【《仿人机械手和手部康复机器人的国内外文献综述》3100字】

仿人机械手和手部康复机器人的国内外文献综述1.1仿人机械手和手部康复机器人国外研究现状当下，工业机械手已经被广泛的使用于发达国家的工厂和企业中。工业机械手代替工人来完成那些操作简单但是需要多次重复、任务量大的工作。这种机械手的功能往往比较单一，只适用于工业加工生产领域。然而在其他很多领域，工作中同样也需要这种仿人手的机械装置才能完成工作。在康复医疗、农业生产等领域，灵巧机械手可以模拟人手的功能完成许多灵活、精细的工作任务，不过这些任务通常需要人做出一些决策，而现在的工业机械手很难胜任如此复杂的任务。因此，灵巧机械手的研发需求对于各发达国家来说是非常迫切的。2014年，意大利相关科研机构发表了关于PISA/IITSoftHand机械手的相关文章[5]，如图1.1所示，该机械手由19个关节组成，与以往机械手的连杆结构不同，该机械手模拟了韧带的传动结构，并采用欠驱动方式来满足工作环境对于抓取的适应性和柔顺性需要。科研人员经过了大量实验获得数据，证明了该设备的有效性。但由于该机械手由单个电机驱动，五个手指只能一起运动，无法单独控制单个手指。在同年日本立命馆大学发表的文章中，提出了一种由四个电机驱动，能够控制五个手指分别运动的机械手[6]，如图1.2所示。该机械手的中指、无名指和小拇指由一个电机驱动，大拇指由两个电机驱动，食指由一个电机驱动，具有良好的抓取自适应性。但是由于空间不足，该设备只能配备四个电机，不能做到一个电机驱动一根手指。德国企业Ottobock研发了一种名为bebionichand的机械手[7]，如图1.3所示。该机械手使用欠驱动连杆，可以精确控制五个手指的运动，能够完成大部分日常生活的工作任务。bebionichand在假肢领域处于领先地位。在日本诞生的名为NAIST的机械手[8]，如图1.4所示。该机械手的运动由齿轮和连杆驱动，手掌中包含驱动装置。且拥有正常人手两倍的大小，可以对一些体型较大的物体进行操作。在上肢康复机器人的研究领域中，发达国家们进行研究较早，早期美国、日本、德国等对上肢康复机器人均有一些优秀的研究成果。但是大部分研究的重点都是针对患者的肘部或者肩部进行设计的，手部和肘部拥有较为简单的结构，方便着手研究。而对于手康复机器人没有进行更深入的研究的原因也是手指关节的结构较为复杂。目前市面上的康复机器人中，针对手部疾病或残疾的较少，大多还没有得到普及，还停留于初步研究的阶段。早期具有较大影响力的研究成果是来自德国柏林工业大学的Kondak等研究人员所研发的，针对单个手指进行康复训练的康复手机器人[9]，如图1.5所示。这种康复机器人能够模拟手指，实现弯曲、伸直等功能。它的优点在于能够精确控制机械手指的运动且运动速度快，但由于该机器人的康复训练作用只能针对一根手指，所以仍然具有一定局限性。尽管如此，该研究成果在当时已经具有了很大的影响力。图1.6展示的是一种名为NeReBot的机器人系统[10]，由意大利帕多瓦大学研制，用于辅助上肢康复。通过使用绳索驱动机器人，研究人员可以有效减少手臂重量对治疗效果的影响问题，凭借轻量化的优势来提高康复效果，并且更能保证患者的安全和机器人工作的稳定性。Culmer等[11]研制的一种具有牵引功能的康复机器人，如图1.7所示。这种康复机器人能够辅助手部功能丧失的患者进行半主动康复训练，并且在其设计理念中突出了以患者用户为中心的思想，拥有极高的人机交互性以及趣味性，甚至还配备了模拟3D场景。如图1.8所示的3D中风康复平台由Meadmore等[12]设计，这个平台同时拥有机械手臂支撑和电刺激的优点，能够接受机械臂的电信号，并且系统能够根据相应的情况给出相应的控制策略，以此保证机械臂的运动符合康复训练的要求，从而提高治疗效果。Rosen等研制了一种名为(CADEN)-7的上肢康复机器人[13]，如图1.9所示，它拥有七个自由度。Rosen分析了手臂的多种日常活动，通过对这些位姿的分析，该机器人拥有为手臂各个部位如肩、大臂、肘关节、腕关节等提供相应的运动。通过外部环境的布置，该设备可以具有极高的稳定性和小惯性。图1.10中，Tobias等[14]设计了一种具有半外骨骼触觉显示器的手康复机器人，触觉显示器能够为患者提供更加生动的康复训练指导，从而使患者提高参与康复训练的意愿，有效提高康复效果。图1图1.2日本立命馆大学的机械手图1.1PISA/IITSoftHand机械手图图1.3bebionichand图图1.5单手指康复机器人图图1.4NAIST机械手图1图1.7iPAM康复机器人图1.6NeReBot上肢康复机器人图1图1.9(CADEN)-7康复机器人图1.83D中风康复平台图图1.10ARMin手臂康复机器人1.2仿人机械手和手部康复机器人国内研究现状国内对机械手的研究可以追溯到1970年，其中清华大学开发的名为GCUA的欠驱动机械手和哈尔滨工业大学设计的名为HIT/DLRII的灵巧机械手是比较具有代表性的。由清华大学研究开发的欠驱动机械手GCUA拥有15个关节，如图1.11所示，该机械手可以完成日常生活中需要用到的手势[15]。HIT/DLRII机械手由哈尔滨工业大学研发，如图1.12所示，该设备配备有多个传感器如电流传感器、红外传感器等。驱动源方面采用了MAXON公司的EC20型号电机，使用了嵌入式控制系统对机械手进行控制。HIT/DLRII拥有集成度高安全性强等特点[16]。图1.13所示的灵巧机械手由北京因时机器人科技有限公司和北航机器人研究所合作研发，该装置由6个微型电机驱动，采用连杆传动方式。这种机器人灵巧手可以较好的完成用户下达的抓取任务。在国内中风与手部残疾患者数量日益增多的大环境下，我国手部康复机器人领域的发展得到了极大的促进，并且市场上已经出现了不少研究成果。图1.14中所示的手指康复机器人由来自北京航空航天大学的李继婷等[17]研制，该机器人通过绳索进行驱动和传动。尽管已经刻意减轻了重量，该机器人仍然具有复杂度高、便携性差的缺点尚未解决。