基于肩部肌肉表面肌電的下肢外骨骼控制系統(tǒng)

朱鵬霖 蘇宗信 唐家曦 武彥言 于詩(shī)靜 唐鶴云

0 引言

目前，隨著機(jī)器人技術(shù)和康復(fù)醫(yī)學(xué)的結(jié)合，用于康復(fù)的外骨骼機(jī)器人研發(fā)逐漸成為人們關(guān)注的重點(diǎn)[1]。相關(guān)調(diào)查結(jié)果顯示，目前中國(guó)有各類殘疾人總數(shù)超過(guò) 8000 萬(wàn)人，其中上下肢的肢體殘疾人數(shù)超過(guò)1/3[2]，大多數(shù)殘疾人在重返正常生活的過(guò)程中由于殘障和功能弱化深受身心影響。研究顯示，利用外骨骼康復(fù)機(jī)器人技術(shù)對(duì)肢體功能障礙患者進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練具有重要意義[3]。Winter Green Research國(guó)際專業(yè)市場(chǎng)研究公司就外骨骼康復(fù)機(jī)器人的市場(chǎng)調(diào)研指出其近幾年的市場(chǎng)需求增長(zhǎng)驚人，有希望獲得顯著發(fā)展。目前，國(guó)內(nèi)外許多研究機(jī)構(gòu)及企業(yè)已經(jīng)研發(fā)了不同控制系統(tǒng)的下肢外骨骼康復(fù)機(jī)器人，比如日本筑波大學(xué)研發(fā)的外骨骼HAL[4]，傳感器種類繁多，設(shè)備體積大，穿戴困難，信號(hào)提取操作復(fù)雜；以色列ReWalk Robotics 公司研制的外骨骼機(jī)器人[5]，功能全面，但系統(tǒng)重量約為20.9 kg，使活動(dòng)范圍受到限制。為了實(shí)現(xiàn)更輕松有效的下肢康復(fù)訓(xùn)練，目前的一個(gè)研究熱點(diǎn)是嘗試研發(fā)下肢外骨骼康復(fù)機(jī)器人及其控制系統(tǒng)。

在研的外骨骼康復(fù)機(jī)器人主要包括傳動(dòng)系統(tǒng)和控制系統(tǒng)，控制系統(tǒng)采用的輸入方式主要有力傳感器、按鍵控制、表面肌肉電信號(hào)控制以及腦電儀(electroencephalograph，EEG)控制等[6]。力傳感器和表面肌電信號(hào)控制能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)患肢在任一自由度上是否有主動(dòng)力，并通過(guò)反饋為相應(yīng)自由度提供助力，幫助患肢實(shí)現(xiàn)康復(fù)運(yùn)動(dòng)。在按鍵控制的方式中，患者通過(guò)遙控裝置對(duì)下肢佩戴的外骨骼康復(fù)機(jī)器人進(jìn)行相應(yīng)方向的移動(dòng)控制。在腦電控制的方式中，患者可以通過(guò)大腦活動(dòng)控制下肢活動(dòng)。EEG的成功例子是2014年一位癱瘓少年在巴西世界杯開(kāi)幕式上使用的一套由大腦活動(dòng)控制的下肢動(dòng)力機(jī)器人，該機(jī)器人將實(shí)時(shí)采集的密集腦電信號(hào)轉(zhuǎn)化識(shí)別為人類的運(yùn)動(dòng)意圖，從而實(shí)現(xiàn)足球的開(kāi)球動(dòng)作[7]，在此過(guò)程中需要高精度高密度的腦電信號(hào)，短期該技術(shù)難以普及[8]。在這4種控制方式中，表面肌電信號(hào)更易提取，表面肌電信號(hào)控制更適用于后期的主動(dòng)康復(fù)和助力康復(fù)運(yùn)動(dòng)。

