下肢外骨骼机器人控制的脑电感知方法研究
人体下肢外骨骼康复机器人的研究
人体下肢外骨骼康复机器人的研究人体下肢外骨骼康复机器人的研究引言随着全球人口老龄化趋势的加剧，骨骼肌肉系统疾病与下肢功能障碍问题在人们生活中变得越来越突出。
为了帮助患者恢复下肢功能，并提高其生活质量，科学家们致力于开发一种先进的康复技术。
人体下肢外骨骼康复机器人在这一领域中崭露头角，成为一种极具潜力的康复辅助工具。
本文将探讨人体下肢外骨骼康复机器人的研究现状、应用前景以及机器人技术的挑战。
1. 下肢外骨骼康复机器人的研究现状下肢外骨骼康复机器人是一种通过机器人技术将机械结构与人体下肢结合，实现康复治疗的辅助工具。
这种技术的发展可以追溯到上世纪六十年代早期，随着现代机器人技术的不断进步，下肢外骨骼康复机器人在功能、性能和安全性等方面都有了显著的改进。
现阶段，下肢外骨骼康复机器人的研究主要集中在三个方面：机械结构、动力系统和康复控制系统。
机械结构方面，研究人员通过对人体下肢生理特征的深入研究，设计了与人体骨骼结构相似的外骨骼骨架，以提供足够的支撑力和稳定性。
同时，采用轻质材料和模块化设计，使机器人更加舒适和灵活。
动力系统方面，目前主要采用液压、气压和电机等方式实现力与力矩的输出，并利用相关传感器实时监测人体肌肉力输出，以保持与人体行走协调。
康复控制系统方面，人体下肢外骨骼康复机器人通过传感器获取患者行走姿态和力度等重要信息，并采用先进的控制算法来协调机器人与人体的动作。
这种控制系统可以根据个体的需求进行自适应调整，如加强力量输入、改变步态模式等。
2. 人体下肢外骨骼康复机器人的应用前景人体下肢外骨骼康复机器人具有广阔的应用前景。
首先，它可以帮助康复患者重新恢复行走能力，截肢患者可以恢复走路，下肢麻痹患者可以提高其行走速度和稳定性。
其次，对于行走工作环境极端困难的军事、消防和救援人员，该技术可以提供额外的力量和稳定性，减少劳动强度和防止意外伤害。
此外，人体下肢外骨骼康复机器人还可以在体育训练和娱乐活动中发挥重要作用，帮助运动员提高成绩和保护身体。
下肢外骨骼康复机器人控制系统设计与研究
下肢外骨骼康复机器人控制系统设计与研究一、本文概述随着科技的不断进步，医疗康复领域迎来了前所未有的发展机遇。
下肢外骨骼康复机器人作为一种辅助人体行走、促进康复的重要设备，其设计与研究具有重要的实践意义和理论价值。
本文旨在探讨下肢外骨骼康复机器人的控制系统设计，包括硬件构成、软件编程以及运动控制策略等方面，以期为提高康复效果、促进患者康复进程做出贡献。
本文首先介绍了下肢外骨骼康复机器人的研究背景和发展现状，阐述了其在医疗康复领域的应用前景。
随后，详细分析了下肢外骨骼康复机器人控制系统的设计要求和技术难点，包括机械结构设计、传感器选型与配置、运动学建模与控制算法设计等方面。
在此基础上，本文提出了一种基于人机交互的下肢外骨骼康复机器人控制策略，以实现精准的运动轨迹控制和个性化康复治疗。
接下来，文章重点阐述了下肢外骨骼康复机器人控制系统的设计与实现过程。
介绍了控制系统的硬件构成，包括主控制器、驱动器、传感器等关键部件的选型与配置。
然后，详细描述了控制系统的软件编程，包括运动学建模、控制算法实现、人机交互界面开发等方面。
通过实验验证和临床应用测试，评估了所设计的控制系统的性能和效果。
本文的研究成果不仅为下肢外骨骼康复机器人的设计与研究提供了有益的参考，也为医疗康复领域的技术创新和发展提供了新的思路和方法。
未来，我们将继续深入研究下肢外骨骼康复机器人的控制策略和技术应用，以期为患者提供更加高效、个性化的康复治疗方案。
二、下肢外骨骼康复机器人基础理论下肢外骨骼康复机器人作为一种辅助人体下肢运动的医疗设备，其基础理论涉及多个学科领域，包括生物力学、机器人技术、控制理论以及人机交互等。
生物力学基础：生物力学是研究生物体在力学作用下的反应和适应的科学。
在下肢外骨骼康复机器人的设计中，必须充分理解人体下肢的生物力学特性，包括骨骼结构、肌肉力量分布、关节运动范围等。
这些特性为机器人设计提供了重要的参考依据，确保了机器人在辅助人体运动时能够符合生物力学规律，避免对人体造成不必要的损伤。
下肢助力外骨骼机器人研究
下肢助力外骨骼机器人研究随着科技的不断进步，机器人技术已经越来越广泛地应用于各个领域。
其中，下肢助力外骨骼机器人作为一种辅助人体行走的外骨骼装置，受到了越来越多的。
本文将介绍下肢助力外骨骼机器人的研究背景、现状、技术原理及实现方法，以及应用领域和未来发展。
下肢助力外骨骼机器人是一种可穿戴的智能设备，它通过仿生学原理和机械结构设计，为穿戴者提供额外的支撑和助力，从而减轻行走时的负担。
这种外骨骼机器人对于那些需要长时间行走或者负重工作的人群，以及下肢损伤或疾病的康复治疗具有重要的意义。
随着人口老龄化的加剧，下肢助力外骨骼机器人还有着广阔的老年护理市场前景。
下肢助力外骨骼机器人的研究可以追溯到20世纪末，至今已经经历了多个阶段的发展。
目前，下肢助力外骨骼机器人已经在临床应用上取得了一些显著的成果。
例如，在军事、工业和康复医学等领域，已经有一些原型机或者商业产品投入使用，并得到了良好的反馈。
同时，学界对于下肢助力外骨骼机器人的研究也在不断深入，涉及到机械设计、控制系统、人工智能等多个方面。
下肢助力外骨骼机器人的技术原理主要包括仿生学、机械动力学、传感技术、控制算法等。
其实现方法通常包括关键零部件的设计与制造、机构优化与调试、传感器采集与处理、控制算法设计与实现等步骤。
下肢助力外骨骼机器人的核心部分包括腰部、大腿杆、小腿杆和脚踝等部位的设计。
这些部位通过仿生学的原理，模仿人体下肢的动作规律，从而实现与人体运动协同的外骨骼机器人。
在仿生学的基础上，通过机械动力学的研究，可以进一步优化机器人的负载能力和效率。
同时，利用先进的传感技术，可以实时采集穿戴者的运动信号并反馈给控制系统，从而实现精准的控制。
下肢助力外骨骼机器人具有广泛的应用领域。
在军事方面，下肢助力外骨骼机器人可以帮助士兵在行军过程中节省体力，提高作战能力。
在工业生产中，下肢助力外骨骼机器人可以帮助工人进行重物搬运等体力劳动，提高生产效率。
