Skip to main content
NCBI home page
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi = Journal of Biomedical Engineering logoLink to Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi = Journal of Biomedical Engineering
. 2018 Jun;35(3):452–459. [Article in Chinese] doi: 10.7507/1001-5515.201703052

中央驱动式多自由度上肢康复训练机器人研究

Study on the center-driven multiple degrees of freedom upper limb rehabilitation training robot

Xiaohai HUANG 1,2,3, Hongliu YU 1,2,3,*, Jinchao WANG 1,2,3, Qi DONG 1,2,3, Linling ZHANG 1,2,3, Qiaoling MENG 1,2,3, Sujiao LI 1,2,3, Duojin WANG 1,2,3
PMCID: PMC9935207  PMID: 29938955

Abstract

随着社会老龄化的日益严重，脑卒中患者人数逐年增加。相较于传统的康复治疗手段，应用上肢康复机器人治疗具有更高的效率和更好的康复效果，目前也已经成为康复领域的重要发展方向。本文针对当前上肢康复机器人系统的发展现状和不足，并结合各类上肢康复机器人产品的发展趋势，设计了一款最多能帮助患者完成 6 个自由度（3 个驱动自由度，3 个欠驱动自由度）训练的索控式中央驱动上肢康复训练机器人。综合考虑机器人结构与常见的多关节复合康复训练动作，选用关节空间规划法中的三次多项式法设计了进食、抬臂收展两条运动轨迹，并在 MATLAB 中绘制出机器人的运动轨迹曲线，为进行科学有效的被动康复训练奠定了基础。最后本文试制了实验样机，完成了机械结构与设计轨迹的验证。

Keywords: 上肢康复, 机器人, 绳索传动, 中央驱动

引言

据统计，2015 年我国 60 岁以上老人约 2.1 亿，占全国总人口的 15%，2050 年将达 4.4 亿，全国老龄化比例呈直线上升趋势。老龄群众中有大量脑血管疾病和神经系统疾病患者，脑卒中是老年患者最常见的疾病之一，且具有高发病率、高死亡率、高致残率和高复发率的特点[1]。数据显示，我国脑卒中标化患病率约为 1.82%，以此估算，我国 40 岁以上罹患脑卒中的人群高达 1 036 万人，年新发病人数高达 200 万人，脑卒中给中国造成的经济负担每年高达 400 亿元，而且脑卒中的发病率快速上升，年轻化趋势越发明显，据预测 2020 年后中国的中风患者将呈现井喷式增长[2]。这种疾病会引起患者肢体运动功能的丧失，尤其是上肢运动功能的丧失，极大地影响了患者日常生活。随着经济的发展，人们对生活的期望不断提高，对脑卒中患者进行及时有效的康复运动治疗变得尤为迫切和重要。因此，上肢康复机器人的研究和应用，对我国康复医疗水平的提高及多学科交叉研究的进步都具有重要意义[3-5]。

目前国内外上肢康复机器人结构形式设计方案主要有末端支撑式和外骨骼式两种。末端支撑式是以普通连杆机构或串联机器人机构为主体机构，对患者的运动末端进行支撑和牵引，从而实现上肢的康复，其中比较典型的有以下几种。麻省理工学院研发的 MIT-MANUS采用五连杆机构，具有平面模块、手腕模块和手部模块三种模块可选[6]，能实现主被动混合运动[7-8]，但其结构与患者患肢无法贴合。美国加州大学 Reinkensmeyer 与芝加哥康复研究所 Kahn 等联合研发的一种上肢康复机器人 ARM-Guide[9-10]，可以用来辅助患者上肢进行康复训练，同时也可用于测量患者上肢的活动空间，但其运动和训练方式比较单一。NeReBot 是由意大利 Padua 大学设计的一款运用绳索悬吊控制的 3 自由度末端牵引式康复机器人[11]，其结构由一个 C 型臂底座及三根钢管、三组钢丝绳索及托盘组成，顶端的三根钢管通过钢丝绳索与托盘连接，托盘将患肢吊起从而完成上肢康复训练[12]。但是，NeReBot 存在着 GENTLE/S[13]等一类悬吊式上肢康复机器人的通病，即训练过程中患者患肢需持续悬吊，患者极易疲劳，训练持续性较差，且长期使用易产生肌肉酸疼等症状。综上所述，末端支撑式结构相对简单、易于控制且价格低廉，但由于其与患者患肢不贴合，使用时每个患者的关节位置各不相同，导致机器人虽可模拟完成上肢的运动，但对患者施加的牵引力无法精确地施加于患肢，康复训练效果不尽如人意，甚至会出现牵引过度给患者带来新的损伤。在此情况下，产生了如今应用较为广泛的外骨骼康复机器人。

