項忠霞，趙 明，高 飛，金 騰，胡志剛，張 健

（1. 天津大學機械工程學院，天津 300072；2. 河南科技大學醫(yī)學技術與工程學院，洛陽 471003；3. 上海硅步科學儀器有限公司，上海 200030）

一種外骨骼式康復機器人訓練效果仿真

項忠霞1，趙 明1，高 飛1，金 騰1，胡志剛2，張 健3

（1. 天津大學機械工程學院，天津 300072；2. 河南科技大學醫(yī)學技術與工程學院，洛陽 471003；3. 上海硅步科學儀器有限公司，上海 200030）

針對外骨骼式下肢康復機器人訓練有效性的問題，開展了基于人體生物力學軟件AnyBody的康復訓練仿真實驗研究．通過人體動作捕捉實驗，獲取一成年男子在正常步行時的運動學信息，利用AnyBody建立人體步行模型，并以下肢肌肉受力情況為依據(jù)確定下肢主要肌肉群．建立人-機系統(tǒng)模型，借助Hill方程，以人體下肢肌肉收縮速率作為判斷標準，通過模擬實現(xiàn)矢狀面內(nèi)運動的外骨骼式下肢康復機器人的康復運動，獲取下肢主要肌肉的收縮速率變化情況，并將其與正常步行時的肌肉收縮速率進行比較與分析．結果表明，兩種情況下大腿肌肉群的收縮速率變化情況基本一致，小腿與髖部肌肉群差異較明顯．改進外骨骼結構，使其能夠同時實現(xiàn)在冠狀面內(nèi)的運動，比較在兩種結構下的下肢主要肌肉收縮速率變化情況，結果表明髖部肌肉產(chǎn)生了較為明顯的波動．因此，能實現(xiàn)矢狀面內(nèi)運動的外骨骼式下肢康復機器人能夠有效訓練大腿肌肉群，但對小腿與髖部肌肉的訓練效果不明顯，加入冠狀面運動后，能提高對髖部肌肉的訓練效果．

人-機仿真系統(tǒng)；AnyBody；肌肉參數(shù)；下肢外骨骼康復機器人

下肢外骨骼式康復機器人對運動失能患者的康復效果已經(jīng)得到了廣泛的肯定［1-4］．目前對康復效果的評價方法主要有Fugl-Meyer下肢運動功能評定、Fugl-Meyer下肢平衡功能評定、Berg平衡量表和有效離床活動等級等［5］．這些方法在應用時全部基于醫(yī)療人員的主觀評價，易產(chǎn)生錯誤，而通過對評價標準的量化能夠極大地提高康復評價的準確性．通過測定關節(jié)活動范圍和腿部負載力等參數(shù)可以在利用現(xiàn)有機器人技術進行康復訓練的情況下進行規(guī)范的康復評價［6-7］．

正常人在步行過程中需要下肢多處肌肉的協(xié)調(diào)運動，以產(chǎn)生持續(xù)的動力與維持穩(wěn)定［8］．在下肢康復領域利用肌肉參數(shù)作為評價標準具有一定的可行性．利用肌力分析方法，已證明股四頭肌定量肌力檢查在康復功能評定中是具有一定意義的［9-10］．

本文以人體生物力學仿真軟件AnyBody為基礎，通過模擬正常人步行以及人體與外骨骼式下肢康復機器人組成的人-機系統(tǒng)的運動狀態(tài)，獲取人體下肢主要肌肉相關參數(shù)，并通過數(shù)據(jù)比較與分析，判斷肌肉的訓練有效性以及外骨骼結構的合理性．

1　AnyBody仿真軟件簡介

AnyBody由丹麥奧爾堡大學開發(fā)研制，利用計算機輔助人機工程學和生物力學分析，是當今較先進、完善以及應用范圍很廣的人體動力學分析軟件之一．AnyBody可用來計算人體對于環(huán)境的生物力學響應，能夠為人機工程學產(chǎn)品性能改進和生物醫(yī)學工程研究提供一個新穎的平臺．AnyBody軟件使人類工效學成為一門定量的學科．它兼具人機工程學分析和生物力學分析，采用AnyScript編程語言進行模型的建立，能夠?qū)胪暾娜梭w肌肉骨骼模型，用于產(chǎn)品的人類工效學設計．AnyBody軟件可以分析完整骨骼肌肉系統(tǒng)，計算模型中各塊骨骼、肌肉和關節(jié)的受力、變形、肌腱的彈性勢能、拮抗作用及其他特性等．

