《醫(yī)療機(jī)器人及其應(yīng)用.doc》由會(huì)員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《醫(yī)療機(jī)器人及其應(yīng)用.doc（20頁珍藏版）》請?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。

醫(yī)療機(jī)器人及其應(yīng)用 摘要 醫(yī)療機(jī)器人主要用于傷病員的救援、轉(zhuǎn)運(yùn)、手術(shù)和康復(fù)，是醫(yī)療衛(wèi)生裝備信息化、智能化的重要發(fā)展方向之一。醫(yī)療機(jī)器人技術(shù)是集醫(yī)學(xué)、生物力學(xué)、機(jī)械學(xué)、機(jī)器人等諸多學(xué)科為一體的新型交叉研究領(lǐng)域，已經(jīng)成為國際機(jī)器人領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。通過對手術(shù)機(jī)器人和康復(fù)機(jī)器人等醫(yī)療機(jī)器人的研究現(xiàn)狀及進(jìn)展介紹，表明醫(yī)療機(jī)器人在軍用和民用上有著廣泛的應(yīng)用前景。 關(guān)鍵詞：醫(yī)療機(jī)器人，傷病員，手術(shù)，康復(fù) 引言 從20世紀(jì)90年代起，國際先進(jìn)機(jī)器人計(jì)劃（IARP）已召開過多屆醫(yī)療外科機(jī)器人研討會(huì)，在發(fā)達(dá)國家已經(jīng)出現(xiàn)醫(yī)療機(jī)器人市場化產(chǎn)品。目前，先進(jìn)機(jī)器人技術(shù)在醫(yī)療外科手術(shù)規(guī)劃模擬、微損傷精確定位操作、無損傷診斷與檢測、病人安全救援、無痛轉(zhuǎn)運(yùn)、康復(fù)護(hù)理、功能輔助及醫(yī)院服務(wù)等方面得到了廣泛的應(yīng)用，這不僅促進(jìn)了傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)的革命，也帶動(dòng)了新技術(shù)、新理論的發(fā)展。醫(yī)療機(jī)器人在戰(zhàn)創(chuàng)傷救治方面也有著良好的應(yīng)用前景，受到外軍的廣泛重視。美國國防部高等研究計(jì)劃局（DARPA）為美國陸軍未來戰(zhàn)場傷病員救援和醫(yī)療設(shè)計(jì)了高度集成化、機(jī)器人化和智能化的醫(yī)療系統(tǒng)。 1.1研究背景 近年來，西方許多先進(jìn)國家都進(jìn)行專門立項(xiàng)投資。 積極開展醫(yī)用機(jī)器人方面的研究。如美國國防部開展了Telepresence Surgery (臨場感手術(shù)) 技術(shù)研究。 用于戰(zhàn)場模擬手術(shù)培訓(xùn)和解剖教學(xué)，NASA已經(jīng)在美國加州與意大利米蘭之間進(jìn)行了這方面的試驗(yàn)，歐共體技術(shù)專家Maurice在 IEEE SPECTRUM期刊中表示。 歐共體正在制定一項(xiàng)新的計(jì)劃，其中將機(jī)器人輔助外科手術(shù)及虛擬醫(yī)療技術(shù)仿真作為重點(diǎn)研究發(fā)展計(jì)劃之一。日本也制定國家計(jì)劃開展高技術(shù)醫(yī)療器械研究發(fā)展。許多著名的國際會(huì)議，象IEEE Robotics and Automation，IEEE Eng，In Medicine and biology Society，IEEE System,Man and Cybernetics等都將醫(yī)用機(jī)器人與計(jì)算機(jī)輔助外科單獨(dú)列為一個(gè)專題，在歐洲、美國、日本等國多次召開國際會(huì)議；1996年，機(jī)器人工業(yè)協(xié)會(huì)將Eagleburger 最高榮譽(yù)獎(jiǎng)授予了W.Barger和H.Paul博士，表彰他們在醫(yī)用機(jī)器人技術(shù)臨床研究方面的貢獻(xiàn) ) 。 目前，醫(yī)療機(jī)器人的研制主要集中在外科手術(shù)、康復(fù)和醫(yī)院服務(wù)機(jī)器人系統(tǒng)等幾個(gè)方面。 1.2外科手術(shù)機(jī)器人研究現(xiàn)狀 瑞士洛桑大學(xué)研制出一種腦外科手術(shù)機(jī)器人，手術(shù)時(shí)患者的頭部被固定在一個(gè)鋼制框架內(nèi)，醫(yī)生通過CT觀察病人顱內(nèi)情況，并將有關(guān)的手術(shù)數(shù)據(jù)輸入到控制機(jī)器人的計(jì)算機(jī)中。計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別腦中的病灶，并規(guī)劃出通往病灶的途徑，根據(jù)醫(yī)生的指令，完成病人頭部的皮膚切開、在頭蓋骨上鉆孔、刺穿腦膜等工作， 微型儀器從2毫米粗的導(dǎo)管中伸入到病變部位進(jìn)行手術(shù)。這臺(tái)機(jī)器人系統(tǒng)能切除腦腫瘤、能用放射性光束殺死腦中的癌細(xì)胞，還能用導(dǎo)管破壞帕金森病患者腦中的有病細(xì)胞，從而制止病人的顫抖。 1986年，美國IBM的Thomas J.Watson研究中心和加利福尼亞大學(xué)的研究人員開始合作開發(fā)一種創(chuàng)新的系統(tǒng)，以便進(jìn)行髖骨整體置換手術(shù)。在此基礎(chǔ)上，1992年成立了Integrated Surgical Systems公司并推出了ROBODOC機(jī)器人系統(tǒng)，它是在傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人技術(shù)基礎(chǔ)上開發(fā)而成的，可以完成全髖骨替換，髖骨置換及修復(fù)和膝關(guān)節(jié)置換等手術(shù)，相應(yīng)的，該公司還開發(fā)了ORTHODOC圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)CT圖片進(jìn)行3D建模和手術(shù)規(guī)劃，為手術(shù)提供所有需要的數(shù)據(jù)，幫助醫(yī)生完成監(jiān)控和虛擬手術(shù)。