脑机接口下肢康复机器人的设计与应用

脑机接口下肢康复机器人的设计与应用

胡笛君1，胡梦雅1，廖一鸣1，敬汤晟1，温鑫1，胡琼华2

中国矿业大学 江苏徐州  221116；  2.四都中心 福建漳州  363502

摘要：随着时代发展，残疾人群体的社会保障以及康复治疗等，越来越得到重视。但是，目前市面上主流下肢康复机器人智能化水平低，仅能简单动作互动性能差。为此，本文设计并介绍了一种基于脑机接口的下肢康复机器人，通过对运动缺陷症状进行分析，建立下肢康复机器人运动学与动力学模型，同时，利用脑机接口收集病人数据，对数据进行处理反馈给控制系统，实现对下肢康复机器人的控制。

关键词：下肢康复机器人、脑机接口、结构设计、智能仿生机械设备

Abstract: With the development of the times, more and more attention has been paid to the social security and rehabilitation treatment of disabled groups. However, the current mainstream lower limb rehabilitation robots on the market have a low level of intelligence and only have simple actions with poor interactive performance. For this reason, this paper designs and introduces a lower limb rehabilitation robot based on a brain computer interface. By analyzing the symptoms of motion defects, the kinematics and dynamics models of the lower limb rehabilitation robot are established. At the same time, the brain computer interface is used to collect patient data, process the data, and feed back to the control system to achieve control of the lower limb rehabilitation robot.

Keywords: lower limb rehabilitation robot, brain computer interface, structural design, intelligent bionic mechanical equipment

0引言

全球有超过10亿的残疾人，其中6亿在亚洲，而目前中国的残疾人口达到8500万[1]。长期的卧床会对这些人群带来生理及心理上的危害。文章设计的脑机接口下肢康复机器人，结合了人体工学，在机械结构上设计了更具柔性、与人体关节匹配程度更高的固定装置。半自动可调节的髋关节、膝关节及踝关节的连接支架使得机器人适用于每个穿戴者的关节位置和不同腿型。这个算法提高了对步态相位预测的辨识度。并有效提升了下肢外骨骼机器人系统的实时性、稳定性、提出的步态预测与识别模型可以帮助步态识别任务克服实际应用场景中的困难。为使得穿戴装置更加舒适，我们还为辅助机器人增加了可拆卸的按摩模块，可由穿戴者随时随时任意使用。

1下肢康复机器人建模

相比于市面上现有的按摩椅和康复机器人，本设计将二者功能进行了整合。在机械结构上对人体做了针对性的设计，在大部分与身体接触的部位根据材料力学特性选用了织物或者是橡胶，避免人体对硬度较高的设备产生排斥。此外，由于每个穿戴者的关节位置以及腿型不同，且残疾群体下肢骨骼、肌肉均有不同程度的功能性退化，所以在机械结构上需要柔性及关节的匹配程度要更高，本设计对髋关节、膝关节及踝关节的连接支架上均设计成可调节，通过传感器及操控面板能够半自动的调节至穿戴者舒适的位置。可拆卸的按摩模块是本设计亮点之一，当穿戴者行走训练累了，坐下充电时可安装此模块，进行进一步的按摩康复。

功能一（辅助行走）：穿戴上设备后，能通过半自动的方式将设备关节匹配到不同使用者的关节位置。若患者有一定行走动作，则设备能自适应的放大患者想要完成动作的力，辅助患者进行行走训练；若患者无法完成行走的动作，则根据机器自带已经学习的步态来带患者进行行走训练。

功能二（按摩康复）：长期卧床或者进行完行走训练后，将设备连接至充电椅，安装上可拆卸的按摩模块，半自动的调节至合适的位置，进行按摩康复。

下肢康复机器人模型搭建，如图1所示。该装置的主要结构分为十一个部分，包括腰部护垫1、电池及设备控制器2、髋关节调节3、髋关节固定轴4、按摩模块固定座5、髋关节电机6、大腿支撑支架7、膝关节电机8、按摩模块9、踝关节电机10、脚部支架11。

