机器人辅助运动功能康复中的控制和评估策略

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机器人辅助运动功能康复中的

控制和评估策略

t任宇鹏1王广志1高小榕1季林红2

1清华大学生物医学工程系2清华大学精密仪器系

[摘要]本文介绍用于运动功能康复的辅助机器人系统并论证其可行性。文章分析其区别于传统工业机器人的技术难点和特点;总结现有辅助康复训练的控制策略和评估策略种类;最终提出新的基于BCI和三维上肢运动检测的控制和评估策略。

[关键词]神经康复,机器人,康复训练

[Abstract]Thesepaperspresentedarobot-aidedrehabilitationsystemformotorfunctionanddemonstratethefeasibility.Thedifficultyandcharacteristicwereanalyzed,whichweredistinguishedfromgeneralindustrialrobots.Thestrategiesofmotorcontrolandassessmentprocedureincurrentrobot-aidedrehabilitationresearchwereclassified.Finally,anewframeworkofcontrolandassessmentwasraised,whichisbasedonbrain-computerinterfaceand3Dkinematicmeasurementofupperlimbs.[Keyword]Neuro-rehabilitation,Robot,Rehabilitativetraining

为这类机器人控制研究的难点和热点。

引言

随着辅助康复机器人的研究和使用,有望通过机器人和计算机控制技术,简化医师与患者/一对一0的繁重治疗过程,并建立新的康复评估方法,从而对运动功能的康复机制重新评估和理解,在此基础上进一步研究人脑控制肢体运动的机理。研究的基本思路如图1所示。在我国,康复医学事业仍然处于起步阶段,而患者数量多、治疗师资源缺乏。据此现状,发展机器人辅助肢体运动功能康复技术更具实际意义。

近30年神经康复领域中最重要的研究成果之一是阐明了中枢神经系统具有高度的可塑性(Plasticity)。实验表明,特定的功能训练在此过程中必不可少,这为机器人辅助康复技术提供了重要的医学依据。随着现代中枢神经康复机理研究的进展,国外研究人员基于机器人技术在运动功能康复方面开展了大量研究,其研究目标是发展具有康复治疗和评价功能的机器人。此过程中,运动功能康复训练的方法如何通过机器人的控制策略得以实现,即在某种意义上如何代替或辅助治疗师为患者进行治疗,已经成

1.辅助康复控制系统的特点和难点)设计符合康复医学理论的康复控制策略

一协调,更需要各研究机构、大学、企业等优势互补,共同攻关,才能提高我国在该领域的竞争能力。我国在该领域的研究起步较晚,但目前在国外未形成成熟产业的情况下,有重点地加强研究开发力度,将缩小差距,并在某些领域获得自主知识,形成具有国际竞争力的产业群。

参考文献共6篇(略)

图10腔道微全系统示意图

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康复机器人

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好的方案,能满足辅助康复训练的控制要求。

(3)机器人要感知患肢状态并采取相应的控制策略。这是辅助康复控制的技术难点。患肢运动过程中,其肌张力的变化、肌肉痉挛的出现将会使系统负载和动力学参数发生不确定的大幅度改变,有可能使控制系统变得不稳定。而患肢运动信息的错误辨识将有可能造成肌肉组织撕裂、肌肉痉挛及结缔组织损伤。因此,在控制系统适应性、传感器技术应用、运动评估数据分析和算法方面需要作更深入的研究。

(4)控制系统要引入新的反馈环,其设计重点在于如何提取和利用患者的主动运动意愿。实验表明,主动运动意愿的存在对康复效果有重要

图1机器人辅助运动功能康复的研究方向

的积极影响。因此我们认为应在传统控制系统中增加主动运动的正反馈环和病态运动的负反馈环,如图2所示。其中辨别正确的主动运动和错误的病态运动,正是控制系统在信息辨识和处理方面的难点。

辅助肢体运动功能康复机器人的系统设计有其自身应用和设计的特点。不能在脱离运动功能康复理论和病患机理的情况下,直接引入工业机器人的控制策略和系统结构。否则,无法达到康复效果,并有可能造成患者肢体损伤,引起患者痉挛加重和不可逆转的运动功能障碍。因此,在控制和评估策略中要考虑以下问题:

