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人体机械阻抗建模：
一项调查
引用本文：A Ahmad Puzi et al 2017 IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 184 012041
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人体机械阻抗建模：一项调查
Ahmad Puzi1,a，SN Sidek1,b 和F Sado1,c
1马来西亚国际伊斯兰大学机电工程系，
吉隆坡，马来西亚
aasmarani8487@gmail.com
bsnaim@iium.edu.my
cabdfsado1@gmail.com
摘要：人体手臂机械阻抗在描述上肢运动能力中起着至关重要的作用。阻抗参数之一是刚度，其定义为施加的力与测量的肌肉变形的比率。机械臂阻抗建模对于开发用于与人类交互的系统的更好的控制器是有用的，因为这样的自动化机器人辅助平台用于自动康复训练。该调查的目的是总结现有的人体上肢机械阻抗模型，以证明需要具有改进版本的臂模型，以便促进这种系统的更好控制器的开发，同时复杂性不断增加。特别是，本文将解决以下问题：人体运动控制和电机学习，恒定和可变阻抗模型，测量机械阻抗的方法和机械阻抗建模技术。
介绍
电机控制对于有效的人体运动非常重要。人体运动控制是人类利用其大脑和认知能力激活和协调肌肉和肢体参与提高专用运动技能表现的过程[1]。用手执行的大多数活动涉及与环境的交互。这种相互作用会对手施加力并且还会使运动不稳定。然而，人类具有操纵物体的出色能力。这意味着中枢神经系统（CNS）能够适应各种任务动态。例如，由于未知的摩擦，人们可能难以第一次打开门。然而，在经过多次试验之后，将学会施加适当的力量，并且即使不考虑它也会毫无困难地打开门。这种情况可以被视为阻抗控制[2]，可以将其描述为神经系统处理运动变异性的有效策略，例如由于神经肌肉噪声和环境扰动。
在早期工作中，假设阻抗是恒定的，这允许使用线性模型[3]。在恒定阻抗模型中，它们忽略了环境扰动，而在有源阻抗中，包括扰动和其他噪声元素。
Lance [4]是最早将痉挛定义为运动障碍的人之一，其特征是强直性伸展反射（肌张力）的速度依赖性增加，并伴有夸张的肌腱痉挛，这是牵张反射的超兴奋性造成的，是上位运动神经元综合征的一个组成部分。痉挛评估的高价值反映了肢体功能范围和运动速度的更高限制。痉挛评估与上肢的机械阻抗密切相关。Hogan等[1]报道肌肉共激活会引起肢体的机械阻抗，并且在特定治疗期间执行任务具有重要意义。此外，Burdet等人[5]发现人类通过学习如何改变受影响肌肉的机械阻抗来稳定不稳定运动。
通常，机械阻抗由一组质量，弹簧和阻尼器组成。这些元素对于测量肌肉执行特定任务的能力非常重要[6]。这些参数还用于描述人的动态运动。机械阻抗定义为在该点施加的力与该点处的最终速度的比率与肌肉激活密切相关[7]。机械阻抗中的质量，弹簧和阻尼元件分别表示为肢体的惯性，刚度和阻尼。因此，机械阻抗建模是有用的，因为它与对肌肉质量的评估水平有直接关系。然而，关于机械阻抗参数的可变性的讨论较少。本文报道了人体运动控制和运动学习，机械阻抗测量和不同机械阻抗建模技术的综述。
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由IOP Publishing Ltd许可发布 1
文献评论
本文由四部分组成，其中第2.1节将详细阐述人体的运动控制和学习功能。后续部分介绍了恒定阻抗和可变阻抗之间的差异。然后，2.3节讨论了测量机械阻抗的方法。2.4总结了其他使用不同建模来表示人体手臂机械阻抗的工作的发现。
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- 人体运动控制和运动学习
