目的:观察上肢多关节机器人训练对痉挛型偏瘫脑瘫患儿上肢运动功能及日常生活活动能力的影响。方法:采用随机数字表法将52例痉挛型偏瘫脑瘫患儿分为观察组及对照组，每组26例。2组患儿均给予常规康复干预，包括等速肌力训练、作业治疗、蜡疗、低频脉冲电、推拿按摩等，观察组在此基础上辅以上肢多关节机器人训练，对照组则在相同时间段辅以作业治疗。于治疗前、治疗3个月后分别采用Fugl-Meyer运动功能量表上肢部分(FMA-UE)评定患儿上肢运动功能情况，采用组块测试(BBT)评定患儿手部运动功能，采用改良Barthel指数量表(MBI)评定患儿日常生活活动能力情况。结果:治疗前2组患儿FMA-UE、MBI评分及BBT组间差异均无统计学意义( P>0.05)，治疗后2组患儿上述指标均较治疗前明显改善( P<0.05)；并且治疗后观察组患儿FMA-UE评分[(57.32±19.35)分]、MBI评分[(90.98±26.91)分]亦明显优于同期对照组水平( P<0.05)。 结论:在常规康复干预基础上辅以上肢多关节机器人训练，能进一步改善痉挛型偏瘫脑瘫患儿上肢运动功能及日常生活活动能力，该联合疗法值得临床推广、应用。

目的:游戏互动可以极大提高上肢功能障碍者康复训练的积极性,本文结合空间末端引导式上肢康复机器人的结构特点,分别基于关节角度变化和机械臂末端点位置提出了 2种平面游戏的交互设计方法.方法:通过建立机械臂3个驱动关节角度与游戏界面坐标系的映射关系实现人-机游戏互动,并比较了同一运动轨迹在2种不同交互设计方法下的游戏界面轨迹.结果:基于关节角度变化的平面游戏交互方式,通过建立关节角和游戏界面坐标系的映射函数,可以简化运算过程提高运算效率;基于机械臂末端点位置信息的平面游戏交互方式则更能准确地表述机械臂的实际运动姿态,可以实现1∶1复原机械臂末端轨迹.结论:提出的2种基于不同数据信息的游戏交互方式均有各自的特点和优势,为多自由度上肢康复机器人进行平面游戏交互设计提供了解决方案.

随着社会老龄化的日益严重,脑卒中患者人数逐年增加.相较于传统的康复治疗手段,应用上肢康复机器人治疗具有更高的效率和更好的康复效果,目前也已经成为康复领域的重要发展方向.本文针对当前上肢康复机器人系统的发展现状和不足,并结合各类上肢康复机器人产品的发展趋势,设计了一款最多能帮助患者完成6个自由度(3个驱动自由度,3个欠驱动自由度)训练的索控式中央驱动上肢康复训练机器人.综合考虑机器人结构与常见的多关节复合康复训练动作,选用关节空间规划法中的三次多项式法设计了进食、抬臂收展两条运动轨迹,并在MATLAB中绘制出机器人的运动轨迹曲线,为进行科学有效的被动康复训练奠定了基础.最后本文试制了实验样机,完成了机械结构与设计轨迹的验证.

目的 针对目前大多数上肢康复机器人串联式结构的弊端,设计一款新型四自由度上肢康复机器人.方法 将肩、肘关节驱动系统及信息检测系统集中放置在基座内,设计同步带传动系统及弧齿锥齿轮传动系统将动力经过杆件从基座内传递至机械臂的肩、肘关节;选用基于关节空间的三次多项式轨迹规划法对取物和画四边形两种动作进行轨迹规划,并设计单自由度运动控制实验及多自由度轨迹规划实验验证设计的合理性及可行性.结果 该康复机器人各关节均能按照设计的速度达到设计的运动范围,且能够较准确地完成规划好的康复训练动作.结论 该机器人有效减小了机械臂的体积和质量,克服了电机噪声、辐射等对患者康复训练的影响,且能够辅助患者完成多种康复运动.