在康复医学领域，下肢助力外骨骼机器人可以帮助患有下肢损伤或疾病的人进行康复训练，加速恢复。
下肢外骨骼机器人交互控制方法及肌电感知应用综述
2020年10月第40卷第5期天水师范学院学报Journal of Tianshui Normal UniversityOct.，2020V〇1.40No.5下肢外骨骼机器人交互控制方法及肌电感知应用综述穆彤，刘世锋(天水师范学院机电与汽车工程学院，甘肃天水741001)摘要：下肢外骨骼机器人作为一种与人体下肢平行运动的可穿戴设备，以诸多优势在助力助行和康复训练 方面受到世界各研究机构的重视，选择适宜的人机交互方法是实现对其柔顺、协调控制的关键。
经过多年的研 究，基于力/位置、阻抗和生物电信号的交互方法不断涌现，凸显着各自的优势。
表面肌电信号反映人的主动运 动意图且检测方便，离散动作模式分类和连续运动量估计的研究极大地提升了交互控制的实时性和广泛应用的可 能性，但仍然无法同时满足实时性、高准确度、实用化等要求。
人体运动的生理机理、模型的普适性以及多传感 器信息融合等研究，有助于基于表面肌电信号的人机交互向着更加准确、稳定和实用方向发展。
关键词：下肢外骨骼机器人；人机交互；表面肌电信号；运动识别中图分类号：TP242; TP391.4 文献标识码：A文章编号：1671-1351 (2020 )05-0046-05下肢外骨骼机器人是一种穿戴在操作者下肢且融合了多种机器人技术的机械机构。
[11在使用 中，外骨骼机器人与人身体物理接触，与下肢平 行运动，主要可用于助力助行和康复训练中。
作 为连接人与外部机械结构间信息通道的人机交互 技术，是实现对外骨骼机器人平稳、连贯、实时 控制的关键。
1231目前，国内外用于人机交互的方 法概括起来包括基于人机作用力信息的交互方法 和基于生物电信号的交互。
由于外骨骼与人体直 接接触，基于人机作用力的交互方式限制了机器 人的自主适应能力，而基于生物电信号可以主动 地识别人体行为意图，已成为人机交互研究的热 点之一。
目前被广泛关注的生物电信号有肌电(Electromyography,EMG)、脑电（Electroencephalography,EEG)和眼电（Electrooculography，EOG)等。
下肢外骨骼助力机器人控制系统研究
下肢外骨骼助力机器人控制系统研究下肢外骨骼助力机器人控制系统研究近年来，随着科技的不断进步，下肢外骨骼助力机器人作为一种新兴的康复技术，已经成为医学界和工程界广泛关注的研究领域。
下肢外骨骼助力机器人通过与患者下肢骨骼和肌肉系统紧密结合，可以提供力与用户下肢运动相互协调的助力，帮助患者实现下肢运动能力的恢复与提升。
下肢外骨骼助力机器人的控制系统是保证机器人能够精确、灵活、自然地控制用户下肢运动的核心技术。
下肢外骨骼助力机器人的控制系统可以分为康复模式控制和交互模式控制两大部分。
康复模式控制是下肢外骨骼助力机器人进行康复治疗时采用的控制模式。
在康复模式中，机器人能够通过对患者下肢运动的监测和分析，实时调整力的大小和方向，以适应患者的康复需求。
康复模式控制主要包括运动捕捉、运动分析、肌肉活性检测等技术。
运动捕捉技术主要通过传感器检测患者下肢的运动信息，例如关节角度、运动方向等。
而运动分析技术则通过对患者下肢运动数据的处理和分析，提取出患者下肢运动特征，用于机器人的控制。
肌肉活性检测技术主要通过电极贴于患者的肌肉上，通过检测肌肉电信号的变化，来判断患者下肢的活动情况。
交互模式控制是下肢外骨骼助力机器人与用户进行交互时采用的控制模式。
在交互模式中，机器人能够通过与用户的交互，实现实时的运动援助和协调。
交互模式控制主要包括人机交互、力矩控制、传感器融合等技术。
人机交互技术可以通过语音、触摸等方式实现用户与机器人之间的信息传递和指令控制。
力矩控制技术则可以根据用户的动作意图和下肢活动的力矩需求，实时调整机器人的力矩输出，以实现自然的运动援助。
传感器融合技术主要通过多种传感器的融合来获得更准确和全面的用户状态信息，例如力/压传感器、陀螺仪、加速度计等。
除了以上的康复模式控制和交互模式控制，下肢外骨骼助力机器人的控制系统还需要具备一定的安全性和自适应性。
安全性可以通过设置限制器、防跌倒控制等技术，来确保用户在使用过程中的安全。
下肢康复外骨骼机器人研究
下肢康复外骨骼机器人研究摘要：康复是一种针对患有运动障碍或功能障碍的个体进行恢复和改善的治疗过程。
许多因素，如运动损伤、脑卒中、脊髓损伤和肌肉骨骼疾病，都可能导致患者丧失下肢功能。
康复领域面临着许多挑战，包括长期的治疗过程、康复效果的不确定性以及患者在康复训练中可能遇到的困难。
关键词：下肢康复；外骨骼机器人；研究引言在过去的几十年中，随着科技的进步，外骨骼机器人逐渐出现并得到了广泛的发展。
外骨骼机器人是一种结合了机械、电子和计算技术的装置，可以附着在患者的身体上，并通过传感器和运动控制系统来辅助或代替患者的肢体功能。
它们为下肢康复提供了全新的解决方案，可以帮助患者重建肌肉力量、改善步态和平衡，促进康复过程。
1. 外骨骼机器人技术原理1.1 机械结构与设计外骨骼机器人的机械结构和设计是其基础和核心。
机械结构主要由支撑骨架、关节和连接件组成，这些组件构成了一个与人体下肢相似的框架。
设计时需要考虑机器人的重量、稳定性、舒适度和便携性，以确保患者在佩戴外骨骼机器人时感到舒适且可以自由移动。
随着技术的进步，一些外骨骼机器人采用轻质材料，如碳纤维复合材料，以降低重量和提高强度。
同时，采用人体工程学原理来设计机械结构，使得外骨骼机器人与患者的身体形状更加匹配，减少不适感并提高运动效率。
1.2 传感技术与运动控制传感技术在外骨骼机器人中起着至关重要的作用，它能够实时感知患者的运动意图和姿态，从而准确地控制机器人的动作。
常见的传感器包括惯性测量单元（IMU）、压力传感器、表面肌电图（sEMG）传感器等。
IMU传感器可以测量机器人在空间中的运动和姿态，用于反馈患者的步态和平衡状态。
压力传感器可以监测脚底的接触力，帮助外骨骼机器人根据地面反馈调整支撑力度。
