控制雙機器人系統,向中風患者提供上肢治療
控制系統
iPAM機器人必須主動地提供動力以輔助人類手臂運動。因此,機器人有效地協調性工作是至關重要的,因為肢體錯位或過度用力可能會導致肢體的疼痛或受傷。為了做到這一點,我們開發(fā)了新型控制方案,該方案圍繞對人類關節(jié)的自由度進行操作,而不是機器人笛卡爾末端。我們將人類手臂簡化為六個DOF模型,對應肩膀上的五個DOF(兩個轉換和三個旋轉)和肘部一個DOF。由于每個機器人可以控制三個DOF,因此兩個機器人約束上肢的六個DOF是可能的。
人類關節(jié)角度不是由iPAM系統直接測量的,因此是采用人類手臂模型的直接逆運動學公式,根據手臂的已知運動數據和機器人相對依附點的位置進行估計的。該公式無法應對來自軟組織接口(皮膚、肌肉和矯形填充)的固有測量誤差和肩關節(jié)運動奇點。
然而,我們使用雅可比(Jacobian)轉置方法開發(fā)了一個新的迭代公式,其基于手臂前向運動學,更易于估計。重要的是,該方法考慮到了測量誤差和運動學奇點。為了提供準確的手臂位置估計,在控制循環(huán)的每次迭代中,以500Hz頻率對前向運動學的50次迭代進行處理。這對實時控制器提出了大量計算能力的要求,以及確定的實時性要求,使其擁有高確定性。
通過將每個機器人測量得到的動力轉化為上肢坐標系統,我們可以實現準入控制方案,在該方案中可以定位到上肢的特定關節(jié)進行援助。準入控制方案的功能是測量每個人DOF的轉矩和動力,根據治療師設置的剛度和阻尼參數來調節(jié)預期的關節(jié)位置。
使用較高的援助程度(高度性剛性設置),機器人謹慎遵守治療師的規(guī)定動作。這比較適合較少主動運動的病人。降低援助的程度(較低的剛性設置)允許對規(guī)定動作有較大偏差,這適合于那些在較大范圍主動運動的病人使用或者當病人的活動性提高時使用。模型中每個關節(jié)的援助可以獨立改變,同時保留運動的協調模式。
實現
我們使用LabVIEW實時模塊和NI公司的接口卡實現iPAM實時控制器,執(zhí)行控制器的信號I/O功能。輸入
物理治療師使用客戶端電腦,與用戶界面一起啟動,向病人提供指令、運動線索和與iPAM系統交互性能反饋信息。客戶端使用TCP協議通過以太網與實時控制器異步通信。用戶界面的主要組成部分是三維空間顯示。在LabVIEW軟件平臺上使用基于OpenGL三維圖片功能進行控制,它允許具體任務信息實時性地傳遞給病人。
試驗性臨床試驗
我們分兩次小規(guī)模試驗性臨床研究實現了iPAM系統,通過招募中風后導致手臂殘障的26個病人,來參加長達20個小時的機器人治療會議。每次會議包括近40分鐘的運動機器人使用時間。在研究過程中,在使用運動機器人超過300個小時期間,iPAM系統輔助了超過13,000個運動達到的動作。病人接受使用該系統的比例很高,一些病人表現出手臂運動性能的提高。在臨床試驗期間,病人沒有表現出不良反應的情況。在兩次試驗的整個過程期間,實時控制器保持穩(wěn)定。LabVIEW環(huán)境模塊化特性使其對于原型設計和開發(fā)我們的系統來說是理想的選擇。
根據新型和新興技術應用基金方案(NEATE027),這項工作得到了英國國家健康服務的支持。
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