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文献综述（或调研报告）： 4.1 形态设计 康复机器人的形态设计中，较为成熟的是Lokomat 或LOPES等公司研发的跑步机式康复机器人（Treadmill-based exoskeleton robots）[10]。Lokomat作为康复机器人最早一批研发出的机器人，是由瑞士苏黎世大学医学院、Hocoma公司、苏黎世联邦理工学院以及德国 Woodway 联合开发的步态训练机器人,Lokomat将人体由悬吊机构吊在一个跑步机上，再固定了患者腰部和背部，腰部和大腿相连的机构由电机辅助下肢运动，由于直接接触模拟行走的地面，下肢得到更接近于自然行走的步态的同时，由上部悬吊装置和腰部分担患者对于地面的压力，可以说是解决了传统康复中无法模拟正常行走的痛点，但由于其设备尺寸过大，并且并没有实现“辅助行走”这一功能，只是单纯提供了原地踏步的康复训练器材，故还需将其进一步简化。 基于脚底末端的执行器装置（Footplates based end-effector devices）是一种较为新型的康复设备，以Gait Trainer GTI (Reha-Stim, Germany)和Haptic Walker为例[11]，类似于上述的跑步机模式模拟，此类设备采用了更为复杂的连杆连接到患者脚步，能够更加标准的模拟人真实行走的步态而不简简单单模拟地面相对人体的移动。这种踏步机式的康复机器人可以有效的减少行走过程中对患者下肢的冲击，并且可控参数非常多，可以轻易对步态、上下楼梯、上坡下坡，甚至跑步进行模拟[12] 。
图1. 三种典型被动性训练器械 （a）Lokomat跑步机式康复机器人 （b）（c）为末端执行器（踏步机式）康复机器人 腿部矫正及其外骨骼机器人（Leg orthoses and exoskeletons）的主要代表为AAFO、KAFO等。KAFO机器人由密歇根大学的Sawicki和 Ferris设计[13]，是一种在膝盖、小腿、脚踝及足部的矫正机器人（Knee-Ankle–Foot-Orthosis (KAFO)），利用气动仿生肌肉驱动器械运动，其主要为了康复膝关节以及踝关节。AAFO则更为简单，只包覆了小腿及足部，用一个气动元件进行驱动踝关节，只能为扭伤及足部韧带断裂患者实现康复。美国 Argo Medical Technologies公司开发生产的名为ReWalk的可穿戴式康复机器人,可以作为比较典型成功商用的康复机器人[14]，由背部的电池组、腿部绑带、和各类驱动电机组成，是比较成熟的外骨骼解决方案。 (a) KAFO (b) Haptic Walker 图2. 三种典型主动性训练外骨骼 （a）KA FO 腿部矫正机器人 （b）Haptic Walker 外骨骼机器人 4.2 人机交互逻辑 在外骨骼的控制策略中，可分为基于位置的控制、基于力信息的人机交互控制、基于生物电信号的人机交互控制和智能控制[15]。从控制效果上又可以分为图3中的主动训练或被动训练[16-17]。被动训练被主要运用在行走机能几乎完全失能或出现神经损伤的患者上，患者没有主动控制能力，只能被动进行跟随训练。主动训练是指由患者接管一定控制权，外骨骼进行辅助加力或纠正。 基于位置的控制策略主要是以人体其余正常关节根据正常步态形成的轨迹来规划整个下肢的运动。Lokomat就主要采用了轨迹跟踪控制，实现了多种主被动训练策略，此类机器人被广泛运用被动为主的训练场景，比较适合早期的康复训练[18]。上面提到的ReWalk机器人，可为神经损伤患者提供运动康复训练[19],该机器人使用倾角传感器检测患者上身所处的姿态，以此来推断下肢的运动状态，从而辅助患者完成步行和上下楼梯等日常生活活动。但其康复训练方式以完全被动训练为主，对于不同病情的患者的不同康复训练需求适应性不高[20]。 图3. 主动康复与被动康复人机交互逻辑[27] 基于力信息的交互控制又分为阻抗控制、力/位混合控制等，此类控制需要在人体上安装大量的压力传感器，来实时监测控制对象的力和位移，并且需要实时建立患者的动力学模型，以进行调整，Lokomat机器人不光采用了位置控制，也同时采用了力/位混合控制。