一、作品简介

在二十大报告中，国家非常重视康复医疗发展，目前，我国有着世界上最高的脑部疾病发生率，大约有1500万人有下肢运动障碍，大约4 000万老人在逐渐失去行走能力。为此，针对脑外伤、脑梗塞等脑部疾病所致的偏瘫以及骨关节术后造成的关节障碍等康复需求，提出一种基于仿神经线主动力矩控制的智能化物理康复方法。

通过对自适应主动力矩跟随控制、仿神经线柔性导向以及多传感器融合步态探测及感知等关键技术的研究，解决了传统设备运动精度低、响应速度慢以及用户舒适度差等问题，实现了患者下肢实时精准状态跟随和监测，真正做到了“一人一骨骼，越走越舒服”。其中，首先采用力矩跟随控制系统，使跟随精度从约78.2%提升到约99%，基于人体模型构建的踝关节力矩曲线已实现微秒级别的自适应力矩控制。其次，设计了仿神经线柔性导向装置，装置响应速度的控制帧率从传统的300Hz提升到约700Hz，克服了驱动线前后行程不一致的难题。最后，通过开创多传感器融合步态探测系统，打造多传感器数据融合感知，数据同步误差从毫秒级减少到微秒级，重叠率可达约95%。

经过多次产品迭代，现已更新至3.0版本，并以获得2项发明专利、5项实用新型专利、一篇中文核心期刊论文，经查新，获得了业内高度认可，为未来下肢康复医疗工程测试及评估提供了必要的理论基础和技术支撑。

二、研究背景

骨关节炎等肌肉骨骼疾病，偏瘫等神经系统疾病，心血管病等都会导致运动功能障碍。在医疗手段短缺、患者增多以及人力成本提高等日益严重问题的挑战下，医疗康复系统需要寻求新的治疗手段。目前，计算机科学、生物信息学、机械等领域的技术正被应用于医疗康复过程中，以弥补医疗康复系统在诊断和治疗等方面的不足。对于老年人行动不便的问题，物理治疗和辅助技术是主要的治疗手段。物理治疗主要通过运动和训练实现治疗目的。King等发现通过物理锻炼可以减少和延缓帕金森病患者的行动障碍。辅助技术被用于提高和维护人的功能能力，提升使用者的独立性。Agree等发现辅助技术的使用能够减少对支持服务的需求、降低康复成本。

现阶段的研究方向集中于新的物理治疗和辅助技术的研究，而面向下肢的外骨骼康复机器人能为患者提供康复训练和行动辅助，从而缩短患者的康复时间、降低康复成本、改善康复过程和康复结果。此外，它还能够量化患者的运动状态，对患者的身体状况形成基于数据的客观评估。

三、公司简介

3.1 公司理念

本公司致力于为脑瘫患者以及一些可治疗的下肢运动障碍患者研发有效的康复训练机器人，力图将新的科技成果实用化，以方便生活，解决社会医疗康复需求问题，造福社会。推出可靠有效的产品并在应用的过程中将之不断完善，缩短科技产业化的时间周期，是公司努力的方向。用我们的技术，经验和知识高质高效地为客户提供满意的产品，不断满足用户需求，持续提升产品品质，创造良好的商业和社会价值； 为股东提供稳定增长的利润； 为员工提供发展的平台与空间。

3.1.1公司logo

图3-1 公司logo

3.2 经营范围

智能运动障碍康复医疗设备的研发生产、智能医疗辅助设备的研发生 产、项目外包、体感控制人机交互解决方案、体感控制与 VR 技术医 疗使用研究生产。

四、产品介绍

4.1产品结构

4.1.1机械结构

4.1.1.1安然如骨总体结构

安然如骨——一种基于仿神经线主动力矩控制的智能化康复系统是一款集先进技术于一身的创新型复治疗产品，旨在为下肢功能障碍患者提供全面、个性化、智能化的康复训练方案。管道打磨机器人的结构简图如图四所示，整体图如图4所示。

图4-1  外骨骼康复训练机器人结构示意图

底部位移机构；2-丝杠传动升降机构；3-腰部外骨骼护甲；4-大腿驱动电机模块；5-大腿外骨骼护甲；6-膝关节限位器；7-小腿驱动电机模块；8-小腿外骨骼护甲；9-脚部外骨骼护甲

