绳牵引上肢康复机器人的力-速度耦合控制方法研究及其临床验证

Personalized upper-limb training with active participation has better rehabilitation effect for stroke patients. But most upper-limb rehabilitation robots only provide passive trainings based on trajectory tracking, which makes it difficult for patients to exercise on their own; and the robots mainly focus on the regulation of motion position or assistive force/torque, which neglects the important speed control. Previous studies of the applicant have found that, based on the admittance control, the use of man-machine interactive force can realize autonomous motion control without predefined tracking trajectories. Therefore, this project aims to study a novel force-speed coupling control based on upper-limb rehabilitation robot for stroke patients. Firstly, based on the simulation analysis of the working space, a cable-driven upper-limb rehabilitation robot is designed and established to realize a coordinated movement of shoulder and elbow in three-dimensional space. Then, the motion speed regulation method based on the active force input of patients is studied, which will not only improve the man-machine interaction, but also realize the coordinated multi-joint motion through real-time continuous speed control. Afterward, the multi-mode control method is studied to realize the multi-difficulty rehabilitation training with patients' active participation. Finally, the effectiveness of the rehabilitation robot system will be evaluated through clinical trials. This project can realize personalized robot assisted rehabilitation training with active participation of patients, which has great clinical application prospect.

脑卒中患者主动参与的个性化的上肢训练具有更好的康复效果。然而，上肢康复机器人的控制多是基于轨迹跟踪的位置或辅助力调节，患者很难按自身意愿运动，也无法对在康复训练中十分重要的速度进行自主调节。申请人前期研究发现，基于导纳控制，通过人机交互力能实现不预设跟踪轨迹的主动运动控制。在此基础上，本项目以上肢康复机器人的力-速度耦合控制方法为研究目标，首先，通过工作空间的仿真分析，设计可实现三维空间中肩肘关节协同运动的绳牵引上肢康复机器人，并建立上肢康复机器人实验系统；然后，研究力-速度耦合控制方法，以人的主动力为控制源实现患者的主动参与和对速度的实时连续调节；随后，研究多模态力-速度耦合控制方法，实现个性化的多难度康复训练模式；最后，分别通过正常人和脑卒中患者的临床实验，验证控制方法的性能和康复机器人系统的有效性。本项目能实现主动的个性化机器人辅助康复训练，研究成果具有重要的临床应用前景。

脑卒中患者主动参与的个性化的上肢训练具有更好的康复效果。但目前上肢康复机器人多存在人的主动参与性不足、康复训练模式较单一、人机交互不够自然柔顺的问题。本项目将人体上肢运动控制规律融入到康复机器人的控制方法中，赋予机器人类人的运动特性；同时研究多模态自适应控制方法，实现多种训练模式的自适应切换。本项目主要研究内容包括：首先，搭建四绳牵引上肢康复机器人，优化机器人的工作空间，实现机器人的更稳定控制；然后，通过建立人体运动控制模型，研究手部握力控制、上肢触点运动的运动控制规律，并通过临床实验，揭示脑卒中对肢体阻抗参数的影响；基于上述人体运动控制规律，建立柔顺的变阻尼被动控制方法，提高人机交互性能，并建立柔顺的力-速度耦合主动控制方法，提高受试者的主动参与度；最后，研究多模态自适应控制方法，满足不同的康复需求。本项目针对临床需求，基于搭建的康复机器人平台，结合人体运动控制模型和与之匹配的康复机器人控制方法进行理论探索和实验验证，研究成果是建立了一套人机交互自然柔顺、受试者主动参与度高、多种训练模式自适应切换的上肢康复机器人系统。项目的研究工作有利于进一步提高肢体运动障碍患者的康复训练效果，具有很好的科学意义、重要的理论价值和临床应用前景。

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