下肢康复机器人及其交互控制方法

• 作者: 侯增广 张峰 王卫群 胡进 陈翼雄
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 下肢康复机器人 研究现状 交互控制 生物医学信号 发展趋势
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 2377-2390
• 页数: 14页
• 字数: 16074字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1004.2014.02377

摘要

瘫痪病人的数量与日俱增,其康复训练通常是一个长期的过程。相对于传统的理疗,使用机器人辅助康复训练能够提高效率,降低成本,减少理疗师的人员和体力消耗,因此节省了康复医疗资源,并且可以完成更加多样的主被动训练策略,从而提高了康复效果。根据患者进行康复运动时的身体姿态,下肢康复机器人可分以下4类：坐卧式机器人、直立式机器人、辅助起立式机器人和多体位式机器人,坐卧式又细分为末端式和外骨骼式,直立式进一步划分为悬吊减重(Suspending body weight support, sBWS)式步态训练机器人和独立可穿戴式机器人。由于下肢康复机器人是与运动功能受损的患肢相互作用,为了给患者创造一个安全、舒适、自然的训练环境,机器人和患者之间的交互控制不可或缺。根据获取运动意图时所使用的传感器信号,交互控制可以基本分为两类：1)基于力信号的交互控制；2)基于生物医学信号的交互控制。在基于力信号的交互控制中,力位混合控制和阻抗控制是最为常用的两种方法；而在基于生物医学信号的交互控制中,表面肌电(Surface electromyogram, sEMG)和脑电(Electroencephalogram, EEG)最常被用于运动意图的推断。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯增广	中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室	34	676	14.0	25.0
2	张峰	中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室	149	3496	30.0	56.0
6	胡进	中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室	4	122	3.0	4.0
7	陈翼雄	中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室	2	163	2.0	2.0
8	王卫群	中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室	4	206	3.0	4.0