该装置整体由可伸缩位移机和康复训练外骨骼两个大部分组成。其中可伸缩位移机又由底部位移机构和丝杠传动升降机构组成，底部位移机构上装有前后四个万向轮，可以实现外骨骼康复训练机器人的整体移动，同时底部位移机构两侧可以通过调节底部的锁紧螺钉来实现宽度的伸缩，通过这样的设计使机器人便于的转移和存放；丝杠传动升降机构是通过顶部的手柄转动带动钢管中的丝杠转动从而实现机器人整体的抬升，使康复训练者悬浮在空中进行康复训练，同时在丝杠传动抬升机构的两侧的扶手连杆也可以通过调节底部的锁紧螺钉来实现长度上的伸缩，以便适应不同体型的患者。对于康复训练外骨骼，其主要由外骨骼护甲和驱动模块组成，外骨骼护甲由腰部外骨骼护甲、大腿外骨骼护甲、小腿外骨骼以及脚部外骨骼护甲组成，在护甲装有防护棉垫以缓解外骨骼作用在患者肌体上的压力，同时外骨骼护甲上均有弹性固定绑带用以固定患者的身体，在大腿和小腿链接处的内侧装有膝关节限位器，用以在曲腿运动时为外骨骼护甲起到限位和支撑的作用，利用驱动模块调节患者的腿部运动进行训练；安装在腰部下方的大腿驱动电机模块和在膝关节处的小腿驱动电机模块可以通过各类传感器的控制来对患者腿部进行驱动，从而完成对下肢的康复训练。

4.1.1.2安然如骨细节结构介绍

①可伸缩位移机：为保证机器人方便转移、便于存放、可适用于不同体型患者，设计了可伸缩位移机。可伸缩位移机（结构图见图五）是由1-底部位移机构和2-丝杠升降机构组成。

图4-2  位移机结构示意图

底部位移机构的作用方便对机器人进行位移，且底部的两侧栏板可以进行自由伸缩调节，满足不同体型患者需求，同时为方便存放，该机构还设计了快拆结构，通过调节快拆螺钉实现底部位移机构和丝杆传到机构的链接与拆卸。底部位移机机构如图6所示。

图4-3  位移机结构示意图

丝杠传动升降机构的作用是通过转动顶部的手柄，带动钢管中的丝杠转动，丝杠通过置于钢管中的滑块实现抬升和下降，从而实现将患者抬升至悬空，利用驱动模块来驱动患者腿部，完成下肢的康复训练。该装置的两侧围栏扶手也采用的了可伸缩可拆卸的设计，通过调节快拆螺钉，实现长度的调节和装卸。丝杠传动升降机构如图2.4所示。

图4-4  丝杠传动升降机构示意图

②康复训练外骨骼：为了实现患者下肢的康复运动训练，设计了一套与人体下肢相适应的外骨骼护甲，我们在护甲的关节连接处安装了驱动电机模块，通过传感器收集信息数据和控制系统的控制来调节关节驱动器来使患者完成行走动作，从而起到下肢康复训练的作用。康复训练外骨骼（结构图见图8）是由1-腰部外骨骼护甲、2-大腿外骨骼护甲、3-小腿外骨骼护甲、4-固定背板、5-大腿关节驱动器、6、膝关节限位器、7-小腿关节驱动器、8-脚部外骨骼护甲组成。

图4-5 康复训练外骨骼示意图

外骨骼护甲由腰部、大腿、小腿、脚部四部分组成，其中腰部、大腿、小腿均采用两片外骨骼护甲连接而成，因此可以通过调节护甲背部的螺钉螺母来进行横向伸缩来适应不同体型的患者。为了方便安装和拆卸，我们在每个外骨骼护甲上设计了弹性固定绑带，通过易拉扣完成外骨骼的完装和拆卸。腰部外骨骼护甲如图9所示，腿部外骨骼护甲如图10所示。

图4-6  腰部外骨骼护甲示意图

图4-7  腿部外骨骼护甲示意图

为了更好的配合关节驱动器，我们在大腿和小腿连接处的内侧安装了膝关节限位器（如图11），用以在曲腿运动时为外骨骼护甲起到限位和支撑的作用，加强外骨骼护甲的稳定性和强度。膝关节限位器的组成如图12所示。

图4-8  膝关节限位器示意图

图4-9 膝关节限位器结构组成示意图

在腰部下方和在膝关节处安装有大腿关节驱动器和小腿驱动器，他们与电机机连接板相连接，通过连轴器与外骨骼连接板连接，从而可以通过各类传感器的信息采集，以及主控芯片的控制，利用电机转动，通过联轴器带动腿部外骨骼护甲转动，从而来对患者腿部进行驱动，从而完成对下肢的康复训练。关节驱动器与腿部外骨骼护甲连接如图13、图14所示。

图4-10关节驱动器与腿部外骨骼护甲连接示意图

图4-11关节驱动器组成示意图

4.1.1.3安然如骨结构静力分析

①机器人固定背板结构静力分析：为了更好地分析机器人主体结构在工作过程中的受力、变形以及参数的优化，建立准确的机器人主体结构的有限模型。在SolidWorks环境下建立机器人整体结构型将其导入到ANSYSWorkbench中进行机器人整体结构的静力分析。材料属性及网格的划分：为提高前固定背板的刚度和强度，材料选择2A12钢材，泊松比ρ=0.23，弹性模量E=70GMPa，密度μ=2700kg/m3。屈服强度325Mpa。根据机器人整体结构有限模型，网格划分主要采用四面体网格划分并依据各个零件自身的尺寸和位置来确定单大小尺寸，如图15所示。