外骨骼上肢机器人具有与人体一致的运动学结构，患者肢体通过穿戴机构与外骨骼结构接触，从而由外骨骼向肢体传递力来实现辅助运动和康复训练，其中比较典型的有以下几种。瑞士苏黎世大学和苏黎世联邦理工学院基于 ARMin[14-15]基础联合开发的 Armeo Power[16]，具有 7 个自由度，分别由电机驱动，结构上可实现左右手互换，但 Armeo Power 将电机直接安装于上肢各关节处，导致机械臂比较庞大，同时也具有一定的噪音及辐射，不利于患者进行持续的康复训练。MJS 是由意大利 Technobody 公司生产的多关节上肢运动康复系统，采用气动驱动方式，可实现肩关节的 3 个自由度主/被动运动、肩关节与肘关节的主动运动与肩关节的助力/阻力运动，对肩关节的康复效果明显，但其他关节的康复则有一定的局限性[17]。美国华盛顿大学的 Perry 等[18]研发的 CADEN-7 是一种 7 自由度外骨骼动力臂，除了大臂和前臂的转动外，其余关节采用绳索传动方式，通过钢丝绳索将电机产生的动力传递到上肢各个关节，绳索驱动方式可以减少转动惯量且让机械臂更为小巧，但在试验中发现绳索易松动、控制困难等缺陷。加拿大的 Queen 大学设计了一种绳驱动的 6 自由度上肢康复机器人 MEDARM，它可以完成肩、肘的复合运动，与 CADEN-7 一样，其绳驱动和传动系统相对较为复杂。

外骨骼式相对于末端支撑式上肢康复机器人来说有其独特的优势，但目前外骨骼机械臂普遍比较庞大，电机多安装于关节处，且对不同人体的适应性较差，不具亲和力，不利于上肢康复机器人的推广和使用，此外，安全性和舒适性也有待提高。随着上肢康复机器人关节和自由度的增多，对多关节多自由度的外骨骼机构的动力传动机构的设计要求不断增高，外骨骼机械臂的设计中越来越多地考虑到与人体的相互适应性、传动机构的稳定性以及机械系统与传感器的无缝集成特性。

综合比较国内外现有的各类型上肢康复机器人，本文结合传统末端式康复机器人与外骨骼康复机器人的优点，设计了一款索控式中央驱动上肢康复机器人。采用一种新型的高效率绳索线管传动方式用于简化普通中央驱动式机器人内复杂的传动链，同时采用上肢康复机器人中少见的中央驱动式设计，即将机器人的所有动力元件（电机、减速箱、驱动器等）统一安置于远离患者患肢的机箱内，从而达到减轻噪音辐射的效果，并可大大减小机械臂体积，使机器人更具亲和力。

1. 上肢康复训练机器人机械结构设计

本文所设计的上肢康复训练机器人为中央驱动式结构，整体外观如图 1 所示。动力系统是机器人整体机械结构设计的关键，其中动力元件的体积与安装位置是影响传动系统与机械臂设计的重要因素。所以，在确定上肢康复训练机器人总体结构设计方案之后，首先需设计机器人的动力系统。

图 1.

图 1

Open in a new tab

Three-dimensional model of the upper limb rehabili tation robot

上肢康复训练机器人三维模型

1.1. 动力系统的设计

动力系统由变压器、电机驱动器、电机（一个步进电机、两个盘式直流无刷电机）、减速箱、编码器五个元件组成（如图 2 所示）。220 V 市电经过变压器转化电压，通过电机驱动器控制电机的输出，电机输出的动力再经过减速箱减速增扭，将电机输出动力转化为带动患者各关节被动训练所需的动力。各关节驱动系统分别安装编码器进行电机转速、位置等定位。

图 2.