該系統(tǒng)已經(jīng)通過美國食品與藥品檢驗(yàn)局（FDA）認(rèn)證，在美國、歐洲、中東、亞洲等地得到應(yīng)用。 在國內(nèi)，由北京航空航天大學(xué)機(jī)器人研究所、清華大學(xué)計(jì)算機(jī)圖形圖像中心和海軍總醫(yī)院共同開發(fā)的遙操作遠(yuǎn)程醫(yī)用機(jī)器人系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要由影像獲取傳輸、虛擬手術(shù)規(guī)劃、智能機(jī)械臂，病人頭部（病灶）固定裝置等部分組成，可以完成確定手術(shù)靶點(diǎn)，重建三維病灶輪廓、引導(dǎo)定位器械、定向手術(shù)系統(tǒng)等多個(gè)復(fù)雜步驟，治療腦部縱深病變無需開顱，這一手術(shù)突破了傳統(tǒng)腦外科手術(shù)的定式，病人頭上不必再戴厚重的金屬框架以輔助定位，病人造成的創(chuàng)傷面比傳統(tǒng)手術(shù)小得多，定位也較傳統(tǒng)手術(shù)精確。 1.3醫(yī)院服務(wù)機(jī)器人 移動(dòng)機(jī)器人也許是解決目前醫(yī)院服務(wù)上一些缺陷的方法，完成一些沉重的和令人厭惡的工作，如抬起病人去廁所或?yàn)槭Ы∪烁鼡Q床單等，一些醫(yī)院服務(wù)機(jī)器人近年來得到發(fā)展，一般用來輔助護(hù)士完成食物、藥品、醫(yī)療器械、病志等的傳送和投遞工作，如美國運(yùn)輸研究會(huì)（Transition Research Corporation，TRC）(現(xiàn)在叫HelpMate Robotics)研制的“HelpMate”機(jī)器人，可以24小時(shí)的在醫(yī)院里完成運(yùn)送食物和藥品的工作，與工廠所使用的自動(dòng)輸送車不同的是，這種機(jī)器人不是沿著固定的軌道網(wǎng)絡(luò)行走，而是基于傳感器和運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法實(shí)現(xiàn)自主行走，適合于部分結(jié)構(gòu)化的環(huán)境（Structured Environment），系統(tǒng)也能處理傳感器噪聲、誤差和定位錯(cuò)誤，發(fā)現(xiàn)并避開障礙物（如人等）。這種機(jī)器人已在數(shù)家醫(yī)院安裝，一些醫(yī)院報(bào)告說工作效率大大提高。 1.4應(yīng)用現(xiàn)狀 目前，醫(yī)療機(jī)器人的實(shí)際應(yīng)用主要集中在外科手術(shù)領(lǐng)域，機(jī)器人做手術(shù)十分精確，一個(gè)神經(jīng)外科大夫的誤差精度能達(dá)到2毫米，而機(jī)器人的精度可以很容易的達(dá)到微米級(jí)，在追求MIS的今天，其好處是不言而喻的，因此得到了廣泛的研究和應(yīng)用。目前已經(jīng)商品化的產(chǎn)品包括前面提到的TOBODOC、AESOP、ZEUS和 Da vinci 等系統(tǒng)，在各種外科手術(shù)中得到了廣泛的應(yīng)用。如TOBODOC輔助外科手術(shù)系統(tǒng)在德國、澳大利亞、西班牙、法國、英國、瑞士、中東、日本、韓國、印度等多個(gè)國家和地區(qū)都有應(yīng)用，在日本大學(xué)和醫(yī)院里就有7臺(tái)， 而在世界范圍內(nèi)有近500臺(tái)AESOP機(jī)器人在MIS中得到應(yīng)用，每年完成數(shù)萬例手術(shù)，ZEUS系統(tǒng)在沒股票和歐洲的應(yīng)用也十分廣泛。 2 手術(shù)機(jī)器人 2.1肝臟腫瘤的微波消融機(jī)器人 用于肝臟腫瘤的微波消融機(jī)器人[1]是關(guān)節(jié)式醫(yī)療機(jī)器人，其具有五個(gè)自由度。整個(gè)機(jī)器人安裝于一個(gè)具有輪子和支撐腳的操作臺(tái)上(手術(shù)時(shí)支撐腳著地，手術(shù)后輪子著地可推動(dòng))，整個(gè)機(jī)器人的控制系統(tǒng)安裝于操作臺(tái)內(nèi)部。機(jī)器人的5個(gè)自由度采用伺服電機(jī)驅(qū)動(dòng)，支撐腳的運(yùn)動(dòng)利用直線步進(jìn)電機(jī)實(shí)現(xiàn)。 2.2本身機(jī)構(gòu) 肝臟腫瘤的微波消融機(jī)器人由操作盒單片機(jī)、PLC、工控機(jī)、PMAC運(yùn)動(dòng)控制卡組成。各模塊的作用如下：(1)操作盒單片機(jī)：人機(jī)交互接El；（2)主控計(jì)算機(jī)：機(jī)器人語言編譯，運(yùn)動(dòng)規(guī)劃。(3)PMAC卡：實(shí)現(xiàn)對5個(gè)電機(jī)的運(yùn)動(dòng)控制；(4)PLC：電源、安全、系統(tǒng)管理，操作臺(tái)的升降控制。操作盒單片機(jī)和主控計(jì)算機(jī)通過CAN總線通訊。PMAC運(yùn)動(dòng)控制卡和主控計(jì)算機(jī)之間通過PCI總線通訊，和PLC之間利用I/O通訊。各模塊之間相互監(jiān)控，可以提高系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的安全性。 圖1 PLC原理圖 2.3控制方法和測試方法 控制系統(tǒng)采用了分散控制方式，由操作盒單片機(jī)、PLC、工控機(jī)、PMAC運(yùn)動(dòng)控制卡組成。 