為了在滿足外骨骼康復(fù)機(jī)器人可穿戴性好和安全性高的同時(shí)解決控制系統(tǒng)提取信號(hào)難度的問(wèn)題，本文通過(guò)分析比對(duì)國(guó)內(nèi)外下肢外骨骼康復(fù)機(jī)器人的外骨骼控制系統(tǒng)，結(jié)合分析人體上下肢肌電信號(hào)提取、處理與識(shí)別的難易度，提出一種采用模塊化設(shè)計(jì)的新型外骨骼控制系統(tǒng)。

1 外骨骼控制系統(tǒng)整體框架結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

外骨骼控制系統(tǒng)包括動(dòng)作檢測(cè)模塊、運(yùn)動(dòng)意圖分析模塊和關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)模塊，如圖1所示。其中動(dòng)作檢測(cè)模塊與運(yùn)動(dòng)意圖分析模塊通過(guò)藍(lán)牙等無(wú)線通信技術(shù)連接；運(yùn)動(dòng)意圖分析模塊與關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)模塊相連接。運(yùn)動(dòng)檢測(cè)模塊采用三個(gè)單通道三貼片肌電信號(hào)傳感器，分別用于采集三角肌前束、中束和斜方肌的表面電信號(hào)，占用三個(gè)模擬輸入端口，采集肩部肌肉表面電信號(hào)信息。運(yùn)動(dòng)意圖分析模塊采用Arduino UNO板，該控制板的微型控制器為ATmega328，其支持6個(gè)模擬輸入/輸出端口以及14個(gè)數(shù)字輸入/輸出端口[9]，主要作用是接收采集的信號(hào)，對(duì)采集的肩部數(shù)據(jù)分析運(yùn)動(dòng)意圖并控制關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)模塊。關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)模塊采用四個(gè)數(shù)字合金舵機(jī)，占用四個(gè)模擬輸出端口，提供關(guān)節(jié)屈曲所需扭矩。

圖1 基于肩部肌肉表面肌電的下肢外骨骼控制系統(tǒng)

2 外骨骼控制系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)

2.1 動(dòng)作檢測(cè)模塊

動(dòng)作檢測(cè)模塊的信號(hào)輸入端由3個(gè)三貼片的無(wú)線單通道肌電傳感器組成，用于采集肩關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)相關(guān)肌肉表面肌電信號(hào)。動(dòng)作檢測(cè)模塊主要包括肌肉選取和肌電信號(hào)采集。

2.1.1 肌肉選取

肩關(guān)節(jié)表面的肌肉具有位置淺表、肌腹面積大、拮抗肌信號(hào)干擾小的特點(diǎn)，并且在肩關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)中主動(dòng)肌肉肌電信號(hào)特征明顯，因此可以通過(guò)采集肩關(guān)節(jié)各個(gè)運(yùn)動(dòng)方向調(diào)動(dòng)的主動(dòng)肌肌電信號(hào)來(lái)判斷肩關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，從而反應(yīng)患者在特殊步態(tài)下的運(yùn)動(dòng)意圖和狀態(tài)。

肩關(guān)節(jié)在外展運(yùn)動(dòng)中主要調(diào)動(dòng)的肌肉為岡上肌以及三角肌前束、中束；肩關(guān)節(jié)在前屈運(yùn)動(dòng)中主要調(diào)動(dòng)的肌肉為肱二頭肌長(zhǎng)頭、喙肱肌和三角肌前束；肩關(guān)節(jié)在后伸運(yùn)動(dòng)中主要調(diào)動(dòng)的肌肉為斜方肌、大圓肌、三角肌后束和肱三頭肌長(zhǎng)頭。綜合來(lái)看由于岡上肌被淺表的斜方肌覆蓋，大圓肌、喙肱肌、肱三頭肌長(zhǎng)頭和肱二頭肌長(zhǎng)頭信號(hào)受周邊肌肉影響提取困難，所以選取三角肌前束、中束以及斜方肌用于區(qū)別三個(gè)動(dòng)作分析患者的運(yùn)動(dòng)意圖。