为了开发人体肢体机械阻抗模型，需要了解运动学习过程中的人体运动控制。人类有能力根据内部和外部干扰快速适应运动变化。因此，当人体手臂运动中断时，手臂会自动返回到所需的轨迹[8]。由此，人类学会控制肌肉。中枢神经系统（CNS）确定用正确的力量和时间激活右侧肌肉，以便跟踪所需的轨迹。此外，运动需要前馈机制来制定成功完成任务的力量。Shadmehr 等[9]解释了在任务执行期间前馈机制是如何发生的。结果表明，前馈控制设法减少了运动误差试验并补偿了干扰。
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- 恒定和可变阻抗
机械阻抗的每个参数对于测量肌肉执行特定任务的能力是重要的。参数值在轨迹的每个瞬间变化，并且还受环境变化的影响。在早期工作中，假设阻抗参数是恒定和线性的。
Hondori等[10]描述了弹簧，质量和阻尼器的机械阻抗。阻抗的定义是指平均刚度，定义为系统[1]的广义力（力或扭矩）与广义位移（线性或角度）之间的比率。我们关注的系统是上肢因为它对人类的日常活动很重要，例如抓握，弯曲和伸展。质量，弹簧阻尼器分别表示惯性，刚度和粘度，从而参与以便平稳有效地执行特定任务。
在Nikooyan et.al [11]的观点中，肌肉可以表示为弹簧阻尼集总系统，它可以分为两种类型的系统模型，即被动模型和主动模型。在被动模型中，弹簧和阻尼器被视为具有附加非线性项的常数参数。在早期建模中，引入恒定阻抗，其中肘部到腕关节由双自由度代表。该工作解释了对臂的振动输入的动态响应，并确认臂系统可用作衰减高频的低通机械滤波器。Holmlund透露，人体阻抗随着方向，性别，水平和姿势的变化而变化，通过实验测量不同条件和因素下的机械阻抗。Kistemaker等[14]声称，当使用常系数刚度和阻尼系数时，它会导致估计参数的误差很大。他们建议参数估计应使用移动时间窗算法。时间窗方法的使用提供了基于运动数据确定人上肢关节僵硬和阻尼的时间依赖性变化的手段。使用可变阻抗参数对上肢建模刚度和阻尼因子至关重要，因为它们可以适应需要人与系统之间相互作用的应用。该模型属于活动模型的第二个模型类型。
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- 测量机械阻抗
在最近的康复机器人系统中，机械阻抗在使系统更像人类时起着至关重要的作用[15]。它对测量肢体的机械阻抗提出了挑战，因此研究人员推出了不同的测量装置，采用不同的技术来测量参数。
Hondori等[16]提出了一种测量动态机械阻抗的实验。他证明了当肢体移动时人体机械阻抗会发生变化。然而，机械阻抗的变化与学习过程之间的关系尚未建立。该系统允许分别测量机械阻抗参数的实部和虚部，其中实部被识别为机械阻力，其也与频率无关，并且虚部被识别为随频率变化的机械电抗。在他的论文中，他报告说姿势影响到达运动时的机械阻抗。通常，需要力和速度来测量机械阻抗。因此，开发了测量系统，以便能够测量和记录给定的力和速度[17]。
在中风患者进行上肢康复训练的手动方式中，治疗师主观测量肌肉僵硬度。改良的Ashworth量表（MAS）是治疗师用来测量患者中风的肌肉质量或肌肉张力的常用评估工具。该量表广泛用于评定肌肉痉挛状态。等级基于关节伸展/屈曲期间的运动范围和阻力之间的关系。根据Bohannon＆Smith的说法，使用MAS评估痉挛状态时，评估者间的可靠性很高。因此，引入基于MAS的定量测量可以帮助克服传统方法的缺乏。Uchiyama [18]使用数学模型对上肢痉挛进行了定量评估。他假设弹性系数与肘角和肌肉活动成正比。测量肱二头肌，肱三头肌和肱桡肌的肘关节角度，扭矩和肌电图（EMG）。此外，本研究的局限性仅考虑弹性响应而不依赖于粘度。
这里建立了基于MAS评估的平均弹性表征。同样，Nima [19]使用相关方法（Pearson相关检验）进行了实验分析弹性和粘度与MAS的关系。同时，Ayuni [20]开发了基于MAS 1评分的痉挛数学模型。因此它显示出强正线性相关系数。肘关节系统是作为一个自由度系统开发的，用于表示部分任务训练器。
表1总结了机械阻抗和痉挛的测量方法。
表1：机械阻抗和痉挛的测量方法
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作者 |
测量方法 |
备注 |
