基于人体生理参数的下肢康复机器人设计与仿真分析

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1、天津大学硕士学位论文基于人体生理参数的下肢康复机器人设计与仿真分析DesignandSimulationofLowerLimbRehabilitationRobotBasedonHumanPhysiologicalCharacteristics学科专业：机械工程研究生：李力力指导教师：项忠霞教授天津大学机械工程学院2017年12月摘要基于神经可塑性原理的减重步行训练对治疗下肢运动功能障碍患者表现出了良好的效果，但存在医疗人员劳动强度大、重复性差、训练效率低等问题。下肢康复机器人能大大减轻治疗师的

2、劳动强度，步行训练重复性好，能显著提高康复效率，因而成为了研究热点。本文结合机器人辅助训练需求，开展了人体运动分析、机器人模型设计、人-机系统仿真及功能性康复训练过程仿真等研究工作。论文工作和成果如下：1.人体运动特性研究。划分了步态周期，运用Vicon三维光学动作采集系统采集了人体行走过程的运动数据，建立了人体下肢运动学模型，求解得到了正常行走过程中踝关节轨迹和空间姿态，并对运动信息进行了函数拟合。2.康复机器人机构设计。结合人体下肢运动特点，提出采用4SPS-RPRR并联机构串联水平方向导轨

3、的混联机构作为模拟人体下肢运动的机构构型。设计了包含减重装置，双层可调节踏板、导轨的3R2T五自由度末端驱动康复机器人模型。模型转动中心与人体踝关节转动中心重合，康复机器人可以很好的模拟人体足部末端的运动。3.人-机系统仿真研究。在AnyBody仿真平台中建立了人-机耦合动力学模型，对人体正常行走过程进行了仿真分析，依据最大肌肉活性及功能提取了十二块主要肌肉作为分析对象。以机器人踏板不同姿态进行了五组仿真试验，依据肌肉长度和收缩速率两种生理参数，分析了不同姿态对肌肉发力模式的影响，验证了所设计的

4、康复机器人的有效性。结果表明，采用不同的自由度来模拟患者的足部运动，可以实现对特定肌肉群康复训练的需求。4.功能性康复训练研究。基于人-机耦合动力学模型，对正常行走、上台阶、上斜坡三种功能性动作进行了逆向动力学仿真分析，比较分析了下肢主要肌肉的长度、收缩速率和最大肌肉活性，分析了肌肉发力模式的异同。结果表明，上台阶过程90%以上的肌肉达到了正常行走过程的最大肌肉活性的50%以上，上坡训练可以使大部分肌肉的训练强度得以加强，可以通过等效运动规律对患者特定肌肉群进行有针对性的康复训练，实现个性化康复

5、训练需求。关键词：下肢康复机器人，机构设计，人机系统仿真，功能性康复训练IABSTRACTBodyweightsupporttreadmilltrainingbasedontheprincipleofneuralplasticityhasshowngoodeffectintreatingpatientswithfunctionaldysfunction.However,thistrainingmethodislaborintensive,badrepetitivenessandloweffici

6、ency,whichlimitsitsclinicalapplication.Lowerlimbrehabilitationrobothasbecomeahotresearchtopicforitslaborsaving,goodrepetitivenessandefficiency.Accordingtotherequirementsoftherobot-assistedgaitrehabilitation,thisthesisinvestigatesthehumanmotionanalysi

7、s,robotmodeldesign,simulationofhuman-robotsystemandfunctionalrehabilitationtrainingprocess,etc.Theachievementsareasfollows.1.Researchonhumanmotioncharacteristics.Gaitcycleofhumanwalkingprocessisdivided,anddatacollectionexperimentisconductedbyVicon3Do

8、pticalacquisitionsystem.Ankletrajectoryandattitudearecalculatedbyestablishingthekinematicmodelofhumanlowerlimb.Finally,curve-fittingofhumanmotioninformationiscompleted.2.Designofrehabilitationrobotmechanism.Accordingtothemovementcharacteristicsofhuma