sEMG传感器用于测量肌肉的电活动，可以帮助机器人感知患者的运动意图，并实现与人体的协同运动。
运动控制是通过传感器获取的数据进行处理和计算，从而实现外骨骼机器人的动作控制。
脑机接口技术下肢外骨骼助行器国内外研究现状分析与前景展望
脑机接口技术下肢外骨骼助行器国内外研究现状分析与前景展望在脑机接口技术（Brain-Machine Interface，BMI）的推动下，肢体康复逐渐取得了重要突破。
其中，脑机接口技术下的肢体外骨骼助行器成为一项备受关注的研究热点。
本文将对国内外关于脑机接口技术下肢外骨骼助行器的研究现状进行分析，并展望其未来的发展前景。
首先，我们需要了解肢体外骨骼助行器的基本概念及其作用。
肢体外骨骼助行器是一种具有机械结构和传感器的穿戴式机器人装置，旨在帮助患有运动障碍的人重建或增强其行动能力。
脑机接口技术则通过读取人脑活动的电信号，将其转化为机械指令，使外骨骼助行器能够实现行动的协调与控制。
目前，国内外研究团队在脑机接口技术下肢外骨骼助行器方面已经取得了一定的进展。
例如，美国麻省理工学院的研究团队开发了一种基于脑机接口的外骨骼助行器系统，能够通过读取大脑的运动意图实现四肢的协调行走。
此外，日本东京大学的研究团队也成功开发了一款基于脑机接口技术的下肢外骨骼助行器，通过读取脑电波信号实现肌肉的控制，让患者可以更加自由地行走。
在国内，中国科学院自动化研究所的研究团队也在尝试将脑机接口技术应用于下肢外骨骼助行器的研究中。
他们开发出一种基于脑电图的外骨骼助行器控制系统，能够通过读取患者的脑电信号实现对外骨骼助行器的精准控制。
同样，中国科学院合肥智能机械研究所的研究团队也成功开发出了一款基于脑机接口技术的下肢外骨骼助行器，通过读取人脑皮层的电信号实现对外骨骼助行器的动作控制。
尽管脑机接口技术下肢外骨骼助行器在国内外已经取得了一些令人振奋的进展，但仍然存在一些挑战和问题需要解决。
首先，外骨骼助行器的重量和尺寸需要进一步减小，以提高患者的穿戴舒适度。
其次，控制系统的灵敏度和准确性需要进一步提高，以确保外骨骼助行器能够准确地响应患者的运动意图。
此外，机器人与人体的运动协调性也需要得到更好的改进，以提高使用者在实际行走中的安全性和稳定性。
基于人机交互力的下肢外骨骼控制技术研究
哈尔滨工业大学硕士学位论文摘要下肢外骨骼机器人是一种可穿戴的智能机电系统，是机器人领域研究的一大热点领域。
外骨骼应用领域广泛，在军用、航天、工业、民用、医疗等多个领域均有应用实例。
其中医疗方向的应用取得较好的效果，目前已经投入产业化。
但是由于其具有系统结构复杂，以及与人交互的特点，其控制具有较高的难度，很多问题亟待解决。
因此本文针对外骨骼的助力控制算法问题进行了研究。
本文首先完成下肢外骨骼的嵌入式系统搭建。
硬件层面完成结构优化，传感方案设计，电气系统搭建等任务。
然后在此基础上，构建了具有高效数据结构和进程任务的软件系统，保证任务运行的可靠性和功能的可扩展性。
根据人体运动特性，用支撑相和摆动相两种基本运动相位的组合来描述人体复杂的运动行为。
在此理论上，结合GRF的步态辨识方法，设计一款柔性的压力鞋，能够适应复杂的路面，同时具有步态辨识和运动意图辨识两种功能。
最后利用模糊逻辑的数学方法处理足底压力数据，得到运动步态。
用导纳理论的PID变形形式建立了末端力-速度模型来描述人机交互力与运动意图之间的关系。
通过对不同运动相位下的运动学和动力学分析，设计并构建了参数辨识实验，以获得任意相位下末端力-速度模型的参数。
结合上述所有研究成果以建立外骨骼的整体控制策略。
在摆动相采用PID控制器，在支撑相采用MFAC控制器，并引入重力系数，对相位切换过程中的重力项进行调节，实现柔顺切换。
最后设计了外骨骼助力效果测试实验，分别完成单膝摆动、蹲起、行走、上楼梯等四个实验。
最终通过对实验结果的分析和研究，验证了该控制方法的有效性和助力效果。
关键词：下肢外骨骼；步态辨识；人体运动意图；末端力-速度模型；混合相位控制哈尔滨工业大学硕士学位论文AbstractLower extremity exoskeleton is a wearable intelligent mechatronics system, which owns a wide range of application scenarios and is a significant filed in the research of robotics. Exoskeletons have been applied into military, aerospace, industrial, civil, medical and other fields. The application in the medical field has achieved good results and has been put into industrialization. However, due to its complex system structure and human-machine interaction characteristics, many problems need to be solved. Therefore, this paper mainly studies the problem of the control algorithm for assist exoskeleton.This paper completes structural optimization, sensor system design, electrical system construction, and builds a software system with efficient data structure and process tasks to ensure the reliability of the task operation and scalability of the function.And then we analyze the physiological