图1 下肢康复机器人建模设计

2硬件系统设计

2.1功率控制

为了使关节电机功率输出得到更加稳定可控的控制，在本设计种采用BLDC电机。

BLDC电机控制算法无刷电机属于自换流型（自我方向转换），因此控制起来更加复杂，BLDC电机控制要求了解电机进行整流转向的转子位置和机制[2]。在闭环速度控制中，电动机的运行速度与效率也必须通过计算定子的运行效率、相应的电压,以及PWM频率等加以调节。BLDC系统拥有多个选项,包括沿边曲线和沿中轴线方向的PWM输出,以适应不同的使用要求。许多应用需要快速调节，因此通常会使用6个单独的PWM波形来实现这一功能。通过使用这种方法，我们能够获得更高的分辨率。本设计中使用补充的中心排列PWM信号来满足服务器定位、能耗控制和动力转换的需求。

BLDC电机通过霍尔效应传感器实现精确的定位感应，从而确保转子的准确性。这会导致使用更多的线从而使成本变得更高。无传感器BLDC控制省去了对于霍尔传感器的需要,而是采用电机的反电动势(电动势)来预测转子位置。

在本设计中，BLDC电机控制技术通过控制电机的速度和方向来控制下肢康复机器人的运动，因此可以根据患者的康复需求和治疗进度进行个性化的运动控制。可以实现精准且动作流畅的运动，从而提高患者在治疗过程中的舒适度和康复效果。

2.2空载时间的插入和补充

大多数BLDC系统并不使用互补的PWM、空载时钟插入或空载时钟补偿。一般的,要求这些功能的BLDC产品仅包括高性能BLDC伺服装置电机、正弦波驱动的BLDC电动机、无刷AC、或PC同步电机。

脉冲宽度调制技术仅用来把可变电流应用于变压器绕组。有效电流大小和PWM占空率成正比。在进行了相应的整流换向之后,由于BLDC的转矩速度特性和以下直流电机一致。因此本设计利用可变电流来调节电机的转速和可变转矩。

2.3电源控制

本设计中功能一电源由整机携带的电机进行供电，而功能二则由充电椅对其进行供电。

一个基本的AC-DC SMPS电源包括：

1.输入整流器和滤波器

2.变压器

3.输出整流器和滤波器

4.反馈和控制电路

2.4检测手段

本设计中需要对关节间相对位置以及肌肉群位置大小进行检测。这涉及一个智能监测系统，用于从人体提取关节坐标。包括三个传感器、一台计算机和一个警报器。三个传感器的输出端连接到计算机的输入端，计算机的输出端连接到警报的输入端。该设计中涉及的提取人类关节点坐标的智能监测方法是基于核主成分分析建立二维隐马尔可夫模型。使用三个传感器实时监测监测区域内的人体运动，对全骨骼关节点坐标的运动表征数据在尺寸上降维处理，以获得其运动表征数据的主要分量。

2.5整机控制

整机控制使用树莓派嵌入式板卡，40针引脚的第8和10引脚是树莓派的串口的收发引脚，本设计用跳线将8和10引脚短接，从而实现自发自收。

2.6模块间通信

模块间通信采用串口通信。串口通信的数据传输是0和1，逻辑1逻辑0的判断方法是通过导线高低电平来确定的，无论是在单总线还是在I2C、UART种。然而，这种信号线的接地端再与其它设备形成共地模式的通信，在传输时极易产生干扰，抗干扰性能较低。在这种情况下使得RS485应用非常广泛，因为它使用差分通信、支持多机通信，抗干扰能力强。

RS485通信最大特点就是传输速度可以达到10Mb/s以上，传输距离可以达到3000米左右[3]。但尽管RS485的最大传输速度和最大传输距离都很大，但随着传输距离的增加，传输速度是会变慢的，两者是不可兼得的。但在本设计中，传输距离较小，所以对于传输距离对传输速度的影响可被忽略。

3 软件系统设计

3.1功率控制

前文所提到，本设计中使用BLDC电机。该电机有许多不同的控制算法。通常情况下是将功率晶体管用作来控制电机电压的线性稳压器。但是在驱动大功率电机时，这种方法并不实用。高功率电机必须采用PWM控制，且需要提供一个微控制器来实现起动和控制功能。

本设计中控制算法必须提供下列三项功能：

1.用于控制电机速度的PWM电压

2.用于对电机进整流换向的机制

3.利用反电动势或霍尔传感器来预测转子位置的方法

3.2电源控制

本设计采用开关电源进行电源控制。开关电源的本质是一个振荡电路。这种电能转换的方式不仅用于电源电路，还广泛应用于其他电路。与变压器相比，开关电源的效率更高，稳定性能好，体积较小。但开关电源的缺点是功率相对较小，但该缺点对本设计影响较小，可被采用。