2　步態(tài)仿真

2.1獲取步態(tài)特征

AnyBody具有多種定義運動方式的模塊，利用其通過動作捕捉數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的模塊，可以建立人體模型來模擬正常人步行的狀態(tài)．建立虛擬人體的步行模型首先需要獲取人體的各體段參數(shù)以及步行時的相關信息．現(xiàn)以1名健康成年男子為實驗對象，借助三維運動捕捉與分析系統(tǒng)LUKOtronic AS100/ AS200進行運動學數(shù)據(jù)采集，采樣頻率為0.1，kHz，并以此作為虛擬人體模型的驅(qū)動信息．該成年男子的基本情況見表1．

表1 實驗對象相關數(shù)據(jù)Tab.1 Related data of trial subject

人體步態(tài)受多種因素影響［11］，為了更接近真實情況，進行實驗前需讓受試對象預先進行少量走動，待其達到放松狀態(tài)才可開始實驗．由于人體在步行時，左右基本對稱，本實驗只以人體右側下肢為分析對象．經(jīng)過實驗可測得在不同步速下，右腿髖、膝、踝3個關節(jié)角度隨時間的變化情況及其他運動信息，其中髖關節(jié)角度指大腿與水平面之間夾角，膝關節(jié)角度指小腿與大腿之間夾角，踝關節(jié)角度指足底支撐面與小腿之間夾角．以3.6，km/h的步速步行為例，經(jīng)過對數(shù)據(jù)的處理，得到各關節(jié)角度隨時間的變化情況［12］，如圖1所示．

圖1 各關節(jié)角度隨時間的變化情況Fig.1 Variation of each joint angle with time

2.2 步行模擬

AnyBody中人體模型主要由肌肉、骨骼、韌帶組成．通過將獲取的動作捕捉數(shù)據(jù)文件導入到AnyBody中，利用其步行模擬模塊可對人體步行運動進行仿真分析．為減小仿真結果與實際情況的偏差，通過更改人體模型的各體段參數(shù)，使其與實驗對象一致．步行狀態(tài)的模擬情景如圖2所示．

圖2 步行狀態(tài)模擬Fig.2 Walking simulation

2.3獲取下肢肌肉受力情況

在AnyBody仿真分析中，利用其運動學分析與逆向動力學分析功能，可以獲得人體模型的運動學信息以及肌肉相關參數(shù)的信息．得到在步行過程中右腿所有肌肉的受力情況，如圖3所示．

圖3 人體右腿所有肌肉受力情況Fig.3 All muscle force of human’s right leg

由于人體腿部肌肉數(shù)量眾多，而且在步行的過程中并不是所有肌肉都承受較大的力，所以可以只選取部分主要肌肉作為分析對象．由圖3可知，在近2個周期的步行過程中，右腿肌肉受力分別在2.15，s、2.90，s兩個時間節(jié)點處達到峰值，且此時肌肉募集量較大．采集這2個時間點處的肌肉受力數(shù)據(jù)，通過排序，將受力大小占據(jù)前75%，的肌肉作為主要肌肉，其名稱及作用如表2所示．下肢主要肌肉的分布情況如圖4所示．

