这个外骨骼旨在帮助患有瘫痪的患者更快地康复。 硬件组件: Arduino UNO和Genuino UNO× 1 用于Arduino Mega UNO R3板的Adafruit Phenovo 16通道伺服电机驱动器屏蔽I2C× 1 高扭矩伺服电机× 3 SparkFun无线游戏杆套件× 1 3d打印部件× 7 电缆× 1 手套× 1 OpenBuilds Gear背包× 1 铝板× 1 尼龙搭扣带× 10 软件应用程序和在线服务: Arduino IDE circuito.io 手动工具和制造机器: 钳子 多功能工具，螺丝刀 剥线钳和切割器，18-10 AWG /0.75-4mm²容量线 烙铁（通用） 热胶枪（通用） 人类的肢体运动是进化发展的结果，但是由于中风或者意外事故的伤害，会导致运动受到限制，残障人士需要进行大量的康复运动才有可能勉强恢复到正常行动中来，因此，我们在这个项目中的目标是开发一种新型的外骨骼，以便于行动受限的手臂轻松移动，并使他们能够以自己的效率工作，包括日常琐事。随后，我们首先开发原型模型。用手臂和手来检查我们的概念是否有效。我们的两个概念是线技术和用于为外骨骼提供运动的连杆机构。最终模型是使用3D打印生成的，该模型为模型提供了强度，可以作为一个刚体来承受高负荷，同样容易由同一个人或任何其他人操作。使用高扭矩伺服电机使用四杆连杆机构为整个系统提供扭矩。使用Arduino和操纵杆完成操作和控制。通过上述行动，外骨骼能够令人满意地满足规定的要求。 通过设计和制造项目的整个过程，我们推断并基本理解扭矩对于正确选择电机以驱动整个系统的重要性和作用。Exo手套表现出相当令人满意的效果，平均运动范围为0到47 度，足以抓住日常物体。可以施加的力量大约是9.3 N. 唯一的挫折是物体无法由于两者之间没有摩擦，所以保持不当。 对于臂部分，发现角度为00至1000，用于提升日常活动所需的习惯物体。因此，电动机的使用可以确保传递足够的扭矩以满足所需的任务。平均效率为80％，随着提升负荷的增加而降低至近59％。这个问题的潜在解决方案可能是使用更强大的高扭矩马达。一个四杆机制被用于使其半灵活并取得预期结果的安排。由于导线缺乏刚性，因此对导线部分进行初步试验并未证明其有效。此外，Bowden Cable变速器需要更大的扭矩。高扭矩电机和用于传输的鲍登线缆的组合可以使外骨骼完全灵活，而不会影响卓越的性能。

该文章能较为详细的介绍当前外骨骼阻抗控制算法的实施，对阻抗算法有进一步的认识

matlab阻抗控制代码自平衡和欠驱动双足外骨骼的鲁棒运动控制：任务优先级和反馈控制 艾哈迈德·法米·索利曼和巴坎·乌古鲁 基本信息 在这项研究中，我们的目标是对任意人类使用者的欠驱动双足外骨骼进行鲁棒的运动控制。 参见图1。为确保不受参数不确定性和外部干扰的影响，鲁棒和动态的行走行为，我们合成了三个截然不同的控制器，即质心动量控制（CMC），基本导纳控制器（BAC）和ZMP阻抗反馈（ZIF）。 为了了解最佳性能的控制器，我们针对12种不同的拟人化对象进行了一些模拟，涉及两个行走场景：1）无扰动动态行走，2）扰动动态行走。 对结果进行统计分析。 该存储库包含用于计算RecursiveAlgorithms文件夹中的Jacobian，惯性，科里奥利离心力和引力矩阵的递归算法。 除了用于重新生成图形的必要代码之外，还可以在StatisticsAnalysis文件夹中找到用于执行统计分析的ANOVA表和Post-Hoc表。 通过MSC.ADAMS和Simulink进行的一系列模拟实验获得了用于重新生成结果的数据。 将添加一个解释性文档Supplement.pdf来解释Documents文件夹中

这是标题为视频提交的控制模型： 基于仿生执行器的肘关节康复外骨骼#MATLABHW2k16 https://youtu.be/Fnw6cQ4kX9A 此模型可用于测试如何使用 Simulink 设计双线 PID 控制器。 提供的版本兼容从 Matlab 2011b 到 Matlab 2016 项目描述：整个任务的基础是创建一个经济实惠的肘部外骨骼，用于康复目的，用于重复运动场景。 外骨骼操作需要不产生噪音，并且它的重量需要尽可能的低。 由于这些要求和所需的高扭矩，我们使用定制开发的基于形状记忆合金的执行器。 该控制器基于低成本且功能强大的工业级可用微控制器 STM32F4； 编程和验证/调试阶段基于基于模型的设计范式，这要归功于 Matlab/Simulink，它提供了快速控制原型设计场景。 控制算法基于双线性 PID 控制器，适用于非线性执行器并且需要很少的计算工作。 如

近来，由于机器人技术的进步以及如何使机器人直接与人体接触而改变了对外骨骼机器人的需求。 这些曾经只在工厂车间使用过的机器人现在已成为人体的一部分，它提供了前所未有的肌肉力量提升和跑步速度提高。 如果使用非常仔细，外骨骼机器人也可以用于病人的康复。 外骨骼机器人具有许多潜在的应用领域。 因此，最先进的国家目前正在开发各种类型的外骨骼机器人。 这些机器人可以分为两大类，即刚性型和软型。 每种类型都有其优点和缺点，而承载能力和致动速度可能会完全不同。 为了在现场使用外骨骼机器人还存在许多技术难题。 因此，本研究的目的是介绍发达国家中外骨骼机器人的发展趋势，同时对机器人的技术优缺点进行分析。 比较表还指出了主要技术方向，未来的技术将向这些方向发展，例如通过采用先进的传感器和人工智能来改善机器人的响应特性。 机器人变得越来越智能，轻巧，强大。 可以预见，可穿戴机器人将在不久的将来成为人类生活的一部分。

包括髋关节、膝关节和踝关节的角度数据和曲线

为使创伤手指康复外骨骼手能够反馈手指的力觉信息，根据应力测量原理设计了骨骼手基关节二维力传感器。应用ANSYS软件对传感器弹性体进行了有限元分析，针对手指弯曲和内收／外展两个方向研究了传感器的应变原理，设计了传感器信号采集电路，并对传感器进行了静态标定。传感器在手指弯曲方向具有0．325 V／N的灵敏度和1．4％的线性度，在手指内收／外展方向具有0．346 V／N的灵敏度和2．9％的线性度。实验结果表明传感器能够满足康复外骨骼手系统的要求。

下肢外骨骼机器人运动学分析与轨迹控制实现

2021年全球外骨骼机器人产业研究报告

外骨骼机器人系统设计，针对下肢负重外骨骼机器人与其穿戴者运动协调的问题，设计一种人体步态感知系统，对人体下 肢关键部位的运动状态采集和预测。用6 个MTI—30 姿态传感器采集人体下肢的姿态数据; 以AＲM 微处 理器STM32F407 为计算单元，对采集的步态数据解算、预测和传输; 用非线性时间序列分析Takens 算法预 测人体下肢关键部位的旋转运动。实验结果表明: 该系统功能稳定，能准确对人体下肢的步态数据采集和 预测，预测结果稳定可靠，为外骨骼控制器提供可靠的参考信息。