2.1.2 肌電信號(hào)采集

實(shí)驗(yàn)采用美國(guó)Noraxon公司的三貼片三通道無(wú)線表面肌電傳感器。實(shí)驗(yàn)選定三角肌前束、中束和斜方肌作為信號(hào)源，采集頻率為500 Hz。數(shù)據(jù)采集前均去除實(shí)驗(yàn)對(duì)象三塊肌肉表面毛發(fā)并用酒精擦拭清潔。實(shí)驗(yàn)對(duì)象為一名男性(21歲，50.9 kg，170 cm)。單個(gè)通道的三個(gè)電極片分別佩戴在三塊肌肉的肌腹、頭部以及肌肉附近的骨性或非肌肉性部位。其中三角肌為三角形，起于鎖骨外側(cè)1/3、肩峰和肩胛岡，止于肱骨三角肌粗隆，分為前束、中束、后束。斜方肌為扁闊三角形，起于上項(xiàng)線、枕外隆凸、項(xiàng)韌帶及全部胸椎棘突，選擇止于肩胛岡的中束纖維。三角肌前束貼點(diǎn)可由鎖骨體表最外側(cè)點(diǎn)下三指確定；三角肌中束貼點(diǎn)可由肩胛骨肩峰下三指處確定；斜方肌貼點(diǎn)可由肩胛岡中點(diǎn)在冠狀面做斜向上45°線四指處確定。

實(shí)驗(yàn)對(duì)象采取三點(diǎn)步步態(tài)，在10 m單行通道重復(fù)行走20次，每個(gè)樣本包含三通道采集的實(shí)時(shí)肌電信號(hào)。最終得到實(shí)時(shí)采集靜息狀態(tài)以及動(dòng)作狀態(tài)的表面肌肉電信號(hào)20次平均信號(hào)。

2.2 運(yùn)動(dòng)意圖分析模塊

綜合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，肩關(guān)節(jié)前屈過(guò)程中，三角肌前束、三角肌中束、斜方肌表面電信號(hào)平均值接近；肩關(guān)節(jié)后伸過(guò)程中，三角肌前束電信號(hào)平均值與幅值均明顯高于其他兩塊肌肉；肩關(guān)節(jié)外展過(guò)程中，三角肌中束以及斜方肌電信號(hào)明顯高于三角肌前束。

根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)特征可以做出肩關(guān)節(jié)三種動(dòng)作的區(qū)分。在患者帶動(dòng)腋杖向前時(shí)，畫圈式的手法包含外展與前屈的兩種運(yùn)動(dòng)綜合，此時(shí)可由強(qiáng)烈的三角肌中束以及斜方肌表面肌肉電信號(hào)提取識(shí)別?？刂瓢迥M信號(hào)輸入引腳根據(jù)達(dá)到閾值的三角肌中束以及斜方肌肌電數(shù)值，判斷患者為步行開(kāi)始階段。當(dāng)患者以杖做支撐重心準(zhǔn)備前移時(shí)，三者電信號(hào)將趨于前屈的接近狀態(tài)?？刂瓢甯鷵?jù)未達(dá)到閾值的模擬接口信號(hào)，判斷為行進(jìn)中間狀態(tài)，即單側(cè)腿擺動(dòng)期?；颊咦詈蠛笊焱瓿芍匦那耙频碾A段，符合肩關(guān)節(jié)后伸動(dòng)作狀態(tài)，三角肌前束將被持續(xù)激活表現(xiàn)出較高的表面肌電信號(hào)?？刂瓢甯鶕?jù)達(dá)到閾值的三角肌前束，判斷為一個(gè)前進(jìn)周期的后期階段。

三個(gè)運(yùn)動(dòng)階段起始信號(hào)均有標(biāo)識(shí)性信號(hào)，運(yùn)行過(guò)程中可以添加額外全棧診斷算法優(yōu)化識(shí)別，首先對(duì)所有樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和篩選,使用k均值聚類算法進(jìn)行可視化分析，為后續(xù)數(shù)據(jù)診斷打下基礎(chǔ)；接著針對(duì)處理結(jié)果不理想的問(wèn)題，利用粒子群算法對(duì)初始權(quán)值與閾值進(jìn)行優(yōu)化，使運(yùn)動(dòng)意圖識(shí)別精確。至此患者三點(diǎn)步各時(shí)段運(yùn)動(dòng)意圖特征提取基本完成(表1)。