图4-12 固定背板整体结构网格划分

约束及载荷的施加：机器人整体结构的主要载荷包括自身的重力与关节驱动器产生的载荷。固定背板与位移机的背板相固定，故将其设定为固定约束。关节驱动器对固定背板附加了Z轴与Y轴方向的载荷。

机器人主体结构静力学分析结果：将机器人整体结构模型导入ANSYSWorkbench中，经过静力学分析后的结果如下图所示。根据分析结果可知：机器人整体结构稳定，几乎没有变形。最大变形发生在背板一侧为7.6*10-12mm，最大应力可达1.802MPa。由于2A12钢的屈服极限为325MPa，1.802MPa远小于屈服极限，因此机器人整体结构能够满足刚度和强度的要求。如图16、图17所示。

图4-13 固定背板结构变形云图

图4-14固定背板结构应力云图

②电机连接板结构静力分析，材料属性及网格的划分：电机连接板材料为车体材料选择ABS塑料，泊松比ρ=0.394，弹性模量E=2200MPa，密度μ=1050kg/m3。屈服强度为5500MPa。根据机器人整体结构有限模型，网格划分采用六面体网格划分并依据各个零件自身的尺寸和位置来确定单大小尺寸，最终网格大小为1mm。如图3.4所示。

图4-15电机连接板整体结构网格划分

约束及载荷的施加：机器人整体结构的主要载荷为患者的自重。电机连接板上端孔与腿部外骨骼护甲相连，故将其设定为固定约束。患者自重作用在连接板的下端孔。考虑一定的安全裕度，假设机器人和患者重量为90kg，作为载荷底板进行仿真。

电机连接板静力学分析结果：将电机连接板模型导入ANSYS Workbench中，经过静力学分析后的结果如下图所示。根据分析结果可知：电机连接板结构稳定，几乎没有变形。最大变形发生在连接板的下端孔为1.18*10-6mm，最大应力可达190MPa。由于ABS的屈服极限为5500MPa，3094.5MPa小于屈服极限，因此机器人整体结构能够满足刚度和强度的要求。如图19、图20所示。

图4-16底板结构应变云图

③关节连接板结构静力分析，材料属性及网格的划分：关节连接板料为车体材料选择ABS塑料，泊松比ρ=0.394，弹性模E=2200MPa，密度μ=1050kg/m3。屈服强度为5500MPa。根据机器人整体结构有限模型，网格划分采用六面体网格划分并依据各个零件自身的尺寸和位置来确定单大小尺寸，最终网格大小为1mm。如图20所示。

图4-17关节连接板结构应变云图

约束及载荷的施加：机器人整体结构的主要载荷为患者的自重。关节连接板上端孔与腿部外骨骼护甲相连，故将其设定为固定约束。患者自重作用在连接板的下端孔。考虑一定的安全裕度，假设机器人和患者重量为90kg，作为载荷底板进行仿真。

关节连接板静力学分析结果：关节连接板结构稳定，几乎没有变形。最大变形发生在连接板的下端孔为9.046*10-7mm，最大应力可达1855.8MPa。由于ABS的屈服极限为5500MPa，1855.8MPa小于屈服极限，因此机器人整体结构能够满足刚度和强度的要求。如图21、图22所示。

图4-18底板结构变形云图

图4-19底板结构应力云图

4.1.2力矩传感跟随系统

4.1.2.1概念及意义：

力矩传感跟随控制系统是一种基于实时控制算法的控制系统，用于实现机器人与人体之间的交互式控制。该系统可以通过实时监测患者的运动状态和肌肉力量，根据患者的康复需求和个性化训练计划，控制机器人对下肢关节施加精准的力矩输出。这种控制方式可以实现机器人与患者之间的交互式控制，即机器人能够根据患者的动作和姿势，自适应地调整输出力矩的大小和方向，使得机器人与患者之间的交互更加自然和流畅。

图4-20力矩原理图

4.1.2.2实现原理：

力矩传感器测量：本团队采用应变片式力矩传感器技术，用于测量机器人关节施加在患者身上的力矩大小。在实际应用中，力矩传感器的精度和稳定性对于控制系统的性能有着重要影响。（制造应变片式传感器的步骤可以简要概括为：准备材料、清洗处理、安装导线、粘贴在测量对象上、校准和测试。需要使用精密的加工和焊接技术，并遵守相关制造标准和流程，以确保传感器的精度和稳定性。）