characteristics of human motion, and use the combination of two basic motion modes, support phase and swing phase, to describe the complex motion behavior of human body. Based on the GRF gait identification method, we invent a flexible pressure shoe that can be adapted to complex road surfaces and has the function of both gait recognition and motion intent recognition. Finally, we use the fuzzy logic to process the plantar pressure data to get the motion gait.In addition, using the PID form of admittance theory, an end force-velocity model is established to describe the relationship between human-machine interaction and human motion intent. Through the kinematics and dynamics analysis of different motion phases, an experiment to identify the parameters of the model at any phase is designed.Combined with all the above research results, establish the overall control strategy of exoskeleton. The PID controller is used in the swing phase, the MFAC controller is used in the support phase, and the gravity coefficient is proposed to adjust the gravity in the phase switching process to achieve smooth switching.Finally, the experiment of exoskeleton assist effect is designed, and four experiments such as swinging, lifting, walking and going up the stairs are finished. The effectiveness of this method is verified by analyzing and researching the experimental results.Keywords: Lower extremity exoskeleton, gait identification, human motion intention, force-velocity model, hybrid phase control哈尔滨工业大学硕士学位论文目录摘要 (I)Abstract ............................................................................................................................. I I 目录 (III)第1章绪论 (1)1.1 课题来源及研究背景 (1)1.2 下肢助力外骨骼机器人国内外研究现状 (2)1.2.1 国外研究现状 (2)1.2.2 国内研究现状 (7)1.2.3 国内外文献控制方法简析 (10)1.3 本文主要研究内容 (11)第2章下肢外骨骼机器人嵌入式系统设计 (13)2.1 引言 (13)2.2 外骨骼嵌入式系统方案 (13)2.2.1 下肢外骨骼系统分析与设计指标 (13)2.2.2嵌入式方案设计 (14)2.3 外骨骼电气系统设计 (17)2.3.1电气系统连接 (17)2.3.2调试环境配置 (18)2.3.3传感器标定 (19)2.4 外骨骼软件系统设计 (21)2.4.1基于linux的嵌入式软件平台框架设计 (21)2.4.2数据结构与文件存储设计 (22)2.5本章小结 (23)第3章基于人机交互力的运动意图辨识 (25)3.1 引言 (25)3.2人体运动分析与步态相位划分 (25)3.2.1人体运动分析 (25)3.2.2基于GRF的压力传感鞋设计 (27)3.2.3基于模糊逻辑的步态相位划分 (29)3.3外骨骼动力学建模 (32)哈尔滨工业大学硕士学位论文3.3.1下肢外骨骼机器人D-H坐标 (32)3.3.2下肢外骨骼机器人的动力学建模 (34)3.4人体运动意图辨识 (35)3.4.1基于导纳理论的末端力-速度模型 (35)3.4.2模型参数确定 (36)3.4.3力-速度模型适用性验证实验 (41)3.5本章小结 (42)第4章下肢外骨骼机器人控制算法研究 (43)4.1 引言 (43)4.2 力控闭环控制策略 (43)4.3 无模型自适应控制 (44)4.3.1无模型控制方法 (44)4.3.2无模型自适应控制 (45)4.3.3 MFAC效果验证仿真 (47)4.4 步态柔顺切换下的混合控制 (49)4.5 本章小结 (51)第5章外骨骼机器人助力效果研究 (52)5.1 引言 (52)5.2 外骨骼系统集成与实验环境设计 (52)5.2.1外骨骼系统集成 (52)5.2.2外骨骼实验环境设计 (53)5.3 单关节摆动实验研究 (54)5.3.1单关节摆动实验设计 (54)5.3.2单关节摆动实验分析 (55)5.4 外骨骼助力实验研究 (56)5.4.1蹲起实验 (57)5.4.2连续行走实验 (59)5.4.3上下楼梯实验 (61)5.4.4助力实验综合分析 (64)5.5 本章小结 (65)结论 (66)攻读学位期间发表过的学术论文 (71)哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限 (72)哈尔滨工业大学硕士学位论文致谢 (73)哈尔滨工业大学硕士学位论文第1章绪论1.1课题来源及研究背景人类的发展进程中，依靠机器使生产力不断提高。