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Noor Ayuni，2015年 |
基于MAS的数学模型1级以上的痉挛状态 |
肌肉音调与运动速度成正比.Thedata仅针对MAS中1 等级的运动收集焦点。没有用于测量机械阻抗的肌肉模型，它涉及两个动力学方程来表示以下情况;
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Nima，2011年 |
被动屈曲和被动伸展期间痉挛状态的定量评估 |
使用相关方法（Pearson相关检验）和扭矩和位置分析粘性，弹性和MAS之间的关系是输出。 |
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Hondori, 2011 |
智能杯子测量几何阻抗 |
施加振动以在任何方向上产生扰动。结果是阻力高度依赖于手腕的姿势，假设是较大的直径给出最稳定的状态，反之亦然。输入是离心力，输出是速度 |
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Hondori, 2010 |
在线学习过程 |
机械阻抗随专业知识（学习功能）而变化。通过使用电动机（电阻抗）作为传感器代替力传感器和转换矩阵方法进行实验。力（扭矩）是输入，速度（角速度）是输出。 |
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Uchiyama，2005年 |
被动屈曲和被动伸展期间痉挛状态的定量评估 |
基于MAS评估表征平均弹性，基于肌肉模型，无阻尼器，同时包括EMG信号。输入是肘关节角度，扭矩和EMG（肱二头肌，肱三头肌和肱桡肌）。最小二乘法（实验） 和Range-kutta方法（估计）使用。 |
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- 械阻抗建模
在生物学上，肌肉有两个部分，即厚（肌球蛋白）细丝和薄（肌动蛋白）。该部分如图1所示。肌球蛋白丝滑动肌动蛋白，这往往会缩短活化的肌肉。当肌肉被激活时，接收神经激活信号。该信号由几个尖峰组成。产生的力量取决于尖峰的频率和大小。此外，肌肉紧张度依赖于长度和速度。Burdet [21]的实验测量了猫的肌肉的刚度（K）和阻尼（B）。结果，当长度等于初始长度的一半时，肌肉不能产生力并且与速度相同。然而，力随着长度或速度的增加而增加。因此，单个肌肉的阻抗随着它产生的力而变化。
此外，肌肉紧张度依赖于长度和速度。Burdet [21]的实验测量了猫的肌肉的刚度（K）和阻尼（B）。结果，当长度等于初始长度的一半时，肌肉不能产生力并且与速度相同。然而，力随着长度或速度的增加而增加。因此，单个肌肉的阻抗随着它产生的力而变化。
图1：肌肉中的肌球蛋白和肌动蛋白丝;数字来自http://sites.duke.edu
从生物力学系统的角度来看，先前的研究已经介绍了两种类型的肌肉模型，即Maxwell模型和Voight模型。从图2中可以看出，Maxwell模型由一个带阻尼器的弹簧组成，而Voight模型的弹簧与一个阻尼器并联。从输入的角度来看，它表明来自Voight模型的力步输入和位移步输入测试比Maxwell模型更加真实[22]。尽管Voight的模型更加真实，但这两个模型的局限性在于它们都不能模拟肌肉的主动收缩特性。之后，许多研究人员推出了基于Voight模型的新建模，以预测人类上肢的机械阻抗。
图2：Maxwell和Voight模型;采用的数字（McMahon，1984）
机械阻抗模型由一个或多个机械元件说明到一个系统中，如其功能所述。每个元素代表真实系统的功能。机械阻抗建模是确定系统定量评估的重要阶段，在这种情况下，系统是人的手臂。在本节中，将详细阐述不同的方式。它可以用结构模型和数学模型两种方式表示。以前的研究大大使用质量弹簧阻尼系统（MSD）来表示人体手臂的机械阻抗[23] - [25]。公式1对应于图3所示的质量 - 弹簧 - 阻尼器模型。这是二阶动力学方程，其中𝑚�
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