力矩控制算法：本团队基于模型预测控制算法（MPC）进行自由或受迫康复训练，MPC是一种先进的控制算法，可以预测系统未来的动态响应，并通过优化算法选择最优的控制动作。在力矩跟随控制中，MPC可以用于预测机器人的运动轨迹和所需的力矩，然后通过优化算法计算出最佳的力矩控制指令。该算法可以实现对机器人运动轨迹和力矩的精确控制，从而实现康复训练的目标。

下肢运动康复外骨骼训练机器人的模型预测控制算法（MPC）可以具体实现以下流程：

图4-21MPC算法流程图

系统建模：对下肢运动康复训练机器人进行系统建模，包括机器人的动力学模型、运动学模型和环境模型等。这些模型可以用于预测机器人的运动轨迹和所需的力矩。

状态估计：根据机器人的传感器数据，估计机器人的当前状态，包括位置、速度、加速度和关节角度等。这些状态数据可以用于预测机器人的未来状态和响应。

图4-22主动力距状态估计图

轨迹规划：根据康复训练的要求，规划机器人的运动轨迹，并将轨迹转换为力矩控制指令。轨迹规划需要考虑机器人的动力学模型、环境条件和康复训练目标等因素。

模型预测控制：基于机器人的动力学模型和环境条件，预测机器人的未来状态和响应，并通过优化算法选择最优的力矩控制指令。优化算法可以是线性或非线性规划问题，其目标是最小化一个成本函数，约束条件可以包括机器人状态和输入的物理限制、稳定性要求和康复训练目标等。其中，超前校正环节是使输出信号的相角比输入信号超前，改善系统对输入信号响应的滞后，从而减少系统跟踪误差，超前环节由微分和惯性环节组成，传递函数和其离散化方程为

陀螺仪角度计算：对陀螺仪的输出量进行滤波和修正，去除存在的误差和噪声。建立时变系统的离散状态方程和观测方程：

模糊MPC控制主要由经典PID控制器和模糊化模块构成。模糊化模块作用是对控制系统的状态变量模 糊量化和归一化处理，状态变量为角度偏差err和偏差变化率cerr，利用模糊控制的鲁棒性和非线性控制特点，对角位置跟随控制系统的状态变量进行模糊化预处理，得到精确量与比例因子的乘积便是实际控制量，从而在线实时调整MPC参数，又因ARM是通过软件算法执行模糊PID控制的，故必须对其进行离散化处理，模糊PID算法与调整公式如下：

动态控制：执行最优的力矩控制指令，并实时地调整控制参数以适应系统的变化。动态控制需要考虑机器人的动力学特性、运动学特性和环境变化等因素。

状态更新：根据机器人的运动轨迹和力矩控制指令，更新机器人的状态和响应。这些数据可以用于下一次控制周期的预测和控制。

动作分析及实时控制：机器人需要能够实时分析患者的动作和姿势，以便在进行力矩控制时能够适应不同的运动状态。实时控制是力矩跟随控制系统的核心，其能够实现机器人与患者之间的交互式控制。在实际应用中，需要考虑多种因素，例如控制延迟、动态响应、控制精度和稳定性等，以确保系统能够满足实际的康复训练需求。同时，也需要考虑系统的安全性和可靠性，确保机器人能够在任何情况下保持安全和稳定的运行。本团队采用基于运动捕捉技术进行动作分析及实时控制。

运动捕捉技术使用多个传感器和摄像机来记录人体运动的细节和动作，包括身体的位置、方向、速度和加速度等参数。传感器和摄像机可以安装在身体不同的部位，如头部、手臂、腿部等，以便全面记录人体运动。

图4-23动作分析及运动捕捉实现图

实现流程：

图4-24运动捕捉原理流程图

安装传感器：将传感器安装在人体关节、肢体等部位，通常采用惯性测量单（IMU）、光电测距传感器、视觉传感器等。

图4-25IMU采集数据及传回流程图

采集数据：通过传感器获取人体的运动数据，包括位置、方向、加速度、角速度等。在采集数据过程中需要对传感器进行校准，消除传感器本身的误差。

数据处理：对采集到的数据进行处理和计算，通常采用滤波、插值、积分、微分等算法来提高数据的精度和准确性。还可以对数据进行预处理，如去噪、降采样等，以减少计算量。

运动重建：通过运动数据重建出人体的运动轨迹和姿态。重建可以采用基于物理模型的方法、基于统计学习的方法等。

运动分析：对重建出的运动数据进行分析，如步态分析、运动学分析、运动动力学分析等。可以得到有关人体运动特征、运动学参数和力学参数等信息。

4.1.2.3关键技术指标：

跟随精度：力矩跟随系统的跟随精度是衡量其性能优劣的关键指标。一般来说，跟随精度越高，系统对受试者的运动需求响应越准确，跟随能力越强。该指标通常使用角度误差、力矩误差等参数进行衡量。

