康复机器人的研究现状分析

康复机器人的研究现状分析

崔迪

宁波工程学院浙江宁波315201

摘要：目前，康复机器人的研究与开发日渐白热化，在医院、社区或家庭中的应用也越发普遍，本文就面向神经康复的康复机器人或相关设备的发展历程及研究现状进行了全面深入的分析。

关键词：康复；机器人；脑损伤

康复机器人可分为辅助性和治疗型两种。辅助型康复机器入主要用来帮助老年人和残疾人更好地适应日常的工作和生活，部分补偿了他们弱化的机体功能；治疗型康复机器人用来帮助患者恢复机体功能。目前，康复机器人的研究主要集中在康复机械手、智能轮椅、康复治疗机器人以及家庭和单位之间的交互设备及智能控制界面等几个方面。

康复机器人的研究从上世界80年代发展至今已有30余年的历史，目前较为知名的康复机器人产品有以下几种：

1.MIT_Manus[1]是比较经典的上肢康复机器人，在1995年由美国麻省理工大学研制，该机器人采用了阻抗控制，实现了康复训练的安全性和平稳性，其中，InMotion是它的临床应用版本，从图1可以看出该机器人是末端式康复机器人，在水平范围内能够自由活动，具有多种训练模式，通过显示器显示当前任务，以及提供使用者操作提示和信息反馈。

2.ArmGuide[2]，该康复机器人也是一种末端式康复机器人，如图2所示，可以看出该康复机器人结构较为简单，因此造价成本相对较低，考虑到到达运动时日常生活中最为常用的运动，该康复机器人的设计就是为了锻炼到达运动，使用者的手臂被固定在康复机器人上，可以在限制的轨迹上反复进行到达运动的训练，而且该康复机器人配备了六自由度的力传感器，可以实时获取患者的力信号，并通过显示器指导使用者进行康复训练。

3.Armin[3]，该康复机器人如图3所示，可以看出，该康复机器人结构较为复杂，是一种外骨骼康复机器人，它有六个自由度，包括腕关节一个自由度，肘关节一个，肩关节三个，以及前臂一个。该康复机器人由直流电机通过减速机驱动，配备有高分辨率的位置、角度以及力传感器，它还结合了虚拟环境，通过液晶显示器显示。

Armin康复机器人设计了三种训练模式，被动训练模式，游戏训练模式以及任务模式，类似于前面提及的主动模式。该机器人采用了结合PID的力控制方法，同样能够满足使用者对安全性和柔顺性的要求。

4.MIME[4]，MIME的全称是镜像运动使能器（MirrorImageMotionEnabler），如图4所示，顾名思义该机器人主要的功能是带动使用者进行镜像运动的训练，该训练是指现有健康侧的肢体执行一次任务，然后患侧的肢体再重复此任务，患肢的运动可由机器人辅助完成或者患者主动完成，设计者之所以采用这种训练方法，是为了对比患者两次的运动能力，以健康侧的肢体作为参考，指导患者的康复活动。

该机器人是一种末端式的康复机器人，较为特殊的是，该机器人是在工业机器人上的基础上研制的，图中采用的是puma-560机器人，这样的做法大大简化了康复机器人的设计流程，成本也得到降低，但是工业机器人本身存在柔顺性不够高的问题，这可能会给使用者带来一定的不适感。

5.KINARM[5]机器人分别有外骨骼式和末端式康复机器人，图中所示是外骨骼康复机器人，该机器人虽然每个手臂只有两个自由度，但是可以同时控制双臂的运动。该机器人的虚拟环境通过投影仪投影到使用者前方水平的屏幕上，相较于垂直式的屏幕，该虚拟环境更贴合日常的行为活动，因为此种虚拟环境避免了视觉信号从垂直向水平的转换过程。

综上，康复机器人的研究开发是个较为复杂的课题，需考虑到的因素较多，如康复效果的体现、患者使用的舒适性和柔韧性等，随着各方面技术的日益成熟，康复机器人的种类将更丰富，能够突出其针对性和实用性。

参考文献：

[1]JBroeren，MGeorgsson，Virtualrealityinstrokerehabilitationwiththeassistanceofhapticsandtelemedicine，Proc.4thIntlConf.Disability，VirtualReality&Assoc.Tech.，Veszprém，Hungary，2002

[2]DeutschJE，LatonioJ，BurdeaGC．Post-strokerehabilitationwiththeRutgersAnklesystem：acasestudy．Presence2001：10：416-430

[3]RobertRiener，AViewonVR-EnhancedRehabilitationRobotics，Inproceedingof：VirtualRehabilitation，2006InternationalWorkshopIEEE

[4]T0dorovE，ShadmerR，BizziE．Augmentedfeedbackpresentedinavirtualenvironmentaccelerateslearningofadifficultmotortask．JMotBehav1997；29（2）：147-158

[5]RoseFD，AttreEA，BrooksBM．Traininginvirtualenvironments：transfertorealworldtasksandequivalencetorealtasktraining．Ergonomics2000：43（4）：494-511