灵敏度放大控制（sensitivity amplification control,SAC）则是一种相对较为巧妙的方式，利用人体对外骨骼施加的外力作为控制信息来源，将其力矩进行放大，被广泛运用在一些军用外骨骼机器人中，如UC Berkeley的BLEEX军用外骨骼就是利用了SAC控制[21]，避免安装大量的传感器，减少了使用者承受的力矩同时减小体能消耗，但由于其放大信号的原理导致其对外力也异常敏感。需要对其运动轨迹加以限制。 基于生物电信号的交互控制是目前较为流行的研究热点，通过人体运动是产生的电信号进行生物特征进行提取，与预测中的人体运动进行比对，可以有效较小系统的滞后。较为常用的生物电信号有有肌电信号（electromyography, EMG）和脑电信号（electroenceph alography, EEG）。与前述的力信号和位移信号相比起来，获取肌电信号和脑电信号较为简单高效，可以减少系统复杂程度，但会增加前期设计中的标定工作量，尤其是针对于不同患者之间都需要进行重新的学习与标定。Hybrid Assistive Limb (HAL) 是日本筑波大学研制的外骨骼康复机器人，此设备可以辅助下肢运动障碍患者完成站立、直立行走、起立、坐下甚至上下楼梯等日常生活活动[22]。这套康复机器人使用人体表面肌电（sEMG）信号作为指令控制信号 [17]。基于 sEMG 的控制器有使用户感觉不适的缺点，且不具备普适性，若该机器人被不同用户使用，则会影响 sEMG 电极传感器的准确性[23]。 4.3 交互界面设计 图4. 利用游戏图像训练界面指导训练 由于采用了自动化程度更高的交互方式，需要对现有的人机交互界面进行重新的设计。传统的康复机器人往往都是通过护理人员进行手动设置机械外骨骼的反馈力度、电机助力比例等参数。而Roy, Anil K.等人利用游戏界面，采集患者步态信息，通过各类肢体游戏于患者进行互动，进而达到锻炼效果，但此种康复方式只适用于康复后期的无器械运动或长时间静止造成肌肉萎缩的恢复[24]。为了提高与患者间的交互并进一步提高锻炼效果，有提出采用基于虚拟现实技术的康疗法（virtual reality based rehabilitation (VRBR)）[25]，但也大多数作为后期康复中的辅助疗法。也有采用电刺激表皮的方式来与辅助控制肌肉的，例如SwortecSA 公司开发的名为WalkTrainer的移动式下肢康复机器人[26]。总体来说，由于现在正处于康复机器人研究初期，还在实现功能性为前提目标的要求上进行努力，对于后期如何处理人机交互的问题并无太多研发。 |
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五、方案（设计方案、或研究方案、研制方案）论证： 5.1 结构方案 在上述文献综述中，已经看到了从形态方面康复机器人样式各异，其中大致可以分为提供模拟踏步环境的大型康复机器人以单独的外骨骼机器人。 大型康复设备可以利用连杆机构或跑步机结构较为逼真的模拟踏步时人的标准步态，主要都以被动训练为主，辅助以一定自由度上的主动训练。此类康复设备能够有效减轻佩戴者收到地面的冲击力，也可以由一定的悬吊装置分担患者的体重。是最标准的被动训练器材，但由于其体积过于庞大，且造价高昂，通常需要医护人员进行设备的监控与配置，并不适用于大量人群的康复作业。同时无法达到课题要求的辅助行走的目标，只实现了康复目的，故可以参考其连杆机构是如何将人体复杂的步态拟合到连杆机构运动中以及将人体重量如何分担到外骨骼上的解决方案。 外骨骼机器人便成为本次设计的方案出发点，设计一个可以方便患者佩戴，并尽量分担患者体重，可以尽量隐藏在患者身上以实现对残疾人群的关怀，是本次方案对形态的要求。由于此外骨骼需要伴随患者或者永久性残疾人很长一段时间，需要满足佩戴者实现独立佩戴的诉求，并需要满足续航的要求。故放弃维护成本较高的气动和液压方式进行驱动，采用电动舵机是比较成熟的方案，但由于电机的体积很难进行进一步缩小，需要对动力单元进行一定的隐藏。