(1)设计辅助康复的控制策略要基于神经生理学的运动功能康复方法,对辅助康复的对象要有严格的针对性。由中枢神经系统损伤造成的运动功能障碍,其病患部位不同、病患特性不同、不同恢复阶段对应的训练原则也不同。这就要求制定的机器人辅助康复控制策略应有严格的针对性,从而使辅助系统的应用符合医学标准并得到医师和患者的认可。我们现阶段所研究的辅助康复机器人仅针对脑卒中患者在恢复期的上肢运动功能康复,因此本文关于控制策略和评估策略的讨论也主要围绕上述对象。

(2)能够实现多种复合的运动模式的控制系统是实现辅助康复功能的前提条件。研究中,我们认为传统工业机器人所采用的步进电机或带有高减速比的直流电机的驱动形式不能同时满足所需要的随意运动(voluntarymovement)、助力运动(assistantmovement)、抗阻力运动(resistedmovement)、被动运动(passivemovement)等多种康复辅助运动形式的实现。而无刷力矩伺服电机控制系统和交流伺服电机直接驱动是较

图2用于辅助康复控制的新反馈环节

I:传统控制框架;II:引入人体系统函数的反馈环

(5)要设计合理的评估策略和实验对照方法来验证机器人辅助康复的治疗效果。运动功能的治疗和恢复有着严格的时间性。其患者还不能因接受机器人的辅助治疗,而减少医师实施的正常治疗时间。因此,如何合理分析和排除非机器人因素对患者康复的影响,是对机器人效果进行评价的关键。要充分论证其与医学上的康复评估方法的相关性,才能得到医师和康复机构的认可。

2.机器人辅助康复的多种控制策略

近年来,机器人辅助康复的控制策略的设计逐渐与运动功能训练中的易化技术(facilitation)吻合。其特点在于:a.强调感觉对运动的重要性,利用感觉输入促进正常模式的运动功能;b.在治疗中要按人类的

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正常的运动发育顺序来发展构成技能基础的基本运动;c.利用反射来促进随意运动和抑制不必要的运动;d.强调运动技巧的获得需要多次的重复训练;e.强调治疗师(机器人)和患者之间的交互关系。其控制策略主要有下面几种。

1)虚拟现实与远程康复策略

随着虚拟现实(virtualreality)技术的发展和力反馈装置的应用,DavidJack等人通过力反馈手套将运动疗法和作业疗法直接移植到计算机虚拟现实环境中,但其控制策略仍沿用康复医学中的方法和评估方式。另外,还有类似的游戏操纵杆、方向盘等力反馈装置和网络系统的/在线游戏0策略等。

2)/滤波器0式控制策略

肢体的正常运动与病态运动在振动频率上存在明显差异。Stephen等研究组从处理运动波形的角度设计控制系统,并规划康复策略,从而通过构造新的系统响应函数辨别和抑制病态振动,达到辅助患肢运动的目的。

3)辅助力控制策略

此种控制策略与康复的运动疗法中的辅助力运动相对应,以辅助力为控制对象,控制机器人辅助患肢完成指定轨迹的动作。其辅助控制策略中,一部分是研究设计满足人体运动速度钟型曲线规律的控制算法,其中基于TBG算法的控制系统很好的实现了机器人模拟和辅助正常人速度运动的控制模式。另一种方

󰀁󰀁

法将辅助力场F设计为位置矢量Z(x,x,x)的函数

1

2

3

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󰀂ÛÛÛ

Z(x1,x2,x3)的函数(2)。力场设计,一种为速度矢量Û

󰀁󰀁Û

F=h(Z)(2)

在训练过程中阻尼场可根据训练任务的不同构成

常量力场、随机力场或非线性力场,如图3。其控制难点在于力场的设计,以及何种力场控制策略具有最好的康复训练效果。另一种控制策略基于康复训练中

󰀁

/后效应0(after-effect)的存在,根据辅助力场EA(Z)

󰀁

得到与之方向相反的训练力场ET(Z),如公式(3),并通过此镜像的阻尼训练场,强化训练者在正确的运动

轨迹中对肢体的控制。

󰀁󰀁ET(Z)=-EA(Z)

(3)

图3基于速度矢量的平面扰动力场

5)诱发运动控制策略

此种控制策略是由生物反馈疗法发展而来,注重控制过程中对人体生理活动信息量的提取、识别和利用。肌电生物反馈(EMGBF)在康复机器人控制系统中的应用比较广泛。其辅助控制策略是通过神经网络算法对不同部位肌电组合进行辨识,作为患者运动意图的表达。训练中机器人辅助力与肌电强度建立某种对应关系,形成不同程度的康复训练。

