文献综述-外骨骼式下肢康复机器人（重力减重系统）

基于平板运动的外骨骼式下肢康复机器课题名称指导教师人重力减重系统下属学院机械工程与专业机械设计制班级16机械3自动化学院造及自动化学生姓名学号开题口期年月日2019129要求

一、说明材料来源情况；

二、对课题的研究历史、研究现状等进行准确的分析与归纳并做出简要评述；

三、表达自己的观点与主张，阐述该课题的发展动向和趋势；

四、文献综述正文字数汉字要求2000字以上，外文要求10000个字符以上

一、材料来源情况我选择的课题是《基于平板运动的外骨骼式下肢康复机器人重力减重系统》，基于平板运动的外骨骼式下肢康复机器人重力减重系统的设计涉及到多方面知识体系，经过对课题的仔细研读，我在各种学术论文网站如中国知网、万方数据库中杳找资料，同时结合自己所学习的书本与社会实践所得来的知识，来让自己对本课题有更进一步的了解并以此完善自身知识体系在各种错综复杂的文献中，我将资料细分为以下几类

1、国内外研究历史与现状；

2、重力减重:系统结构设计；

3、今后发展趋势分析

二、国内外研究历史与现状褚梦秋2018在《下肢康复机器人控制系统研究进展》中结合国内外研究现状对下肢康复机器人的控制系统进行了分类，根据性能的不同又把控制系统分成嵌入式控制系统，工业控制单元和实时仿真控制系统三类并总结归纳了国内外研究人员的研究历史和现状最后对该领域的未来发展趋势进行了预测和展望张娇娇2012在《下肢康复训练机器人研究进展》中总结归纳了国内外在驱动方式，机械结构和控制系统等不同系统的康复机器人并且阐述了他们各自在控制精度，使用，成本角和安全等多方面的优缺点程方，王人成，贾晓红，张济川2008在《减重步行康复训练机器人研究进展》中按照不同的分类方法如按驱动方式，动力输入方式等介绍了国内外多种典型的康复机器人以及他们的结构和各自的优缺点迄今为止，现有机器人所能提供的训练动作只是简单的曲线或者直线轨迹，首先它与临床训练的要求不符，不能在康复早期给患者以更多的正确运动感觉的刺激；其次这些动作与日常功能性动作相差甚远，对于患者恢复日常生活能力帮助不大不仅如此，由于机器人不能根据患者的康复情况做出实时的调整辅助或阻尼支撑或不支撑，容易让患者完全依赖于机器人完成动作,从而有可能导致瘫肢产生异常运动模式.止匕外，相同的训练内容用于所有患者，缺乏针对性的治疗方案,可能导致瘫肢产生异常运动模式

三、结构设计张启国2013在《卜肢外骨骼康复训练机器人减重系统研究》中.依据减重步行训练的原理、作用设计了一款自主控制的减重系统减重系统可分为竖直减重、水平随动两个部分，竖直减重部分主要是卸载患者腿部无法承受的身体重量，水平随动部分是完成患者的下肢按照预先设置的步态做跟随运动，完成正常的减重步态康复训练.陆嘉杰2019在《基于力/位控制的下肢康复机器人减重系统研究》中首先介绍了机器人减重支撑机构的工作原理，采用牛顿-欧拉法建立了减重系统的动力学模型结合动力学模型对机器人进行力/位控制策略的研究，实现精确地位置跟随及恒质量减重最后利用MATLAB对减重支撑机构的力/位控制系统进行了仿真分析仿真结果表明，减重误差小于4N,跟随误差小于4mm，力/位混合控制策略可以满足减重康复训练的需求孙立群2014在《下肢康复机器人减重平台跟随减重控制的研究》中对下肢康复机器人的发展现状以及目前的应用水平进行了介绍介绍了康复机器人各个系统，包括减重系统、下肢外骨骼系统和多环境训练平台系统根据各个系统要实现的功能，制定合适的控制方案并且分析了各个系统的工作原理建立了减重平台的数学模型对嵌入式控制系统各个电路模块进行了设计搭建了下肢康复机器人嵌入式控制系统，并且对嵌入式控制系统进行了软件设计杨辉2009在《下肢康复机器人减重支撑系统的研究》中设计了一种绳牵引式的减重支撑系统，完成了动力学建模，并采用力控制方式实现了减重力的恒定通过Sinwlink对控制系统进行了仿真仿真结果表明，该减重支撑系统输出减重力动态响应快、稳态误差小.体现了主动控制的优越性，并为进一步进行交流伺服控制平台的搭建奠定了基础任广安2011在《康复减重支撑系统的设计与分析》中做了以下几个方面的研究工作:1简述减重支撑系统现状、介绍其工作原理并分析其优缺点2提出设计方案并简述工作原理3对系统进行机械结构设计并对主要零件进行校核4利用传递函数对气动位置控制系统和气动力控制系统进行建模并用PID矫正，分析系统性能5对气动位置控制系统和气动力控制系统进行非线性建模并用PID矫正，分析系统性能研究结果表明，气动位置控制系统仿真效果较好，而气动力控制系统由于气缸摩擦力作用，很难实现较好的控制效果宋承盈