面向下肢外骨骼机器人的人体运动意图感知关键技术
SVM是一种监督学习算法，适用于小样本数据分类，能够将输入空间
划分为不同的类别，可以用于人体运动意图的分类。
02 03
神经网络（NN）
NN是一种非线性映射方法，通过前向传播和反向传播进行训练，能够 自动提取特征，具有强大的泛化能力，可以处理复杂的非线性问题，适 合处理人体运动意图感知任务。
随机森林（RF）
模型训练
01
采用适当的机器学习或深度学习算法，对提取的特征进行训练
，以得到能够准确感知人体运动意图的模型。
模型评估
02
通过实验验证和对比分析，对所训练的模型进行评估，包括准
确性、鲁棒性和实时性等方面。
模型优化
Байду номын сангаас
03
根据评估结果，对模型进行优化和改进，以提高其性能和适应
性。
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下肢外骨骼机器人应用领域
01
02
03
医疗康复领域
下肢外骨骼机器人可用于 辅助患者进行康复训练， 提高康复效果。
助老助残领域
下肢外骨骼机器人可用于 帮助老年人或残疾人进行 日常生活活动，提高生活 质量。
工业搬运领域
下肢外骨骼机器人可用于 工业生产中的货物搬运， 提高生产效率。
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人体运动意图感知技术基础
基于计算机视觉的感知方法
通过摄像头捕捉人体运动图像，利用计算机视觉技术对图像进行处 理和分析，提取出运动意图信息。
基于混合方法的感知方法
结合基于传感器的感知方法和基于计算机视觉的感知方法，提高运 动意图感知的准确性和稳定性。
人体运动意图感知技术挑战
传感器精度和稳定性问题
个体差异和多样性问题
由于传感器自身限制，采集的数据可 能存在误差和噪声，影响运动意图感 知的准确性。
脑机界面控制下肢外骨骼机器人的设计与实现
脑机界面控制下肢外骨骼机器人的设计与实现随着科技的不断发展，人类创造了许多前所未有的神奇装置，其中脑机界面控制下肢外骨骼机器人就是被广泛关注的一个。
它通过将人的神经信号和计算机技术相结合，有效地完成了人类运动能力的增强和恢复。
在此基础上，本文将详细介绍脑机界面控制下肢外骨骼机器人的设计和实现过程。
一、研究背景目前，多种神经疾病和创伤性损伤导致了许多人失去了行动自由。
这时，脑机界面控制下肢外骨骼机器人就显得尤为重要。
脑机界面控制可以将人脑的神经信号与外骨骼机器人结合，实现人体协调运动的自然过渡。
同时，这种技术对恢复肢体功能和康复治疗也有很大的作用。
二、设计过程1、脑电信号采集设备脑控外骨骼机器人的核心技术是脑电信号采集技术，采集到的信号能准确地反映人类大脑皮层的情况。
在信号采集时，为了保证数据的精度，需要选择高品质的脑电信号采集器。
同时，为了避免信号受到噪声的影响，需要使用低噪声的电极和放大器。
此外，还需要采用去噪技术和信号处理技术，确保信号的可靠性。
2、肢体运动控制肢体运动控制是外骨骼机器人的业务核心。
通过控制机器人运动，实现对人的康复治疗和协助运动的目标。
在机器人运动过程中，需要收集来自人体的生理交互和环境信号，然后通过传感器传输到计算机控制系统中进行监控和处理。
经过数据分析和处理后，控制系统就可以实现对机器人的精确控制。
3、外骨骼机器人构造外骨骼机器人构造需要满足多个要求。
首先，机器人需要具有合适的力量和动力输出，能够快速实现人体的各种康复运动。
其次，机器人还需要使用合适的材料，确保人的安全和舒适。
同时，机器人的构造要合理，体积不宜过大，以便在康复治疗中灵活移动。
4、脑机界面控制系统脑机界面控制系统是实现脑控外骨骼机器人的核心。
通过采集人脑信号和外部运动信号，控制系统可以准确反映人体的状态和需求。
在控制机器人运动时，控制系统需要运用专业算法和计算机编程等技术，实现对机器人的在线监控和控制。
此外，还需要建立合适的数据模型和参数设置，确保机器人的运动有效精准。
下肢外骨骼人机交互及协调控制的研究
下肢外骨骼人机交互及协调控制的研究下肢外骨骼是一种用于支持和辅助人类移动的机器人装置。
它通过将机器人技术与人体生理学相结合，可以提供运动控制和力量增强，使残疾人和行动不便的人能够行走、坐下和站立。
下肢外骨骼通常包括机械臂、电机、传感器、控制系统等组件。
下肢外骨骼的主要研究方向之一是人机交互。
在这方面，研究人员的主要目标是设计一种符合人体生理学特点的操控界面。
这样，使用者可以通过肌肉信号、神经信号和机器人传感器来与机器人进行互动和控制。
此外，人机交互也包括机器人对使用者的姿态调整和适应性改变，以适应人体各种动作和姿态。
另一个重要的研究方向是协调控制。
这是一种适应性控制技术，能够根据使用者的姿势自动调整外骨骼的姿态。
这项技术通常采用反馈机制，通过传感器检测使用者的运动和姿态来自动调整外骨骼的运动。
这样，外骨骼可以更好地支持使用者的运动，并减轻使用者的运动不适。
总的来说，下肢外骨骼人机交互及协调控制的研究，是探索人体机器人协同控制的重要一步。
这一领域的研究成果将有助于推动人体机器人协同控制技术的发展，并为临床康复、残疾人康复和机器人辅助运动提供更多选择。
外骨骼神经控制技术研究
外骨骼神经控制技术研究自从外骨骼技术的出现以来，对身体残缺者来说是一大福音。
通过外骨骼的助力，曾经无法独立行动的人能够恢复到基本生活自理的能力，甚至可以重新踏入工作岗位。
