下肢外骨骼康复运动控制研究-ITADN社区

下肢外骨骼康复运动控制研究

优质

本研究专注于探索和开发用于辅助下肢功能恢复的外骨骼技术，通过精密的运动控制算法优化患者的康复训练效果。本段落基于动力下肢外骨骼机器人，研究用于助老、助残的下肢外骨骼机器人的运动控制策略，并通过实验验证所提出的控制方法的有效性。

优质

本研究旨在设计一种先进的控制系统，用于下肢外骨骼康复机器人，以提高患者的行走能力和康复效率。下肢外骨骼康复行走机器人控制系统设计介绍了该系统的方案及设计理念。

优质

本文针对下肢康复外骨骼机器人进行动力学建模与分析，并通过仿真验证其性能，为设计更有效的康复设备提供理论依据。 #资源达人分享计划# 该计划旨在为参与者提供丰富的学习资源与经验分享，鼓励大家相互交流、共同成长。参与其中的达人们将定期发布各类实用资料，并通过互动讨论帮助他人解决问题，提升技能水平。（注：此处未包含原文中可能存在的具体联系方式和链接信息）

2016年人体下肢外骨骼康复机器人仿真分析

优质

本文主要探讨了在2016年对人体下肢外骨骼康复机器人的仿真研究和分析，旨在提升该类设备的功能性和适用性。我们设计了一种用于辅助老年人和患者的电机驱动型服务机器人——人体下肢外骨骼康复机器人。通过建立行走姿态下的D-H数学模型，推导出了髋关节、膝关节及踝关节在不同姿势中的坐标方程。我们在ADAMS环境下进行了人机耦合仿真，结果表明：下肢外骨骼各关节具有连续的运动轨迹，并满足各个关节所需的可达性要求，符合人体下肢的实际运动特性。我们搭建了一个试验平台来测试样机性能，测量了三个关节角度随时间的变化曲线，验证了该装置的运动轨迹。实验中获得的数据与仿真结果基本一致。

下肢外骨骼机器人的运动学分析及轨迹控制实现

优质

本研究聚焦于下肢外骨骼机器人，深入探讨其运动学特性，并提出一种有效的轨迹控制策略，以提升设备性能和用户体验。本段落介绍了一种基于智能工程的下肢外骨骼机器人，并通过运动学分析与轨迹控制实现了对该机器人的操控。研究团队采用了运动学分析方法来探讨机器人的运动特性，并设计出一种利用PID控制器进行轨迹调控的算法，从而成功地对机器人进行了操作控制。这项研究表明了在下肢外骨骼机器人领域中提供了一种新的思考方向和实现方案。

人体下肢外骨骼机器人的自适应控制方案

优质

本文提出了一种创新的人体下肢外骨骼机器人自适应控制系统，能够实时调整参数以优化穿戴者的行走体验和辅助效果。该系统结合了先进的传感器技术和智能算法，旨在提高运动的自然性和安全性，适用于康复医疗及增强人体机能等多领域应用。外骨骼机器人辅助物理治疗因其在康复过程中的各个阶段都能提供有效物理疗法而备受关注。这种治疗方法的效果很大程度上取决于机器人的操作性能。由于机器人动力学的非线性特性，通常会采用近似模型来设计控制算法，这可能导致系统不稳定和跟踪误差的问题。准确地确定外骨骼机器人的负载（包括人体肢体的质量和惯性特征）通常是不现实的。自适应控制系统能够有效地处理这些建模误差。本段落利用牛顿-欧拉法建立了7自由度的人体下肢动力学模型，并引入了一个实际摩擦模型来模拟关节摩擦。设计了一种直接自适应控制器，以使机器人能快速且准确地跟踪预定轨迹。该方案考虑了31个模型参数进行自适应调整，并通过李雅普诺夫稳定性方法确定控制系统的增益值，确保系统稳定运行。仿真结果显示，在存在关节摩擦的情况下，所开发的控制器具有良好的追踪性能。