2.3.1系統(tǒng)狀態(tài)模塊 包括P LC[2]準(zhǔn)備好、控制系統(tǒng)準(zhǔn)備好、控制系統(tǒng)故障、急停按鈕、限位復(fù)位按鈕等部分組成，梯形圖見圖2。+24 V電源加到PLC上，PLC初始化自檢正常后，則輸出到PMAC的1106和1107置ON。若控制系統(tǒng)未準(zhǔn)備好，則2705置OFF，則控制系統(tǒng)故障指示燈H 2亮。若PMAC輸入的109和110均置ON，且111 (PMAC看門狗信號(hào)) 置ON，則H2熄滅。急停按鈕有一個(gè)按下則2706置ON。當(dāng)關(guān)節(jié)限位時(shí)，SB6按鈕按下，則2703置ON且自鎖。 圖2 系統(tǒng)狀態(tài)模塊梯形圖 2.3.2關(guān)節(jié)限位模塊 圖3所示為關(guān)節(jié)限位模塊梯形圖。正常狀態(tài)時(shí)，3012置OFF。若機(jī)器人關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)到限位處，則對應(yīng)的限位開關(guān)狀態(tài)改變，3012置ON。該中間繼電器狀態(tài)在系統(tǒng)狀態(tài)模塊和驅(qū)動(dòng)器電源控制模塊均有使用。 圖3 關(guān)節(jié)限位模塊梯形圖 2.3.3驅(qū)動(dòng)器 電源控制模塊 驅(qū)動(dòng)器電源控制模塊程序見圖4所示。驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)按鈕為一鍵雙用，PLC通電后，按第一次為驅(qū)動(dòng)器上電，第二次為驅(qū)動(dòng)器斷電，以下類推。采用移位寄存器實(shí)現(xiàn)該功能。當(dāng)系統(tǒng)均正常時(shí)，第一次按下驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)按鈕SB3，K1置ON并自鎖，驅(qū)動(dòng)器通電。再次按下SB3，則K1斷電。若K1置ON時(shí)，關(guān)節(jié)限位標(biāo)志3012、急停標(biāo)志2706、控制系統(tǒng)狀態(tài)2704置OFF，則Kl置OFF。而對關(guān)節(jié)限位引起的f3012置ON) K1置OFF，可以按下限位復(fù)位按鈕(2703置ON)，再按下SB3兩次，則K1可置ON，這時(shí)可在PMAC的控制下，機(jī)器人從限位狀態(tài)退出。退出限位狀態(tài)后，2703自動(dòng)置OFF。 圖4 驅(qū)動(dòng)器電源控制模塊梯形圖 2.3.4步進(jìn)電機(jī)控制模塊 步進(jìn)電機(jī)有兩種控制方式：長動(dòng)控制(升降的速度和位移固定)、點(diǎn)動(dòng)控制(升降速度固定，位移由操作者決定)。下面介紹長動(dòng)控制中上升控制和點(diǎn)動(dòng)控制程序。 長動(dòng)控制方式中的上升控制梯形圖見圖5中(a)，SB1為雙用按鈕(帶指示燈H3)，PLC每次上電后第一次按下為操作臺(tái)上升，再次按下為操作臺(tái)下降，以下交替變化。上升操作時(shí)，按下操作臺(tái)升降控制按鈕SB1，PLC發(fā)出頻率固定的固定脈沖數(shù)，直線步進(jìn)電機(jī)按要求啟動(dòng)，操作臺(tái)支撐腳下降，操作臺(tái)上升。操作臺(tái)車輪抬起到固定位置后，步進(jìn)電機(jī)停止運(yùn)動(dòng)，操作臺(tái)轉(zhuǎn)為支撐腳固定支撐。程序中HR000和HR001的作用：當(dāng)PLC電源斷電時(shí)自動(dòng)記憶步進(jìn)電機(jī)(操作臺(tái))的狀態(tài)。AR1114表征脈沖輸出口0的脈沖輸出是否已完成。在上升或下降過程中不再響應(yīng)升降控制按鈕，可以響應(yīng)點(diǎn)動(dòng)升降按鈕。梯形圖中擴(kuò)展指令說明如下：(1) PULS設(shè)置脈沖指令：圖5(a)中設(shè)定為脈沖輸出口0，相對脈沖，脈沖個(gè)數(shù)存儲(chǔ)在DM0和DM1中。PLC中DMO設(shè)置為2000，DM1中設(shè)置為11，則脈沖個(gè)數(shù)為112000。驅(qū)動(dòng)器設(shè)定為3 2細(xì)分，則每轉(zhuǎn)為32*200=6400個(gè)脈沖，每轉(zhuǎn)位移0.0127"200=2.54 mm，脈沖個(gè)數(shù)對應(yīng)的位移為44.45 m m。另外在PLC初始化設(shè)置中將DM6629設(shè)置成相對坐標(biāo)系統(tǒng)。(2)A CC加速度控制指令：用來啟動(dòng)帶梯形加減、速的脈沖輸出。列位指定符指定為單相脈沖輸出1210帶梯形加速度和減速度；模式指定符指定為獨(dú)立模式和增減脈沖輸出模式；加速率、目標(biāo)頻率、減速率分別存放于DMIO、DM11、DM12中。(3)INI模式控制指令：本程序中用來停止脈沖輸出，也可以用來改變脈沖輸出當(dāng)前值[6]。 點(diǎn)動(dòng)控制梯形圖見圖5中(b)，按下點(diǎn)動(dòng)升降按鈕SB2后(不需長按)，進(jìn)入點(diǎn)動(dòng)升降狀態(tài)，點(diǎn)動(dòng)升降燈H4亮，通過SB1控制點(diǎn)動(dòng)方向(第一次按下上升，第二次按下下降，均需長按)，點(diǎn)動(dòng)升降結(jié)束后，再次按下SB2，即可退出點(diǎn)動(dòng)升降狀態(tài)，H4熄滅。程序中SPED指令設(shè)置為：不帶加速或減速的單相脈沖數(shù)出口0，連續(xù)模式，脈沖頻率9600 Hz。 圖5 操作臺(tái)升降控制程序 2.4功能 將PLC應(yīng)用于醫(yī)療機(jī)器人，可以充分發(fā)揮PLC抗干擾能力強(qiáng)、運(yùn)行安全可靠等優(yōu)點(diǎn)。配合其它控制系統(tǒng)，進(jìn)行了現(xiàn)場調(diào)試，PLC和其它控制系統(tǒng)[8]均能正常工作，整體運(yùn)行穩(wěn)定，安全可靠。