响应速度：力矩跟随系统的响应速度决定了其对受试者动作需求的反应速度，通常使用系统响应时间、系统加速度等参数进行衡量。较高的响应速度有助于提高系统的实时控制能力和动态稳定性。

位置精度是指控制系统对运动装置所处位置的精度。位置精度的评估通常使用定位误差和追踪误差来表示。定位误差是指设定位置与实际位置之间的偏差，而追踪误差则是指设定位置随时间变化时与实际位置之间的偏差。位置精度的目标值通常在0.5mm以内。

角度精度是指控制系统对运动装置所处角度的精度。角度精度的评估通常使用角度误差和姿态误差来表示。角度误差是指设定角度与实际角度之间的偏差，而姿态误差则是指设定角度随时间变化时与实际角度之间的偏差。角度精度的目标值通常在0.5度以内。

机械结构稳定性：机械结构稳定性是指运动康复训练装置机械结构的稳定性和抗扰性。其评估指标包括最大负载能力、振动幅度、位移偏差等。目标值通常为负载能力大于用户体重、振动幅度小于0.5mm、位移偏差小于0.5mm。

控制系统稳定性：控制系统稳定性是指运动康复训练装置控制系统的稳定性和抗扰性。其评估指标包括系统响应时间、控制误差等。目标值通常为响应时间小于10ms、控制误差小于0.5mm或0.5度。

4.1.2.4误差分析：

对角位置跟随控制系统造成的主要误差源进行详细的定量分析，从而可以直观的体现每一个误差在总误差中的比重。接下来，对带宽引入误差和陀螺仪传感器漂移误差进行定量分析。

①带宽引入的误差：任何一个控制系统，在实际工程中，输出并不能完整的实时复现输入。先分析系统中因带宽而引起的误差。

②陀螺仪传感器随机漂移误差：利用Kalman滤波算法[6-7] 对陀螺仪随机漂移误差进行了实时滤波处理，如文中式(7)和式(8)，实验表明，经过Kalman滤波处理后，数据方差和数据随机噪声变小。根据随机序列时序分析法原理，建立陀螺仪传感器漂移误差模型，对陀螺仪传感器的输出进行多次实时滤波处理，通过Kalman滤波和时序分析法，陀螺仪传感器漂移误差明显减小，以下是递推算法：

4.1.2.5仿真研究：

运用Matlab/Simulink进行仿真，该系统选用直流伺服电机参数:额定电压24 V，额定转速5 000 r/min，额定转矩0.150N·m，转子转动惯量0.162×10-6 kg×m2，相间电阻1.73Ω，相间电感0.054 6 mH。模糊MPC控制与传统PID阶跃信号输出比较如图5，传统PID控制超调过大，调节时间达0.07 s，而模糊MPC超调小于0.02%，调节时间仅为0.04s。连续方波输入位置跟随如图6。正弦函数0.5sin10t输入位置跟随以及误差跟随曲线如图7和图8，最大限度实现输出跟随输入信号，系统误差跟随精度达到了10-3 ，其精度较高。

图4-26模糊MPC与传统PID仿真对比图

图4-27方波信号输入输出跟随曲线 

4.1.3仿神经线柔性导向装置

4.1.3.1概念及意义：

仿神经线柔性导向装置是一种基于生物学原理的微型柔性装置，旨在模仿生物神经的结构和功能。这类装置通常包含柔性传感器、柔性电路和类似神经的材料，以实现高度集成、多功能和高度灵活的特性。

仿神经线柔性导向装置受到生物神经系统的启发，模仿神经纤维的组织结构和信号传导方式。这种设计可以帮助研究人员更深入地了解生物神经系统的工作原理，为未来的生物学研究和神经工程领域提供新的思路。

4.1.3.2实现原理

柔性材料：仿神经线导向装置的关键是使用柔性材料，如聚合物、导电高分子和纳米材料等。这些材料可以实现柔性、可弯曲的结构，从而模拟神经纤维的形态和功能。本项目采用SMA记忆合金智能柔性材料。

图4-28 SMA记忆合金智能柔性材料

柔性传感器：为了实现仿神经线导向装置的感知功能，需要集成各种类型的柔性传感器。例如，压力传感器、应变传感器、电化学传感器和光学传感器等。这些传感器可以模拟神经对外部环境的感知能力。

图4-29仿神经线柔性导向装置图

信号传导与处理：仿神经线导向装置需要模拟神经系统中的信号传导和处理。这通常通过柔性电路实现，如有机场效应晶体管（OFETs）、有机光伏器（OPVs）和其他柔性电子件。这些电路可以实现类似于神经系统的信号放大、传输和集成。

