基于足底压力的外骨骼康复训练模型的研究

CIOMP OpenIR

	基于足底压力的外骨骼康复训练模型的研究
	张莹莹
学位类型	硕士
导师	杨洪波
	2018
学位授予单位	中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)
学位授予地点	中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)
学位名称	硕士
关键词	足底压力康复训练数据预处理自回归模型
摘要	足底压力是人体下肢运动中重要的生物力学参数,足底压力的分布能够反映出人体的足、腿、脊柱等部位的健康情况。现有的下肢康复训练过程引导方法欠缺、评估指标模糊,难以对患者的康复训练过程进行及时的监测和反馈。因此,本论文针对下肢运动障碍患者的康复训练,提出了一种基于足底压力变化的人体下肢康复训练监测和反馈方法,对患者下肢康复训练过程的引导和评估具有重要意义。本文的主要工作围绕以下几个方面进行:首先,针对足底压力数据预处理流程提出了处理方法,搭建了足底压力采集设备采集到数据后的预处理流程,可完成对数据的实时采集和实时数据预处理。提出了基于散点凸包提取和基于足轴角度分区的数据预处理方法,提高了数据预处理的准确度,同时提高了数据预处理过程的效率,为康复训练数学模型的建立提供了准确、高效的数据预处理方法。通过数据预处理前后的对比分析,验证了该方法的有效性和实用性。其次,基于人体下肢康复训练过程中足底压力的变化建立了康复训练数学模型。采集健康人群由站到坐、由坐到站和转身运动时的足底压力变化数据,对数据进行预处理后检验了数据变化的平稳性,从而建立康复训练数学模型。基于足底压力变化的康复训练数学模型为患者进行康复训练时足底压力变化的分析提供了参考依据,同时也为人体下肢康复训练动作的运动机理提供了相应的依据。最后,针对使用下肢外骨骼进行康复训练时的外骨骼驱动及训练效果评估的目标要求,建立了基于足底压力康复训练数学模型的外骨骼主动运动驱动算法和训练效果评估依据。采用自回归模型建立了下肢外骨骼的驱动算法模型,并对加权系数的更新方法进行了对比与讨论,对比了LMS(最小均方误差)算法和RLS(最小二乘)算法的预测准确率和运算速度,最终选定了运算速度较快的LMS算法作为下肢外骨骼实时驱动、评估算法。仿真结果验证,该方法可为下肢外骨骼康复训练提供有效驱动,并为康复训练过程提供反馈和评估。
文献类型	学位论文
条目标识符	http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/61645
专题	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
推荐引用方式 GB/T 7714	张莹莹. 基于足底压力的外骨骼康复训练模型的研究[D]. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所). 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所),2018.

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基于足底压力的外骨骼康复训练模型的研究.（4134KB）	学位论文		开放获取	CC BY-NC-SA	请求全文