表2 下肢主要肌肉功能Tab.2 Function of main lower extremity muscles

圖4 人體下肢主要肌肉分布Fig.4 Distribution of main lower extremity muscles

3　人-機系統(tǒng)仿真分析

3.1機構建模

建立人-機系統(tǒng)模型首先需要確定下肢外骨骼機器人的結構．根據(jù)目前國內(nèi)外研究狀況，大部分下肢外骨骼康復機器人以伺服電機作為驅(qū)動器，通過滾珠絲杠傳動，實現(xiàn)矢狀面內(nèi)的運動，同時可以根據(jù)不同患者的身高進行尺寸上的調(diào)節(jié)．此種結構類似于人體腿部的構造，包括髖關節(jié)、膝關節(jié)、骨盆桿件、大腿桿件、小腿桿件等，并且在單側有2個自由度，具體實施方式為在髖關節(jié)處將骨盆桿件與大腿桿件使用鉸鏈連接，形成轉(zhuǎn)動副；在膝關節(jié)處，大腿桿件與小腿桿件同樣使用鉸鏈連接，形成轉(zhuǎn)動副，雙側共4個自由度．在三維建模軟件中建立下肢外骨骼機器人右側模型，如圖5所示．

圖5 下肢外骨骼康復機器人右側三維模型Fig.5 3D right side model of lower limb exoskeletal rehabilitation robot

3.2人-機系統(tǒng)建模

在AnyBody中建立人-機系統(tǒng)模型時，機構的復雜程度與運算的效率呈負相關性，應盡量將機構模型簡化．將外骨骼模型簡化為多個桿件相連的形式，桿件的長度均為定長，且與實驗對象的體段參數(shù)相對應，并在外骨骼中加入踏板，用以驅(qū)動踝關節(jié)運動．繪制好簡化的三維模型后，以STL格式導入到AnyBody中．

由于仿真分析主要以下肢肌肉相關參數(shù)為研究對象，為了提高運算速度，建立人體模型時，將上肢忽略并去除大部分軀干上肌肉．

調(diào)整人體模型初始位置，使其與外骨骼模型接觸．以AnyBody對自由度及約束的標準來調(diào)整人體模型與外骨骼模型之間的連接方式，使其以接近真實的情況連接，最終建立的人-機系統(tǒng)模型如圖6所示.

圖6 人-機系統(tǒng)模型Fig.6 Human-machine system model

3.3肌肉參數(shù)選擇

下肢外骨骼康復機器人通過以外骨骼驅(qū)動人體下肢運動的方式，模擬正常人步行的動作，從而使患者的下肢多處肌肉得到綜合性的訓練，恢復基本的行走能力．通過分析在外骨骼驅(qū)動下與正常步行時的下肢肌肉參數(shù)變化情況，可以判斷各處肌肉參與訓練的有效性．由于在步行時，下肢肌肉需要協(xié)調(diào)運作與均勻受力，則可通過比較兩種方式下的肌肉受力情況是否一致，來判斷肌肉是否有效地參與訓練．

肌肉受力情況受多種因素影響，包括肌肉長度、肌肉收縮速度及負載大小等．由于該外骨骼模型中加入了足部踏板，導致負載情況與正常步行時有所區(qū)別，則相應的肌肉受力情況也產(chǎn)生變化．

Hill方程描述了肌肉力與收縮速度的關系［13］，即

式中：F0為肌肉開始攣縮時的張力；F為肌肉收縮張力；v為肌肉收縮速度；a、b為獨立常數(shù)，是與肌纖維初始長度、溫度、周圍環(huán)境的化學成分相關的函數(shù). 可見，肌肉受力與肌肉收縮速度呈反比例關系．為了避免因負載不同導致的肌肉受力情況差異過大，通過比較在外骨骼驅(qū)動下與正常步行時的肌肉收縮速度是否一致，同樣可以判斷肌肉參與訓練的有效性．

3.4仿真實驗

設置外骨骼模型在3.6，km/h的速度下運行，與步態(tài)模擬時人體模型步行的速度相同．通過逆動力學分析模塊，獲取表2中所列主要肌肉的收縮速率變化情況．部分仿真結果如圖7所示．

圖7分別以股二頭肌、股四頭肌、脛骨前肌、腓腸肌、臀中肌及閉孔外肌為例表明了大腿、小腿及臀部主要肌肉伸縮速率的變化情況，其余各處肌肉變化規(guī)律與圖7類似．在外骨骼驅(qū)動下，大腿肌肉伸縮速率變化的范圍及趨勢與正常步行時一致，小腿肌肉及髖部肌肉則有著明顯的不同，且髖部肌肉的伸縮速率基本不發(fā)生變化．

