王昱，吳向東，施長(zhǎng)城，張佳楫，李娜，馬冶浩，陶亮，唐敏，左國(guó)坤

1.西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，四川成都市 610031；2.中國(guó)科學(xué)院寧波材料與工程研究所，慈溪生物醫(yī)學(xué)工程研究所，浙江寧波市 315300；3.中國(guó)科學(xué)院寧波材料與工程研究所，醫(yī)用植介入材料浙江省工程研究中心，浙江寧波市 315300；4.寧波市康復(fù)醫(yī)院神經(jīng)康復(fù)科，浙江寧波市 315040

截至2019 年底，全國(guó)60 周歲及以上老年人口2.54億，占總?cè)丝诘?8.1%[1]。未來(lái)一段時(shí)間，我國(guó)老齡化程度將持續(xù)加深，并將是一個(gè)長(zhǎng)期趨勢(shì)。伴隨著人口老齡化的加劇以及生活與飲食習(xí)慣的改變，腦卒中患者數(shù)量在逐年遞增[2]。腦卒中往往導(dǎo)致不同程度的肢體功能障礙，其中上肢功能障礙約占80%，嚴(yán)重影響患者的日常生活[3]。傳統(tǒng)的康復(fù)模式是康復(fù)醫(yī)師通過(guò)一對(duì)一的方式協(xié)助患者進(jìn)行大量重復(fù)性的康復(fù)運(yùn)動(dòng)，逐步刺激腦部神經(jīng)，以達(dá)到康復(fù)目的[4]。這種康復(fù)方式成本高，效率低，難以滿(mǎn)足當(dāng)前的康復(fù)需求。隨著康復(fù)機(jī)器人的誕生，腦卒中患者的康復(fù)成本和康復(fù)效率得到大幅度改善，但仍然存在一些不足[5-6]。

將虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)與上肢康復(fù)相結(jié)合可以為患者提供身臨其境的康復(fù)環(huán)境，降低患者的抵觸情緒，激發(fā)患者的康復(fù)動(dòng)力，進(jìn)而提高康復(fù)效果[7-8]。理想的虛擬環(huán)境應(yīng)該能為患者提供一個(gè)多源的信息反饋，包括視覺(jué)、觸覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)，但目前的康復(fù)設(shè)備大多只能提供視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)，不能完全的使患者沉浸其中[9]。同時(shí)，臨床研究也表明[10]，對(duì)患者實(shí)施任務(wù)導(dǎo)向性的運(yùn)動(dòng)和多感覺(jué)融合性訓(xùn)練，有助于提升其獨(dú)立完成日常活動(dòng)的能力。

Marchal-Crespo 等[11]設(shè)計(jì)了一種基于位置誤差的力反饋策略，該策略在提供重力和摩擦力補(bǔ)償?shù)那疤嵯聻榛颊咛峁┤N不同的力反饋模式，分別為無(wú)指導(dǎo)、錯(cuò)誤縮小和錯(cuò)誤放大。在錯(cuò)誤縮小和錯(cuò)誤放大模式中，控制器根據(jù)患者任務(wù)的完成精度為其提供一個(gè)與期望方向相同或相反的力，力的大小與完成精度相關(guān)。Wright 等[12]通過(guò)評(píng)估患者完成點(diǎn)到點(diǎn)和畫(huà)圓運(yùn)動(dòng)的表現(xiàn)為其定制化地設(shè)計(jì)一種力場(chǎng)，以降低其在康復(fù)運(yùn)動(dòng)中肢體活動(dòng)的頻率。Majeed 等[13]根據(jù)臨床研究結(jié)果設(shè)計(jì)了一種與運(yùn)動(dòng)速度相關(guān)的黏性力場(chǎng)。Lokesh等[14]通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，在康復(fù)過(guò)程中，約束較少的力反饋更有助于患者運(yùn)動(dòng)學(xué)習(xí)。以上力場(chǎng)較為固定且無(wú)法與現(xiàn)實(shí)生活相關(guān)聯(lián)，不具備游戲的樂(lè)趣，患者只能被動(dòng)感受到虛擬環(huán)境對(duì)其的力反饋，無(wú)法對(duì)虛擬環(huán)境產(chǎn)生力的作用，不能實(shí)現(xiàn)真正的交互。