表1 三點(diǎn)步各階段以及非常規(guī)步態(tài)模擬信號(hào)閾值識(shí)別

通過(guò)三維步態(tài)分析實(shí)驗(yàn)，將受試者皮膚上貼標(biāo)記點(diǎn)，即外表皮點(diǎn)，系統(tǒng)采集受試者步行原始數(shù)據(jù)，通過(guò)估算人體真實(shí)骨骼的位置，計(jì)算出相應(yīng)骨骼點(diǎn)軌跡，最后將骨骼點(diǎn)數(shù)據(jù)結(jié)合骨骼模型，統(tǒng)一分析人體的各類運(yùn)動(dòng)，應(yīng)用無(wú)量綱參數(shù)模型對(duì)人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，從而得出人體運(yùn)動(dòng)速度與步長(zhǎng)之間的關(guān)系，并應(yīng)用于外骨骼康復(fù)機(jī)器人[10]。針對(duì)不同的受試者，用3D掃描儀對(duì)患者佩戴處的肢體進(jìn)行掃描，生成三維人體模型，通過(guò)掃描得到的數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定的受試者基本數(shù)據(jù)(包括患者體重、大腿圍、下肢長(zhǎng)度等)進(jìn)行比對(duì)，對(duì)相應(yīng)的骨骼模型調(diào)整，從而得到個(gè)性化定制的外骨骼康復(fù)機(jī)器人外型[11]。

利用三維步態(tài)分析采集系統(tǒng)，采集受試者一個(gè)步態(tài)周期中髖關(guān)節(jié)、膝關(guān)節(jié)隨時(shí)間變化的屈伸角度曲線，如圖2所示。進(jìn)一步處理數(shù)據(jù)，通過(guò)將屈伸角度換算為控制舵機(jī)達(dá)到相應(yīng)角度的控制信號(hào)脈寬得到控制模擬信號(hào)曲線。將曲線一個(gè)周期內(nèi)100個(gè)采集數(shù)據(jù)，按5個(gè)為一組進(jìn)行簡(jiǎn)化，得到控制髖關(guān)節(jié)、膝關(guān)節(jié)的兩個(gè)電信號(hào)脈寬數(shù)組，如圖3所示。

圖2 步態(tài)周期中髖、膝關(guān)節(jié)屈伸角度時(shí)間曲線

圖3 控制舵機(jī)脈沖

2.3 關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)模塊

為保證運(yùn)動(dòng)的仿真，關(guān)節(jié)的角度需要針對(duì)不同人進(jìn)行個(gè)性化精確控制，關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)模塊采用ASME-MRB系列磁編碼大扭矩合金舵機(jī)，采用定位為角度伺服驅(qū)動(dòng)器的舵機(jī)。系統(tǒng)的控制端采用開(kāi)源的Arduino控制板以精確地控制舵機(jī)進(jìn)行肌電采集分析后的關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)。正在進(jìn)行舵機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，控制板通過(guò)模擬輸出端口發(fā)送相應(yīng)的脈沖寬度調(diào)制信號(hào)至舵機(jī)，控制其旋轉(zhuǎn)方向。在運(yùn)動(dòng)意圖分析模塊中Arduino控制板通過(guò)輸出不同占空比的脈沖寬度調(diào)制信號(hào)實(shí)現(xiàn)對(duì)舵機(jī)物理輸出的角度和速度控制[12]。