目的 设计基于多传感器信息的新型穿戴式上肢外骨骼康复机器人,以解决上肢外骨骼康复机器人便携性不佳、患者参与度较低、训练模式自适应不足等问题,并探究受试者穿戴外骨骼时肌肉激活程度、肌电信号预测关节角度的准确性以及实现上肢康复训练的可行性.方法 该设备机械结构包括肘关节和腕关节,采用模块化设计并结合3D打印技术;控制系统包括肌电采集、应力采集、姿态采集等单元,并设计主动、被动和助动三种训练模式.受试者穿戴外骨骼机器人后进行屈-伸肘实验,对比有、无辅助力时手臂肌肉激活程度;分析肘关节角度,并对比肌电信号预测的关节运动角度;验证机器人运行性能与应力检测效果.结果 受试者穿戴外骨骼康复机器人安全可靠地完成了屈-伸肘动作,受试者肱二头肌、肱三头肌肌肉激活程度在有、无辅助力时分别减弱约32％、11％,肌电信号预测关节角度准确度约95％,应力测量值误差均低于5％.结论 上肢外骨骼机器人可以给人体提供辅助力、预测关节角度,机器人通过肌电、应力以及位置信息辅助患者实现上肢康复训练具有可行性.

目的 近年来,外骨骼机器人正逐渐走入临床康复实践,自由度、运动模式和力反馈评价是影响外骨骼机器人康复效果的重要因素,实验设计并实现了多抗阻训练模式的上肢外骨骼康复系统,该系统具备6个自由度并可全程跟踪用户与外骨骼间的接触力.方法 通过人体上肢运动学分析,对上肢外骨骼康复系统的关节和自由度进行设计,主要由配重箱体、升降台、横梁、外骨骼机械臂组成;考虑不同体型患者要求,配置可调节长度导轨;硬件系统采用主控板、节点板的分层控制方法;软件系统使用模块化设计.在上肢外骨骼康复系统与人体接触处设置多个三维力传感器.使用角度和力传感器对上肢外骨骼康复系统的运动角度空间、疲劳测试下控制稳定度及主、被动模式下的接触力分布进行分析.最终征募17例受试者进行肩关节的伸展运动,采集不同阻抗等级下的力传感器数据,并进行主观体验问卷调查.结果 上肢外骨骼康复系统工作空间角度幅值与设计要求相同,误差小于5％;连续工作4 h情况下,运动角速度变化率不超过1％.主动运动模式下,17例受试者人机接触力男性测量值(23.63±5.26)N,女性(21.54±5.16)N;人机接触力较小,其中15例受试者给出了舒适度较高及以上的评价,表明该系统具有良好的佩戴舒适度.人机接触力与阻抗等级的提升呈正相关,提示了抗阻模式在康复肌力训练中的应用价值.结论 实验设计并实现了一款基于直接力控制的6个自由度上肢外骨骼康复系统,能够实现主动、被动、抗阻、运动处方等多种模式,该系统可连续监测运动过程中的接触力,有助于避免运动伤害,结合脑机接口和功能电刺激技术时可形成感觉运动的闭环训练,为上肢外骨骼康复系统的临床应用提供了新研究工具.

目的 针对目前上肢康复训练设备多为被动式、训练方式单一、患者主动参与度较低等问题,提出一种基于多模态信息融合的上肢连续运动估计算法,实现对肘关节力矩的准确估计.方法 首先,在4种角速度下,采集受试者的表面肌电信号和姿态信号,提取信号的时域特征并利用主成分分析方法进行特征融合;其次,通过附加动量法和自适应学习率对反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)进行改进,使用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)对神经网络进行优化,构建基于PSO-BPNN的连续运动估计模型;最后,以第2类拉格朗日方程计算的关节力矩作为准确值,对模型进行训练,并与传统BPNN模型进行性能对比.结果 传统BP神经网络模型均方根误差为558.9mN·m,R2系数为77.19％,优化模型后的均方根误差和R2系数分别为113.6 N·m、99.12％,力矩估计准确度进一步提高.结论 本文提出的肘关节连续运动估计方法能够准确地识别运动意图,为上肢外骨骼康复机器人的主动控制提供切实可行的方案.