在步行過程中，人體髖關節(jié)會產(chǎn)生外展與內(nèi)收，使大腿在冠狀面內(nèi)產(chǎn)生運動，髖關節(jié)的外展與內(nèi)收是產(chǎn)生正常步態(tài)所需的運動［14］．僅實現(xiàn)矢狀面內(nèi)運動的外骨骼結構是有一定不足的［15］．用2個鉸鏈連接的方式將骨盆處的結構增加2個自由度，使其能夠在冠狀面中產(chǎn)生微量的旋轉(zhuǎn)，產(chǎn)生外展與內(nèi)收的運動．改進后的結構如圖8所示．

將原結構命名為外骨骼1，改進后結構命名為外骨骼2，在2種外骨骼結構驅(qū)動下的主要肌肉伸縮速率變化如圖9所示．

圖7 部分主要肌肉伸縮速率變化情況Fig.7 Contraction velocities of some major muscles

圖8 改進后的外骨骼結構Fig.8 Exoskeletal structure after improvement

圖9以上述6處肌肉為參考，比較了在兩種不同形式外骨骼驅(qū)動下人體下肢肌肉伸縮速率變化情況．大腿肌與小腿肌變化基本相同，髖肌在2.0，s處的速率則產(chǎn)生了較為明顯的變化，且變化范圍增大近1倍.

3.5分析與討論

在僅實現(xiàn)矢狀面內(nèi)運動的外骨骼下肢康復機器人驅(qū)動下，以股二頭肌、股四頭肌為主的大腿肌肉群伸縮速率變化情況基本與正常步行時一致，此種外骨骼結構對大腿的訓練能夠產(chǎn)生效果．但某些節(jié)點處的值存在差異，原因可能在于人體的膝關節(jié)是屈戌關節(jié)［16］，在伸展和屈曲過程中，脛骨相對于股骨既有轉(zhuǎn)動運動，又有滑動運動．外骨骼模型將膝關節(jié)簡化為鉸鏈結構，當其驅(qū)動人體模型運動時，兩種膝關節(jié)結構之間存在的差異導致肌肉伸縮速率變化在少數(shù)時間節(jié)點處的值不一致．以脛骨前肌、腓腸肌為主的小腿肌肉群伸縮速率在外骨骼驅(qū)動下與正常步行時則產(chǎn)生較大的差異．其原因在于在正常步行時，足底姿態(tài)不斷變化，呈現(xiàn)很大的復雜性，而用踏板將足底固定，僅實現(xiàn)在二維平面內(nèi)的運動將減少其運動的自由度，足底運動的單一性導致了小腿肌肉伸縮速率變化與實際情況不符．以臀中肌、閉孔外肌為主的髖肌肉群在外骨骼驅(qū)動下，伸縮速率變化幅度分別為12，mm/s和10，mm/s，而正常步行時其變化幅度接近200，mm/s和120，mm/s．其原因在于該外骨骼結構以矢狀面內(nèi)運動為主，忽略了人體步行時冠狀面內(nèi)的運動，導致臀中肌沒有得到有效訓練．而在改進后的能使髖關節(jié)產(chǎn)生外展與內(nèi)收運動的外骨骼結構驅(qū)動下，臀中肌和閉孔外肌伸縮速率變化幅度明顯增加（約為24，mm/s、20，mm/s），相對于原結構增大近1倍．但與正常步行時的變化幅度相比仍有很大差距．原因在于在步行過程中大腿也會產(chǎn)生內(nèi)外旋轉(zhuǎn)運動，該運動需要臀中肌及閉孔外肌參與，而上述外骨骼結構不能實現(xiàn)腿部的內(nèi)外旋，所以會使臀中肌與閉孔外肌的變化與正常行走時產(chǎn)生差別．

圖9 兩種結構下部分主要肌肉伸縮速率變化情況Fig.9 Contraction velocities of some major muscles in two different structures

