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全向移动康复机器人智能运动策略研究

作　者: 孟宪辉
导　师: 张秋豪
学　校: 沈阳工业大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 全向移动机器人超声波传感器 BP神经网络步态检测模糊控制技术
分类号: TP242.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 46次
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内容摘要

现代医学理论和临床医学证明,对于肢体运动功能退化或损伤的患者,除了早期的手术治疗和必要的药物治疗外,在肢体运动功能的恢复和提高过程中,正确的、科学的康复训练发挥着非常重要的作用。随着社会的发展,人类对生活质量提出更高的要求,这就使康复医学和康复机器人技术的研究有了更现实的意义和更广阔的空间。本文以全向移动康复机器人的运动特点为基础,力图设计出一种机器人主动训练运动模式,它是机器人自主运动带动下肢障碍患者康复训练的一种运动模式。首先,康复机器人如果能自主运动,其对外部环境的感知是必不可少的。本文利用超声波传感器和单片机组成信息采集与处理系统,根据机器人运动特点,采集外部环境中的障碍物信息,并用BP神经网络技术,对周围环境的障碍物进行模式识别和分类,在应用MATLAB软件对BP神经网络分类器的生成过程和结果进行仿真,通过改进BP算法,应用LM算法使得BP神经网络分类器达到设计要求结果,经过统计多次的仿真测试结果的数据显示,这种分类器能够很好对障碍物模式进行识别和分类,从而能够很好的对周围环境进行识别。其次,本文通过对单肢运动障碍患者的步态规律进行了分析,并且通过分析结果与采集到的机器人与患者之间的距离值,设计一种适合全向移动机器人的步态检测技术,即用LM算法生成的BP神经网络步态模式识别器。通过MATLAB仿真,此分类器能对患者康复训练中的步态进行很好的识别。然后,设计一种基于模糊控制理论的全向移动康复机器智能运动方法。通过对前面研究成果和模糊控制技术在机器人避障算法的应用,构造出一种融合了全向移动特点和患者步态信息的机器人避障模糊控制器。通过MATLAB仿真结果,机器人在自主运动过程中能够很好的避障的同时,也考虑到了患者的不同步态状况。从而生成一种全向移动康复机器人智能运动策略。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第一章绪论  10-18
  1.1 课题的背景与意义  10-12
    1.1.1 课题的背景  10
    1.1.2 课题研究的意义  10-12
  1.2 国内外康复机器人研究的动态和水平  12-17
    1.2.1 国外康复机器人研究动态  12-14
    1.2.2 国内康复机器人研究动态  14-17
  1.3 课题研究的相关内容  17
  1.4 本章小结  17-18
第二章康复机器人对障碍物的模式识别  18-40
  2.1 全向移动机器人的运动原理  18-19
  2.2 机器人对环境信息的采集与处理  19-24
    2.2.1 超声波传感器采集外部信息  19-22
    2.2.2 单片机技术对传感器采集的信息进行处理  22-24
  2.3 机器人对障碍物的模式识别  24-39
    2.3.1 神经网络与模式识别  24-25
    2.3.2 BP神经网络分类器的结构和机理  25-29
    2.3.3 障碍物的模式识别器的设计和仿真  29-39
  2.4 本章小结  39-40
第三章康复机器人对步态的模式识别  40-53
  3.1 下肢障碍患者行走时的生理特征和步态规律  40-45
    3.1.1 人体在行走过程中的基本平面和轴  40-41
    3.1.2 正常人体和单肢障碍患者的行走步态  41-45
  3.2 机器人对患者步态的数据信息采集与处理  45-47
  3.3 机器人对患者步态的模式识别  47-52
  3.4 本章小结  52-53
第四章机器人基于模糊控制技术的运动策略  53-63
  4.1 模糊控制技术原理  53-54
  4.2 模糊控制器的设计  54-58
    4.2.1 确定模糊控制器的结构  54
    4.2.2 变量的模糊化  54-57
    4.2.3 模糊推理决策算法的设计  57-58
    4.2.4 输出量的模糊判决  58
  4.3 模糊控制系统仿真  58-61
  4.4 本章小结  61-63
第五章结论与展望  63-64
参考文献  64-66
附录A 超声波传感器数据采集程序  66-70
在学研究成果  70-71
致谢  71

全向移动康复机器人智能运动策略研究

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