老年人下肢康復(fù)訓(xùn)練機(jī)器人運動識別方法研究

■ 黃勁松 蔡亞瀾

湖北工業(yè)大學(xué)工業(yè)設(shè)計學(xué)院 武漢 430068

0 引言

從2020年的社會人口結(jié)構(gòu)中可以看到，老齡化將是未來我國面臨的主要問題。由于社會的老齡化，我國社會中疾病的范圍正在發(fā)生不可逆轉(zhuǎn)的變化。隨著康復(fù)機(jī)器人不斷發(fā)展，逐漸有取代傳統(tǒng)康復(fù)方法的趨勢。康復(fù)機(jī)器人將多種學(xué)科溶于一體，并使用智能仿生技術(shù)完成肢體訓(xùn)練，以幫助患者達(dá)到康復(fù)治療的目的，已成為康復(fù)訓(xùn)練機(jī)器人的研究熱點之一[1,2]。

到2020年，國內(nèi)外研究人員對康復(fù)步行訓(xùn)練機(jī)器人進(jìn)行了大量的研究，但是大部分研究都集中于系統(tǒng)的控制策略，對用戶的動作和意圖識別技術(shù)研究較少。如馬樂等[3]對康復(fù)機(jī)器人的步態(tài)相位轉(zhuǎn)換進(jìn)行研究，提出一種基于學(xué)習(xí)矢量量化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于確定人體行走過程中支撐腿與擺動腿之間的切換。王璦琿等[4]提出了一種基于步態(tài)數(shù)據(jù)的魯棒自適應(yīng)PD 控制方法，在有限的誤差干擾條件下設(shè)計了魯棒自適應(yīng)PD 控制策略。不僅允許下肢外骨骼機(jī)器人快速跟蹤由運動捕捉系統(tǒng)獲得的人類步態(tài)軌跡，而且還避免了過大的初始輸出扭矩。何豪等[5]提出了一種優(yōu)化攀爬路徑的步態(tài)控制方法，當(dāng)6足機(jī)器人的步態(tài)滿足連續(xù)爬樓梯的基本條件，則將攀爬路徑分為兩部分并進(jìn)行優(yōu)化，并對路徑優(yōu)化中的步態(tài)進(jìn)行研究。

現(xiàn)階段的意圖識別方法以及機(jī)器人的造價高昂，實現(xiàn)較為復(fù)雜，很難在家庭中進(jìn)行推廣。如丁其川等[6]對運動意圖識別方法進(jìn)行研究與應(yīng)用。對基于表面肌電信號的運動識別方法進(jìn)行了成果展示，并對相關(guān)研究和應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行分析。陳玲玲等[7]提出了一種基于多尺度置換聯(lián)合熵的步行機(jī)器人運動相容性識別方法。針對表面肌電信號的特性，識別了3 種不同的人機(jī)運動相容性。李劍鋒等[8]提出了康復(fù)機(jī)器人的系統(tǒng)方案和運動控制策略。根據(jù)患者踝關(guān)節(jié)肌肉力量水平和訓(xùn)練需求規(guī)劃運行軌跡，基于傳感器采集的患者信息，識別患者踝關(guān)節(jié)的運動意圖，根據(jù)意圖實現(xiàn)機(jī)器人的控制。因為需要一種造價低廉、操作簡單的運動和意圖識別方法。

在此基礎(chǔ)上，文中提出了一種通過采集前臂壓力來識別老年人運動意向的方法，建立系統(tǒng)運動學(xué)模型，采用模糊拉格朗日插值推斷方法識別方向意圖，采用比例變化法完成速度意圖識別。通過仿真對文中識別方法的優(yōu)越性進(jìn)行驗證。

1 系統(tǒng)動力學(xué)模型

文中的控制目標(biāo)是處于開發(fā)階段的全方位康復(fù)步行訓(xùn)練機(jī)器人，它的功能是為老年步態(tài)障礙患者提供步行康復(fù)和行走支持，它由4 個可以在所有方向上移動的獨立驅(qū)動的全向輪組成[9]。一些培訓(xùn)項目存儲在系統(tǒng)中，因此您無需物理治療師就可以康復(fù)。在實際的康復(fù)訓(xùn)練中，將患者的前臂壓在臂板上以支撐身體，并沿著康復(fù)機(jī)器人的軌跡進(jìn)行步行訓(xùn)練。當(dāng)老年人使用康復(fù)機(jī)器人進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練時，重心會發(fā)生偏移，會影響康復(fù)機(jī)器人的跟蹤精度[10]。因此，如圖1所示，建立了具有重心偏移的全方位康復(fù)步行機(jī)器人的結(jié)構(gòu)坐標(biāo)圖。

圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)坐標(biāo)圖

以康復(fù)機(jī)器人為被控對象，在不考慮外界干擾的情況下，全向輪的線速度如式（1）所示[11]。

4個全向輪對稱排布可知θi關(guān)系，如式（2）所示[12]。

代入式（1）可得到如式（3）所示。

可得康復(fù)機(jī)器人的運動約束方程如式（4）所示。

2 意圖識別

2.1 方向意圖識別

圖2 所示如何計算前臂壓力合力。在坐標(biāo)系中，傳感器S_FR、S_FL、S_BR、S_BL檢測到的壓力值由w_fr、w_fl、w_br、w_bl這4 個力矢量的長度表示其數(shù)值。選取右前、左前、右后、左后4 個方向，分別對應(yīng)45°、135°、315°、225°，4 個壓力矢量的合力方向是患者的方向意圖[13]。公式（5）和（6）所示計算合力矢量長度和軸之間的角度。

圖2 合力矢量

通過模糊推理建立方向意圖與前臂壓力對應(yīng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫[14]。在此實驗中，通過6 名65 歲左右的老人進(jìn)行實驗。因此無法對全部方向進(jìn)行壓力數(shù)據(jù)采集，只選擇了8 個方向進(jìn)行壓力數(shù)據(jù)采集，分別為右、右前、前、左前、左、左后、后、右后，對應(yīng)角度分別為0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°、315°[15]?？祻?fù)機(jī)器人操作者沿著以上8個方向進(jìn)行實驗，將康復(fù)機(jī)器人連接到主機(jī)，并使用軟件在每個方向上記錄300組壓力數(shù)據(jù)。消除無意義的數(shù)據(jù)，并計算平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。

Aij為均值和標(biāo)準(zhǔn)差定義的一組三角模糊集，Bi為8個方向意圖的單個元素集，（模糊規(guī)則代碼i= 1,2,3,...,8，模糊規(guī)則條件代碼j= 1,2,3,4）。4個條件的隸屬函數(shù)為“和”關(guān)系，4 個傳感器的實時壓力數(shù)據(jù)Aj也定義為一個單元集[16]。圖3 所示三角模糊集與實時壓力數(shù)據(jù)集，其中為均值-標(biāo)準(zhǔn)差，為均值，為均值+標(biāo)準(zhǔn)差。

圖3 三角模糊集與實時壓力數(shù)據(jù)集

根據(jù)a-截集，將Aij、Bi、Aj、B分別表示為如式（7）至（10）所示[17]：

如果A1=Ai1，A2=Ai2，A3=Ai3，A4=Ai4，則B=Bi(i= 1,2,...,8)，本質(zhì)是，當(dāng)滿足a∈[0,1]時，

Ba為關(guān)于(j= 1,2,3,4)的映射，如式（11）所示。

即如式（12）和（13）所示：

根據(jù)以上分析，映射F應(yīng)滿足式（14）所示[18]。

多維映射函數(shù)由拉格朗日插值構(gòu)建，如式（15）所示[19]。

Ba值可以通過式（7）和（12）計算。 最后，根據(jù)分解定理獲得方向意圖B，如式（16）所示[20]。

2.2 速度意圖識別

通過采集操作者施加在康復(fù)訓(xùn)練機(jī)器人上的合力來識別速度意圖的新想法，患者將康復(fù)訓(xùn)練機(jī)器人向某個方向移動的次數(shù)變多，其方向的速度意圖移動的越快。對前臂壓力進(jìn)行分析時，需要考慮左右手的習(xí)慣、肌肉力量、運動方向意圖等個體的差異[21]。式（5）所示計算4 個壓力的合力，式（17）所示計算老年人速度意圖[22]。

在式中，F(xiàn)為確定f和v比率的參數(shù)。由于個體的不同，存在著身高、體重、左右手習(xí)慣等的不同，不同的人取不同的F值。老年人在使用康復(fù)機(jī)器人之前需要對F進(jìn)行校正，要想對所有方向進(jìn)行測試是不現(xiàn)實的，

選擇具有代表性的方向進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，獲得F近似值[23]。

以一名65歲男性為實驗對象，研究了運動時前臂壓力的最大合力[24]。使用康復(fù)訓(xùn)練機(jī)器人以0.25m/s 的速度沿一下8 個方向進(jìn)行行走（右、右前、前、左前、左、左后、后、右后），運動過程中受試者前臂壓力的最大合力值為fr,ffr、ff、ffl、fl、fbl、fb、fbr，對應(yīng)的方向為Br、Bfr、Bf、Bfl、Bl、Bbl、Bb、Bbr。f為實時測量的前臂壓力合力值，對應(yīng)的方向意圖為B。將最大合力值相對于方向區(qū)間內(nèi)隨角度值的變化視為線性變化，通過式

（18）計算F的近似值[25]。

3 仿真結(jié)果與分析

3.1 仿真參數(shù)