4　結 語

本文通過在AnyBody平臺下進行下肢外骨骼康復機器人的人-機系統(tǒng)仿真實驗，對比了在實現(xiàn)矢狀面內(nèi)外骨骼驅(qū)動下與正常步行時，以及2種不同結構外骨骼驅(qū)動下的人體下肢肌肉收縮速率變化情況.仿真結果表明，實現(xiàn)在矢狀面內(nèi)運動的外骨骼下肢康復機器人能夠有效地訓練大腿肌肉，而對小腿肌肉和髖部肌肉作用不足，加入在冠狀面內(nèi)的外展與內(nèi)收運動的外骨骼機器人能夠提高對髖部肌肉的訓練效果，但作用效果仍需加強．本文以肌肉相關參數(shù)作為對外骨骼式下肢康復機器人訓練有效性的判斷依據(jù)，為康復評價標準的量化提供了新的思路，也為外骨骼結構設計提供了新的方法．

［1］ 張嬌嬌，胡秀枋，徐秀林. 下肢康復訓練機器人研究進展［J］. 中國康復理論與實踐，2012，18（8）：728-730. Zhang Jiaojiao，Hu Xiufang，Xu Xiulin. Development of lower limbs rehabilitative training robot［J］. Chinese Journal of Rehabilitation Theory and Practice，2012，18（8）：728-730（in Chinese）.

［2］ 郝正瑋，李建民，趙雅寧，等. Lokomat下肢康復機器人對缺血性腦卒中偏癱患者下肢功能的影響［J］. 現(xiàn)代預防醫(yī)學，2013，40（8）：1558-1560. Hao Zhengwei，Li Jianmin，Zhao Yaning，et al. The effects of Lokomat lower gait training rehabilitation robot on lower limb function in hemiplegic stroke patients［J］. Modern Preventive Medicine，2013，40（8）：1558-1560（in Chinese）.

［3］ Geenough W T，Anderson B J. Cerebellar synaptic plasticity：Relation to learning versus neural activity［J］. Ann Noy Acad Sci，1991（6）：231-247.

［4］ Candelise L，Gattinoni M，Bersano A，et al. Strokeunit care for a cute stroke patients：An observational follow-up study［J］. Lancet，2007，369（9558）：299-305.

［5］ 丁 敏，李建民，吳慶文，等. 下肢步態(tài)康復機器人：研究進展及臨床應用［J］. 中國組織工程研究與臨床康復，2010，14（35）：6604-6607. Ding Min，Li Jianmin，Wu Qingwen，et al. Research advances and clinical application of lower limb gait rehabilitation robots［J］. Journal of Clinical Rehabilitative Tissue Engineering Research，2010，14（35）：6604-6607 （in Chinese）.

［6］ 錢競光，宋雅偉，葉 強，等. 步行動作的生物力學原理及其步態(tài)分析［J］. 南京體育學院學報：自然科學版，2006，5（4）：1-7. Qian Jingguang，Song Yawei，Ye Qiang，et al. The biomechanics principle of walking and analysis on gaits［J］. Journal of Nanjing Institute of Physical Education：Natural Science，2006，5（4）：1-7（in Chinese）.

［7］ 陳貴亮，趙 月，王 歌，等. 基于外骨骼機器人下肢康復訓練評價策略研究［J］. 科學技術與工程，2014，14（1）：72-76. Cheng Guiliang，Zhao Yue，Wang Ge，et al. The study on lower limbs rehabilitation evalutation strategy based on exoskeletons rehabilitation robot［J］. Science Technology and Engineering，2014，14（1）：72-76（in Chinese）.

［8］ Eng J J，Winter D A. Kinetic analysis of the lower limbs during walking：What information can be gained from a three-dimensional model［J］. Biomech，1995，28（6）：753-758.

［9］ 楊靜宜，王瑞元，熊開宇，等. 股四頭肌等速向心收縮肌電圖測定與分析［J］. 北京體育大學學報，1995，18（4）：29-31. Yang Jingyi，Wang Ruiyuan，Xiong Kaiyu，et al. The EMG determination and analysis of quadriceps isokinetic concentric contraction［J］. Journal of Beijing University of Physical Education，1995，18（4）：29-31（in Chinese）.