6)脑意愿(主动运动)控制策略

脑工作模式的辨别、运动控制的脑电信号特征、运动适应过程中脑的区域活动特点、脑信息表达和/脑-机0交互等方面的深入研究,使基于脑运动生理信息的康复策略的建立成为可能。但该方法用于辅助康复控制研究的文献还未见报道,因此,这种控制策略的研究是我们研究工作的重点。

(1),根据当前位置和目标位置的偏差控制辅助力的大小和方向。

󰀁󰀁

F=g(Z)

(1)

也有研究侧重较为理论化的肢体运动内模式(in_ternalmodel)方面,并将内模式的仿真函数规划为机器人控制系统中的部分传递函数,运用现代控制理论进行分析。此外,人工神经网络技术也逐渐引入/人-机0系统的系统辨识和自适应控制中,通过患者跟踪目标运动的情况,系统通过神经网络算法学习和适应/人-机0系统参数,最终确定康复控制策略。

4)扰动力场控制策略

此种控制策略与运动疗法中的抗阻力运动相对应,以克服和适应外界阻力为康复手段。阻尼(扰动)#42#3.机器人辅助康复的评估策略

在患肢恢复评价策略的研究中,为了分析机器人

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康复机器人

康复评定策略的合理性,必要的康复医学的评定方法会经常用到。除此之外,根据机器人采集数据的不同会形成基于位置、速度、力等数据量的各种评估策略。

1)基于空间运动轨迹量化分析的评估策略分析患肢在训练前和训练后运动轨迹的变化是一种比较直观的评估方法,其运动轨迹被机器人记录下来,但在评估量化方法上有所不同。有通过多方向直线运动测试后,评定轨迹线性度的方法。由于实验证明人体上肢连续运动是由曲率不同的子运动重叠而成,所以基于上肢圆周运动中曲率变化波峰统计方法成为一种评估的量化方法。随着训练次数的增加,患者的运动功能得到恢复,其运动误差减小。通过跟踪运动,评价统计患者的运动偏差量,成为另一种评估方法。另外,由于病态与正常运动存在颤动频率差异,因此通过对运动的颤动频率的统计也可以评估运动恢复的情况。

2)基于连续运动中速度量化的评估策略

实验统计发现在圆周运动中,其归一化的速度在运动空间中存在与角度相关的分布特性;正常人与病人的连续运动中的子运动持续时间和交迭程度存在差异,根据这些实验研究可建立新的评定患者运动速度特性的评估策略。

3)基于力场影响的评估策略

力场评估策略分为两类:即定路径评估策略和定力场评估策略。

在定路径评估策略中,患者在机器人辅助下完成指定的直线、圆周或跟踪路径,其辅助力和力矩的时域和频域特性成为评估患者病态程度和康复情况的量化指标。在定力场评估策略中,患者在特定的扰动力场中运动,其运动轨迹的时空特性成为评估患者病态程度和康复情况的量化指标。

在多种机器人辅助康复的评估策略中,以空间运动轨迹评估策略应用和研究较为普遍;为建立提供更多信息量的新评估方法,其基于速度和力特性分析的评估策略应得到进一步的研究。

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出设计理念,未见到实际的具有/主动意愿0的实际控制系统,这还是一个尚未有人涉足的具有挑战性的领域。在国家/8630计划支持下,我们在这方面开展了探讨。

为获取和利用人本身的主动运动意愿,我们尝试从脑电信号(EEG)获取人体上肢运动主动意愿的信息。基于脑-机接口(Brain-ComputerInterface,BCI)技术的运动辅助康复机器人控制策略,是通过对诱发或自发的多通道脑电信号,经过时、空、频三域的综合分析处理,得到人脑的主动运动意愿,如图4。此种控制方法正处于研究和完善阶段,作为机器人辅助康复控制系统的输入环节,现已通过脑电信息控制机器人手臂和辅助康复器械自身完成了一定的功能性运动。

图4基于BCI的人脑的主动运动意愿表达

同时,我们应用已经开发成功的视频图像识别技术,对患者肢体的三维空间运动特性作进一步的分析。比较国内外相关研究,其对上肢运动特性分析仅局限在端点(手)的运动轨迹特性上,缺乏对肩、肘关节角度变化的分析;但肩肘的分离和协调运动是康复评定中的重要内容,因此我们建立了三维肢体运动分析系统,如图5,为机器人辅助康复的控制策略和

4.基于BCI的辅助康复机器人控制系统

运动再学习(MRP)方法以现代科学理论为基础,强调患者的主动参与,但此方面国内外文献中仅是提

图5受试人员检测场景

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