與簡(jiǎn)單的康復(fù)任務(wù)相比，與現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景相似的康復(fù)任務(wù)要求更加復(fù)雜的大腦活動(dòng)[15]，可以為大腦提供更多的信息，有助于腦部神經(jīng)的重塑。Basalp 等[16-18]設(shè)計(jì)了一種用于上肢訓(xùn)練的虛擬劃船系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以為用戶(hù)提供視覺(jué)、觸覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)反饋，同時(shí)為了滿(mǎn)足不同用戶(hù)的任務(wù)需求，該系統(tǒng)還允許用戶(hù)調(diào)節(jié)虛擬水的密度，改變水與漿的交互力。該系統(tǒng)的臨場(chǎng)較強(qiáng)，可以滿(mǎn)足用戶(hù)更加豐富的訓(xùn)練要求，但其觸覺(jué)反饋系統(tǒng)需要對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)參數(shù)進(jìn)行精確的辨識(shí)，具有一定的復(fù)雜性。Keller 等[19]為青少年設(shè)計(jì)了一套用于上肢康復(fù)的六自由度外骨骼機(jī)器人，該系統(tǒng)將電腦游戲與康復(fù)相結(jié)合，可以提高參與者的興趣，但其反饋力仍不夠真實(shí)。

本研究基于末端牽引式上肢康復(fù)機(jī)器人提出一種針對(duì)腦卒中患者上肢運(yùn)動(dòng)康復(fù)的多感覺(jué)反饋融合訓(xùn)練系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)采集關(guān)節(jié)電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，將用戶(hù)手臂的運(yùn)動(dòng)信息發(fā)送給虛擬環(huán)境，再由虛擬環(huán)境對(duì)該事件進(jìn)行響應(yīng)，計(jì)算出用戶(hù)應(yīng)該接受的期望力反饋，最終由控制器根據(jù)當(dāng)前用戶(hù)與系統(tǒng)的交互力和期望力反饋之間的偏差調(diào)節(jié)關(guān)節(jié)電機(jī)輸出扭矩，讓用戶(hù)感受到虛擬環(huán)境中的力反饋。此外該方法還允許康復(fù)醫(yī)師針對(duì)不同患者的康復(fù)需求，通過(guò)切換虛擬環(huán)境或者調(diào)節(jié)虛擬環(huán)境參數(shù)，定制個(gè)性化的康復(fù)任務(wù)。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1 硬件系統(tǒng)

本研究的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采用團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)的末端牽引式上肢康復(fù)機(jī)器人[20-21]。該平臺(tái)由開(kāi)發(fā)機(jī)和下位機(jī)兩部分組成。開(kāi)發(fā)機(jī)為裝有電機(jī)控制軟件和Unity3D 軟件的臺(tái)式機(jī)和顯示器，可以為訓(xùn)練者提供視覺(jué)反饋。下位機(jī)由伺服控制器和執(zhí)行機(jī)構(gòu)組成，與訓(xùn)練者進(jìn)行觸覺(jué)交互。執(zhí)行機(jī)構(gòu)共有三個(gè)電機(jī)，可以分別控制搖桿沿X 軸和Y 軸方向轉(zhuǎn)動(dòng)，以及Z 方向移動(dòng)。在搖桿的末端裝有把手，用于訓(xùn)練者與系統(tǒng)進(jìn)行交互。此外在把手下方裝有多維力傳感器，可以實(shí)時(shí)采集訓(xùn)練者與搖桿的交互力。

該系統(tǒng)的原理見(jiàn)圖1。首先，訓(xùn)練者操作搖桿，將手臂末端的位置和速度信息傳遞給虛擬環(huán)境。然后，虛擬環(huán)境對(duì)接收到的信息進(jìn)行響應(yīng)，計(jì)算代理點(diǎn)與環(huán)境之間的期望交互力Fd，并將其傳遞給控制器，同時(shí)通過(guò)顯示器將虛擬環(huán)境中的視覺(jué)信息反饋給訓(xùn)練者。接著，控制器根據(jù)采集到的機(jī)械臂關(guān)節(jié)角度θ、訓(xùn)練者與機(jī)械臂的接觸力Fm和期望交互力Fd，調(diào)節(jié)機(jī)械臂輸出力矩τd，使訓(xùn)練者與機(jī)械臂的交互力Fm跟蹤期望交互力Fd，最終使訓(xùn)練者感受來(lái)自虛擬環(huán)境的觸覺(jué)反饋。

圖1 系統(tǒng)原理圖

1.2 控制器設(shè)計(jì)