图1.15是一种名为“希望之星”的手部康复机器人，它由香港得信与香港理工大学合作开发。在该设备的研发中使用到了神经科学的知识，具有良好的人机交互性和穿戴舒适性[18]。哈尔滨工业大学的付宜利等[19]，针对创伤手指的术后康复，设计了一种手指康复机器人，如图1.16所示。该机器人采用了模块化的思维，能够驱使机械手指进行多种运动，并且根据不同患者人群的具体情况能配置不同的手指长度。通过其反馈模块可以得到手指关节运动的实时角度和力，方便研究人员验证康复训练的效果和保证患者手部安全。来自上海交通大学的Zhang等[20]设计了一种采用主动训练模式的手部康复外骨骼机器人，如图1.17所示。由形状记忆合金为材料的驱动装置使得该机器人的重量大大减少，具有较好的便携性。同时该机器人所具有的五个自由度能够保证机器人能够模拟大部分康复动作，获得较好的康复效果。华中科技大学Huang等[21]给他们研发的可穿戴式机器人设计了跟踪控制模块，从而实现机器人操作臂末端的轨迹跟踪控制，并且其具有成本低、安全性高的特点，如图1.18所示。图1图1.11GCUA机械手图1.12HIT/DLRII机械手图1图1.14北京航空航天大学手指康复机器人图1.13因时机器人灵巧手图1图1.15“希望之星”手指康复机器人图1.16哈尔滨工业大学手指康复机器人图1图1.18华中科技大学手指康复机器人图1.17上海交通大学手指康复机器人参考文献[1]国家卫生健康委员会.2019中国卫生健康统计提要[M].北京:中国协和医科大学出版社,2019.[2]王陇德，刘建民，杨弋等.中国脑卒中防治仍面临巨大挑战——《中国脑卒中防治报告2018》概要［J］.中国循环杂志，2019，34(2):105-119.[3]ZhouM,WangH,ZhuJ,etal.Cause-specificmortalityfor240causesinChinaduring1990–2013:asystematicsubnationalanalysisfortheglobalburdenofdiseasestudy2013[J].Lancet,2015,387(10015):251-272.[4]KimMS，LeeSJ，KimTU，eta1.Theinfluenceoflateralityofpharyngealboluspassageondysphagiainhemiplegicstrokepatients[J]．AnnRehabilMed，2012,36(5)：696—701.[5]CatalanoMG,GrioliG,FarnioliE,etal.AdaptivesynergiesforthedesignandcontrolofthePisa/IITSoftHand[J].TheInternationalJournalofRoboticsResearch,2014,33(5):768-782[6]MitsuiK,OzawaR,KouT.Anunder-actuatedrobotichandformultiplegrasps[C]//IEEE/RSJInternationalConferenceonIntelligentRobots&Systems.IEEE,2014[7]BelterJT,SegilJL,DollarAM,etal.Mechanicaldesignandperformancespecificationsofanthropomorphicprosthetichands:areview[J].JournalofRehabilitationResearch&Development,2013,50(5):599-618[8]MasahiroKondo,JunUeda,TsukasaOgasawara.Recognitionofin-handmanipulationusingcontactstatetransitionformultifingeredrobothandcontrol[J].RoboticsandAutonomousSystems,2008,56:66–81.[9]WegeA,KondakK,HommelG.Mechanicaldesignandmotioncontrolofahandexoskeletonforrehabilitation[C]//MechatronicsandAutomation,2005IEEEInternationalConference.IEEE,2005.[10]RosatiG,GallinaP,MasieroS.Design,ImplementationandClinicalTestsofaWire-BasedRobotforNeurorehabilitation[J].IEEETransactionsonNeuralSystemsandRehabilitationEngineering,2007,15(4):560-569.[11]KemnaS,CulmerPR,JacksonAE,etal.DevelopingauserinterfacefortheiPAMstrokerehabilitationsystem[C]//2009IEEEInternationalConferenceonRehabilitationRobotics.IEEE,2009:879-884.[12]CaiZ,TongD,MeadmoreKL,etal.Design&controlofa3Dstrokerehabilitationplatform[C]//2011IEEEInternationalConferenceonRehabilitationRobotics.IEEE,2011:1-6.[13]PerryJC,RosenJ,BurnsS.Upper-limbpoweredexoskeletondesign[J].IEEE/ASMEtransactio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