基于Basys3的机器人辅助康复训练系统

2017 DDC中国区选拔赛作品  |  健康关怀

小康   项目发起人 06-22
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我们制作的是一款服务于上肢功能性障碍患者以及其他有需要的人群进行上肢康复训练的设备。
该作品的使用主要分为两个阶段:在康复前期,由于被康复者肢体肌肉力量薄弱,难以依靠自身力量进行复健,因此将肢体功能障碍者需要复健的手臂固定在人形机器人上,在医师穿戴装有九轴传感的可穿戴设备进行标准动作示范后,九轴传感将捕获的姿态信息通过FPGA进行姿态解算后,发送到虚拟仪器界面,并控制实体机器人同步运动,从而带动被康复者进行康复训练。
康复后期以患者自身穿戴动作捕捉设备进行康复,将惯性动捕设备戴在康复患者的肢体上,在患者可自我进行康复训练,可穿戴动作捕捉系统可将患者的动作节点数据发送到labview康复界面,对比完全健康动作判断患者的康复程度,并让患者对训练动作进行及时调整,最终实现完全康复。

项目采用平台:

Basys 3:Artix-7 FPGA训练板

数量 1

项目详情

项目创意灵感

随着近年来人口老龄化速度的加快以及各种疾病导致的运动功能障碍患者的增多,助老助残成为了一个社会所关注的问题。对于上肢功能性障碍患者而言,传统的康复模式具有效率低下、浪费人力、只能实现一对一辅助康复等缺点,于是我们想到了用惯性动捕技术帮助患者进行康复,即在医师上肢设置动捕节点,使实体机器人带动患者上肢与医师进行同步运动,达到康复训练的目的。

设计特色创新

本作品的创新点在于:
1.巧妙地利用人在进行运动时肢体加速度的变化以及旋转角度的变化来精准的反映人的运动状况,使用FPGA进行姿态解算,处理迅速,实时性强。
2.利用可穿戴的设备,增强人机互动性,使患者体验一种新型的康复模式;
3.该系统的使用不但节省了很多人力,而且极大的缓解了医师的压力,并使患者的恢复更加迅速,为未来可穿戴机器的发展提供了一个很好的实验开端。
4.用虚拟仪器中的波形图来记录患者的运动过程,再同医生设定的康复级别进行对比,极大地增强了测量的准确性,医生可以利用波形图非常直观的判断患者的运动情况,避免了用人眼观察患者运动带来的误差,康复评价更加客观。
5.利用机械臂带动患者上肢运动,实现了一对多康复,又提高了康复效率。

系统原理功能

工作原理:
将姿态传感器安装在医师上肢的若干个动捕节点上,姿态信息通过FPGA进行快速的姿态解算,随后将各自由度数据发送到由Labview制作的上位机界面上,再由Labview通过串口通信控制实体机器人,带动患者上肢手臂与医师进行同步运动,达到康复训练的目的。康复过程分为两个阶段:
在康复前期,由于被康复者肢体肌肉力量薄弱,难以依靠自身力量进行复健,因此将肢体功能障碍者需要复健的手臂固定在人形机器人上,在医师穿戴装有九轴传感的可穿戴设备进行标准动作示范后,FPGA进行姿态解算后发送到虚拟仪器界面,并控制实体机器人同步运动,从而带动被康复者进行康复训练。
康复后期以患者自身穿戴动作捕捉设备进行康复,将惯性动捕设备戴在康复患者的肢体上,使患者可自我进行康复训练,患者的姿态信息传入康复界面后,通过对比完全健康动作判断患者的康复程度,同时进行动作测试判断患者的康复程度,并让患者对训练动作进行及时调整,最终实现完全康复。

完成情况概述

本作品已完成百分之八十,实现了FPGA进行姿态解算功能,完成了虚拟仪器上位机系统,同时实现了单片机对机器人舵机控制以及三者之间的通信。姿态采集方面,已实现三个自由度的姿态采集,采集误差:0.1度,量程:±500°/s

制作周期分工

FPGA程序编写:康子琛 叶斌 杨颖
硬件搭建:冀玲玲

展望项目未来

目前改进策略是增加FPGA的控制舵机的功能,实现完全基于FPGA的作品。此外,增加受力传感系统,能更清楚的反应患者信息,实现完整的闭环反馈。

收获感悟分享

这个项目是我们从2016年9月开始制作的,前前后后花费了四个人大量的心血,并在江苏省虚拟仪器竞赛和江苏省FPGA邀请赛上分别拿到了一等奖和二等奖的好成绩。通过这些比赛使我们得到了充分的锻炼,并不断去思考如何改进我们的项目,使它成为更好更实用的作品。同时我们也会不断地去学习,去思考更好的点子和创意,制作出更好的作品,将FPGA的潜力发挥到最大。


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