圖4 所示康復(fù)機(jī)器人的外觀，康復(fù)機(jī)器人的最重要特征是全向輪，安裝在底盤上。由于采用4個全向輪，康復(fù)機(jī)器人不需要改變身體位置就可以全方位進(jìn)行移動，在狹窄的空間也可以自如的進(jìn)行行走[26]。這種全方位運動不僅提高了康復(fù)訓(xùn)練的效率，而且使康復(fù)機(jī)器人的操作對患者來說更加的方便。 表1 所示康復(fù)機(jī)器人的主要參數(shù)。前臂支撐高度為900～1200mm，可以根據(jù)不同身高的患者進(jìn)行自適應(yīng)的調(diào)節(jié)[27]。為了保證康復(fù)訓(xùn)練機(jī)器人使用者的安全，最大移動速度為0.25m/s。采用超聲波傳感器檢測周圍障礙物，接觸式傳感器檢測患者是否摔倒，提高康復(fù)機(jī)器人的安全性，最大限度的保護(hù)使用者的安全。

圖4 康復(fù)步行訓(xùn)練機(jī)器人實物

表1 康復(fù)機(jī)器人參數(shù)表

3.2 方向意圖識別

對康復(fù)步行訓(xùn)練機(jī)器人的方向意圖識別方法進(jìn)行仿真實驗，驗證文中方向意圖識別方法的有效性。在實驗中，選擇65歲老人健康男性作為實驗對象。沿著8個方向進(jìn)行行走，分別為右、右前、前、左前、左、左后、后、右后，對應(yīng)角度分別為0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°、315°。 記錄10s 內(nèi)傳感器的壓力數(shù)據(jù)，記錄總共8組的傳感器壓力數(shù)據(jù)，將它們帶入到方向意圖識別算法中進(jìn)行仿真實驗，得到圖5所示的仿真結(jié)果。

圖5 方向識別仿真結(jié)果

圖5 中的紅色虛線為實際運動方向，藍(lán)色實線為采用文中方法的識別方向，除了在（0～10s）有一點震動之外，識別方向與運動方向基本一致，得出一下結(jié)論。

（1）通過推論計算得到的實際運動方向與識別結(jié)果基本一致，說明提出的方向識別方法是可行的。

（2）圖中的初期振動（0～10s）區(qū)域出現(xiàn)大振幅震動，它是由調(diào)整重心和運動方向引起的。

（3）圖中早期（0～10s）區(qū)域的大振幅振動數(shù)據(jù)在340°左右，非常接近0°，是合理的。

3.3 速度意圖識別

對康復(fù)步行訓(xùn)練機(jī)器人的速度意圖識別方法進(jìn)行仿真實驗，驗證文中速度意圖識別方法的有效性。在實驗中，選擇65 歲老年健康男性作為實驗對象，沿著4 個方向以0.25m/s的速度進(jìn)行行走，分別為30°，120°，210°，300°。并對行走10 秒內(nèi)各個方向上的壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄，記錄總共4組的傳感器壓力數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)帶入式（17）進(jìn)行仿真實驗，仿真結(jié)果如圖6、圖7所示。

圖6 F為定制時速度計算結(jié)果

圖7 F為變量時速度計算結(jié)果

圖6 和圖7 中的紅色虛線為實際運動速度，藍(lán)色實線為采用文中方法的運動虛度。從圖6 和圖7 所示的仿真結(jié)果可以看出，F(xiàn)作為定值和變量得到的仿真結(jié)果是完全不同的。將F作為定值時，文中速度識別方法的識別速度與真實運動速度波動非常大。將F作為變量時，如圖7 所示，文中速度識別方法的識別速度與實際運動速度圖像基本一致，說明在計算速度意圖時有必要考慮前臂施力特性和運動方向等因素的影響。

4 結(jié)束語

智能康復(fù)作為一個新興的領(lǐng)域，已經(jīng)被證明是一種有效的康復(fù)方案，文中康復(fù)機(jī)器人采用4個全向輪，康復(fù)機(jī)器人不需要改變身體位置就可以全方位進(jìn)行移動，在狹窄的空間也可以自如的進(jìn)行行走，通過采集前臂壓力來識別老年人運動意圖的方法。主要結(jié)論如下：

（1）使用模糊拉格朗日插值法識別機(jī)器人的運動方向意圖，仿真結(jié)果可以看出，除了在（0～10s）有一點震動之外，識別結(jié)果與實際運動方向基本吻合，說明文中所提方向意圖識別方法具有一定的實用性。

（2）使用比例變化方法識別速度意圖，仿真結(jié)果可以看出，壓力數(shù)據(jù)對識別結(jié)果有較大的影響，只有為變量時識別速度與實際速度吻合，說明在計算速度意圖時有必要考慮前臂施力特性和運動方向等因素的影響，文中所提速度意圖識別方法具有一定的實用性。

這種全方位運動識別不僅提高了康復(fù)訓(xùn)練的效率，而且使患者對康復(fù)機(jī)器人的操作更加簡單、方便。智能康復(fù)目前的發(fā)展水平還不足以取代傳統(tǒng)的康復(fù)方案，考慮到實驗設(shè)備和數(shù)據(jù)的規(guī)模，對老年人康復(fù)步行訓(xùn)練機(jī)器人的意圖識別的研究才剛剛開始?；诖?，逐步改進(jìn)和完善將是下一步的重點。