摘要
随着我国人口老龄化趋势的加快，患有脑血管疾病和偏瘫疾病的患者数量日益增多，患者的运动功能大都出现了一些障碍。当今科学技术飞速发展，国内外学者对康复机器人展开了大量的研究，康复机器人对康复医疗的发展发挥着重要的推进作用。康复机器人的出现缓解了康复医师人才缺乏的问题，有利于减轻患者的经济负担，使得患者得到有效的治疗。康复机器人立足于康复医学原理，以恢复患者运动机能为目的，提供具有针对性的康复疗法。现有的康复机器人种类繁多，形态各异，但真正能够实现整只手臂的全部关节康复训练的机器人数量较少，而且需要穿戴传感设备，使得机器人结构复杂，很难满足康复医学中的基本训练要求。因为康复机器人时刻与患者上肢直接接触，所以不仅需要对康复机器人的结构进行合理设计，还对康复机器人的柔顺性有一定的要求。 本文以人体上肢骨骼肌肉模型为依据，对上肢康复机器人的本体结构进行了优化设计，通过柔性面触觉传感器（阵列分布式柔性薄膜压力传感器）引入人机相互作用力，并对上肢康复机器人的柔顺性控制进行了研究，主要研究内容如下: (1)根据人体上肢骨骼肌肉模型，对上肢康复机器人的本体结构进行了优化设计，重量较上一代机器人减轻近50％，实现了肩关节内收/外展、肩关节屈曲/伸展、肩关节内旋/外旋、肘关节屈曲/伸展、前臂内旋/外旋和腕关节屈曲/伸展运动，建立了其运动学方程，通过Adams和Matlab仿真验证了运动学模型的正确性，求解了工作域;利用拉格朗日方法建立了动力学方程，通过SimMechanics工具箱建立了其物理模型，进行了力矩仿真，验证了康复机器人动力学方程的正确性。 (2)对柔性面触觉传感器的结构与导电机理进行了研究，设计了柔性面触觉传感器的标定平台及其数据采集系统，对其线性度进行了标定实验。采用Microsoft Visual Studio2013编写了上位机程序，实现了传感器数据的采集、处理、存储和图形化显示。针对肘关节和肩关节运动，通过柔性面触觉传感获取患者前臂、上臂与上肢康复机器人之间的压力分布，提出了基于SVM和柔性面触觉传感器的运动意图辨识方法，利用网格搜索法对参数c和g进行了优化，并对人体上肢运动意图识别进行了训练和测试，通过实验验证了肘关节和肩关节运动意图辨识的有效性。 (3)以上肢康复机器人肩部内收/外展关节和肘部屈曲/伸展关节为研究对象，对阻抗控制算法进行研究，分析了目标阻抗参数对系统控制性能的影响。为获得良好的柔顺性，通过柔性面触觉传感器引入了人机相互作用力，提出了基于动力学模型的模糊阻抗控制算法和基于位置的模糊阻抗控制算法，并对两种控制算法进行了仿真分析，最后将基于位置的模糊阻抗控制算法用于上肢康复机器人的柔顺性控制。
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