下肢康复机器人主动训练研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 引言 | 第11页 |
| 1.2 课题研究背景、目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.3 下肢康复机器人发展现状综述 | 第12-17页 |
| 1.3.1 国外下肢康复机器人研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3.2 国内下肢康复机器人研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 下肢康复机器人主动训练总体方案设计 | 第19-33页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 运动康复医学理论基础 | 第19-22页 |
| 2.2.1 神经可塑性分析 | 第19-21页 |
| 2.2.2 脑卒中临床康复常用方法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 脑卒中病情对心理健康影响 | 第22页 |
| 2.3 下肢康复机器人硬件平台分析 | 第22-30页 |
| 2.3.1 机器人腿部结构及传感器安装分析 | 第23-28页 |
| 2.3.2 下肢康复机器人传感系统设计 | 第28-30页 |
| 2.4 人机交互平台及控制体系设计 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 基于力/力矩信号的主动训练研究 | 第33-61页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 下肢康复机器人静力学分析 | 第33-40页 |
| 3.2.1 考虑自平衡的空载静力学模型 | 第33-36页 |
| 3.2.2 利用工程方式进行静力学标定 | 第36-38页 |
| 3.2.3 等效末端施力解算 | 第38-40页 |
| 3.3 机构运动学反解 | 第40-43页 |
| 3.3.1 关节位置运动学反解 | 第41-42页 |
| 3.3.2 关节速度运动学反解 | 第42-43页 |
| 3.4 传感器信号处理 | 第43-48页 |
| 3.4.1 建立系统数学模型 | 第43-44页 |
| 3.4.2 卡尔曼滤波器模型 | 第44-48页 |
| 3.5 基于力/力矩信号的控制策略研究 | 第48-56页 |
| 3.5.1 阻尼式控制策略训练模式 | 第48-49页 |
| 3.5.2 末端施力和末端速度映射函数规划 | 第49-55页 |
| 3.5.3 控制过程时序及双环策略 | 第55-56页 |
| 3.6 情感激励人机交互 | 第56-60页 |
| 3.6.1 激励时间窗检测 | 第57-58页 |
| 3.6.2 交互策略控制 | 第58-60页 |
| 3.7 本章小结 | 第60-61页 |
| 第4章 基于表面肌电信号的主动训练研究 | 第61-83页 |
| 4.1 引言 | 第61页 |
| 4.2 表面肌电信号采集 | 第61-66页 |
| 4.2.1 肌电信号产生机理及干扰因素 | 第61-63页 |
| 4.2.2 表面肌电传感器粘贴位置选择 | 第63-64页 |
| 4.2.3 多路表面肌电信号采集 | 第64-66页 |
| 4.3 表面肌电信号最优特征量确定 | 第66-73页 |
| 4.3.1 常用特征量提取方法 | 第66-70页 |
| 4.3.2 利用离散指标求最优特征量 | 第70-73页 |
| 4.4 基于BP神经网络的动作辨识研究 | 第73-79页 |
| 4.4.1 BP神经网络分类器的构建 | 第73-75页 |
| 4.4.2 BP神经网络训练 | 第75-79页 |
| 4.5 基于表面肌电信号的控制策略 | 第79-81页 |
| 4.5.1 人机接口设计 | 第79页 |
| 4.5.2 训练策略研究 | 第79-81页 |
| 4.6 本章小结 | 第81-83页 |
| 第5章 下肢康复机器人主动训练实验研究 | 第83-97页 |
| 5.1 引言 | 第83页 |
| 5.2 传感器标定实验 | 第83-85页 |
| 5.3 基于力/力矩传感器的主动训练实验研究 | 第85-89页 |
| 5.3.1 约束轨迹验证 | 第85-87页 |
| 5.3.2 末端速度和末端力关系验证 | 第87-89页 |
| 5.4 基于表面肌电信号的主动训练实验研究 | 第89-93页 |
| 5.4.1 表面肌电采集实验 | 第89-90页 |
| 5.4.2 BP神经网络实验 | 第90-91页 |
| 5.4.3 基于表面肌电信号的运动验证 | 第91-93页 |
| 5.5 临床实验说明 | 第93-95页 |
| 5.6 本章小结 | 第95-97页 |
| 结论 | 第97-98页 |
| 参考文献 | 第98-101页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第101-102页 |
| 致谢 | 第102页 |
