【摘 要】
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随着人口老龄化程度逐渐加深,脑卒中等疾病导致的上肢运动障碍患者人数愈发增多,社会对专业康复医疗的需求也越来越大。然而我国目前康复医师数目严重短缺,康复运动治疗效率也处于较低的水平。面对上述社会现状,应用康复机器人辅助运动康复治疗已成为当前研究热点。主动康复可以使治疗过程形成闭环,有效促进神经促通,提升康复效果。主动意图获取与人机交互是闭环中的重要部分。本文将人机交互技术引入康复机器人治疗方案中,设
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随着人口老龄化程度逐渐加深,脑卒中等疾病导致的上肢运动障碍患者人数愈发增多,社会对专业康复医疗的需求也越来越大。然而我国目前康复医师数目严重短缺,康复运动治疗效率也处于较低的水平。面对上述社会现状,应用康复机器人辅助运动康复治疗已成为当前研究热点。主动康复可以使治疗过程形成闭环,有效促进神经促通,提升康复效果。主动意图获取与人机交互是闭环中的重要部分。本文将人机交互技术引入康复机器人治疗方案中,设计并实现了一种基于轨迹跟踪的上肢康复交互训练系统。主要研究内容包括:（1）基于惯性传感器的轨迹跟踪研究。采用梯度下降法进行数据融合实现传感器姿态解算,采用频域数值积分法对加速度二次积分获取传感器运动轨迹。针对惯性传感器轨迹跟踪产生的累积误差问题,提出了基于多项式与零值约束的误差修正算法处理累积误差。通过惯性传感器运动实验,验证了算法能够有效降低累积误差影响,实现了基于惯性传感器的运动轨迹跟踪。（2）基于Kinect传感器的人体上肢运动轨迹跟踪研究。针对Kinect传感器深度图像成像质量较差影响骨骼跟踪效果的问题,提出使用变参数像素滤波器与加权平均移动算法共同对深度图像进行修复、降噪,提高了深度图像的成像质量,增强了 Kinect传感器骨骼跟踪效果。利用骨骼跟踪技术提取人体上肢运动数据,采用Savitzky-Golay滤波器对数据进行平滑去噪,实现了基于Kinect传感器的人体上肢运动轨迹跟踪。（3）多传感器轨迹数据的融合与人机交互研究。针对单一传感器难以精确、稳定进行人体上肢运动轨迹跟踪的问题,对惯性传感器与Kinect传感器获取的轨迹数据进行融合。通过置信距离判断Kinect传感器遮挡与惯性传感器累积误差等传感器数据异常情况,使用贝叶斯估计法对轨迹数据进行融合,提高了轨迹跟踪的精度与稳定性。通过人机交互验证实验,验证了基于轨迹跟踪的上肢康复训练交互系统的可行性与有效性。
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