图4-30 仿神经线信号传导与处理图

4.1.3.3相关技术指标

柔性材料：

a. 弯曲半径：材料能够承受的最小弯曲半径。

b. 拉伸性能：材料在受力时的延展性能。

c. 导电性能：材料的电导率。

d. 机械强度：材料在受力时的抗变形能力。

传感器性能：

a. 灵敏度：传感器对输入信号变化的响应程度。

b. 分辨率：传感器能够检测的最小信号变化。

c. 响应时间：传感器对输入信号变化作出响应所需的时间。

d. 线性范围：传感器能够线性响应的输入信号范围

4.1.4多传感器融合步态探测系统

4.1.4.1概念及意义：

多传感器融合步态探测系统是一种基于多传感器数据融合技术来识别和分析人体步态的系统。它通过同时使用多个传感器，如惯性测量单（IMU）、压力传感器、视觉传感器等，来获取不同角度和方面的步态数据，再将这些数据整合和分析，从而实现对人体步态的检测、识别和分析。

多传感器融合步态探测系统的设计需要考虑到多种传感器的数据采集、传输、处理和融合问题。其中，IMU传感器可以用于测量身体加速度和角速度等参数，压力传感器可以用于检测脚部的地面反力，而视觉传感器可以用于获取人体的姿态和动作信息等。

4.1.4.2实现原理：

 数据采集：实时采集IMU、FOG和MVG的输出数据。IMU提供加速度、角速度和磁场信息；FOG提供高精度角速度信息；MVG提供高精度、稳定的角速度测量。

图4-31多传感器融合闭环控制框架图

数据预处理：对采集到的数据进行预处理，如滤波、去噪、校准等操作，以提高数据质量。例如，使用低通滤波器消除高频噪声，使用高通滤波器消除温度漂移等。

图4-32 粒子卡尔曼滤波流程图

状态估计：利用扩展卡尔曼滤波器（EKF）或其他高级滤波算法（如无迹卡尔曼滤波器UKF、粒子滤波器PF等）对传感器数据进行融合和状态估计。根据系统的动力学模型和观测模型，对姿态、速度、位置等状态进行实时更新。

系统控制：基于多传感器融合得到的高精度状态信息，设计并实现相应的控制算法，如PID控制、模型预测控制等。通过对外骨骼康复机器人关节的力矩控制，实现平滑、准确的运动控制。

实时调整与优化：在整个康复过程中，实时监测和调整控制算法，以适应不同个体和康复阶段的需求。结合融合后的精确姿态信息，可以更好地评估康复效果并为个性化康复训练提供依据。

图4-33多传感器融合提取人体下肢生物信息流程图

通过以上步骤，本团队可以实现IMU、FOG和MVG的有效整合，并将其成功运用于下肢外骨骼康复机器人。多传感器数据融合技术不仅可以提高机器人的精度和稳定性，还有助于实现更加精确的力矩控制和更流畅的运动控制，从而为患者提供更加高效、安全的康复治疗。

4.2产品的使用说明

4.2.1产品使用说明书

【产品名称】

一种基于仿神经线主动力矩控制的智能化康复系统

【产品简介】

一种基于仿神经线主动力矩控制的智能化康复系统是一种高度集成的、具有先进技术的康复辅助设备。本系统采用融合力矩跟随控制系统、仿神经线柔性导向装置和多传感器融合步态探测系统，为用户提供个性化的康复训练和辅助方案。适用于康复中心、医院、养老院和家庭等场所。

【型号、规格】

底架外径：62-85cm        主架升降范围：78-118cm

前后伸缩范围：62-80cm    坐垫升降范围：15-85cm

可坐进人最大体宽：65cm(人的腰部体宽)