為了模擬機(jī)械臂末端與訓(xùn)練者之間的接觸力，將機(jī)器人末端假設(shè)為一個(gè)由質(zhì)量、彈簧和阻尼器組成的二階系統(tǒng)[22-23]，其動(dòng)力學(xué)模式可表示為

其中，M、C、K分別為二階系統(tǒng)的理想質(zhì)量、阻尼和剛度參數(shù)。Fm為訓(xùn)練者與機(jī)械臂末端的實(shí)際接觸力。x、分別為機(jī)械臂末端的位置矢量、速度矢量和加速度矢量。

經(jīng)典的定阻抗控制其參數(shù)恒定，交互力只與機(jī)械臂末端的位置和速度有關(guān)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練者在同一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)感受到不同交互力的要求[24-25]。為了實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練者能在同一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)感受到不同的交互力，系統(tǒng)的阻抗參數(shù)需要能根據(jù)交互力的偏差和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)。康復(fù)訓(xùn)練是一個(gè)低速且速度變化緩慢的運(yùn)動(dòng)，將系統(tǒng)假設(shè)為二階系統(tǒng)后，訓(xùn)練者于機(jī)械臂的交互力主要由虛擬彈簧產(chǎn)生。因此可以在不改變質(zhì)量M和阻尼系數(shù)C的情況下，調(diào)節(jié)彈簧剛度K實(shí)現(xiàn)交互力的跟蹤。

其中，k0為系統(tǒng)的初始剛度，Ef為期望交互力Fd與實(shí)際交互力Fm之間的偏差。kp、ki、kd分別為交互偏差的比例、積分和微分增益參數(shù)。

將式(2)帶入式(1)可得

該控制器的特點(diǎn)是在阻抗控制器中引入PID 控制器，使虛擬剛度K可以根據(jù)期望交互力Fd與實(shí)際交互力Fm之間的偏差Ef實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)。然而，期望交互力Fd由虛擬系統(tǒng)設(shè)定可以發(fā)生突變，而實(shí)際交互力Fm不會(huì)突變。直接采用他們之間的誤差Ef來(lái)消除這個(gè)誤差，就意味著讓不會(huì)突變的值跟蹤可能會(huì)發(fā)生突變的值，跟蹤效果勢(shì)必?zé)o法滿(mǎn)足任務(wù)需求[26-27]。

對(duì)此，本文引入跟蹤微分器[26](tracking differentiator,TD)，對(duì)交互力偏差Ef進(jìn)行過(guò)渡處理，使其無(wú)法突變，同時(shí)獲得過(guò)渡過(guò)程的微分信號(hào)。跟蹤微分器包含一個(gè)輸入信號(hào)x(t)和兩個(gè)輸出信號(hào)x1(t)、x2(t)。信號(hào)x1(t)將在速度因子r的限制下“最快地”跟蹤輸入信號(hào)x(t)，x2(t)是x1(t)的微分，可以近似為x(t)的微分。則式(3)可變?yōu)?/p>

由式(4)-(5)可獲得搖桿末端運(yùn)動(dòng)期望軌跡x，經(jīng)機(jī)器人逆運(yùn)動(dòng)學(xué)變換獲得機(jī)械臂各關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)軌跡θd。為了提高位置跟蹤精度，首先對(duì)機(jī)器人的關(guān)節(jié)進(jìn)行重力和摩擦力補(bǔ)償[28]，再通過(guò)機(jī)器人實(shí)時(shí)采集的關(guān)節(jié)位置信息θ與期望位置θd進(jìn)行比較，調(diào)節(jié)各電機(jī)扭矩τ，實(shí)現(xiàn)康復(fù)機(jī)器人的力跟蹤。為了防止系統(tǒng)可能對(duì)訓(xùn)練者帶來(lái)的二次傷害，本文對(duì)由虛擬環(huán)境傳來(lái)的期望交互力進(jìn)行限位，使其在±10 N 之間。本文的控制框圖見(jiàn)圖2。

1.3 虛擬環(huán)境設(shè)計(jì)