图 2

Open in a new tab

Output diagram of the power system

动力系统输出图

1.2. 中央驱动式布局设计

为避免电机直接安装于关节处造成的不利影响，本文设计的上肢康复训练机器人采用的是中央驱动式设计。本文的传动方式主要为绳索传动，传动过程中，保证绳索长度固定、主动轴与从动轴的相对位置不发生变化是绳索传动的最基本使用条件。同时上肢康复机器人是直接运用到人体的机器人，关节处的设计必须基本满足人体生理结构。考虑到上述设计要求，采用图 3 中的转盘结构作为电机布局。将肩内收/外展关节作为机器人的第一关节，由内收/外展电机提供动力，通过同步带传动，带动肩内收/外展轴转动，从而完成肩内收/外展动作。因为肩作内收/外展运动时，人体肩屈/伸、肘屈/伸两自由度轴相对于肩内收/外展轴是固定不变的，且绳索长度不能产生变化，所以肩屈/伸、肘屈/伸两自由度轴需跟随机器人肩内收/外展轴发生相同程度的转动，故在肩内收/外展轴下端固定一转盘，将肩屈/伸、肘屈/伸两电机安装于圆盘上（对称安装起到圆盘重力平衡作用）。两电机的驱动器也可安装于转盘上使布局更紧凑，进一步缩小机箱体积。

图 3.

图 3

Open in a new tab

Layout of power components

动力元件的布局

1.3. 机械臂结构设计

为近一步缩小机械臂体积，使机器人更具亲和力，机械臂将采用与人体上肢最接近且最简单的杠杆结构，整体机械臂结构如图 4 所示。

图 4.

图 4

Open in a new tab

Structures of the robot arm

机械臂结构

由于患者的上肢功能障碍，其康复训练是在康复机器人的带动下进行的，所以设计的机器人运动范围应该小于人体正常运动时的范围。根据人体生物力学基础和康复训练的要求，本文所设计的上肢康复机器人三个主、被动自由度活动范围如下：肩屈/伸（–45～180°），肩内收/外展（–45～90°），肘屈/伸（0～110°）。三个自由度分别需要对应的动力输出提供动力[19]。图 4 中过渡杆与图 3 中肩内收/外展轴相固定，肩内收/外展电机通过同步带带动转盘即可完成肩内收/外展运动，过渡杆上设置螺纹孔可安装线钩，用于钢丝绳的排列与固定。上臂杆与肩部轮相固定，肩部轮与肩屈/伸电机通过钢丝绳相连接，即可完成肩屈/伸运动。肘部轮与前臂杆固定，肘部轮与肘屈/伸电机通过钢丝绳相连接，即可完成肘屈/伸运动。

上肢康复机器人中即使机械臂外骨骼结构与人体上肢再接近也无法做到完全贴合，这是刚性机械臂无法避免的缺陷[20]。当机械臂做肩外展运动时绕轴转动度数越大，机械臂运动轨迹与人体实际运动轨迹偏差越大（如图 5 所示，黑色线条为人体手臂运动轨迹，蓝色线条为机器人机械臂运动轨迹），机械臂画轨迹运动圆的半径大于人体臂长，机械臂在做大角度动作时存在较大的安全隐患，限制了机械臂的运动范围。为减小这一缺陷带来的不利因素，本文设计的上肢康复机器人在接近腕关节处设置图 4 中的额外自由度，可在水平 –30～30° 范围内进行转动，配合前臂杆前端的导轨滑块。当机械臂外展时，手杆向顺时针方向转动，滑块向后方缩进，减少实际转动半径。同理当机械臂内收时，手杆向逆时针方向转动，滑块向前延伸时，放大实际转动半径，从而克服了刚性结构的缺陷。

图 5.