产品净重：50kg           最大承重：150kg

折叠：否                 包装尺寸：70*64*15cm

【系统组成】

1、机械结构

图4-34产品机械模型图

图4-35产品样机图

其机械结构组成包括以下几个关键部分：

骨骼框架：作为外骨骼的主体结构，采用SMA记忆金属制成，以支撑患者的重量并提供稳定性，并为仿神经导向装置提供基础。

图4-36产品实物图

关节驱动器：关节驱动器由电动机、减速器和传感器组成，负责控制外骨骼的关节运动。采用力矩跟随系统，自适应地调整输出力矩的大小和方向，减少材料损耗16%。

关节传感器：监测外骨骼的关节角度和速度，实时反馈给控制端。        

力传感器：用于测量外骨骼与患者身体之间的接触力，从而确保运动过程中的舒适性和安全性。

腿部支撑部件：用于固定患者的腿部和保持与外骨骼的稳定连接。这些部件通常可以调节，以适应不同尺寸和形状的患者。

足部平台：为患者提供稳定的站立和行走支撑。足部平台通常包括防滑设计，以确保在各种地面条件下的行走安全。

控制系统：负责协调外骨骼的各个部件，根据患者的运动需求和康复目标进行动作控制。

2.力矩传感跟随系统

力矩传感跟随控制系统是一种基于实时控制算法的控制系统，用于实现机器人与人体之间的交互式控制。该系统可以通过实时监测患者的运动状态和肌肉力量，根据患者的康复需求和个性化训练计划，控制机器人对下肢关节施加精准的力矩输出。这种控制方式可以实现机器人与患者之间的交互式控制，即机器人能够根据患者的动作和姿势，自适应地调整输出力矩的大小和方向，使得机器人与患者之间的交互更加自然和流畅，也能够实时感知用户的动作和力度，并提供适当的辅助力矩，使用户在康复过程中感到舒适和自然。

图4-37人体外骨骼简化模型

3.仿神经线柔性导向装置

仿神经线柔性导向装置是一种基于生物学原理的微型柔性装置，旨在模仿生物神经的结构和功能。装置包含SMA记忆合金搭配深度学习算法、柔性传感器、柔性电路和类似神经的材料，以实现高度集成、多功能和高度灵活的特性。

仿神经线柔性导向装置受到生物神经系统的启发，模仿神经纤维的组织结构和信号传导方式。模拟人体神经系统的运作原理，为用户提供更接近自然的康复训练过程。

4.多传感器融合步态探测系统

多传感器融合步态探测系统是一种基于多传感器数据融合技术来识别和分析人体步态的系统。它通过同时使用多个传感器，惯性测量单（IMU）、光纤陀螺仪（FOG）、微型振动陀螺仪 (MVG)等，来获取不同角度和方面的步态数据，再将这些数据整合和分析，从而实现对人体步态的检测、识别和分析。实时监测用户的步态和运动状态，为用户提供精确的康复训练反馈。

多传感器融合步态探测系统的设计需要考虑到多种传感器的数据采集、传输、处理和融合问题。其中，IMU传感器可以用于测量身体加速度等参数，FOG具有较低的漂移和误差，提供更高精度的角速度测量。MVG增强姿态估计精度,抑制误差累积,提高系统鲁棒性、适应复杂环境、抑制误差累积。

【使用方法】

①安装：请按照说明书和安装图示正确安装智能化康复系统。

②开机：连接电源，按下开关按钮，系统自检后进入待机状态。

③个性化设置：根据用户的身体状况和康复需求，调整系统参数，如力矩辅助水平、步态探测灵敏度等。

④开始训练：用户可以根据自己的需求选择相应的康复训练模式，系统会自动为用户提供适当的辅助。

⑤训练过程中，用户可以随时查看实时数据和反馈，以便及时调整训练强度和方式。

⑥训练结束后，关闭系统电源，将设备放回原位。

【适用范围】

适用于老龄人群众中因脑血管疾病或神经系统疾病导致偏瘫的患者；因交通事故而造成神经心痛损伤或者肢体损伤的人群；有神经科疾病病史和受到过意外伤害需要康复治疗的患者，例如因中风、脑损伤导致的瘫痪及运动障碍等等；以及肢体有困难的患者。

【产品性能】

机械结构稳定性：机械结构稳定性是指运动康复训练装置机械结构的稳定性和抗扰性。其评估指标包括最大负载能力、振动幅度、位移偏差等。目标值通常为负载能力大于用户体重、振动幅度小于0.5mm、位移偏差小于0.5mm。

控制系统稳定性：控制系统稳定性是指运动康复训练装置控制系统的稳定性和抗扰性。其评估指标包括系统响应时间、控制误差等。目标值通常为响应时间小于10ms、控制误差小于0.5mm或0.5度。

突破性化用火箭传感器耦合技术运用于康复训练设备中，通过软件级整合、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、粒子过滤器等高级滤波算法使惯性测量单 (IMU)、光纤陀螺仪（FOG）、微型振动陀螺仪 (MVG)成功耦合。在多次康复训练中抑制误差累积，使系统误差下降到0.2%以下，提高系统鲁棒性，适应复杂环境，使稳定性提升34.2%，精确度提升64.3%。

固定背板的刚度和强度，材料选择2A12钢材，泊松比ρ=0.23，弹性模量E=70GMPa，密度μ=2700kg/m3。屈服强度325Mpa。

图4-38固定背板整体结构网格划分

机器人整体结构稳定，几乎没有变形。最大变形发生在背板一侧为7.6*10-12mm，最大应力可达1.802MPa。由于2A12钢的屈服极限为325MPa，1.802MPa远小于屈服极限，因此机器人整体结构能够满足刚度和强度的要求。

