上肢康復機器人自動控制應用綜述

河南大學 河南 開封 475004

健康在當今社會越來越受到關注,世界各國都在研究如何克服疾病困擾,世衛組織的某項報告表明,困擾全球人類的致死病中,腦卒中位列第二,而對于成人致殘病而言,腦卒中已經位列第一[1]。我國存在數目較為龐大的腦卒中致殘病患,其中有接近四分之三的患者存在運動功能障礙,尤其是對與老年患者而言,其生活自理和行動能力都存在較大的困難[2]。患者通常在患病后的幾個月要進行康復訓練,目前康復治療技術主要以神經康復治療技術為主。由于我國的專業康復治療師數量與患者數量相比相差巨大,眾多醫院的康復床位緊缺,而康復機器人輔助治療能夠大大節約人力成本,因此成為當今神經康復治療不可或缺的設備。

將機器人技術應用于康復醫療領域,是目前醫療設備領域研究的重點,康復機器人能夠部分代替醫療人員實施康復治療,并相對于康復治療師還具有以下特點:機器人由于機械結構能夠使康復運動動作持續且穩定、傳感器及計算機技術的結合能夠精確獲取運動參數以及檢測恢復情況、互聯網以及VR等技術交叉運動則能夠實現遠程訓練并提高訓練樂趣。目前國際上已有眾多康復機器人用于臨床的神經康復治療,上肢康復機器人則是根據人類上肢乃至肩部胸部的生物學運動規律結合機械串聯并聯結構而設計的機器人,能夠幫助病患實現上肢的輔助運動治療和康復性訓練。目前針對上肢康復機器人的技術研究主要集中在本體機械結構設計和運動控制策略的研究。

一、上肢康復機器人機械結構

本體機械機構設計是機器人康復訓練系統的根本,通過機械結構實現上肢運動,而根據對上肢的控制方式原理不同,上肢康復機器人的機械機構分為末端牽引式和外骨骼式。

(1)末端牽引式上肢康復機器人。

最初的上肢康復機器人機械結構采用的是末端牽引式,通過機器人末端與病患上肢連接帶動上肢運動。1991年美國麻省理工學院的Krebs和Hogan等人研制完成的第一臺上肢康復訓練機器人MIT-MANUS,其為五連桿串聯機械臂,設置了不同的運動模式,機器人根據模式的不同而控制病患的肩關節與肘關節的運動。并且機械人設置傳感器收集機械臂運動參數,通過計算機顯示其進行顯示。末端牽引式康復機器人機械機構簡單,對病患的使用性廣。但是其多關節自由度低,無法還原關節的全部正常運動,存在一定安全隱患。

(2)外骨骼式康復機器人。

外骨骼式康復機器人將機械結構對病患上肢通過外包方式進行多點式接觸固定,通過機械臂的移動帶動上肢多個關節分別運動,由于機器人相似與上肢外骨骼而得名。著名的6-DOF上肢康復機器人系統——ARMin,可實現整機上下平動,肩旋內/外、大臂轉動、肘屈/伸4個自由度的主動運動,以及肩部屈/伸和前臂轉動2個自由度被動運動。

對于外骨骼式康復機器人的機械結構設計,目前主要集中于多個主動自由度的開發,通過機械串聯、并聯結構的設置,增加多自由度以及增強穩定性。

美國亞利桑那州立大學研制了RUPERTM1肢康復機器人。RUPERT有五個自由度,包括肩關節屈伸、內旋外旋、前臂內旋外旋和腕關節屈伸。采用了穿戴式人工氣動肌肉驅動系。人工氣動肌肉與病患上肢之間的耦合性更好,降低了控制系統的復雜程度。并且還可以避免患者康復訓練過程中出現肌肉痙攣現象。

二、上肢康復機器人控制策略

對于臨床的神經康復治療而言,康復訓練不應當是簡單的被動帶動上肢的活動,而應當結合解決病患心理問題的主動上肢活動,通過康復機器人結合病患的自主意識而進行輔助康復訓練。基于這樣的臨床指導,目前上肢康復機器人的控制策略主要包括以下幾種:經典控制策略,基于sEMG、EEG

以及MMG等的生物電信號的控制策略。

(1)經典控制策略是通過傳統傳感器與機械設備交互實現上肢康復機器人的康復訓練運動,其最為典型的兩種控制策略是阻抗控制策略和力/位混合控制策略,目前已經廣泛應用于上肢康復機器人的工業制造中。

力/位混合控制特點,是將力與位置兩者因素同時進行控制而又避免兩者的互相干擾[3-4]。其具體工作原理是通過力控制系統單獨控制部分力結構的力,通過位置系統單獨控制部分位置結構的空間位置,兩套系統控制互不干涉,最后集中反應在機器人的運動上,而收集機器人信息又反饋于力與位置控制系統。

對于力/位混合控制而言,其由于施用兩套系統控制,對于機器人的實時性控制把握較為困難,并且對于人的上肢而言其也是力與位置等控制綜合體,拆分控制機器人的力與位置也并不符合仿生學的原理。由此,Whitney、Salisbury、Hogan、Kazerooni、Seraji等人提出了阻抗控制策略[5-6]。