图 5

Open in a new tab

Movement trajectories of the arm and the robot arm in abduction exercise

臂-机械臂外展运动轨迹

1.4. 新型绳索防松设计

本文虽利用线管对钢丝绳进行保护，极大限制了钢丝绳形变，但传动到距离较远的肘关节时，钢丝绳仍有可能发生少量形变，为避免这种现象的发生，本文还设计了简易的调线装置来调节钢丝绳松紧。具体的调线装置结构如图 6 所示，其中蓝线代表钢丝绳及线管，其基本原理类似一个底边长度确定的三角形，两条斜边（图中白色虚线）相当于钢丝绳及线管，钢丝绳及线管卡在调线钉上，通过调节调线钉的高度即可改变三角形的高，从而改变三角形两条斜边的长度，完成钢丝绳及线管长度的调节。当一个调线钉无法满足调线需求时可再利用第二个调线钉，钢丝绳及线管同时卡在两个调线钉上，即可扩大调线松紧的范围。

图 6.

图 6

Open in a new tab

Schematic diagram of the line adjusting device

调线装置原理图

1.5. 新型绳索绕行回路设计

在传统的钢丝绳传动过程中，除钢丝绳与滚轮之间易产生打滑外，在电机换向时也会发生较大程度的打滑，对传动及后续的控制极为不利。发生打滑的主要原因为电机换向时造成力的方向突变，从而使得滚轮与钢丝绳之间的摩擦力方向发生突变，但是钢丝绳的刚度有限，从动滚轮仍有向原有方向转动的趋势，两力相互抵消从而造成电机换向时的打滑。

由于两力的产生与抵消是力学特性，这类现象的发生不可避免，故本文将传统绳索驱动中一根绳绕行形成一个回路，变为双轨道双绳绕行完成一个回路，同时双轨道双绳的设计配合绳索固定点能够解决绳索传动无法限位的问题，理论图见图 7。

图 7.

图 7

Open in a new tab

Installation position of the cable and the wheel

绳轮的安装位置

1.6. 手柄设计

实验发现，手柄也是影响不同肌力等级患者的康复效果的因素之一。因此本文针对不同肌力[21]的患者设计了两种手柄来帮助他们进行主被动及助力训练。对于肌力等级为 1–2 级的患者而言普通的橡胶圆柱手柄硬度太高，患者无法完全抓握，使康复效果大大削弱。因此在 1–2 级患者进行被动训练时，采用球形软橡胶手柄，可让患者整个掌面搭在球形手柄上，增大受力面积，让患者轻松抓握。对于 3–4 级肌力的患者而言，上肢已具有一定的肌力，助力训练是更好的选择，采用摇杆手柄，摇杆允许运动范围为全方位 ± 25°（如图 8 所示），可进行腕屈/伸、腕内收/外展、前臂旋内/旋外三个自由度的运动，同时摇杆也可与项目后期的虚拟现实游戏相配合[22]。

图 8.

图 8

Open in a new tab

Motion range of the rocker

摇杆运动范围

2. 控制系统硬件部分总体设计方案

控制系统是本课题设计的上肢康复机器人另一重要基础，是实现康复机器人各种功能以及运动模式的内在条件。控制系统必须保证康复训练的活动范围保持在安全范围以内，康复训练过程平稳，患者体验良好，防止训练过程对患肢造成二次伤害。

控制系统硬件部分主要包括交流接触器、空气开关、开关电源、分别控制肩关节两个自由度的两个无刷直流电机、控制肘关节一个自由度的步进电机、三个电机控制器、三个编码器、一个 XY 二轴霍尔操纵杆以及一个主控制板。将各个器件按照功能分为供电模块、运动模块和控制模块。具体控制系统结构图如图 9 所示。

图 9.

图 9

Open in a new tab

Structure of the control system

控制系统结构

控制模块和运动模块以 CAN 现场总线为基础实现通信。CAN 协议具有多主控制、系统的柔软性、通信速度较快、通信距离远和连接多节点的特点，具有错误检测、错误通知和错误恢复的功能。CAN 现场总线这些特点使得控制模块中的主控制板与运动模块中的三个电机控制器进行主从通信的控制方案得以实现。主控制板与三个电机控制器通过双绞线连接，主控制板通过 CAN 现场总线向电机控制器发送控制指令，电机控制器经由 CAN 现场总线向主控制板反馈应答信号。并且 CAN 报文的数据结构短，传输时间短，抗干扰能力强，检错效果好，保证了传输数据的准确性，这是保证康复训练安全进行的必备前提。

