制器，控制器控制驱动器，驱动器得到各关节电机位置信息，得到上肢外骨骼机器人各个关节在各自对应电机的驱动下运动相应角度，达到在上肢外骨骼机器人牵引下被动训练；
力矩控制模式训练具体为将检测与计算得到的每个关节的关节角度、关节角速度和关节角加速度输入到人机系统的动力学模型
Figure FDA0002396939210000011
以获得上肢外骨骼机器人的一个驱动力矩值，其中，
Figure FDA0002396939210000012
式中，M(θ)为惯量矩阵，
Figure FDA0002396939210000013
为哥氏力和离心力矩阵，G(θ)由重力场产生的静平衡力矩，θ代表关节角度，
Figure FDA0002396939210000014
代表关节角速度，
Figure FDA0002396939210000015
代表关节角加速度；
然后，利用公式τd＝φτ·τ，获得上肢外骨骼机器人输出的比例补偿力矩，从而带动人机耦合运动，同时检测与计算新状态下的关节角度、关节角速度和关节角加速度，作为下一状态的输入值，以此循环，其中τ为驱动力矩值，根据患者不同的康复时期选取不同的力矩系数值，全力矩时力矩系数φτ＝1，半力矩时力矩系数1＞φτ＞0，零力矩时力矩系数φτ＝0，阻力矩时力矩系数0＞φτ≥-1。
2.根据权利要求1所述一种基于外骨骼机器人的渐进式康复训练方法，其特征在于：运动轨迹为圆形轨迹、直线型轨迹或弧形轨迹。
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