通過(guò)表面肌電信號(hào)采集分析得出的三點(diǎn)步各階段及非常規(guī)步態(tài)模擬信號(hào)閾值，將關(guān)節(jié)處舵機(jī)的工作周期分為三個(gè)階段(起始為髖關(guān)節(jié)膝關(guān)節(jié)連線與地面法線平行)。第一階段為患者外展至出杖動(dòng)作，伴隨患者重心向前移動(dòng)，控制板模擬信號(hào)輸入引腳根據(jù)達(dá)到閾值的三角肌中束以及斜方肌肌電數(shù)值，判斷患者為步行開(kāi)始階段，控制膝關(guān)節(jié)和髖關(guān)節(jié)部位的舵機(jī)屈曲達(dá)到屈伸曲線的第一個(gè)值。第二階段為出杖至支撐階段，控制板跟據(jù)未達(dá)到閾值的模擬接口信號(hào)，判斷為行進(jìn)中間狀態(tài)。通過(guò)上文預(yù)設(shè)脈寬數(shù)組實(shí)現(xiàn)控制單側(cè)膝關(guān)節(jié)和髖關(guān)節(jié)完成支撐期以及對(duì)側(cè)擺動(dòng)期屈伸帶動(dòng)患者雙腿完成前進(jìn)。第三階段為支撐完成行走階段，控制板根據(jù)達(dá)到閾值的三角肌前束，判斷為一個(gè)前進(jìn)周期的后期階段，控制髖關(guān)節(jié)、膝關(guān)節(jié)屈伸完成一個(gè)步行周期的步行前進(jìn)?？紤]到受試者在康復(fù)訓(xùn)練中出現(xiàn)肌電信號(hào)組合未達(dá)到閾值識(shí)別條件的問(wèn)題，在運(yùn)動(dòng)意圖分析模塊中創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)了閾值調(diào)節(jié)功能，以1 μV為一單位進(jìn)行閾值大小調(diào)節(jié)。

3 控制系統(tǒng)性能的初步測(cè)試

性能測(cè)試實(shí)驗(yàn)采用了英國(guó)Vicon公司的三維步態(tài)分析系統(tǒng)結(jié)合美國(guó)Noraxon三貼片五通道無(wú)線表面肌電傳感器。實(shí)驗(yàn)對(duì)象為2名男性(21歲，50.9 kg，170 cm；22歲，68 kg，180 cm)和1名女性(21歲，48 kg，168 cm)。

對(duì)于表面肌肉電信號(hào)控制的外骨骼康復(fù)機(jī)器人，出于安全性考慮目前需要患者配套使用腋杖，并采用三點(diǎn)步(圖4)輔助行走。腋杖一方面支撐上身體重保證關(guān)節(jié)電機(jī)安全輸出，另一方面保證受試者運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的穩(wěn)定性；受試者在行走過(guò)程中先出杖，再由外骨骼康復(fù)機(jī)器人分別帶動(dòng)下肢完成交替步行前進(jìn)。該過(guò)程中患者移動(dòng)腋杖的動(dòng)作由三角肌以及斜方肌帶動(dòng)上臂屈伸外展完成，即系統(tǒng)通過(guò)采集在肩關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)中的主動(dòng)肌肉表面肌肉電信號(hào)，通過(guò)提取信號(hào)數(shù)據(jù)特征判斷患者運(yùn)動(dòng)意圖和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，控制相關(guān)關(guān)節(jié)舵機(jī)實(shí)現(xiàn)輔助運(yùn)動(dòng)?；谏现绮考∪獗砻婕‰姷耐夤趋揽刂葡到y(tǒng)表面肌電信號(hào)提取容易，運(yùn)動(dòng)意圖判斷簡(jiǎn)單精確，并且可以實(shí)現(xiàn)神經(jīng)可塑性誘導(dǎo)[13]。

圖4 三點(diǎn)步步態(tài)

與按鍵控制的測(cè)試方法比較，患者只能通過(guò)操作人員手中的按鍵遙控，進(jìn)行前后方向的移動(dòng)，并且活動(dòng)的方位需要在特殊的康復(fù)訓(xùn)練空間內(nèi)，該方法僅適用于被動(dòng)康復(fù)訓(xùn)練。

