ROS驱动的上肢外骨骼康复机器人控制：自适应算法与系统集成

该篇硕士学位论文聚焦于"基于ROS的上肢外骨骼康复机器人的控制系统研究"。随着中国脑卒中患者数量的逐年增长，传统的康复训练方式由医生手动指导，难以满足大规模患者的个性化需求且劳动强度大。为此，作者提出了利用上肢外骨骼康复机器人进行辅助康复训练的创新思路。 论文首先概述了康复机器人在脑卒中康复中的重要性，强调了现有康复训练方法的局限性，如依赖于医师经验和个体差异明显。研究的目标是通过ROS（Robot Operating System，机器人操作系统）系统来设计一个智能控制系统，该系统能够实时监控机器人的运动状态，实现康复动作的精确设计、执行和数据分析，从而支持定制化的康复训练计划。 研究内容深入到硬件层面，对国内外上肢外骨骼康复机器人的研究进展进行了详尽分析，包括康复机器人所需的功能特性、技术差异化以及人体尺寸在康复设计中的考虑。此外，论文还详细讨论了康复机器人硬件的选择和设计，采用改进的DH建模方法进行了正逆运动学分析，并借助Matlab进行结果验证，确保机器人运动的准确性。 在软件设计方面，论文重点探讨了ROS的系统架构、话题和服务通信机制，以及Rviz和Gazebo等可视化工具的使用。特别是，通过Moveit!这一运动规划核心组件，实现了康复机器人的路径规划和控制。作者将机器人模型转化为URDF格式，并利用Solidworks的sw2urdf工具创建机器人描述文件，同时借助Moveit!配置助手完成系统配置。 论文的核心部分包括了针对机器人运动中可能遇到的干扰问题，引入了自适应迭代学习控制算法，以优化轨迹跟踪性能，确保康复动作的稳定性和精度。最后，通过实际实验验证了所设计的控制系统能准确执行预设的康复动作，且运行平稳，充分证明了其在康复机器人训练规划中的有效性。 这篇论文在上肢外骨骼康复机器人的控制系统设计中，结合ROS和Matlab技术，实现了康复训练的高效、个性化和精准，为提高脑卒中患者的生活质量提供了有力的技术支持。