开关电源有两种不同的调制方式，分别是脉宽调制（PWM）模式和脉频调制（PFM）模式。PWM是通过改变开关脉冲宽度来控制输出电压稳定的方法，PFM则是在输出电压变化时，通过取样比较，放大误差值后去控制开关脉冲频率来输出电压稳定。本设计采用PWM控制。

3.3检测手段

本设计所涉及下肢康复机器人行走步态感知方法及传感测量装置。具体执行步骤为：

首先采用脚底压力传感器、膝关节编码器和陀螺仪对人触地信息、关节角度变化以及大小腿角速度信息进行测量，依据人机并行规律确定了5个步态子相划分方法。而后深度学习系统，进行分解与近似熵的脑电特征提取及运动想象脑电模式识别，对所识别到的脑电信号进行二阶盲辨识结合小波包预处理，最后进行模糊熵的脑电信号分类和特征提取、融合，进而反馈给操作系统。本设计的优点：利用安装在外骨骼上有限测量信息实现行走步态分类决策，提出的人机携行步态识别方法能够提高外骨骼跟随试穿员肢体动作的实时性，能够提前让电机控制系统收缩,提高人机并行速度。

3.4整机控制

上下位机之间采用串口或者wifi 模块进行通信。本设计采用树莓派进行控制。树莓派流行的编程语言为python语言，使用python的serial扩展库——pyserial实现。

3.5模块间通信

在本设计中，我们采用STM32进行模块间通信，主要用于控制机器人的运动和感知环节。具体来说，STM32模块通过读取传感器的数据，如电机的速度和位置，来感知机器人的运动状态。同时，STM32还能够控制机器人的运动，例如通过PWM控制电机的速度和方向，从而让机器人实现前后运动、左右转向等动作。

此外，本设计还利用STM32通过无线通信技术，如蓝牙或Wi-Fi，与外部设备连接，如电脑或智能手机，能够实现远程控制和数据传输。通常情况下，STM32的使用是对两个芯片的TXD和RXD进行交叉连接。但对于芯片和PC端相连，并不能不能使用直接交叉连接，需要将芯片的输入输出端口转换为RS232类型，再进行交叉连接。

STM32中已建立相应的相关库函数，使用和配置串口的时候可以直接进行调用。

3.6步态学习

穿戴式下肢辅助外骨骼机器人可以提高人在重负荷下长距离行走的能力。人体下肢运动的准确感知和识别以及外骨骼控制系统参数的实时输入一直是佩戴下肢辅助外骨骼机器人的关键技术。为解决由于下肢辅助外骨骼机器人感知系统向控制系统传递步态信息时延导致的下肢外骨骼系统实时性和稳定性差的问题，提出了一种新的人体步态预测与识别算法。根据人类下肢的步态样本数据，本设计提出了一种有关最小二乘支持向量回归（LS-SVR）的预测算法，以预测人类下肢运动下一刻的步态数据。本设计提出了一种基于模糊理论的步态识别算法，以识别下肢运动下一瞬间的步态。所提出的算法可以识别人的下肢的脚跟着陆阶段，负载支撑阶段，前摆动阶段和摆动阶段。实验结果表明，步态预测准确率为99.83％，基于120个完整步态周期的预测步态数据，步态相位识别率为99.93％。为可穿戴式下肢辅助外骨骼机器人智能感知技术提出了一种可行的方法。新算法提高了步态相位预测的识别率，并有效提高了下肢外骨骼机器人系统的实时性，稳定性和鲁棒性。提出的步态预测与识别模型可以帮助步态识别任务克服实际应用场景中的困难，为下肢辅助外骨骼机器人感知系统提供可行的方法。

4结束语

文中针对脑机接口下肢康复机器人展开研究。首先，通过对下肢运动缺陷症状进行研究分析，设计出合理的下肢康复机器人结构，更贴合人体；其次，通过对软硬件的配置，实现对下位机的控制，并实现互动性能。

参考文献：

[1]赵燕潮.中国残联发布我国最新残疾人口数据 全国残疾人口逾8500万[J].中国残疾人,2012(04):20.

[2]王智玮.GD32创新反电动势采样方案，助力高效控制BLDC电机[J].电子产品世界,2021,28(01):23-24+27.

[3]阳宪惠主编. 现场总线技术及其应用[M]. , 1999.

作者简介：胡笛君（2001-）女，汉族，福建省漳州市，中国矿业大学

本科在读，机械设计及其自动化。