[发明专利]一种步态康复训练机器人的控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及机器人控制方法，具体为一种步态康复训练机器人的控制方法，特别是一种用于偏瘫患者步态康复训练机器人的控制方法。

背景技术

下肢步态康复训练机器人的运动控制策略直接影响着康复机器人的康复功能和康复效果，目前已有较多的研究成果。

瑞士的Lokomat步态康复机器人，其在驱动器与外骨骼之间装有力传感器，可根据患者与机器人的相互作用，实时调整步态轨迹，以确保按预设的生理步态曲线进行训练。荷兰特文特大学研制的下肢动力外骨骼系统装有多个力传感器，可实现基于力反馈的阻抗控制，可实现由机器人控制的被动康复模式和由操作者控制的主动康复模式。美国东北大学研制机器人步态康复系统应用线性电位计，测量人体盆骨的运动状况，安装于盆骨支架和线性电机间的力传感器感知人体与设备间的相互作用力，应用末端阻抗控制，使机器人对患者产生作用力，以纠正患者康复训练中的异常运动。柏林大学研制Haptic walker每个脚下装有一个6自由度力/力矩传感器，应用新型傅里叶算法，进行实时步态轨迹插补，产生步态轨迹。上海交通大学的研究人员提出应用人体表面肌电信号（EMG）信息源作为人机意图理解与交互的途径，实时采集人体下肢的运动信息和体表的EMG信号，利用EMG信号进行人体关节运动解码和人机意图识别，解析出实时的控制信号，驱动外骨骼各关节运动，并带动人体下肢，实现对患者双腿助力康复训练。上海大学的研究人员提出了基于关键点采用多项式差值的步态规划方法，实现了步行康复机器人助行腿的位置控制和速度控制方式。

现有的下肢康复机器人康复运动控制策略，主要是通过力与位置的反馈，获得人体下肢的运动状态以及人体与机器人的相互作用关系，然后应用相应的控制算法使机器人驱动或者改变患者肢体的运动，达到康复训练的目的。对于能够获取人体表面肌电信号的关节，应用EMG信号可实现助力康复训练。

被动康复模式中，患者完全被动，由机器人带动患者运动，该方法适用于运动能力较差的患者。主动康复模式中，强调患者主动参与康复训练，机器人起到辅助或者检测患者运动状态的作用，在患者运动出现异常时，根据已有的步态模型，通过对患者的盆骨或相关关节施加一定量的作用力，纠正患者的运动。对于偏瘫患者，患者的健肢具有较强的运动能力，虽然某些关节运动能力丧失严重，但患肢的某些关节仍存留部分运动能力，而应用目前康复机器人的运动控制策略，无法使得患者既能够按自身的意向运动，又能够充分发挥患者残存的运动能力。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明要解决的技术问题是：提供一种步态康复训练机器人的控制方法。该控制方法以患者健肢的步态参数建立步态模型，控制机器人对患肢相关关节的运动位置和速度进行补偿，帮助患者完成有效康复训练，且使患者步态更加自然，增加患者的主动参与程度。

本发明解决的所述技术问题的技术方案是：设计一种步态康复训练机器人的控制方法，该控制方法应用在线步态规划技术，在每个步行周期内对患者健肢的运动参数进行检测，获得健肢髋关节角位移与时间的函数关系、髋关节角速度与时间的函数关系、膝关节角位移与时间的函数关系以及膝关节角速度与时间的函数关系，产生一个步态模型，并以该步态模型作为患者患肢运动的评价标准；在此基础上，应用各关节角位移、角速度和力反馈信息感知患肢的运动状态，并与健肢步态模型相比较，分析患者患肢当前状态是否为正常步态，如果为正常步态，控制机器人跟随患者患肢运动；如果为非正常步态，则控制机器人提供辅助，帮助患者患肢步态与正常步态趋于一致，实现患肢意向运动补偿，完成人机合作康复训练。

与现有技术相比，本发明步态康复训练机器人控制方法的有益效果是：

1.在每个步行周期内，对患者健肢的运动参数进行检测，并进行一次步态规划，产生一个步态模型，并以该步态模型作为患肢运动的评价标准，使得患者可以按自身的意向进行康复训练。

2.应用角位移、角速度和力等反馈信息感知患肢的运动状态，并与健肢步态模型相比较，在某一时刻，如果患者能够自主完成运动，则机器人跟随患者患肢运动，不影响患者运动，使患者充分发挥自身残存的运动能力，增加了患者的主动参与程度。

3.在某一时刻，如果患者不能够自主完成运动，则机器人辅助患者按该步行周期内健肢的运动参数帮助患者完成步态康复训练，使患者的步态更加自然。

附图说明

图1为本发明步态康复训练机器人的控制方法一种实施例的步态康复训练机器人的结构示意图；

图2为本发明步态康复训练机器人的控制方法一种实施例的患者健康下肢运动模型参考坐标系示意图；