摘要：目的现有的踝关节康复机器人体积大,难以移动,大多是为坐着使用而设计的,无法满足中风患者早期卧床不起的康复需求。方法研发了一款为中风患者早期卧床康复设计的卧式踝足康复机器人(supine ankle rehabilitation robot,S-ARR)。该S-ARR易于移动,可适应不同高度,具有可变工作空间,在旋转关节处有机械限制器。配置了足底力反馈系统,通过力感知获取患者的运动意图。建立了机器人的运动学模型,并对踝关节旋转角度、角速度和角加速度曲线进行了仿真分析。提出了一种S-ARR的控制系统方案。此外,还对原型机进行了关节活动度测量实验和康复训练实验,以测量患者使用康复机器人进行康复训练时,穿戴者的踝关节运动活动度和卧式踝足康复机器人的运动性能。结果仿真和实验结果表明,S-ARR具有可行的工作空间和相对平稳的运动过程,测得的关节角度略小于预设值(约2°),测量的关节运动范围的波动在可接受的范围内,表明原型可以满足康复要求。而康复训练综合实验表明,该机器人操作平稳,最大角度略小于规定角度,同时可以实时反馈受试者足底压力。结论该卧式踝关节康复机器人的设计合理,移动方便,可适应患者不同的小腿长度,可实时反馈受试者足底压力,能满足中风早期的踝关节康复训练需求,具有实用性。

摘要：目的人体运动过程中,关节力矩是体现关节内部承载的一项重要指标,无法直接测量。本文结合表面肌电信号和运动学数据,通过深度学习方法建立下肢关节力矩预测模型,可以获得运动过程中的下肢关节力矩。方法使用运动捕捉系统采集20位受试者在进行正常行走、上楼梯、下楼梯时的运动学和表面肌电数据,以关节角度、角速度、表面肌电积分肌电值、均方根幅值和波长作为神经网络的输入,使用Anybody运动仿真软件计算出的关节力矩作为输出,其中80%的数据作为训练集,10%为验证集,10%为测试集。通过结合LSTM长短期记忆网络和注意力机制,搭建深度学习模型对人体下肢髋、膝和踝关节在矢状面、冠状面和横截面的关节力矩进行预测。结果本文提出的模型在预测髋、膝和踝关节矢状面、冠状面和横截面的关节力矩方面表现出色,准确度高于传统深度学习和机器学习模型,模型在矢状面中预测效果最佳,相比于膝和髋关节,踝关节预测效果更好。模型的预测结果与实际测量值之间的相关性非常高,表明模型能够可靠地预测关节力矩。结论结合LSTM和注意力机制的深度学习模型能够有效预测人体下肢关节在不同运动模式下的力矩。该模型为理解人体运动机制、辅助康复训练和设计外骨骼设备提供了思路和方法。

摘要：目的为解决无地面反作用力条件下的关节力矩估算,开发一种结合强化学习和正向动力学仿真的关节力矩估计算法,作为逆向动力学计算的补充。方法设计1个基于强化学习的分层控制算法,用于驱动仿真环境中的人体骨骼模型。上层控制器输入模型的状态向量以及关节角度参考值,通过神经网络输出关节角度的偏差,经插值处理后,计算出期望的关节角度。在下层控制器中,该期望的关节角度通过1个串联的比例控制器,计算用于驱动模型的力矩。

摘要：目的本研究旨在明确是否穿戴膝关节外骨骼对于上坡行走时的人体行走步态控制策略和神经肌肉控制的影响,以为优化外骨骼设计提供参考。方法应用Optitrack三维红外运动捕捉系统和无线表面肌电,采集10名健康男性穿戴(With Exo)和不穿戴外骨骼(No Exo)两种情况下,在3种坡度(10°、15°、20°)行走的运动学和下肢主要肌肉(所测肌肉分别为股二头肌、股直肌、胫骨前肌、腓肠肌内侧、腓肠肌外侧、股内侧肌、股外侧肌、臀大肌)的肌电数据,并分析关节角度数据和下肢肌肉协同。结果随着坡角增大,髋膝踝关节活动度(ROM)显著上升。相对于With Exo组,No Exo组的髋、踝关节活动显著增加,膝关节在10°坡角无显著差异;15°和20°坡度时,With Exo组膝关节ROM差异显著。以上结果说明,关节角度变化与坡角及EXO穿戴情况密切相关。此外,3种坡度以及有无穿戴外骨骼情况均具有3种协同模块。With Exo相对于No Exo,协同元1的股直肌和股内侧肌贡献度均显著降低。综上所述,对于上坡运动,穿戴外骨骼会改变人体下肢运动的特征,且随着坡度增加此种影响增强,同时也改变了人体股直肌和股内侧肌发力形式。结论穿戴助力膝关节外骨骼并不会改变人体原有的上坡步行模式,但是行走时步态控制策略和肌肉权重会发生相应变化。

摘要：目的脑卒中是一种常见的脑部损伤疾病,从而引发各种运动障碍。康复外骨骼成为了一种新兴的辅助工具,以其独特的优势在卒中康复领域引起了广泛关注。但评估这些康复外骨骼的效率并优化仍需进一步研究。因此,本研究旨在建立一种基于肌肉骨骼模型的仿真方法,以方便地评估针对卒中患者研发的下肢外骨骼。方法本研究设计了一种针对卒中患者的下肢康复混动外骨骼,采用Opensim的Gait2392模型,通过添加致动器与被动矫形器,构建肌肉骨骼与外骨骼耦合模型。基于该耦合模型和从实验中获得的输入运动学与地面反作用力数据,实现行走步态模拟。在该仿真平台上,提取受试者行走过程中的关节角度、肌肉激活以及行走时的代谢成本等进行比较分析。结果在外骨骼的辅助下,受试者关节角度与正常步态数据的CORA评分提高了11.6%~37.8%。比目鱼肌的激活水平上升,这种重新分配使肌肉激活更接近正常步态,以更好地支持患者行走。同时受试者的代谢成本均有所降低。结论仿真结果揭示了穿戴外骨骼对卒中患者康复过程具有明显的积极影响。节省患者的运动能量消耗,在一定程度上避免患者的快速疲劳。本研究基于肌肉骨骼模型的仿真方法为评估和优化康复外骨骼。