【摘 要】
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全球约有8000万脑卒中患者,其中约80%脑卒中患者步行能力受到损害。传统的康复模式是一个康复医师对应一个患者,但患者的数量远大于康复医师的数量,因此大量的患者无法得到康复治疗。康复机器人的提出为解决这个问题提供了新思路。借助康复机器人,可以实现一个康复医师对应多个患者。本文在此背景下研究了可移动式下肢康复机器人。该康复机器人的训练方式为患者跟随机器人在医院康复室内移动。本文围绕下肢康复机器人自主
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全球约有8000万脑卒中患者,其中约80%脑卒中患者步行能力受到损害。传统的康复模式是一个康复医师对应一个患者,但患者的数量远大于康复医师的数量,因此大量的患者无法得到康复治疗。康复机器人的提出为解决这个问题提供了新思路。借助康复机器人,可以实现一个康复医师对应多个患者。本文在此背景下研究了可移动式下肢康复机器人。该康复机器人的训练方式为患者跟随机器人在医院康复室内移动。本文围绕下肢康复机器人自主移动进行了研究,其具体内容如下:下肢康复机器人定位。航迹推算作为传统的机器人定位方法,虽然能够实现机器人的位置姿态估算,但它存在误差累计问题。针对定位误差累计问题,采用激光雷达加姿态角的方式进行机器人位置姿态估计。该方法采用激光雷达和姿态角的数据估算出当前机器人与墙角的距离,从而计算出机器人的位置姿态,该方法从理论上分析不存在误差累计。通过样机模型实验证明:该方法的位置姿态估计误差比航迹推算方法的位置姿态估计误差要小。下肢康复机器人路径规划。为了保障患者和机器人的安全,机器人在移动过程中需要与障碍物保持一定距离,而人工势场法的斥力势能够实现路径和障碍物之间保持一定距离,因此选用人工势场法作为路径规划算法。传统的人工势场法存在轨迹抖动（路径频繁的转弯）和极小值问题。针对轨迹抖动问题,本文引入“虚拟中间目标点”的方法,通过仿真结果证明:引入“虚拟目标点”能够较好的解决轨迹抖动;针对极小值问题,引进A*算法（A*算法不存在极小值点）,通过仿真结果证明:A*算法能够较好的使机器人规划轨迹逃离极小值点,驶向目标点。下肢康复机器人规划轨迹跟踪。为了实现对人工势场法规划的轨迹进行有效跟踪,本文选取抗干扰能力较强的线性自抗扰算法,仿真结果表明:在整个跟踪过程之中,x坐标最大误差0.1473mm、y坐标最大误差0.1084mm以及航向角最大误差0.3631°。采用下肢康复机器人样机模型实验对路径跟踪算法进行进一步的验证,实验结果表明:机器人实际轨迹能基本够跟踪上路径规划轨迹,目标终点和实际终点相差64mm。因此线性自抗扰控制算法能够实现下肢康复机器人轨迹跟踪。
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