肝臟腫瘤的微波消融機(jī)器人運(yùn)用的可編程運(yùn)動(dòng)控制器比國外的PLC更加穩(wěn)定可靠、功能更加強(qiáng)大、價(jià)格更具優(yōu)勢。硬件設(shè)計(jì)注重其穩(wěn)定可靠性，對抗干擾方面作了很多特殊處理，如采用雙電源模塊供電等；軟件設(shè)計(jì)注重對其進(jìn)行二次開發(fā)的方便快捷，用戶只需根據(jù)被控對象的動(dòng)作編寫相應(yīng)的客戶程序即可，使得小控制器的通用性非常好。 3康復(fù)機(jī)器人 3.1外骨骼式康復(fù)機(jī)器人 腦損傷引起的偏癱等運(yùn)動(dòng)功能障礙給患者的家庭和社會(huì)帶來了沉重的負(fù)擔(dān)。正確、科學(xué)的康復(fù)訓(xùn)練對肢體運(yùn)動(dòng)功能的恢復(fù)和提高起到非常重要的作用。神經(jīng)康復(fù)治療過程是一項(xiàng)艱苦的工作，目前主要依靠康復(fù)醫(yī)師對患者進(jìn)行一對一的手工操作和主觀臨床經(jīng)驗(yàn)對患肢進(jìn)行的評估，限制了康復(fù)水平的提高．康復(fù)醫(yī)學(xué)與機(jī)器人技術(shù)的結(jié)合提高了康復(fù)訓(xùn)練的效率并保證了動(dòng)作訓(xùn)練的強(qiáng)度，為研究新的康復(fù)技術(shù)開辟了新的途徑。 1993年加利福尼亞大學(xué)的Peter S。Lum研究設(shè)計(jì)了名為手一物體一手(hand—object—hand)的雙手康復(fù)裝置及訓(xùn)練雙手上舉協(xié)調(diào)性的裝置(biman—ualliftingrehabilitator)為患手提供力輔助而訓(xùn)練上舉協(xié)調(diào)性。2000年，Lum與斯坦福大學(xué)合作開發(fā)了名為MIME的系列康復(fù)機(jī)器人[10]，該系列機(jī)器人分為3代，第1代只能完成2個(gè)自由度的單關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)，第2代和第3代在Puma系列機(jī)器人的帶動(dòng)下。分別能夠?qū)崿F(xiàn)前臂的平面運(yùn)動(dòng)和三維空間運(yùn)動(dòng)。芝加哥大學(xué)研制了一種ARMGuide訓(xùn)練裝置，通過手動(dòng)調(diào)節(jié)其偏轉(zhuǎn)和俯仰2個(gè)自由度，可使患者固定在夾板上的手臂完成不同直線軌跡的觸點(diǎn)動(dòng)作訓(xùn)練，美國麻省理工1995年研制了MIT—MA—NUS上肢康復(fù)機(jī)器人[11]，該機(jī)器人是由五連桿組成的平面兩自由度并聯(lián)機(jī)構(gòu)，患者握住機(jī)構(gòu)末端的手柄完成平面內(nèi)的運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練，通過阻抗控制實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練的安全性和平穩(wěn)性。國內(nèi)，清華大學(xué)研制了二連桿機(jī)構(gòu)的復(fù)合康復(fù)裝置，患者可握住機(jī)構(gòu)末端手柄，由裝置帶動(dòng)上肢在一定面積的水平面上完成上肢平面復(fù)合運(yùn)動(dòng)，也可固定在手臂外側(cè)完成肩部3個(gè)自由度的分別訓(xùn)練]．由哈爾濱工程大學(xué)研制的手臂康復(fù)訓(xùn)練器采用桌式結(jié)構(gòu)，利用單片機(jī)的控制帶動(dòng)受訓(xùn)者的左右手臂以不同模式進(jìn)行訓(xùn)練。從研究現(xiàn)狀看，機(jī)器人的輔助治療研究仍然處于初級(jí)階段，有待進(jìn)一步的改進(jìn)提高，如增加訓(xùn)練動(dòng)作的種類，康復(fù)訓(xùn)練過程中對患肢的保護(hù)和支撐措施，對患者肢體的主動(dòng)運(yùn)動(dòng)意識(shí)的激勵(lì)等。 針對現(xiàn)有康復(fù)機(jī)器人系統(tǒng)所存在的不足，從臨床偏癱患者上肢運(yùn)動(dòng)功能受損的實(shí)際出發(fā)，提出了一種針對偏癱患者，能夠完成肩、肘、腕部單關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)、雙關(guān)節(jié)及三關(guān)節(jié)復(fù)合性運(yùn)動(dòng)的5自由度的外骨骼式上肢康復(fù)機(jī)器人，并在系統(tǒng)中引入表面肌電信號(hào)將患者運(yùn)動(dòng)意圖與康復(fù)訓(xùn)練相結(jié)合。 3.2本身機(jī)構(gòu) 如圖6所示的康復(fù)機(jī)器人系統(tǒng)應(yīng)用于中風(fēng)偏癱患者的上肢康復(fù)訓(xùn)練，該上肢康復(fù)機(jī)器人采用可外骨骼式的結(jié)構(gòu)，很好地解決了患肢運(yùn)動(dòng)過程中的支撐問題，其硬鋁材質(zhì)的雙邊結(jié)構(gòu)不僅在保持剛性的前提下大大的減輕了機(jī)器人本體的質(zhì)量，并且為監(jiān)測上肢肌肉運(yùn)動(dòng)狀態(tài)時(shí)的電極放置提供了便利。機(jī)器人的設(shè)計(jì)從解剖學(xué)的角度出發(fā)，模仿人體的上肢運(yùn)動(dòng)，并支持恢復(fù)機(jī)體功能的專業(yè)訓(xùn)練治療及用于日常生活動(dòng)作的練習(xí)。如圖7，機(jī)器人具有5個(gè)自由度：肩部外展/內(nèi)收、肩部屈/伸、肘部屈/伸、腕部旋內(nèi)/旋外和腕部屈/伸。雖然人體肩部具有3個(gè)自由度，但為康復(fù)機(jī)械臂設(shè)計(jì)的肩部2個(gè)自由度可以通過復(fù)合運(yùn)動(dòng)實(shí)現(xiàn)第3個(gè)自由度。