外骨骼式手指康复机器人系统设计

《外骨骼式手指康复机器人系统设计》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、摘要摘要近年来，随着我国人口老年化问题的日趋严重，中风患者人数也呈逐年增加的趋势。中风后的幸存者中约有75%存在不同程度的残疾，往往会呈现肌肉僵硬，手部运动功能丧失等后遗症。目前，主要的康复方式是通过康复医师以一对一的方式，徒手辅助患者完成一系列高强度的康复训练。这种康复方式主要存在劳动量大、成本高以及时间和地点受限等问题。针对这类问题，本文设计了一种主从式的手指康复机器人，主要用于辅助偏瘫患者进行手部运动康复训练。通过对患者健肢的手部运动进行识别，利用识别结果来控制患肢佩戴的机械手，从而实现一种双手跟踪式的康复训练。本文分别采集手臂的

2、肌电信号（Electromyographic，EMG）和手指的姿态信号，并对这些原始信号进行活动段检测和特征提取等处理。由特征值代替原始信号作为支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)分类模型的输入，从而实现手势识别。为了进一步提高分类模型的精度，本文利用粒子群算法对SVM分类模型的参数进行优化。实验结果显示，手势识别的正确率高达99.6%。本文结合手部的运动特性和结构特性，设计了一种三指的外骨骼式机械手，用于辅助手指关节完成一定强度的弯曲和伸展运动。利用Solidworks完成机械手的三维建模，并建立手指关节的运

3、动模型，进行运动学仿真分析，验证了结构设计的合理性。STM32控制器在接收到控制指令后，通过同时驱动多个电机，来实现机械手的多个关节联动，从而牵引患肢手指完成与健肢手指相似的动作，实现一定程度上的手势跟踪。最后通过手指康复训练模拟实验，验证了该套跟踪式手指康复系统的各模块功能良好，机械结构设计合理，基本实现了预期目标。关键词：手指康复；手势识别；肌电信号；姿态信号；机械手控制IAbstractABSTRACTInrecentyears,asChina'sagingpopulationhasbecomeincreasinglyseriou

4、s,thenumberofstrokepatientshasalsoincreasedyearbyyear.About75%ofsurvivorsafterstrokehavevaryingdegreesofdisability,andtheyoftenhavesequelaesuchasmusclestiffnessandlossofmotorfunction.Atpresent,themainmethodofrehabilitationistouserehabilitationdoctorstoperformaseriesofhig

5、h-intensityrehabilitationtrainingwithhands-onassistedpatientsinaone-to-onemanner.Thistypeofrehabilitationmainlyinvolvesproblemssuchaslargeamountsoflabor,highcosts,andlimitedtimeandplace.Forthistypeofproblem,amaster-slavetypefingerrehabilitationrobotisdesigned,whichismain

6、lyusedforassistinghemiplegiapatientsinhandrehabilitationexercises.Byrecognizingthehandmovementofthepatient'shealthylimbandusingtherecognitionresulttocontrolthemanipulatorwornbythelimb,atwo-handedtrackingrehabilitationtrainingisrealized.Inthispaper,theelectromyographic(EM

7、G)signalsofthearmsandthegesturesignalsofthefingersarecollected,andtheoriginalsignalsaredetectedbyactivesegmentdetectionandfeatureextraction.TheeigenvaluereplacestheoriginalsignalastheinputofaSupportVectorMachine(SVM)classificationmodeltoachievegesturerecognition.Inordert

8、ofurtherimprovetheaccuracyoftheclassificationmodel,theparticleswarmoptimizationalgorithmisusedtooptimiz