受試者于10 m×10 m開(kāi)闊空間做3組重復(fù)獨(dú)立實(shí)驗(yàn)，采用三點(diǎn)步步行，在10 m單行線重復(fù)往返運(yùn)動(dòng)20次，單個(gè)樣本共采集130個(gè)運(yùn)動(dòng)周期。每個(gè)運(yùn)動(dòng)周期樣本均包含步態(tài)數(shù)據(jù)以及實(shí)時(shí)斜方肌、三角肌前束、三角肌中束以及用于對(duì)照的傳統(tǒng)方案采取的股直肌(左右)表面肌電數(shù)據(jù)，實(shí)驗(yàn)將實(shí)時(shí)表面肌電數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的控制板判斷結(jié)果同根據(jù)步態(tài)數(shù)據(jù)得到的真實(shí)步行進(jìn)度進(jìn)行對(duì)比。得出系統(tǒng)方案對(duì)三點(diǎn)步步態(tài)中步行開(kāi)始階段、行進(jìn)中間階段、行進(jìn)后期階段三個(gè)階段的識(shí)別率，見(jiàn)表2。

表2 三點(diǎn)步各階段的識(shí)別率

基于股直肌肌電信號(hào)方案在實(shí)驗(yàn)中易受到步行運(yùn)動(dòng)幅度、周邊肌肉干擾等因素影響，如身形較小的樣本三識(shí)別率僅為30.8%。實(shí)驗(yàn)取120組步態(tài)周期中三個(gè)階段均識(shí)別成功的步態(tài)周期為一個(gè)成功樣本，通過(guò)最小二乘法對(duì)得到的樣本進(jìn)行均值求解，得出平均識(shí)別率為89.6%，驗(yàn)證了下肢外骨骼康復(fù)機(jī)器人控制系統(tǒng)有效控制舵機(jī)輔助人體完成康復(fù)訓(xùn)練的可行性。

4 討論與結(jié)論

下肢殘疾以及運(yùn)動(dòng)障礙患者下肢肌肉易萎縮導(dǎo)致肌電提取困難，并且易受周圍肌群干擾。傳統(tǒng)下肢肌電控制外骨骼康復(fù)機(jī)器人的方案存在較高的機(jī)器誤判率，其中技術(shù)難度低，較為容易實(shí)現(xiàn)的融合下肢殘余肌肉表面肌電的運(yùn)動(dòng)意圖識(shí)別方案錯(cuò)誤率超過(guò)50%，并且存在肌肉萎縮問(wèn)題，導(dǎo)致無(wú)法獲得運(yùn)動(dòng)的有效信息[14]。而融合多通道、多維度生物信息的運(yùn)動(dòng)意圖識(shí)別方案，如美國(guó)北卡羅來(lái)納州立大學(xué) Huang 研究團(tuán)隊(duì)的基于下肢單側(cè)16通道的表面肌電信號(hào)人體運(yùn)動(dòng)模態(tài)識(shí)別系統(tǒng)等識(shí)別率能達(dá)到90%以上，但繁瑣的佩戴方法和高昂的技術(shù)成本短期無(wú)法普及[15-16]。

本文提出一種基于肩部肌肉表面肌電的下肢外骨骼控制系統(tǒng)可提高肌電接口識(shí)別準(zhǔn)確率，降低穿戴操作難度以及技術(shù)實(shí)現(xiàn)成本。但由于人體正常運(yùn)動(dòng)十分復(fù)雜，基于肩部肌肉表面肌電信號(hào)的外骨骼控制系統(tǒng)僅針對(duì)一種特殊步態(tài)即三點(diǎn)步，并且配套操作者固定行進(jìn)動(dòng)作識(shí)別，對(duì)于更加復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)還需實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其可行性。另外，由于個(gè)體生理差異，不同的操作者在操作外骨骼時(shí)仍需要對(duì)不同操作者的具體肌電和步態(tài)情況進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配調(diào)整。