機(jī)器人上臂和前臂部分的長度可調(diào)節(jié)功能使該機(jī)械臂應(yīng)用于身高不同的人群，調(diào)節(jié)機(jī)器人位姿可實(shí)現(xiàn)左右手穿戴，因此適用于左、右側(cè)偏癱患者。從臨床康復(fù)應(yīng)用的實(shí)際出發(fā)，設(shè)計(jì)了高度可調(diào)的機(jī)器人支架，調(diào)節(jié)其高度可使康復(fù)機(jī)器人適用于偏癱患者站姿與坐姿狀態(tài)的康復(fù)運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練[12]。 圖6 上肢康復(fù)機(jī)器人系統(tǒng) 圖7 上肢康復(fù)機(jī)器人結(jié)構(gòu) 康復(fù)機(jī)器人系統(tǒng)對于偏癱患者的訓(xùn)練運(yùn)動(dòng)方式包括主動(dòng)運(yùn)動(dòng)、被動(dòng)運(yùn)動(dòng)和輔助運(yùn)動(dòng)。主動(dòng)運(yùn)動(dòng)過程中患者依靠自身肌肉力量實(shí)現(xiàn)上肢各關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)，機(jī)器人在跟隨運(yùn)動(dòng)的過程中實(shí)現(xiàn)對人體上肢運(yùn)動(dòng)參數(shù)的測量。被動(dòng)運(yùn)動(dòng)模式融合了各關(guān)節(jié)的單關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)和一些簡單的多關(guān)節(jié)復(fù)合運(yùn)動(dòng)，包括簡單的日常生活功能性動(dòng)作的練習(xí)，如進(jìn)食、提褲等。輔助運(yùn)動(dòng)中，通過捕獲肢體的運(yùn)動(dòng)意圖，利用機(jī)器人實(shí)現(xiàn)肢體在意圖方向上的相關(guān)運(yùn)動(dòng)。在每個(gè)關(guān)節(jié)選用不同的伺服電機(jī)來滿足不同的驅(qū)動(dòng)力要求。肩部和肘部3個(gè)松下交流伺服電機(jī)產(chǎn)生足夠的力矩來帶動(dòng)機(jī)械臂和人體上肢進(jìn)行運(yùn)動(dòng)。腕關(guān)節(jié)由2個(gè)maxon直流伺服電機(jī)[13]進(jìn)行驅(qū)動(dòng)，調(diào)節(jié)上肢末端的姿態(tài)。光電編碼器讀取裝置的位置信息，力矩傳感器獲取運(yùn)動(dòng)過程中的關(guān)節(jié)力矩變化。 3.3控制方法和測試方法 傳統(tǒng)的康復(fù)機(jī)器人訓(xùn)練治療是通過既定的程序來實(shí)現(xiàn)的。該康復(fù)機(jī)器人在這一功能基礎(chǔ)上，引人表面肌電信號(hào)surfaceelectromyogram(sEMG)來實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，根據(jù)患者意圖實(shí)現(xiàn)康復(fù)訓(xùn)練動(dòng)作。表面肌電信號(hào)是了解人體運(yùn)動(dòng)、肌肉收縮最直接和重要的信息。偏癱患者多為單側(cè)受損，利用健側(cè)sEMG驅(qū)動(dòng)康復(fù)機(jī)器人輔助患者的受損上肢執(zhí)行康復(fù)訓(xùn)練有助于患者保持正確運(yùn)動(dòng)的感覺，并激發(fā)患者的運(yùn)動(dòng)積極性，同時(shí)提供了一個(gè)很好的人機(jī)交互接口。由于康復(fù)機(jī)器人尚未真正達(dá)到臨床康復(fù)應(yīng)用，且sEMG在傳統(tǒng)的康復(fù)機(jī)器人中的應(yīng)用研究少之又少，因此，仍然需要進(jìn)行大量的和循序漸進(jìn)的深入研究。首先，從上肢4塊肌肉獲取的sEMG包含大量的數(shù)據(jù)而不便于進(jìn)行識(shí)別康復(fù)訓(xùn)練動(dòng)作的應(yīng)用。因此利用sEMG的絕對值積分和AR模型參數(shù)對其進(jìn)行特征值的提取。并將其特征值作為BPN的輸人。利用這些特征值和與之相對應(yīng)的康復(fù)洲練動(dòng)作對基于L-M算法的3層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并將其作為6個(gè)上肢運(yùn)動(dòng)的分類器。6個(gè)動(dòng)作分別為：肩部外展、肩部前屈、肘部伸展、腕部屈伸、進(jìn)食和提褲。該文著重研究康復(fù)訓(xùn)練運(yùn)動(dòng)的分類，因此各個(gè)動(dòng)作的速度由預(yù)先設(shè)定值決定。 3.3.1sEMG的采集 sEMG的幅值和頻率受諸多因素的影響，特別是電極的放置位置。經(jīng)過長期實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)將電極沿著肌肉纖維放置在肌腹處、肌肉收縮時(shí)其波幅最高點(diǎn)時(shí)，可獲取最大幅值的sEMG[14]信號(hào)。由于每個(gè)上肢關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)并非由單個(gè)肌肉收縮引起，是多個(gè)肌肉共同產(chǎn)生收縮引起的，因此綜合識(shí)別的上肢各個(gè)關(guān)節(jié)動(dòng)作，選定上肢4塊肌肉進(jìn)sEMG行sEMG的提取，4個(gè)電極分別放置于上肢的三角肌前部、三角肌中部、肱二頭肌及肱橈肌。sEMG是肌肉運(yùn)動(dòng)在皮膚表面的體現(xiàn)。采用德國OttoBock公司開發(fā)的型號(hào)為12E35的表面電極來獲取sEMG信號(hào)。