动力储备单元与大多数外骨骼一样，采用人体负重能力最强的背部进行安装，利用腰部的外骨骼尽量分摊动力单元及控制单元的重量，也可以尽量保证结构强度。保证人体下肢这个复杂的柔性体与外骨骼这样的刚性单元耦合考虑中，传统外骨骼采用的绑带方式将结构与肢体连接起来，此种连接方式必然造成患者的不适，由于在人正常行走中人下肢的横断面由于肌肉的伸缩也会进行随时的改变，用一种简单的卡箍固定肯定不能作为长期佩戴者的康复工具。需要研究人的肌肉及骨骼在运动中的相对位置及收缩方式，找到最适宜骨骼承重及肌肉量小脂肪多的部位进行承重，为了防止运动中的固定位移造成关节转动时与外骨骼转动中形成干涉或误差，也应留有一定的系统裕度。为了实现康复机器人的普适性，患者之间下肢长度差异也应考虑在结构设计中，可以设计一套可伸缩的外骨骼，在关节位置正确的基础上调节外骨骼每个枝干的长度或宽度，以适应各种体型的患者。 5.2 人机交互方案 主动式训练中控制策略主要可分为基于位置的控制、基于力信息的人机交互控制、基于生物电信号的人机交互控制和智能控制。其中基于基于力信息的人机交互控制由于涉及大量的算法及传感器构成的复杂系统，并且是建立于患者已经具备一定行走能力基础上进行的康复训练，无法适用于下肢完全丧失机能的患者，故本方案中不作为主要控制方案。基于位置的控制利用人肢体其他正常关节的位移来推算出应有的步态轨迹，例如用骨盆角度控制及上肢控制。其最大的优势在于适用于任何阶段康复的人群，并且可以在一定自由度上建立准确的行走方式，但由于是基于标准步态，无法根据环境的波动来保证行走的稳定，并且不能应对突发问题造成的步态变化，还应辅助以一定的力交互控制和角度信息控制，来获取例如地面坡度、患者是否处于平衡状态、患者是否存在其他意图等等。基于生物电信号的控制作为比较价格昂贵的方案，应作为个别下肢运动技能完全瘫痪患者或存在神经损伤患者使用，由于此类患者已经失去应有的肌肉和神经间的反馈，需要对其通道进行重新建立，可以采集患者相关脑电（EEG）和肌电数据（EMG），建立每个独立患者和外骨骼控制电机间的联系，在康复初期完全失能状态下完全由电机带动对应肌肉进行运动，在后期患者会逐渐重新建立神经与肌肉间的控制通道。但由于此方法极易受到其他生物电干扰，并且不具备普适性，故可以作为拓展研究进行尝试。 5.3 交互界面设计 由于患者的年龄跨度广，且有单独控制康复设备的诉求，传统的由医师手动调整各个控制器参数的方式过于繁琐，需要为此康复机器人设计一个方便医师制定训练目标和患者设置设备的交互模块。此种交互方式不应仅仅局限于传统的显示器式设计，还应包括对于患者更为直观明显的刺激，如采用微电流辅助刺激相应肌肉进行收缩，以及利用VR设备或者投影设备将应有的步态显示在患者行进前方，利用震动来纠正患者每次的行走也是一种比较温和的刺激，对每次训练效果达成实时反馈。对于医师而言，需要定期对患者的康复状况进行了解，于是需要设计一个直观的交互界面让医师对其监控，其中可以设计动画并用颜色突出患者不同的训练弱点，以帮助医师制定接下来的训练目标。 |
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五、进度安排： 2019.01.05-01.25 搜集相关文献，掌握建模软件、界面设计软件等使用方法 2019.01.26-03.15 设计调研，撰写开题报告 2019.03.16-04.15 完成外骨骼草图、建模设计，并完成拓扑优化 2019.04.16-05.05 细化内部结构，完成人机交互界面设计 2019.05.06-06.12 完成论文撰写和演示文件并答辩 |
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六、技术路线： |
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六、参考文献
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资料编号：[177271]
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