控制双机器人系统,向中风患者提供上肢治疗
使用iPAM系统的病人接受上肢治疗运动
挑战:
开发一种安全且可靠的机器人康复系统,对中风后手臂残障的病人提供援助,以辅助治疗手臂运动,协调和指引手臂。
解决方案:
使用NI公司LabVIEW软件对两个定制机器人实现双持续的实时性控制系统,通过与治疗师沟通所需要使用而设计的用户界面(UI)以协调和辅助人类手臂运动。
“LabVIEW环境模块化特性使其对于原型设计和开发我们的系统来说是理想的选择。”
中风后,康复设施通过重复性有意义的协调性运动,使用物理疗法以辅助病人重新学习丧失的运动功能。如果设施资源不足,将会导致病人不能花费足够的时间来接受康复活动,这可能潜在地限制恢复的程度。机器人康复系统可以辅助传统的治疗服务,以增加康复的强度和频率。
机器人设计
智能化气动手臂运动(iPAM)是一个双机器人系统,旨在向由于中风而导致上肢运动残障的病人提供重复的运动治疗。iPAM由两个气动性动力机器人组成,以三个驱动转动关节为特点,在笛卡儿(Cartesian)空间上控制机器人的执行终端。当方便运动时,该机器人依附在上肢的方式类似于治疗师支撑手臂的方式:一个机器人依附在靠近手腕前臂附近,另一个机器人依附在上臂中间。
矫形器能够支撑手臂,其特点为三个被动转动自由度(DOF),以确保肢体始终舒适地与机器人保持一致。物理治疗师通过机器人末梢部分来引导肢体运动治疗,并记录运动情况。该系统记录了应用于手臂的力度和机器人关节的运动情况。然后该运动可以被iPAM系统重放,在整个运动期间以辅助病人所需(如图1)。iPAM系统所提供的辅助程度可以由物理治疗师调整。
控制系统
iPAM机器人必须主动地提供动力以辅助人类手臂运动。因此,机器人有效地协调性工作是至关重要的,因为肢体错位或过度用力可能会导致肢体的疼痛或受伤。为了做到这一点,我们开发了新型控制方案,该方案围绕对人类关节的自由度进行操作,而不是机器人笛卡尔末端。我们将人类手臂简化为六个DOF模型,对应肩膀上的五个DOF(两个转换和三个旋转)和肘部一个DOF。由于每个机器人可以控制三个DOF,因此两个机器人约束上肢的六个DOF是可能的。
人类关节角度不是由iPAM系统直接测量的,因此是采用人类手臂模型的直接逆运动学公式,根据手臂的已知运动数据和机器人相对依附点的位置进行估计的。该公式无法应对来自软组织接口(皮肤、肌肉和矫形填充)的固有测量误差和肩关节运动奇点。
然而,我们使用雅可比(Jacobian)转置方法开发了一个新的迭代公式,其基于手臂前向运动学,更易于估计。重要的是,该方法考虑到了测量误差和运动学奇点。为了提供准确的手臂位置估计,在控制循环的每次迭代中,以500Hz频率对前向运动学的50次迭代进行处理。这对实时控制器提出了大量计算能力的要求,以及确定的实时性要求,使其拥有高确定性。
通过将每个机器人测量得到的动力转化为上肢坐标系统,我们可以实现准入控制方案,在该方案中可以定位到上肢的特定关节进行援助。准入控制方案的功能是测量每个人DOF的转矩和动力,根据治疗师设置的刚度和阻尼参数来调节预期的关节位置。
使用较高的援助程度(高度性刚性设置),机器人谨慎遵守治疗师的规定动作。这比较适合较少主动运动的病人。降低援助的程度(较低的刚性设置)允许对规定动作有较大偏差,这适合于那些在较大范围主动运动的病人使用或者当病人的活动性提高时使用。模型中每个关节的援助可以独立改变,同时保留运动的协调模式。
实现
我们使用LabVIEW实时模块和NI公司的接口卡实现iPAM实时控制器,执行控制器的信号I/O功能。输入
物理治疗师使用客户端电脑,与用户界面一起启动,向病人提供指令、运动线索和与iPAM系统交互性能反馈信息。客户端使用TCP协议通过以太网与实时控制器异步通信。用户界面的主要组成部分是三维空间显示。在LabVIEW软件平台上使用基于OpenGL三维图片功能进行控制,它允许具体任务信息实时性地传递给病人。
试验性临床试验
我们分两次小规模试验性临床研究实现了iPAM系统,通过招募中风后导致手臂残障的26个病人,来参加长达20个小时的机器人治疗会议。每次会议包括近40分钟的运动机器人使用时间
- 基于LabVIEW RT的自定义流程测控系统(10-30)
- 基于LabVIEW的语音分析平台的实现(10-30)
- 基于示波器卡和LabVIEW的马达编码器测试系统(11-06)
- 基于虚拟仪器的网络虚拟实验室构建(11-06)
- 运用LabView控制DS3900串口通信模块(02-02)
- 采用模块化仪器,对新兴音频和视频应用进行测试(02-19)