該電極具有內(nèi)置的前處理電路和增益可調(diào)電路。由于sEMG的固有頻率為0～500Hz，因此電極的輸出由美國NI公司生產(chǎn)的USB6008采集卡以2000Hz的采樣率進(jìn)行采集。當(dāng)肌肉放松時(shí)，電極放置于正確的肌肉位置的輸出在0～0.02 V進(jìn)行波動(dòng)。但在數(shù)據(jù)采集過程中，運(yùn)動(dòng)的采集起始點(diǎn)會(huì)受到各種因素的影響。如果將采集起始閾值設(shè)置太低，會(huì)造成起始點(diǎn)的誤判，如果將起始閾值設(shè)置得過高會(huì)丟失有用的運(yùn)動(dòng)信息，因此選擇一個(gè)合適的起始點(diǎn)是非常重要的。由于上肢運(yùn)動(dòng)是多個(gè)肌肉共同作用的結(jié)果，因此當(dāng)4個(gè)通道的sEMG中有2個(gè)均大于0.05 V是表明運(yùn)動(dòng)開始了。而通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)每個(gè)單個(gè)運(yùn)動(dòng)完成的時(shí)間大約為l S。因此，考慮到信號(hào)分析的便利采樣數(shù)目設(shè)置為208，同時(shí)對4個(gè)通道進(jìn)行采集，并將采集閾值設(shè)置為0.05V． 3.3.2sEMG的特征提取 由電極直接拾取的sEMG信號(hào)包含大量數(shù)據(jù)，且具有類似的曲線(如圖8)，因此利用表面肌電信號(hào)的絕對值積分和AR參數(shù)模型法提取不同肌肉的不同運(yùn)動(dòng)的特征。由于經(jīng)過電極內(nèi)置電路進(jìn)行前處理后的sEMG信號(hào)均為正值，表面肌電信號(hào)的IAV通過下面公式計(jì)算： (1) 式中：是表面肌電信號(hào)的第個(gè)采樣點(diǎn)。N=2048為采樣點(diǎn)數(shù)。對于每個(gè)運(yùn)動(dòng)通過該方法提取4個(gè)特征值。這些特征將作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入對上肢康復(fù)訓(xùn)練運(yùn)動(dòng)進(jìn)行分類，并與由AR模型參數(shù)作為輸人所得到的結(jié)果進(jìn)行比較。 圖8 提褲和進(jìn)食動(dòng)作時(shí)4塊肌肉的預(yù)處理sEMG 為隨機(jī)信號(hào)建立參數(shù)模型是研究隨機(jī)信號(hào)的一種基本方法。其含義是認(rèn)為隨機(jī)信號(hào)是由白噪聲叫激勵(lì)某一確定系統(tǒng)的響應(yīng)。只要白噪聲的參數(shù)確定了，研究隨機(jī)信號(hào)就可以轉(zhuǎn)化為研究產(chǎn)生隨機(jī)信號(hào)的系統(tǒng)．表面肌電信號(hào)是一種典型的隨機(jī)信號(hào)，因此利用該方法為其建立A R模型，這是一種線性預(yù)測。是一種典型的非平穩(wěn)隨機(jī)過程。但在短時(shí)間內(nèi)可將其看作平穩(wěn)信號(hào)，通過為表面肌電信號(hào)建立參數(shù)模型的方法可以大大減少實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，并使信號(hào)的特征更加確切。A R模型的階數(shù)是正確描述sEMG信號(hào)的一個(gè)重要因素。根據(jù)前人的研究，為表面肌電信號(hào)建立一個(gè)四階模型是比較有效的。由AR模型對sEMG信號(hào)進(jìn)行描述的表達(dá)式為 （2） 式中：為sEMG信號(hào)，叫為白噪聲，p為AR模型的階數(shù)，為AR模型的參數(shù)。由于該模型階數(shù)為4，那么每個(gè)通道的sEMG信號(hào)通過分析將獲得4個(gè)特征值(~)。從1～2048。每個(gè)動(dòng)作中均使用4個(gè)電極采集sEMG信號(hào)。 3.3.3康復(fù)運(yùn)動(dòng)的識(shí)別 利用具有自學(xué)習(xí)功能的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，通過計(jì)算得到的sEMG的特征值進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練運(yùn)動(dòng)的識(shí)別。目前大約的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均采用由Rumelhart等人于1986年提出的誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)模型或其變化形式。從結(jié)構(gòu)上講，BP網(wǎng)絡(luò)是一種分層型網(wǎng)絡(luò)，由輸入層、隱層和輸出層組成。層與層之間采用全互連方式，同一層的單元之間則不存在相互連接．隱層可有1個(gè)或多個(gè)。輸入和輸出神經(jīng)元的個(gè)數(shù)由輸入輸出信號(hào)的數(shù)目決定。當(dāng)利用sEMG的IAV值作為網(wǎng)絡(luò)的輸入時(shí)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為包含10個(gè)神經(jīng)元的單隱層，輸入層為4個(gè)神經(jīng)元，輸出層為6個(gè)神經(jīng)元，即6個(gè)康復(fù)訓(xùn)練動(dòng)作。當(dāng)選擇4塊肌肉表面肌電信號(hào)的AR模型參數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入值時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為包含22個(gè)神經(jīng)元的單隱層，輸入層為16個(gè)神經(jīng)元[16]，輸出層為6個(gè)神經(jīng)元．