［10］ 竇祖林. 定量肌力檢查在康復功能評定及臨床中的應用［J］. 物理醫(yī)學與康復醫(yī)學，1991（3）：100-102. Dou Zulin. The application of quantitative evaluation of muscle strength in rehabilitation function assessment and clinic［J］. Physical Medicine and Rehabilitation，1991（3）：100-102（in Chinese）.

［11］ Gilchrist L A，Winter D A. A two-part，viscoelastic foot model for use in gait simulations ［J］. Biomech，1996，29（6）：795-798.

［12］ 王 嵐，王 婷，王勁松，等. 人體步態(tài)規(guī)律測量分析與研究［J］. 哈爾濱工程大學學報，2008，29（6）：590-598. Wang Lan，Wang Ting，Wang Jinsong，et al. Measurement research of normal human gaits ［J］. Journal of Harbin Engineering University，2008，29（6）：590-598（in Chinese）.

［13］ Hill A V. The heat of shortening and the dynamic constants of muscle［J］. Proceedings of Royal Society，1938，126：136-195.

［14］ Rutherford D J，Hubley-Kozey C. Explaining the hip adduction moment variability during gait：Implications for hip abductor strengthening［J］. Clinical Biomechanics，2009，24（3）：267-273.

［15］ Hidler J，Nichols D，Pelliccio M，et al. Multicenter randomized clinical trial evaluating the effectiveness of the Lokomat in subacute stroke［J］. Neurorehabilitation and Neural Repair，2009，23（1）：5-13.

［16］ Wang Donghai，Lee Kok-Meng，Guo Jiajie，et al. Knee joint exoskeleton based on biological geometries［J］. IEEE-ASME Transactions on Mechatronics，2014，19（4）：1268-1278.

（責任編輯：金順愛）

Simulation on the Training Effect of an Exoskeletal Rehabilitation Robot

Xiang Zhongxia1，Zhao Ming1，Gao Fei1，Jin Teng1，Hu Zhigang2，Zhang Jian3
（1．School of Mechanical Engineering，Tianjin University，Tianjin 300072，China；
2．School of Medical Technology and Engineering，Henan University of Science and Technology，Luoyang 471003，China；3．Shanghai Gaitech Scientific Instruments Limited Company，Shanghai 200030，China）

In order to evaluate the effectiveness of exoskeletal rehabilitation robot for lower limbs’ training，the simulation research on rehabilitation training based on AnyBody was developed．The kinematics of an adult in normal walking was obtained by motion capture experiment．Then the human walking model and the human-machine model were established in AnyBody．Main muscle groups were determined on the forced conditions about the lower limb muscles．By Hill equations，muscle contraction velocity was used as criterion.Through the simulation of the movement about the lower limb exoskeletal rehabilitation robot in the sagittal plane，the contraction velocities of cardinal muscles in lower limbs were obtained and they were compared in both simulation system and normal walking．Results show that the changing trend of thigh muscles was found similar in both cases，but the trend of shank and hip muscles was visibly different．As the structure of the exoskeletal rehabilitation robot was improved to achieve the movement in coronal plane，and by comparing the contraction velocities of cardinal muscles in two structures，the results show that the changing trend of hip muscles was obviously fluctuating．Therefore，the exoskeletal rehabilitation robot that achieves the movement in sagittal plane can train thigh muscles effectively，but lack effect on shank and hip muscles．By changing the exoskeleton structure through adding movement in coronal plane，the traning effect of hip muscles is improved.

human-machine simulation system；AnyBody；muscle parameter；lower limb exoskeletal rehabilitation robot

TH122

A

0493-2137（2016）07-0695-07

10.11784/tdxbz201505102

2015-05-27；

2015-10-12.

國家自然科學基金資助項目（51175368）.

項忠霞（1964— ），女，博士，教授.

項忠霞，xiangzhx@tju.edu.cn.

網(wǎng)絡出版時間：2015-11-03. 網(wǎng)絡出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/12.1127.N.20151103.1819.004.html.