但是，目前外骨骼的操控还是需要外部的电脑进行控制，对于使用者来说还是有一定的不便之处。
这时，外骨骼神经控制技术的研究就显得尤为重要了。
现在的外骨骼有时需要使用者通过按钮操作才能运作，这样操控起来还是比较复杂的，而且使用者的身体状态必须要达到特定的要求才能操纵外骨骼。
而神经控制的外骨骼就可以通过使用者的大脑信号进行革命性的操控。
但是神经控制外骨骼技术的研究要解决的问题也不少。
首先就是如何获取使用者大脑信号的技术，而这种技术在目前还没有取得突破性进展。
如何精确地解析大脑信号，对外骨骼进行准确的操控，也是一个亟待解决的难题。
此外，神经控制外骨骼还需要克服计算复杂度的问题，比如需要人工智能等高度配合的技术才能够稳定可靠地运行起来。
目前的研究中，早期开展了对使用者大脑信号的研究，利用不同的成像技术，在找到激活大脑的具体区域之后，尝试设计与之对应的操控命令，以此来操纵外骨骼。
除此之外，还有利用肌电信号等方法来进行控制的研究，相比大脑信号等方法，在成本和运行时间等方面都有一定的优势。
随着研究的不断深入，神经控制外骨骼的应用前景也越来越受到人们的关注。
一些领先的科技公司已经开展了相关的研究，比如惠普、微软、康奈尔大学等。
他们都认为，神经控制外骨骼技术对人类社会的发展将具有重要意义，而且这种技术也会对残疾人士的生活产生重要影响。
对于残疾人士而言，神经控制外骨骼技术的研究将为他们带来更大的希望。
通过神经控制，使用者完全可以通过大脑信号来操纵外骨骼，使其更加得心应手、灵活运转。
对于身体残缺者而言，外骨骼的神经控制技术能够使他们重获自主行动的能力，重新融入社会。
同时，这种技术的研究也对医学科技发展带来了重要的启示，为未来的医学科技应用提供了充足的动力。
外骨骼康复机器人控制策略研究
外骨骼康复机器人控制策略研究随着科技的不断进步，在医疗领域也出现了许多新的技术和设备，而其中一个备受关注的领域就是康复机器人。
康复机器人，作为一种辅助治疗手段，在康复领域发挥了越来越大的作用。
相比较传统的康复模式，康复机器人可以在治疗过程中起到帮助患者迅速恢复功能的作用。
其中外骨骼康复机器人则更加突出，因其具有独特的控制策略和功能，成为了近年来研究的重点。
外骨骼康复机器人，是一种由人体机器接口控制的智能康复机器人，主要用于辅助四肢瘫痪、脑卒中和运动障碍等患者进行康复治疗。
外骨骼康复机器人采用的是外骨骼式结构，能够通过机器人的电力系统提供足够的支持力和动作，从而帮助患者进行康复治疗。
与传统的平板式康复机相比，外骨骼康复机器人具有更高的灵活性和可控性。
同时，也可以根据患者的特殊需要进行个性化设计，使其更为适合患者的治疗需求。
然而，外骨骼康复机器人的控制策略也是其关键的一环。
目前，外骨骼康复机器人的控制策略主要包括基于力矩、基于表面肌电信号、基于脑机接口和基于虚拟环境等若干种。
那么，这些控制策略分别有什么优缺点呢？基于力矩控制，是一种以患者关节的力矩为控制目标的控制策略。
外骨骼康复机器人通过传感器获取患者肌肉产生的力矩，并提供一定力矩的支持，使患者能够通过对机器人的协作控制来恢复肌肉的功能。
优点是对患者力量恢复的速度和清晰度有较好的控制，但不足之处则是其存在滞后性，控制算法需要合理设计，否则会使患者动作不够自然。
基于表面肌电信号控制，是一种以肌电信号为控制目标的控制策略。
在这种控制策略中，外骨骼康复机器人通过传感器获取患者的表面肌电信号，并利用机器学习算法将其转化为匹配的动作。
这种控制策略的优点在于可以在无需外部控制的情况下将控制权交给患者自己，但不足之处是其易受干扰，同时也容易对患者情绪造成影响。
基于脑机接口控制，是一种以大脑信号为控制目标的控制策略。
这种控制策略主要通过将脑电波转化为机器可识别的电信号来实现。
脑机接口控制智能外骨骼的研究
脑机接口控制智能外骨骼的研究随着科技的不断进步，越来越多的技术被应用到医疗领域。
其中，一项十分令人激动的技术就是脑机接口技术。
通过将脑电波转化为计算机信号，可以实现人脑和计算机之间的无缝链接。
在医疗领域，脑机接口技术可以用于控制智能外骨骼，帮助肢体残疾人士重获行动自由。
在本文中，我们将探讨脑机接口控制智能外骨骼的研究进展和前景。
一、脑机接口技术原理脑机接口技术，也叫脑机界面技术，是一种将脑电波与外部设备进行交互的技术。
它的基本原理是通过电极将脑电信号采集下来，然后将信号传输到计算机上。
计算机识别这些信号的意义，并将其转化为指令，从而实现了人脑和计算机之间的无缝链接。
二、控制智能外骨骼的研究目前，智能外骨骼的研究已经取得了一定的进展。
通过加入传感器、计算机程序和肌电信号的反馈环路，智能外骨骼可以更准确地模仿人体的运动。
但是，肢体残疾患者使用智能外骨骼仍存在控制困难的问题。
传统的外骨骼控制方式需要使用机械开关和手柄等物理控制器，对残疾人士的生活造成诸多不便。
脑机接口技术的应用，为智能外骨骼的控制带来了新的解决方案。
研究者利用脑机接口技术，开展了大量智能外骨骼控制的实验和试验。
将脑电信号和临床相关的反射等生理信号相结合，能够更精确地控制智能外骨骼，如以小腿骨骼为基础的运动辅助外骨骼固定器、低肢运动康复外骨骼等。
与传统的物理控制器相比，脑机接口技术更加方便易用，能够减少人工干预的程度，使外骨骼更加智能化、专业化。
三、应用前景分析脑机接口技术在智能外骨骼领域的应用，具有很高的研究和应用前景。
由于智能外骨骼的控制是以大脑为主调度和控制，与外界环境的干扰较少，因此能够有效提高残疾人士的运动自由度和生活质量。
脑机接口技术的应用还延伸到其他领域，如使用脑机接口技术控制智能轮椅、人工假肢等。
目前，脑机接口技术被广泛应用于医疗领域，但是还存在一些问题。
第一，脑电信号的采集和处理需要专业技术支持，并且需要高质量的传递质量。
下肢外骨骼机器人控制方法的研究中期报告
下肢外骨骼机器人控制方法的研究中期报告
本研究旨在研发一种下肢外骨骼机器人控制方法，以帮助受限制的
人恢复其行走能力。
本次中期报告总结了研究的进展情况，包括以下几
个方面：
1. 设计了一套完整的下肢外骨骼机器人系统，包括机身、关节骨架、电池和控制器等部件，并完成了装配和调试工作。