圖9為3層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。常用的反向傳播算法是梯度下降法，參數(shù)沿著誤差梯度相反的方向移動(dòng)，使誤差函數(shù)減小，直到取得極小值．這種基于梯度下降方法的固有缺點(diǎn)是 圖9 三層前饋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 收斂速度慢，易陷入局部極小和易引起震蕩。文中采用修正的高斯一牛頓法，它不僅具有梯度法的全局特性又具有高斯一牛頓法的局部收斂特性。由于利用了目標(biāo)函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù)信息，L-M算法[17]比梯度法快得多。為使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際應(yīng)用中解決問題，首先對其進(jìn)行訓(xùn)練就是從應(yīng)用環(huán)境中選出n組樣本數(shù)據(jù)對 對網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值(w)進(jìn)行調(diào)節(jié)直到得到合適的輸入輸出關(guān)系為止。下面對L-M算法作簡要說明。 假設(shè) 網(wǎng)絡(luò)權(quán)值與閾值的變化可以看成Ax，對于牛頓法則： （3） 式中：V(x)表示誤差指標(biāo)函數(shù)，是V(x)的Hessia n矩陣，V(x)表示梯度，表示第M層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)(這里M=1，2，3)。 （4） 且 （5） 式中：為 雅可比矩 陣，為誤差函數(shù) （6） 因此聯(lián)立式(3)～(7)，對于高斯一牛頓法則有 （7） L-M算法為改進(jìn)的高斯一牛頓算法，因此 （8） 式中：為大于0的常數(shù)，為單位矩陣。從上式中可看出當(dāng)足夠大時(shí)，L-M算法近似于梯度下降法，若為0，則是高斯牛頓法。由于利用二階導(dǎo)數(shù)信息，L-M算法比梯度法快得多，而且是正定的，所以式(8)的解總是存在的。從這個(gè)意義上說L-M算法優(yōu)于高斯一牛頓法。算法的每次迭代都對進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，對給定的能使誤差函數(shù)降低，則被因子除，逐漸減小，可以快速收斂到解；當(dāng)誤差函數(shù)增大時(shí)，乘以因子，逐漸增大，權(quán)值調(diào)整類似于梯度下降法，可以進(jìn)行全局搜索，所以L-M算法同時(shí)具備了2種方法的優(yōu)點(diǎn)，但如果網(wǎng)絡(luò)中權(quán)值的數(shù)目很大，則計(jì)算量和存儲(chǔ)量都非常大。 3.4測試 根據(jù)神經(jīng)康復(fù)學(xué)理論，實(shí)驗(yàn)中選取6個(gè)上肢運(yùn)動(dòng)，如圖10所示。包括肩部外展、肩部前屈、肘部伸展、腕部屈伸4個(gè)單關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)，及日常生活活動(dòng)涉及的進(jìn)食和提褲2個(gè)多關(guān)節(jié)復(fù)合運(yùn)動(dòng)。 圖10 6種上肢康復(fù)訓(xùn)練動(dòng)作 對于選定的4塊上肢肌肉采集的表面肌電信號(hào)，利用I AV和AR參數(shù)模型的方法對其進(jìn)行分析并將一部分?jǐn)?shù)據(jù)送入B P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練其識(shí)別康復(fù)訓(xùn)練運(yùn)動(dòng)的識(shí)別能力。所有試驗(yàn)均在常溫常壓及受試者的正常狀態(tài)下進(jìn)行。為了滿足試驗(yàn)的需要，受試者在非疲勞狀態(tài)下對每個(gè)動(dòng)作進(jìn)行了6 0組數(shù)據(jù)的采集，其中3 0組用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其他3 0組作為對該網(wǎng)絡(luò)的檢驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)中將6個(gè)動(dòng)作的識(shí)別結(jié)果描述為簡單的布爾值1或0，如表1所示．B P網(wǎng)絡(luò)具有6個(gè)輸出值，當(dāng)每個(gè)值大于0.9時(shí)，將這個(gè)輸出設(shè)定為l，當(dāng)該值小于0.1時(shí)，將此輸出設(shè)定為0。分別將IAV作為網(wǎng)絡(luò)輸入和AR模型參數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)輸入，以比較2種不同輸入下的試驗(yàn)結(jié)果。 表1 6種上肢動(dòng)作的識(shí)別碼 6種上肢動(dòng)作動(dòng)識(shí)別實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2，2種輸入的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練收斂曲線如圖11。從結(jié)果可以看出識(shí)別方法和算法均獲得較好結(jié)果。二者比較，雖然IAV方法收斂速度優(yōu)于AR模型方法，但后者具有較高的識(shí)別精度，即sEMG的AR模型壓縮數(shù)據(jù)和提取特征更為有效。 表2 6種上肢動(dòng)作動(dòng)識(shí)別結(jié)果 圖11 2種輸入的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練收斂圖 參考文獻(xiàn)： [1]施慶平．