关于基于ROS的上肢外骨骼康复机器人控制系统的探讨_毕业论文.pdf

优质

本文档为一篇学术论文，主要讨论了基于ROS（Robot Operating System）的上肢外骨骼康复机器人的控制系统设计与实现。通过分析现有技术问题并提出改进方案，旨在提升康复治疗的效果和用户体验。文档详细介绍了系统架构、关键技术及其应用前景。本研究致力于设计并实现一种基于ROS的上肢外骨骼康复机器人的控制系统，旨在提升患者的康复训练效果。该系统能够实时获取机器人运动状态，并对康复动作进行规划与再现，同时记录及分析运行结果。为了应对机器人在操作过程中的非重复干扰问题，引入了自适应迭代学习控制算法以优化其轨迹追踪性能。研究的主要内容包括： 1. 分析国内外上肢外骨骼康复机器人的最新研究成果和发展趋势，明确该类设备的需求和技术特点。 2. 确定各关节的运动规律，并验证所设计机器人结构的有效性。 3. 利用改进后的DH建模方法进行正逆向动力学分析和工作空间计算，并通过Matlab软件进行了结果验证。 4. 深入探讨ROS系统的架构、通信机制（话题和服务）、Rviz及Gazebo可视化工具以及运动规划核心Moveit！的功能与应用。 5. 完成基于ROS的康复机器人控制系统的设计，同时利用Solidworks中的sw2urdf功能创建了机器人的URDF描述文件。 6. 开发了一种包含鲁棒控制项的自适应迭代学习控制器设计方法，并进行了相关研究。 7. 实现了ROS系统与Matlab之间的联合仿真测试。研究表明：所开发的控制系统能够准确执行康复训练任务，且可通过Matlab对机器人模型进行实时操控。这为基于Matlab算法在ROS环境中验证提供了可能的基础条件。涉及的关键技术包括： - ROS系统的架构、通信机制（话题和服务）、Rviz及Gazebo可视化工具以及运动规划核心Moveit！ - DH建模方法和正逆向动力学分析 - 自适应迭代学习控制策略与鲁棒性增强项的设计 - Matlab与ROS的联合仿真技术 - 康复机器人控制系统软件设计流程 - 上肢外骨骼康复机器人的需求和技术特征识别 - 各关节运动规律的研究及结构验证方法 - Solidworks中的sw2urdf功能和URDF描述文件生成过程 - Moveit！配置及其在机器人模型上的应用实例 - Rviz与Gazebo中轨迹规划的控制技术实施 - Lyapunov稳定性判据的应用以及收敛性分析

基于MATLAB的上肢康复机械臂鲁棒控制研究

优质

本研究运用MATLAB平台，深入探索并实现了一种针对上肢康复机械臂的鲁棒控制策略，旨在提升康复训练的有效性和安全性。上肢康复机械臂的鲁棒控制研究是将机器辅助技术应用于医疗康复领域的一项重要课题。该研究利用MATLAB软件及其simMechanics工具包构建仿真模型，并实现与测试了针对上肢康复机械臂的鲁棒控制系统。主要目标在于帮助偏瘫患者在进行康复训练时最大限度地发挥主动性，即通过机械设备的支持来增强患者的自我恢复能力。本项研究涵盖了多项关键技术的应用，包括鲁棒控制理论、位置控制以及交互式控制等，并且特别关注了信号传输延迟能否被有效处理的问题。其中，鲁棒控制系统能够确保即使面对患者个体差异或外部干扰时仍能提供稳定可靠的康复支持；而精确的位置控制则是机械臂正确执行指令的基础性要求，对患者的康复效果具有决定性影响。此外，在研究过程中还特别强调了如何解决由网络通信引发的信号传输延迟问题。Smith预估器被提出作为补偿这种延迟能力的一种方法，尽管它主要适用于线性的系统环境，并且在非线性和实际工程实践中可能遇到一些限制。因此，研究人员也探索结合自适应控制和滑模变结构控制等技术来优化控制器设计，在确保响应速度的同时提高精度。 RUPERT（Rehabilitation Upper Extremity Robotic Therapy）是美国亚利桑那州立大学开发的一款用于上肢康复的机械臂系统，它基于运动疗法与作业疗法的理念设计而成。该设备旨在辅助偏瘫患者进行有效的肢体恢复训练，并通过引入患者的主动关节扭矩调节机制来适应不同个体的能力水平。从实际应用的角度来看，这项研究展示了机器技术如何在医疗康复领域中发挥重要作用。随着机器人科技的进步及其在老年护理和残疾人援助等方面的应用越来越广泛，不仅提升了治疗效率，也大大减轻了医护人员的工作负担。未来的研究将继续探索控制理论与机器人学的结合创新点，以期为偏瘫患者提供更智能、人性化的康复解决方案，并进一步改善他们的生活质量以及康复效果。

基于迭代学习控制的下肢康复关节运动调节方法

优质

本研究提出了一种基于迭代学习控制技术的下肢康复关节运动调节方法，旨在优化患者的康复效果和提高治疗效率。该方法通过不断调整与学习以达到精准控制的目的，为下肢康复提供了新的思路和技术支持。下肢外骨骼机器人的运动控制算法在跟踪人体髋关节和膝关节所需轨迹时存在误差，导致人机系统的跟踪性能较差。为此，提出了一种迭代学习控制算法以更好地追踪人体髋关节和膝关节的期望轨迹。本段落构建了下肢外骨骼康复机器人实验平台，并完成了控制系统软硬件设计及机器人原型的功能测试。基于此基础，进行了一系列实验来验证该机器人的结构合理性和所用控制方法的有效性。首先，通过对人体下肢结构的研究分析建立了下肢外骨骼机器人的动力学模型；其次，利用迭代学习控制算法建立了伺服控制模型；最后，在Matlab软件中设计了指数增益闭环系统。通过这一过程，我们研究并确定了收敛速度与光谱半径之间的关系，并得到了髋关节和膝关节的预期运动轨迹。仿真结果显示，该算法能够显著提高下肢外骨骼机器人的步态跟踪精度以及人机系统的整体性能。

外骨骼机器人发展的研究综述

优质

本文对外骨骼机器人的发展历史、关键技术及应用现状进行了全面梳理和分析，旨在为未来的研究提供参考。外骨骼机器人研究发展综述及可穿戴式外骨骼机器人的国内外发展状况。

是否确定退出登录?

下肢外骨骼康复运动控制研究

全部评论 (0)