（2014）在《步行康复训练机重心控制》中结合国内外研究成果对重心控制系统的驱动方式以及结构方式比较分析，确定了步行康复训练机重心控制系统的结构方案和控制方案为了保证减重系统能够安全可靠运行，对结构进行了强度分析和模态分析，防止系统运行时强度不够或者产生共振其次通过对所选直流电机参数的查阅和测量建立了直流电机模型，并且应用Matlab中的Signal Constraint工具预定了速度控制器参数，并建立了重心控制系统的仿真模型，进行了速度闭环和位置闭环的仿真实验，验证了系统的可行性最后根据控制系统，对关键硬件进行了选择和使用学习，搭建了基于QPID的实验半物理仿真系统Wahab Aminiazar

（2013）在《Optimized intelligentcontrol of a2-degree offreedom robotfor rehabilitation oflower limbsusing neuralnetwork andgenetic algorithm））中提出/一种基于规则的智能控制方法，用以模拟2自由度平面机器人的健康肢体行为随着康复过程的进行，平面机器人的逆运动学将通过神经网络求解，控制参数将通过遗传算法优化YixiongChen

（2014）在《TheFES-assistedcontrolforalowerlimbrehabilitation robot:simulation andexperiment^中为了研究功能性电刺激（FES）与机器人康复训练相结合的可行性，设计了一种用于下肢康复的外骨骼机器人iLeg的控制策略，提出了FES辅助训练与阻抗控制相结合的策略通过阻抗控制，建立了机器人的主动柔顺性，激发了患者主动完成训练任务的努力FES控制采用神经网络前馈控制器和PD反馈控制器相结合的方法利用Matlab进行仿真，并对脊髓损伤者和健康者进行实验，结果令人满意，验证了该控制策略的可行性下肢康复机器人（重力减重系统）主要分为三大系统:机械结构，控制系统，驱动系统其中控制系统是影响减重系统进而影响康复机器人使用效果的关键因素控制系统决定了响应精度，系统稳定，反馈快慢等多种因素•应综合各实际使用情况结合国内外研究成果选择并设计控制系统

四、发展趋势吕星

（2019）在《偏瘫患者下肢康复机器人的研究进展》中介绍了近年来偏瘫患者下肢康复机器人及其所用的运动检测系统在国内外的研究现状，并对康复机器人的发展趋势进行了阐述岳海波

（2017）在《步态康复训练机器人研究现状与趋势》中按类型讨论步态康复训练机器人的结构特点及其控制策略，并分析了步态康复训练机器人的发展趋势今后研发的步态机器人应能将干扰感觉信息输入最小化，易化正确的感觉信息输入和步态力学，并智能化地根据外界变化同步作出辅助量大小调整，还可为机器人配以合适的生物信息检测系统，实现生物反馈控制以提高康复效果

五、个人观点及研究意义及发展趋势随着我国社会老龄化进程逐渐加快以及各种自然灾害和交通事故等因素，我国有很大•部分人群的生命是在残疾中度过的伴随老龄化过程中最明显的就是老人四肢灵活性的不断退化，还有各类疾病如脑卒中严重影响他们的生活质量为了帮助偏瘫患者恢复功能，我国目前仍以传统人工康复训练为主但这种方法由于是一对一的模式且对康复师专业技能要求较高使得治疗师数量严重不足而且从康复效果大都依赖于康复师的主观判断，这就缺乏客观定量地判断和调控，影响康复效果因此大力研发康复机器人并用于实际使用是一件紧迫且意义重大的事康复机器人的出现为治疗提供了新的方法由于自身重复性高的特点，减轻了治疗师的工作强度基于信息融合，虚拟现实等技术，可以很好地判断并且调控康复效果和康复疗程为患者精准化治疗方案的制定提供量化依据康复机器人有诸多优点但目前我国对康复机器人的研究尚浅，仅局限于工学理论或人体的整体运动分析并没有得到大量的临床验证未来，康复机器人的发展将会在现有基础上不断优化机械结构，驱动系统以及控制系统，不断优化患者与机器的交互过程，使患者获得最优的治疗效果和治疗体验参考文献

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[4]张启国.下肢外骨骼康复训练机器人减重系统研究[D].河北工业大学，

2013.⑸陆嘉杰.基于力/位控制的下肢康复机器人减重系统研究[J].计量与测试技术,2019,463:49-51

[6]孙立群.下肢康复机器人减重平台跟随减重控制的研究[D].河北工业大学,

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[7]杨辉.下肢康复机器人减重支撑系统的研究[J].机电工程,2009,267:28-31

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[11]岳海波.步态康复训练机器人研究现状与趋势[J].科技展望探索发现，2017,19:108-109J2]Wahab Aminiazar.Optimized intel1igont controlofa2-degree offreedom robotforrehabi1i tation of1ower1i nibsusing neuralnetwork andgenetic algorithin.Journal ofNeuroEngineeringand Rehabi1i tation,2013,110:96-96

[13]Yixiong Chen.The FES-assisted controlfor alower limbrehabilitation robot:simulationand experiment.State KeyLaboratory ofManagement andControl forComplex Systems,2014,

12.指导教师签字2019年11月24日。