3. 上肢康复机器人的轨迹规划与验证

上肢康复机器人运动具有缓慢、重复且关节范围限定等特点，因此本文选用关节空间描述方法中的三次多项式轨迹规划方法来对所设计的中央驱动式上肢康复训练机器人进行轨迹规划，并通过 D-H 表示法建立关于上肢康复机器人的正运动学方程，即首先给每个关节指定参考坐标系，然后求出从一个坐标系到另一个坐标系的坐标变换矩阵，最后将所有变换矩阵结合起来就可确定机器人末端与基座之间的总变换。

康复训练的最终目的是帮助患者能独自完成日常生活，本文结合正常人进食、抬臂收展两个常用动作，设计了两个与之相类似的运动轨迹。训练这两个动作时，患者各个关节角度能与正常人运动范围相匹配，从而更好地调动患者康复积极性及参与性，切实为患者的生活带来便利和希望，以促进偏瘫侧上肢运动功能及日常生活活动能力进一步提高。最终求得各关节角度关于时间的函数的运动轨迹方程组。根据各关节的运动方程组，分别绘制出进食动作和抬臂收展动作的角度-时间曲线图，根据上述角度与时间的关系，分别代入正运动学方程，从而得到两种动作的运动轨迹图（如图 10 所示）。所得曲线均光滑连续，证明了设计轨迹的正确性。在上述两种轨迹规划中，原点位置均为正常人端坐时双手下垂时的状态，θ1 表示肩关节屈/伸运动的角度，θ2 表示肩关节内收/外展运动的角度，θ3 表示肘关节屈/伸运动的角度。

图 10.

图 10

Open in a new tab

Angle-time curves and movement trajectories of eating and lifting arm

进食、抬臂收展动作的角度-时间曲线和运动轨迹

4. 系统实验

4.1. 单自由度运动控制实验

本文按照设计要求完成了样机的试制，为验证中央驱动式传动系统的合理性及可行性，本小节设计了单自由度运动控制实验。

单自由度被动训练实验主要是为了验证中央驱动式传动结构的合理性和各个关节单独运动的可行性。本文通过上肢功能正常的实验者在实验样机上进行被动训练实验，得到各关节运动图如图 11 所示。

图 11.

图 11

Open in a new tab

Flexion/extension, adduction/abduction of the shoulder joint and flexion/extension of the elbow joint

肩关节屈/伸、内收/外展与肘关节屈/伸

由图 11 可以看出，实验者在实验样机上进行单自由度被动训练时，各关节均能按照设定速度达到设定位置，验证了本文所设计的上肢康复训练机器人的合理性和各个关节单独运动的可行性。

4.2. 多自由度运动控制实验

4.2.1. 进食动作实验

进食动作模拟第 1 段：2 秒内肩关节屈/伸运动 15°；第 2 段：1 秒内各关节不动；第 3 段：3 秒内肩关节屈/伸运动 60°，肩关节内收/外展运动 15°，肘关节屈/伸运动 105°；第 4 段：1 秒内各关节不动；第 5 段：3 秒内肩关节屈/伸运动 – 60°，肩关节内收/外展运动 – 15°，肘关节屈/伸运动 – 105°；第 6 段：各关节保持不动。STM32F103ZET6 单片机通过三个光电编码器采集三个自由度的实时运动角度，经由串口转 USB 芯片发送到上位机电脑，电脑端保存显示角度数据，将所得数据代入第 3 节建立的正运动学方程可获得机器人末端手柄进行进食动作的实际运动轨迹，并在 MATLAB 中与第 3 节所得进食动作理论轨迹曲线对比，对比图如图 12 所示。

图 12.

图 12

Open in a new tab

Comparison between theoretical curve and actual curves of eating

喂食动作理论-实际轨迹曲线对比

4.2.2. 抬臂收展动作实验

抬臂收展动作模拟第 1 段：2 秒内肩关节屈/伸运动 15°；第 2 段：1 秒内各关节静止不动；第 3 段：2 秒内肩关节屈/伸运动 65°；第 4 段：1 秒内肩关节内收/外展运动 – 30°；第 5 段：3 秒内肩关节内收/外展运动 95°，肘关节屈/伸运动 90°；第 6 段：肩关节屈/伸运动 – 65°，肩关节内收/外展运动 – 65°，肘关节屈/伸运动 – 90° 回到起点。通过与 4.2.1 同样的方法得到抬臂收展动作的实际运动轨迹与理论轨迹曲线的对比如图 13 所示。

图 13.