圖2 系統(tǒng)控制框圖

本文設(shè)計(jì)的虛擬環(huán)境采用Unity3D 軟件編寫(xiě)，通過(guò)TCP/IP協(xié)議通訊與控制器連接，接收控制器發(fā)來(lái)的機(jī)械臂末端運(yùn)動(dòng)信息x和，同時(shí)向其發(fā)送期望交互力Fd。如圖3 示，在該場(chǎng)景中訓(xùn)練者可以水平面自由移動(dòng)，控制代理小球(黃色)將其他小球打入平臺(tái)前面和兩側(cè)的洞內(nèi)。所有小球帶有靜電荷，紅色表示帶正電，藍(lán)色表示帶負(fù)電。為了區(qū)分代理小球和其他小球，無(wú)論其帶什么屬性的電荷均用黃色表示，但會(huì)在右上角的UI 界面顯示其電荷屬性。在該場(chǎng)景中訓(xùn)練者受到來(lái)自虛擬環(huán)境中的兩種力，分別是由其他小球?qū)ζ涞膸?kù)倫力Fq和與地面摩擦力Ff。

所有小球之間的庫(kù)侖力Fq可以通過(guò)庫(kù)侖定律獲得

其中，K為庫(kù)倫常數(shù)，Q為小球自身所帶電荷量，Qi為其他小球所帶電荷量，ri為與其他小球之間的距離。N為除自身以外帶電小球的個(gè)數(shù)。

目前已有多種摩擦力模型[30-32]。本文采用叢爽等[32]提出的摩擦力數(shù)學(xué)模型。

其中，Tc為最大靜摩擦，Ts為動(dòng)摩擦，v為速度，c為阻尼系數(shù)。

如圖4 所示，當(dāng)速度v在零點(diǎn)附近時(shí)，上述摩擦力會(huì)出現(xiàn)突變，使系統(tǒng)產(chǎn)生抖動(dòng)，引起用戶(hù)的不適，為此我們對(duì)上述摩擦力模型進(jìn)行一定改進(jìn)。在|v|≤v0的范圍內(nèi)引入過(guò)渡函數(shù)，可以使摩擦力的變化更加平穩(wěn)。

圖3 虛擬環(huán)境

過(guò)渡函數(shù)

其中，參數(shù)a為過(guò)渡系數(shù)，用于調(diào)節(jié)過(guò)渡函數(shù)的變化陡峭度，v0表示過(guò)渡函數(shù)的范圍。

圖4 修改前后摩擦力模型

摩擦力模型可以表示為

則訓(xùn)練者在該場(chǎng)景中受到的力Fd可以表示

在虛擬環(huán)境的右上角有UI 界面，可以定制代理小球所帶電荷屬性，切換地面材質(zhì)。同時(shí)還實(shí)時(shí)地顯示代理小球受到的庫(kù)侖力Fq、摩擦力Ff和合力F的大小。

2 方法

2.1 試驗(yàn)方法

為了驗(yàn)證本文所提的方法能將虛擬環(huán)境中的交互力準(zhǔn)確、快速地反饋給用戶(hù)，且提高其訓(xùn)練的參與度，共招募8 例健康受試者進(jìn)行驗(yàn)證，其中男性7 例，女性1 例，平均年齡(25.5±3.2)歲，均為右利手。試驗(yàn)于中國(guó)科學(xué)院寧波材料技術(shù)與工程研究所康復(fù)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行，由中國(guó)科學(xué)院寧波材料技術(shù)與工程研究所慈溪生物醫(yī)學(xué)工程研究所倫理委員會(huì)批準(zhǔn)通過(guò)。在開(kāi)始試驗(yàn)之前，每位受試者均已充分了解試驗(yàn)流程，并簽署知情同意書(shū)。

本試驗(yàn)共有兩種模式，分別為有反饋融合模式和無(wú)反饋融合模式，每種模式各做3 次，交替進(jìn)行。在兩種模式中，受試者均被要求控制如圖3所示的小球，從A 點(diǎn)移向B 點(diǎn)，并通過(guò)排斥力將B 點(diǎn)的紅色小球推到前壁中的洞內(nèi)。當(dāng)紅色小球進(jìn)入洞內(nèi)后，受試者控制小球從B 點(diǎn)回到A 點(diǎn)完成一個(gè)循環(huán)，此時(shí)B 會(huì)再次生成一個(gè)紅色小球，直到任務(wù)完成。每當(dāng)紅色小球進(jìn)入目標(biāo)洞內(nèi)，虛擬環(huán)境會(huì)發(fā)出一聲清脆的鈴聲。每種模式均包含20次任務(wù)，受試者需要盡可能保持每次任務(wù)中用時(shí)相同。

