动作捕捉系统用于下肢外骨骼开发

随着人口老龄化的日趋严重，越来越多的运动功能障碍患者需要得到帮助。传统治疗是在康复治疗师帮助下对患者进行康复训练，但是我国康复医师与基本人数占比为 0.4/十万，无法覆盖所有患者。

得益于机器人系统与生物医学工程原理的发展，下肢外骨骼机器人的出现为广大患者带来了福音，通过模拟正常人的步态运动做康复训练，锻炼人体下肢肌肉及运动神经，，能帮助患者在无人照顾情况下进行一定程度的有效康复训练。

 在外骨骼机器人开发过程中，人体的步态运动特性经过优化处理后可以用于仿人控制器设计和实时训练中。因此如何对捕获的运动特性进行有效处理，设计仿人控制器，并将其应用于下肢康复机器人实时辅助训练中，已经成为现阶段下肢康复机器人设计和控制的一个研究热点。

中原工学院的研究人员基于人体运动机理，进行了下肢外骨骼机器人动力学建模和控制系统设计相关研究。在人体运动康复技术领域，对于身体运动过程的测量是一个重要环节，因为与运动相关的一些详细信息不仅可以用于生物力学模型的验证，还可以用于分析人身体的动力学信息。研究人员采用NOKOV度量动作捕捉系统和三维测力平台采集人体步态运动数据和足底力数据。

运动数据采集在一个长5米，宽4米，高3米的空间中进行。在实验过程中，实验员双手放在胸前，双脚自然平行行走。 研究中主要捕捉实验者运动的基本骨架，因此将反光标识点（Marker）贴到下肢关节点上，共粘贴15个反光标识点，利用6个Mars 2H动作捕捉相机采集各标识点数据信息，并进行滤波处理。

由于处理后的数据无法直接应用于下肢外骨骼机器人作为理想参考运动，采用傅利叶函数进行曲线拟合，拟合后的曲线作为下肢外骨骼机器人控制系统的参考期望运动轨迹，并对采集到的数据进行人体运动学及动力学特性分析。

基于人体运动机理的分析，研究人员进行下肢外骨骼机器人控制系统设计，提出基于人体舒适度的线性反馈控制、基于人体舒适度的自适应控制、基于人体步态数据的鲁棒自适应 PD 控制三种方法。为了验证提出理论的有效性，研究人员将采集到的下肢运动特性作为下肢外骨骼机器人控制系统的参考期望运动轨迹，进行了基于实验数据的下肢外骨骼机器人控制系统仿真验证。

参考文献：[1]胡宁宁. 基于人体运动机理的下肢外骨骼机器人控制系统设计[D].中原工学院,2020.DOI:10.27774/d.cnki.gzygx.2020.000121.

原文链接：https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CMFD&dbname=CMFD202101&filename=1