【摘 要】
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在日常生产生活中,疾病或意外事故时常会造成人手丧失部分运动功能;另一方面,人口老龄化等问题日益严重,也会对人手正常运动功能产生一定的影响。手部运动功能障碍与老龄化问题会直接导致人手运动力量不足,严重影响日常生活质量。随着机器人技术的不断发展,其在医疗方面发挥了重要作用,尤其是手部外骨骼为人手运动功能康复提供了便捷的途径。但现有的手部外骨骼装置主要针对人手康复训练,在助力和手部功能强化方面应用较少。
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目“夜冷记忆合金弹簧驱动无关节手部外骨骼关键技术研究”,项目编号:51505072； 中央高校基本科研业务费项目“融合仿生假肢的可穿戴助力灵巧手外骨骼系统研究”,项目编号:N1601304007；
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在日常生产生活中,疾病或意外事故时常会造成人手丧失部分运动功能;另一方面,人口老龄化等问题日益严重,也会对人手正常运动功能产生一定的影响。手部运动功能障碍与老龄化问题会直接导致人手运动力量不足,严重影响日常生活质量。随着机器人技术的不断发展,其在医疗方面发挥了重要作用,尤其是手部外骨骼为人手运动功能康复提供了便捷的途径。但现有的手部外骨骼装置主要针对人手康复训练,在助力和手部功能强化方面应用较少。因此研究一款可以辅助患者完成日常生活功能的可穿戴式机械装置,对于将康复治疗拓展到患者的日常生活具有巨大的现实意义。更进一步,通过采集人手上的残余表面肌电信号（surface electromyography,sEMG）信号辨别人手动作模式,进而控制外骨骼对手部运动进行增力辅助以提高劳动能力,则具有更加广泛的实际应用价值。本课题基于表面肌电信号对手部外骨骼关键技术进行研究,主要内容包括:（1）手部外骨骼结构设计及运动学建模。基于健康人手生物特性并参考正常人手尺寸及运动范围进行手部外骨骼总体结构设计,包括关节机构的设计、自由度的配置、驱动方案及耦合方案的确定等;建立人手运动学模型并确定指尖位姿与各关节转角之间的关系;建立手部外骨骼运动学模型并对比分析外骨骼及人手的运动空间,验证外骨骼机构的合理性,以使手部外骨骼的运动吻合真实人手的运动规律。（2）基于sEMG信号的手部运动模式识别。根据人体生理学和解剖学知识,研究分析控制人手不同动作的功能性肌肉,确定识别的动作模式和电极贴片位置;搭建实验平台并利用肌电传感器进行sEMG信号的采集;对原始sEMG信号进行预处理并利用小波包变换提取时频域范围内的特征值;构造BP神经网络对不同运动模式进行识别。（3）不同动作模式下手部外骨骼运动状态空间构建。基于人体仿生学原理设计手部运动角度测量装置;开发原型样机并实验测量不同运动模式下各关节的运动角度;建立不同动作模式下的手部外骨骼运动状态空间。（4）基于Matlab与Adams的手部外骨骼联合仿真。通过Matlab/Simulink搭建sEMG信号采集系统、动作识别控制系统进而构建外骨骼仿真系统;基于sEMG信号控制手部外骨骼模型进行相应运动;多次仿真实验对比模式识别之后的外骨骼关节角度关系曲线与期望输出角度关系曲线以统计模式识别的正确率。
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