2.2 數(shù)據(jù)的采用與處理

本文對(duì)試驗(yàn)過(guò)程中的機(jī)械臂關(guān)節(jié)角度θ、傳感器讀數(shù)Fm、期望交互力Fd，以及受試者上肢肱二頭肌、肱三頭肌、三角肌前束、三角肌后束的肌電信號(hào)進(jìn)行采集。機(jī)械臂關(guān)節(jié)角度θ、實(shí)際交互力Fm、期望交互力Fd、電機(jī)輸出力矩τ利用電機(jī)控制軟件進(jìn)行采集，采樣頻率為1000 Hz；肌電數(shù)據(jù)采用Delsys 公司Trigo Wireless System 設(shè)備進(jìn)行采集，采樣頻率為1927 Hz。本文使用數(shù)據(jù)處理軟件對(duì)肌電數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

2.2.1 表面肌電信號(hào)預(yù)處理

首先使用軟件對(duì)肌電信號(hào)進(jìn)行50～400 Hz 的帶通濾波以及濾除50 Hz 的工頻信號(hào)，然后對(duì)信號(hào)進(jìn)行去均值、整流、取包絡(luò)線(xiàn)等處理[33-35]，最后以包絡(luò)線(xiàn)作為肌電信號(hào)的特征值。

2.2.2 數(shù)據(jù)分割

我們要求受試者盡可能保持每次任務(wù)用時(shí)相同，但不可避免的存在一定的差異。首先計(jì)算20次任務(wù)過(guò)程中機(jī)械臂關(guān)節(jié)角度θ的極小值，然后根據(jù)計(jì)算得到的極小值下標(biāo)對(duì)傳感器讀數(shù)Fm、期望交互力Fd，以及肌電信號(hào)進(jìn)行分割，獲得單個(gè)任務(wù)中其對(duì)應(yīng)的信號(hào)。

2.2.3 計(jì)算單個(gè)任務(wù)過(guò)程中肌電積分值(integrated EMG,iEMG)和單位時(shí)間內(nèi)肌電幅值(EMG amplitude per unit time,EMG/T)

分別計(jì)算兩種不同模式下單次任務(wù)的iEMG，用于反映每次任務(wù)中肌肉消耗的能量。再根據(jù)公式(13)計(jì)算EMG/T，用于反映單次任務(wù)中肌肉的平均功率。

其中N為單次訓(xùn)練任務(wù)的肌電數(shù)據(jù)樣本數(shù)，Ei為肌電包絡(luò)線(xiàn)，Δt為采樣間隙。

2.2.4 計(jì)算均方根誤差(root mean square error,RMSE)

計(jì)算實(shí)際交互力Fm與期望交互力Fd間的RMSE，作為評(píng)價(jià)跟蹤效果的指標(biāo)。

2.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

采用SPSS 22.0 對(duì)兩種訓(xùn)練模式下iEMG 和EMG/T 進(jìn)行成對(duì)樣本t檢驗(yàn)。分別計(jì)算所有受試者在有反饋融合模式下與無(wú)反饋融合模式下iEMG 的比值P1，以及EMG/T的比值P2。顯著性水平α=0.05。

3 結(jié)果

圖5 中上半部分為受試者從A 點(diǎn)出發(fā)到B 點(diǎn)，下半部分為用戶(hù)從B 點(diǎn)回到A 點(diǎn)。在從A 點(diǎn)到B 點(diǎn)的過(guò)程中受試者受到小球間的排斥力和摩擦力共同作用，而回去的過(guò)程中只受到摩擦力，因此正方向的交互力明顯大于反方向。在向前推動(dòng)的一瞬間實(shí)際交互力Fm會(huì)大于期望交互力Fd，這是系統(tǒng)和算法本身延時(shí)引起。反饋任務(wù)過(guò)程中的實(shí)際與期望力反饋的均方根誤差為(0.757±0.171) N，表明本文提出的技術(shù)可以精確實(shí)現(xiàn)交互力的跟蹤。

有反饋融合模式下四塊肌肉iEMG 均顯著大于無(wú)反饋融合模式(P＜0.001)。訓(xùn)練模式下的P1均值均大于1(圖6)。肱二頭肌和三角肌前束P1的標(biāo)準(zhǔn)差明顯大于其余兩塊肌肉。見(jiàn)表1、圖6。