2. 开发了一套基于传感器数据的控制算法，以实现对下肢外骨骼机
器人的控制和运动规划功能。
传感器数据包括加速度、角速度、关节角
度和动力输出等指标。
3. 实现了一系列控制功能，包括姿态稳定、步态规划和反馈调节等。
其中，姿态稳定算法以云台控制器为基础，在支持向心加速度的同时，
进行足部旋转以迎合不同的行走方向。
步态规划算法以周期步长为基础，可根据实时传感器数据调整步长和步态以适应复杂的环境。
4. 对系统性能进行了实验分析。
实验表明，所设计的下肢外骨骼机
器人控制方法能够有效地提高行走能力。
测试数据显示，通过该机器人，被试者行走速度从0.5m/s提高到了1.2m/s，而且过程中主要关节角度误差小于1度。
综上所述，本研究在设计、控制算法和实验分析方面取得了一定成果，并为进一步完善下肢外骨骼机器人的设计和控制方法提供了参考。
在下一步的研究中，我们将重点考虑机器人的灵活性和适应性，并继续
进行实验测试以进一步验证该机器人的性能和可行性。
下肢外骨骼机器人控制的脑电感知方法研究
根据获得脑电信号方法的不同把脑电信号分为自发脑电和
收稿日期：２０１５ １１ ３０； 修回日期：２０１６ ０１ ０８。 基金 项 目：“视 听 觉 信 息 的 认 知 计 算 ”重 大 研 究 计 划 项 目 （９１４２０３０１）；国 家 高 技 术 研 究 发 展 计 划 （８６３ 计 划 ） 项 目 （ＳＳ２０１５ＡＡ０４１００２）。 作者简介：王海莲（１９８３ ），女，吉 林 松 原 人，博 士 研 究 生，主 要 从 事 航空宇航科学与技术方向的研究。 张小栋（１９６７ ），男，陕西西安人，教 授，博 士 生 导 师，主 要 从 事 智 能 检 测 、诊 断 与 控 制 技 术 方 向 的 研 究 。
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＰｏｗｅｒａｎｄＥｎｅｒｇｙ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ′ａｎ ７１００７２，Ｃｈｉｎａ； ２．Ｓｃｈｏｏｌｏｆ ＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｉ′ａｎＪｉａｏｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ′ａｎ ７１００４９，Ｃｈｉｎａ）
控制技术
计 算 机 测 量 与 控 制 ．２０１６．２４（６） 犆狅犿狆狌狋犲狉 犕犲犪狊狌狉犲犿犲狀狋 牔 犆狅狀狋狉狅犾
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文章编号：１６７１ ４５９８（２０１６）０６ ００９５ ０３ ＤＯＩ：１０．１６５２６／ｊ．ｃｎｋｉ．１１－４７６２／ｔｐ．２０１６．０６．０２６ 中图分类号：ＴＰ２４２．３ 文献标识码：Ａ
关 键 词 ： 外 骨 骼 机 器 人 ；ＥＥＧ； 小 波 变 换 ； 最 小 二 乘 支 持 向 量 机
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计Ｃ算机测量与控制．２０１ ６．２ ４（６） ｏｍｐｕｔｅｒ Ｍ ｅａｓｕｒｅｍ ｅｎｔ ＆ Ｃｏｎｔｒｏｌ
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文 章编 号 ：１６７１—４５９８（２０１６ ＪＯ６—００９５—０３ ＤＯＩ：１０．１６５２６／ｊ．ｃｎｋｉ．¨ 一４７６２／ｔｐ．２０１６．０６．０２６ 中 图分 类 号 ：ＴＰ２４２．３ 文 献标 识 码 ：Ａ
（１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｐｏｗ ｅｒ ａｎｄ Ｅｎｅｒｇｙ。Ｎ ｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎ Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｕ ｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘ ｉ ａｎ ７ １００７２，Ｃｈｉｎａ； ２．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍ ｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｉ ａｎ Ｊｉａｏｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ ａｎ ７１００４９，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ｔｈｅ ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎ ｒｏｂｏｔｉｃｓ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ＢＣＩ ｓｙｓｔｅｍ ｃａｎ ｍ ａｋｅ ｔｈｅ ｈｕｍａｎ ｂｏｄｙ ｎｏｔ ｏｎｌｙ ｈａｓ ｓｅｒｉｅｓ ｏｆ ｅｘｃｅｌｌｅｎｔ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎ ｒｏｂｏｔ，ｂｕｔ ａｌｓｏ ｔｈｅ ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎ ｒｏｂｏｔ ｃａｎ ｈａｖｅ ｈｕｍａｎ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ． Ｆｉｒｓｔ ｏｆ ａｌｌ，ｔｈｅ ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎ ｒｏｂｏｔ ｔｅｃｈ ｎｏｌｏｇｙ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｓ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ＢＣＩ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｗａｓ ａｎａｌｙｚｅｄ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｓｉｘ ｍ ｏｔｉｏｎ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｏｆ ＥＥＧ ｍ ｅｔｈｏｄ ｗｈｉｃｈ ｗａｓ ｕｓｅｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ｅｘｏ— ｓｋｅｌｅｔｏｎ ｒｏｂｏｔ ｗｅｒｅ ｃｏｎｄｕｃｔｅｄ ａｎｄ ｔｈｅ ＥＥＧ ｓｉｇｎａｌｓ ｏｆ ｓｉｘ ｋｉｎｄｓ ｏｆ ｉｍ ａｇｉｎｅｄ ｍ ｏｖｅｍｅｎｔ ｗｅｒｅ ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ；Ｃ３ ａｎｄ Ｃ４ ｃｈａｎｎｅｌｓ ｏｆ ＥＥＧ ｓｉｇｎａｌｓ ｗｅｒｅ ｓｅｌｅｃｔｅｄ．Ｔｈｉｒｄｌｙ，ｔｈｅ ｓｉｇｎａｌｓ ｗｈｉｃｈ ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ｐｒｅ ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ ｖｉａ Ｗ ａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｗｅｒｅ ｄｅｃｏｍ ｐｏｓｅｄ，ａｎｄ ｔｈｅ ｗａｖｅｌｅｔ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ａｎｄ ｅｎｅｒｇｙ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｆｅａｔｕｒｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｗｅｒｅ ｅｘｔｒａｃｔｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ＬＳ— ＳＶＭ ｗａｓ ｕｓｅｄ ｔＯ ｃｌａｓｓｉｆｙ ａｎｄ ｏｕｔ— ｐｕｔ ｔｈｅ ｓｉｘ ｉｍａｇｉｎｅｄ ｍｏｖｅｍ ｅｎｔ ｐａｔｔｅｒｎｓ．
关 键 词 ：外 骨 骼 机 器 人 ；ＥＥＧ；小 波 变 换 ；最 小 二 乘 支 持 向 量 机
ＥＥＧ Ｓｅｎｓｉｎｇ Ｍ ｅｔｈｏｄ Ｓｔｕｄｙ ｆｏｒ Ｌｏｗｅｒ Ｅｘｔｒｅｍ ｉｔｙ Ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎ Ｒｏｂｏｔ Ｃｏｎｔｒｏｌ
Ｗ ａｎｇ Ｈ ａｉｌｉａｎ ，Ｚｈａｎｇ Ｘｉａｏｄｏｎｇ ，Ｌｉ Ｋａｉｙａｎｇ ，Ｌｉ Ｈ ｕａｃｏｎｇ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｌｏｗｅｒ ｅｘｔｒｅｍｉｔｙ ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎ ｒｏｂｏｔ；ＥＥＧ ；ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ；ＬＳ— ＳＶＭ
Ｏ 引 言
脑 机 接 口 （Ｂｒａｉｎ— Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ，ＢＣＩ） 是 一 种 不 依 赖 于 常 规 大 脑 信 息 输 出 通 路 的全 新 信 息 交 流 系 统 和 新 颖 的人 机 接 口方 式 】］，本 文 致 力 于 将 脑 机 接 口技 术 与 外 骨 骼 机 器 人 技 术 有 效 结 合 起 来 ，利 用人 的 智 能 来 控 制 外 骨 骼 机 器 人 使 其 达 到 与 人 类 想 象 动 作 协 同 的 目的 ，着 重 开 发 一 个 人 的 意 念 驱 动 外 骨 骼 机 器 人 的 ＥＥＧ 数 据 融 合模 式 识 别 系 统 。该 系统 拥 有 ＥＥＧ数 据 采 集 、信 号 预 处 理 、小 波 包 变 换 提 取 信 号 特 征 、特 征 融 合 、 模 式 识 别 以及 输 出识 别 结 果 等 功 能 。 与 此 同 时 ，系 统 的各 功能 也 是 在 实 时 或 接 近 于 实 时 的 情 况 下 完 成 ，且 能 够 利 用 生 物 反 馈 作 用 提 高 系 统 的 准确 率 和 可 靠 性 。
下 肢 外 骨 骼 机 器 人 控 制 的 脑 电 感 知 方 法 研 究
王 海 莲 ，张 小 栋 ，李锴 阳 ， 李华 聪
（１．西 北 ２１２业 大 学 动 力 与 能 源 学 院 ，西 安 ７１００７２；２．西 安 交 通 大 学 机 械 工 程 学 院 ，西 安 ７１００４９）
摘 要 ：将 外 骨 骼 机 器 人 技 术 与 ＢＣＩ系 统 结 合 起 来 ，使 人 体 具 有 了外 骨 骼 机 器 人 的一 系列 优 良特 性 ， 同 时使 外 骨 骼 机 器 人 具 备 了 人 体 的 智 能 ；首 先 ，对 外 骨 骼 机 器 人 技 术 与 ＢＣＩ技 术 的融 合 进 行 了 可行 性 分 析 ，说 明 了该 方法 的 可 行 性 ；其 次 ， 通 过 实 验 采 集 了 ６种 想 象运 动 的 脑 电 信 号 ，选 取 了 ｃ３、ｃ４通 道 的脑 电信 号 ，并 对 其 进 行 了 去 噪 处 理 ；然 后 ，对 经 过 预 处 理 的 六 种 想 象 运 动 的脑 电 信 号 通 过 小 波 变 换 进 行 了分 解 ，提 取 了包 括 小 波 分解 系 数 和 ，针 对 所 提 取 的 小 波 特 征 ， 采 用 了最 小 二 乘 支 持 向 量 机 对 这 ６种 想 象 运 动 模 式 进 行 分 类 处 理 。