PLC在機(jī)器人噴涂生產(chǎn)線控制中的應(yīng)用[J ]．微計(jì)算機(jī)信息．2006,22(6-l）:7 2-73,258 [2]劉晉浩，王寶昌，薛荊巖．PLC在草方格鋪設(shè)機(jī)器人控制系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]．森林工程. 2006,22(6):12-14 [3]歐姆龍公司．CPM系列可編程序控制器編程手冊[Z].2003.12 [4]歐姆龍公司．SYSMAC CPM2A/CPM2AH可編程序控制器操作手冊[Z].2003.11 [5]陳薇，吳剛．非線性雙容水箱建模與預(yù)測控制[J]．系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào), 2006(8)：2078~2085 [6]黃慎之，顧訓(xùn)，胡賽．一種用于實(shí)驗(yàn)室的液位過程控制系統(tǒng)[J]．上海大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2001,7(5)：412-415 [7]何離慶．三容液位對象狀態(tài)空間控制系統(tǒng)[J]．實(shí)驗(yàn)技術(shù)與管理,1994,11(4):22-27。 [8]王樹青，戴連奎等.工業(yè)過程控工程[M].化學(xué)工業(yè)出版社,2002 [9]王孝武．現(xiàn)代控制理論基礎(chǔ)[M]．機(jī)械工業(yè)出版社,2006。 [10]LUM P S, REINKENSMEYER D J, LEHMAN S L．Robotic assist devices for bimanual physical therapy：preliminary experiments[J]．IEEE Transactions on Neura1 Systems and Rehab-i 1itation, 1993, 1(3)：185—191． [11]LUM P S, LEHMAN S L．The bimanua1 lifting rehabilitator：an adaptive machine for therapy of stroke patients[J]．IEEE Transactions on Rehabi1itation Engineering, 1995(2)：166—17 4． [12]BURGAR C G, LUM P S, SHOR P C, et a1．Development of robots for rehabilitation therapy：the palo alto VA/Stanford experience[J]．Journal of Rehabi1itation Research and Development, 20 00(37)：663—673． [13]KAHN L E, ZYGMAN M I, RYMER W Z, et a1．Effect of robot-assisted and unassisted exer- ciseonfunctiona1 reaching in chronic hemiaresis[A]．Proceedings 23rd Annual IEEE Engineering in Medicine and Biology Conference[C]．Istanbul, Turkey, 2001． [14]KREBS H I, VOIPE B T, AISEN M I, et a1．Increasing productivity and quality of care：robo- t-aided neuro-reha-bilitation [J]．Journal of Rehabi1itation Research and Development, 2000(37)：639—652． [15]胡宇川，季林紅．一種偏癱上肢復(fù)合運(yùn)動(dòng)的康復(fù)訓(xùn)練機(jī)器人[J]．機(jī)械設(shè)計(jì)與制造, 2004(6)：47—49． [16]Z HANG X F, JI L H, GUO L Y．A novel robot neuro- Rehabi1itation for upper limb motio- n[A]．Proceeding of the IEEE 27th EMBC[C]．Shanghai, China, 2005． [17]楊勇，張立勛，譚愛華，等．由單片機(jī)實(shí)現(xiàn)的多功能手臂康復(fù)訓(xùn)練器[J]．自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用, 2004, 23(2)：55—57． [18]DE LUCA C J．The use of surface electromyography in biomechanics [J]．Journal of Applied Biomechanics, 1997(13)：135—163． [19]DOERSHUK P C, GUSTAFSON D E, WILLSKY A S. Upper extremity limb function recognition using EMG signal analysis[J]．IEEE Transaction on Biomechanics, 1983(30)：18—2 9． [20]李士勇．模糊控制. 神經(jīng)控制和智能控制論[M]．哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社, 1998． [21]HAG AN M T, MENHAJ M B．Training feed forward networks with the Marquardt algorit- hm[J]．IEEE Transactions on Neural Net, 1994(5)：989—993．