有反饋融合模式下肱二頭肌、肱三頭肌、三角肌前束的EMG/T 均顯著大于無(wú)反饋融合模式下(P＜0.001)，而兩種模式下三角肌后束EMG/T 無(wú)顯著性差異(P＞0.05)。兩種訓(xùn)練模式的P2均值均大于1。肱二頭肌和三角肌前束P2的標(biāo)準(zhǔn)差相對(duì)于其他兩塊肌肉較大。見(jiàn)表2、圖7。

4 討論

本研究顯示，有反饋融合模式下四塊肌肉iEMG均顯著大于無(wú)反饋融合模式，表明融合反饋訓(xùn)練需要被試付出更多能量。肱二頭肌和三角肌前束P1的標(biāo)準(zhǔn)差大于其余兩塊肌肉，這可能與不同受試者之間的發(fā)力方式有關(guān)。在被試向前推動(dòng)小球時(shí)，反饋給其的力由兩部分組成，電荷小球間的排斥力和摩擦力。當(dāng)速度超過(guò)一定閾值，速度對(duì)摩擦力的影響較小。而排斥力則不同，不同的速度會(huì)引起小球之間距離發(fā)生變化，使排斥力發(fā)生較大改變。在向前移動(dòng)的過(guò)程中，手臂的運(yùn)動(dòng)主要由肱二頭肌和三角肌前束發(fā)力，因此排斥力的變化會(huì)導(dǎo)致肱二頭肌和三角肌前束的P1的標(biāo)準(zhǔn)差較大。

本研究還顯示，兩種模式三角肌后束EMG/T 無(wú)差異。這可能是由于受試者從B 點(diǎn)返回A 點(diǎn)的過(guò)程中直接借助小球間的排斥力回來(lái)，而沒(méi)有花費(fèi)太多力氣，進(jìn)而與無(wú)反饋融合模式交互力相近。四塊肌肉P2均值均大于1，表明融合反饋訓(xùn)練需要被試付出更多力量。同樣因?yàn)椴煌茉囌叩陌l(fā)力方式不同，肱二頭肌和三角肌前束P2的標(biāo)準(zhǔn)差相對(duì)于其他兩塊肌肉較大。

圖5 代表性受試者在有反饋融合模式下的期望與實(shí)際交互力

表1 兩種模式下四塊肌肉iEMG比較(n=8,×10-5 V?s)

表2 兩種模式下四塊肌肉EMG/T比較(n=8,×10-6 V)

圖6 上肢肌肉P1

圖7 上肢肌肉P2

針對(duì)現(xiàn)有上肢康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)提供視覺(jué)和觸覺(jué)反饋無(wú)法關(guān)聯(lián)的問(wèn)題，本文在末端牽引式上肢康復(fù)機(jī)器人系統(tǒng)中設(shè)計(jì)一種基于力跟蹤的視覺(jué)與觸覺(jué)力反饋融合康復(fù)訓(xùn)練模式。該模式采用力跟蹤算法將在虛擬環(huán)境中所看見(jiàn)的力學(xué)事件通過(guò)搖桿傳遞給訓(xùn)練者。通過(guò)對(duì)比試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)有無(wú)反饋融合條件下受試者上肢用力情況存在差異。本文提出的技術(shù)可以精確地根據(jù)虛擬環(huán)境中視覺(jué)反饋構(gòu)建的力反饋傳遞給用戶(hù)，通過(guò)多感覺(jué)融合反饋增加對(duì)訓(xùn)練者外周神經(jīng)功能的刺激，進(jìn)而加強(qiáng)中樞神經(jīng)功能重建，并促使用戶(hù)付出更多的努力。其次，該技術(shù)所提供的力反饋模式更加自由，所需的力反饋完全在上位機(jī)虛擬環(huán)境中計(jì)算完成，可實(shí)現(xiàn)虛擬環(huán)境中統(tǒng)一位置上兩種以上力學(xué)模型的疊加。再次，該力反饋算法避免的對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行動(dòng)力學(xué)建模，降低了對(duì)系統(tǒng)參數(shù)識(shí)別精度的要求，具有較好的可移植性。

本文提出的反饋融合技術(shù)也存在一定局限性，例如力反饋的響應(yīng)時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)(0.5 s 左右)，難以實(shí)現(xiàn)虛擬場(chǎng)景中剛性物體碰撞產(chǎn)生的力反饋。下一步將針對(duì)不同的虛擬場(chǎng)景中的視覺(jué)反饋研究多樣化的機(jī)器人力反饋融合策略。

利益沖突聲明：所有作者聲明不存在利益沖突。