图4-39 固定背板结构变形云图

设备电机连接板结构稳定，几乎没有变形。最大变形发生在连接板的下端孔为1.18*10-6mm，最大应力可达190MPa。由于ABS的屈服极限为5500MPa，3094.5MPa小于屈服极限，因此机器人整体结构能够满足刚度和强度的要求。

【注意事项】

①使用下肢智能康复训练设备时，应注意安全。

②使用正确的姿势：使用下肢智能康复训练设备时，应确保身体处于正确的姿势，以免受到不必要的损伤。

③注意操作细节：使用下肢智能康复训练设备时，应注意操作细节，如控制器的操作、控制台的设备等，以确保正确的操作。

④注意训练计划：使用下肢智能康复训练设备时，应根据患者的具体情况，制定一个合理的训练计划，以免造成不必要的伤害。

⑤注意温馨提示：使用下肢智能康复训练设备时，应注意温馨提示，如护理人员的提醒、设备的报警等，以确保操作的安全性。

⑥及时处理问题：如果在使用下肢智能康复训练设备时出现问题，应及时处理，以免造成更大的损失。通常情况下，可检查设备是否有缺陷，如有缺陷，可将设备送至专业人员进行维修。

【安全提示】

①请勿让儿童在无监护的情况下使用本产品，以免发生意外。

②康复训练过程中，如感到不适，请立即停止训练并寻求医生的建议。

③请勿在设备运行过程中触碰运动部件，以免发生意外伤害。

④请定期对设备进行清洁和保养，确保设备始终处于良好的工作状态。

【常见问题与解决办法】

①问题：开机后系统无法正常启动，屏幕无显示。

解决方法：请检查电源插头是否插好，电源线是否损坏，以及电源开关是否已开启。如问题依然存在，请联系售后服务。

②问题：系统运行时出现异常声音或振动。

解决方法：请立即关闭设备并断开电源，检查设备是否有松动或损坏的部件。如无法自行排除故障，请联系售后服务。

③问题：步态探测系统无法正常监测用户步态。

解决方法：请检查传感器是否正确安装，以及传感器连接线是否完好。如问题依然存在，请联系售后服务。

④问题：融合力矩跟随控制系统无法提供适当的辅助力矩。

解决方法：请检查系统参数设置是否正确，以及相关部件是否正常工作。如问题依然存在，请联系售后服务。

⑤问题：设备在运行过程中突然停止工作。

解决方法：请检查电源线是否松动，以及电源插座是否正常供电。如问题依然存在，请联系售后服务。

【设备维护与保养】

①请勿使用腐蚀性清洁剂对设备进行清洁，以免损坏设备表面。

②在清洁设备时，请先断开电源，以确保安全。

③对设备进行清洁时，请使用干净的软布擦拭，避免使用硬物刮擦表面。

④请定期检查设备的螺丝、连接线等部件是否松动，如有松动，请及时进行紧固。

⑤设备长时间不用时，请将其存放在阴凉、干燥的地方，避免阳光直射。

【康复建议】

①康复训练过程中，请保持良好的心态，积极面对康复过程。

②请根据医生的建议和个人身体状况，制定合理的康复计划，遵循循序渐进的原则。

③康复过程中，建议结合药物治疗、物理治疗等多种方式，以提高康复效果。

④鼓励家人和朋友的参与，以提高康复过程中的心理支持。

五、外骨骼康复机器人发展历程

最初的下肢外骨骼机器人主要被应用于军事领域，1890年俄罗斯发明了世界上第一款下肢助力外骨骼装置，从此世界各国逐渐开始加强对下肢外骨骼装置的研究。1935年美国研制出辅助下肢运动障碍患者行走的装置，此后，下肢外骨骼机器人逐渐被应用于医学康复领域。并且根据下肢外骨骼机器人不同的应用目的发展出了如Lo‐komat的治疗型机器人和HAL系列的辅助型机器人。还有针对不同治疗部位的下肢外骨骼机器人也相继问世，如踝关节机器人等。此外，根据下肢外骨骼机器人笨重、穿戴舒适度低等问题，问世了

如Soft Exosuit柔性气动外骨骼机器人的轻量型机器人。具体下肢外骨骼康复机器人的发展历程如图1所示。

图5-1下肢外骨骼康复机器人发展历程

六、下肢外骨骼康复机器人工作原理

下肢外骨骼康复机器人是多系统结构，如图2所示。该机器人是通过在各个部位安装的传感器获得角度、方向、能量等数据，并将这些数据传输到控制器中，经过控制器分析、处理，然后发出机器人的动作进行调节的命令，最后执行机构完成与使用者的运动动作。

图6-1下肢外骨骼康复机器人工作原理

今天的文章 安然如骨——下肢外骨骼康复机器人分享到此就结束了，感谢您的阅读。