图 13

Open in a new tab

Comparison between theoretical curve and actual curve of lifting arm

抬臂收展动作理论-实际轨迹曲线对比

从图 12、13 可得实际轨迹曲线与理论轨迹曲线趋势相同，以进食动作为例，利用末端测定点在运动过程中 X、Y、Z 轴的状态分量与实际曲线进行对比，计算平均误差，对轨迹重合度进一步进行验证，得到进食动作末端的平均误差为： Inline graphic = 0.049 mm， Inline graphic = 0.039 mm， Inline graphic = 0.084 mm，误差较小。同理可得抬臂收展动作末端的平均误差为： Inline graphic = 0.039 mm， Inline graphic = 0.027 mm， Inline graphic = 0.063 mm，由此说明了该机器人能带动实验者上肢完成轨迹规划的动作，从而验证了本文轨迹规划控制的可行性。但从曲线对比图中可以发现实际与理论轨迹曲线有一定程度的偏差，曲线有抖动，偏差主要由于计算正运动学方程时，部分中间结果被取整，造成理论曲线有微小偏差。其次，各自由度实时数据由 3 个编码器采集，编码器与转动轴通过紧定螺钉连接，这类连接会有间隙存在，导致动力传递不及时，从而造成数据采集有偏差。

4.3. 机械臂承重检测

为验证所设计的上肢康复机器人机械臂的可靠性和合理性，本文对机械臂的关键部位的承受载荷部件进行了有限元分析，过程中对各部件施加可能承受的最大载荷，以此确保了部件设计的合理性。不仅如此，实验样机完成后，本文选择了体重为 85 kg（依据中国人《人体惯性尺寸》标准，前臂质量约为 1.062 5 kg，上臂质量约为 2.065 5 kg）的男子进行了样机测试，该男子可安全平稳地完成各项指令与操作，确保了设计的安全性及可靠性。

5. 总结

本文设计了一款索控式中央驱动上肢康复训练机器人。相对于国内外已有的关于上肢康复机器人的研究，主要创新点在于：① 采用了中央驱动式的设计方法，动力经互不干扰的传动链传出，然后传递至各训练关节处，国内外现有主流康复机器人将电机安装于关节处会带来噪音大、辐射强及引起患者的恐惧感等不利因素，中央驱动式设计不仅可以减轻这些不利因素，同时可大大缩小机械臂体积，达到上肢康复机器人的轻型化、小型化及低噪音的效果，使得机器人更具亲和力，为日后上肢康复机器人走进社区甚至家庭奠定了基础；② 采用了一种新型的高效率绳索线管传动方式，此类传动可使机器人传动链更加简洁化，解决了传统绳索驱动需设置中间过渡导轮的繁琐性，可轻松实现传输动力换向；③ 装上摇杆手柄后，上肢康复机器人不仅可以帮助患者完成腕部 2 个自由度、前臂 1 个自由度的主动训练，而且可以与未来设计的配套虚拟现实游戏相结合，增加患者的主动参与性，使得治疗过程更加地愉悦，以此达到更好的康复效果。

本文最后试制了实验样机，完成了机械结构与运动轨迹验证，实验样机可进行单关节及多关节复合运动，基本满足设计要求，实际运动轨迹与设计的两条运动轨迹基本运动趋势相同，证明设计的进食、抬臂收展动作轨迹是合理的。

Funding Statement

上海市科委支撑项目(16441905602，16441905102，16441905202）；上海市科委平台建设（15DZ2251700）；上海市地方能力建设项目（16060502500）

References

  • 1.周培毅, 吴自强, 谢志泉, 等 脑卒中危险因素的研究进展. 中国老年学杂志. 2012;32(16):3590–3594. [Google Scholar]
  • 2.王陇德. 中国脑卒中防治报告. 北京: 中国协和医科大学出版社, 2015
  • 3.张青萍, 梁妮, 胡玉英, 等 综合康复对社区脑卒中患者全面康复的影响研究. 光明中医. 2011;26(5):1068–1069. [Google Scholar]
  • 4.王红丽 脑卒中患者的社会心理现状及急诊护理干预. 中国医药导刊. 2011;13(11):1972–1973. [Google Scholar]
  • 5.王陇德 脑卒中筛查与干预: 一项重大的国民保健工程. 中国实用内科杂志. 2010;(11):15–17. [Google Scholar]
  • 6.Adebiyi D A. Fabrication and characterization of beta-prototype MIT Manus: an intelligent machine for upper-limb physical therapy. Cambridge: Massachusetts Institute of Technology, 2008
  • 7.王志强, 姜洪源, Kamink R 康复机器人辅助人体站立的关节力矩模拟与试验研究. 中国康复医学杂志. 2014;29(9):847–850. [Google Scholar]
  • 8.Lum P S, Burgar C G, Shor P C, et al Robot-assisted movement training compared with conventional therapy techniques for the rehabilitation of upper-limb motor function after stroke. Arch Phys Med Rehabil. 2002;83(7):952–959. doi: 10.1053/apmr.2001.33101. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 9.葛黎黎. 上肢康复医疗机器人运动学及动力学分析. 武汉: 华中科技大学, 2009
  • 10.王月姣, 李会军, 宋爱国 单自由度远程康复训练机器人系统设计. 测控技术. 2009;28(7):41–45. [Google Scholar]
  • 11.Masiero S, Armani M, Rosati G Upper-limb robot-assisted therapy in rehabilitation of acute stroke patients: Focused review and results of new randomized controlled trial. J Rehabil Res Dev. 2011;48(4):355–366. doi: 10.1682/jrrd.2010.04.0063. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 12.Fong J, Crocher V, Oetomo D, et al. Effects of robotic exoskeleton dynamics on joint recruitment in a neurorehabilitation context// 2015 IEEE International Conference on Rehabilitation Robotics (ICORR). Singapore: IEEE, 2015: 834-839
  • 13.Coote S, Murphy B, Harwin W, et al The effect of the GENTLE/s robot-mediated therapy system on arm function after stroke. Clin Rehabil. 2008;22(5):395–405. doi: 10.1177/0269215507085060. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 14.Nef T, Riener R. ARMin-design of a novel arm rehabilitation robot// 9th International Conference on Rehabilitation Robotics. Chicago: ICORR, 2005: 57-60
  • 15.Turchetti G, Vitiello N, Trieste L, et al Why effectiveness of robot-mediated neurorehabilitation does not necessarily influence its adoption. IEEE Rev Biomed Eng. 2014;7:143–153. doi: 10.1109/RBME.2014.2300234. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 16.Fong J, Crocher V, Oetomo D, et al. An investigation into the reliability of upper-limb robotic exoskeleton measurements for clinical evaluation in neurorehabilitation// 2015 7th International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering (NER). Montpellier: IEEE, 2015: 795-798
  • 17.张晓颖. 上肢多关节复合运动系统(Multi-Joint System, MJS)应用于骨折患者的临床疗效评估.中国医师协会康复医师分会第二届骨科康复论坛. 北京: 中国医师协会康复医师分会骨骼肌肉康复专业委员会, 2013: 2
  • 18.Perry J C, Rosen J, Burns S Upper-limb powered exoskeleton design. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics. 2007;12(4):408–417. [Google Scholar]
  • 19.康宇华 关节活动范围研究现状. 中国康复医学杂志. 2001;16(1):57–59. [Google Scholar]
  • 20.胡宇川, 季林红 从医学角度探讨偏瘫上肢康复训练机器人的设计. 中国临床康复. 2004;8(34):7754–7756. [Google Scholar]
  • 21.Duncan P W, Zorowitz R, Bates B, 等. 成人卒中康复治疗的管理临床实践指南. 国际脑血管病杂志, 2006(01): 11-53
  • 22.王金超, 雷毅, 喻洪流, 等 一种新型智能交互式上肢康复机器人研究. 中国康复医学杂志. 2016;31(12):1371–1374. [Google Scholar]

Articles from Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi = Journal of Biomedical Engineering are provided here courtesy of West China Hospital of Sichuan University

RESOURCES