阻抗控制其基本為阻尼-彈簧-質量控制,因此根據其變量可以分為基于力和基于位置兩種方式。基于力的阻抗控制原理為:根據位置關系設置初始期望力Fr,通過力控制器控制機器人運動并輸出與環境實際作用力F與位移X,并通過對環境實際作用力F來反饋Fr。基于位置的阻抗控制的原理為:根據機器人與環境實際作用力F,通過阻抗控制得到實際位移偏差ΔX,將該偏差對初始位置Xr進行修正,得到位置控制量Xd,然后通過位置控制器控制機器人運動,并通過實際位置來反饋控制位置Xd。

經典控制策略對于機械機構簡單的上肢康復機器人而言,容易實現力和位置的控制。但是對于實際的上肢神經康復治療而言,由于人體上肢多個關節的多自由度以及治療需求,實際需求的上肢康復機器人的任務復雜多變,不同病患以及不同康復程度帶來的模型變化等影響,要求上肢康復機器人的自動控制更加精確。由此要求,在經典控制策略的基礎上發展出來自適應和魯棒性控制。自適應控制策略模糊環境或模型存在未知參數,不斷修正以確定控制系統的剛度、阻抗。魯棒控制綜合結合于力/位混合控制和阻抗控制,以提高運算速度,改善機器人的實時性。

(2)基于sEMG控制策略是通過控制通過獲取神經-肌肉運動產生的電信號對人體運動意圖進行判斷,從而調整機器人的運動。

人體肌電信號是運動中人體肌肉神經發出的電信號,能夠反映出運動信息。上肢康復外骨骼機器人的康復訓練的目的是實現病患對上肢的運動控制,而正常的上肢運動控制有賴于神經傳遞信息,采集肌電信號輔助控制上肢康復機器人運動,更貼近于真實的人體控制,被認為具有很好的臨床實用性。

Motorika公司生產的Reo機器人是一款在全球進行臨床使用的康復機器人,其主要通過基于sMEG和基于EEG的控制策略提高機器人的運動精度以改善病患上肢的動作,確保病患的主動參與和機器人運動有效結合,取得了良好的效果。

(3)基于EEG控制策略是通過獲取大腦發出運動意圖指令時產生的腦電信號對人體運動意圖進行判斷,從而調整機器人的運動。

大腦是人體的控制中樞,腦電信號能夠體現大腦的控制,因此利用腦電信號對于康復訓練有很好的應用前景。研究顯示腦電信號的主要特點有:信號隨機且復雜多邊、難以分析與處理、信號幅值低噪音高、頻率復雜。因此,基于EEG控制策略的難點在于腦電信號的采集與處理。

不同的運動產生不同的腦電信號,根據采集到的腦電信號就可以判斷大腦具體下達的運動命令。目前通常采用腦電帽附著在大腦外側,實時監控大腦不同區域的腦電信號。對腦電信號進行放大、濾波、去噪后,通過特定的算法捕捉不同特征的腦電信號,然后進行提取分析,判斷運動意圖,接著通過計算機等設置將運動意圖轉換為機器人驅動結構的驅動命令,對機器人進行控制,實現上肢康復機器人及時驅動上肢運動。此外,為了直觀顯示運動狀態、提高病患的參與和控制程度,可以設置移動終端、人工智能語音控制等。

(4)基于MMG控制策略是通過獲取肌肉進行不同動作時所產生的肌音信號對人體運動意圖進行判斷,從而調整機器人的運動。

肌音信號MMG是肌肉收縮產生肌力的過程中肌纖維由于分布不均勻等因素發生側向振動而表現為宏觀上的發出機械波的一種力學現象。相對于腦電信號來說,肌音信號更加穩定、幅值大、抗干擾,因此更便于采集與分析。肌音信號本質是機械振動信號,但同時也受到一些生理因素比如肌肉疲勞等因素的影響。因此,肌音信號在一定程度上也可以反應肌肉纖維分布、肌肉疲勞,可以部分表征康復程度。

三、討論與展望

上肢康復治療過程中,需要根據病患的不同疾病程度選擇適當的訓練康復項目,病患上肢難以運動則選擇被動運動,身體部分好轉后或者上肢局部運動障礙則可以選擇助力運動,上肢損傷較輕則可以選擇主動運動。被動運動能夠輔助運動肌肉,促進上肢的血液流通,改善病患的肌肉能力。助力運動在一定程度上遵循病人自主運動意圖又提供一定助力。主動運動則完全根據病患運動意圖運動,主要是為了使病患逐漸適應真實的上肢運動模式。因此,上肢康復治療整個治療周期需要不同的控制要求,這對于自動控制策略提出了新的更高的要求,因此自動控制策略有以下新的發展:

(1)復合控制策略。單一的控制策略具備明顯的優缺點,而復合控制策略則能夠互相彌補不足,并且前文中也部分列舉出了一些控制策略的符合應用。根據上肢康復治療要求選擇適應的康復機器人機械結構,根據機械結構和康復治療臨床需求選擇適應的復合控制策略,已經成為當前上肢康復機器人設計的研究重點。

(2)臨床使用控制。上肢康復治療機器人是為康復治療服務,其除了基本的運動學要求意外,更多的是需要根據臨床治療方案而調整控制。在康復治療過程中選擇適當的參數表征上肢運動情況以進行跟蹤檢測,反饋上肢康復治療程度,是臨床使用控制的新要求。傳統的基于機械的空間位置、力、速度等測量方式已經難以滿足臨床需求,新的腦電信號等生物學相關指標被引入上肢康復治療機器人。未來基于生物學的更多指標將會對上肢康復治療機器人控制策略提出更高的精細化控制要求。