为中风患者康复设计一款柔软的手套，该手套采用预训练的SMA执行器

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为中风患者康复设计一款柔软的手套，该手套采用预训练的SMA执行器

时间：2025年12月25日

来源：Sensors and Actuators A: Physical

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本研究设计并开发了一种采用正弦波形状记忆合金（SMA）执行器的柔性手套，用于中风后手部康复训练。通过优化执行器宽度和放置长度，实现了最大23N的力和位移输出，并集成到外骨骼原型中，实验验证了其有效性和控制能力。

韩国大田汉巴特国立大学机械工程系，34158

摘要

在这项研究中，我们设计并开发了一种用于中风后手部康复的软手套，该手套采用了正弦波形状记忆合金（SMA）执行器。我们采用了手指张开机制来解决手指紧握的问题。该系统在设计上满足了手部康复所需的力和位移要求，同时保持了轻便、柔顺和紧凑的特点。我们对正弦波形状记忆合金的两个关键结构参数——执行器宽度和放置长度进行了研究，以确定能够产生最大力和位移的配置。最终，选定的执行器被集成到了外骨骼原型中，并在力和位移方面进行了实验验证。所开发的执行器适用于中风后的手部康复训练，因为它能够产生最大23牛顿的力。我们还采用了比例-积分-微分（PID）控制器来展示这种软手套的控制能力。

章节摘录

引言与现状

中风会导致人类手部出现各种问题，其中手指紧握是导致残疾的主要原因之一。手指紧握最常见的原因是痉挛。如果不加以治疗，痉挛会导致肌肉缩短，从而引发一系列长期问题。手指紧握通常是由于手部、手腕和前臂的肌肉过度活跃造成的，这种情况通常被称为痉挛。痉挛是由于大脑或脊髓受损而引起的非自愿肌肉收缩。

康复手套的考虑因素

根据已发表的研究论文[12]、[13]的发现，确定了设计有效康复软手套所需的具体参数。这些参数在表2中进行了总结。

为了满足上述要求，设计了一种具有19个自由度（DOFs）的康复手套，其中拇指有3个自由度，其余每个手指各有4个自由度。这种软手套由集成有SMA执行器的外骨骼组成。

结构参数表征

图1展示了手指康复机制的主要演示。图1(a)展示了帮助手指闭合的机制，适用于难以闭合手指的人；图1(b)展示了帮助手指打开的机制，更适合难以张开手指的人。

实验与测试装置

实验装置如图5所示，包括SMA执行器、载荷传感器、K型热电偶、惯性测量单元（IMU）、Jetson Xavier、电源、脉宽调制（PWM）模块和显示器。SMA执行器由外部电源供电，其激活由控制板（Jetson Xavier）生成的PWM信号控制，并发送给执行器驱动器，以调节电流实现精确控制。Jetson Xavier充当了控制中心。

PID控制器

使用PID（比例-积分-微分）控制器来控制手指的位置。PID控制框图如图7所示。PID控制律如下所示，其中

分别代表比例增益、积分增益和微分增益。

误差信号是期望位置与实际执行器位置之间的差值。PID控制器增益最初使用Ziegler-Nichols方法[36]计算得出，这是一种成熟的经验方法。

结果与讨论

本节详细介绍了我们的实验结果。我们研究了结构设计参数如何影响SMA执行器的性能，基于其对力和位移的响应。我们讨论了以下主题：(a) 执行器宽度的影响，(b) 执行器放置长度的影响，以及(c) 软手套的性能测试。

结论

所开发的软体机器人手套具有灵活性、轻量化、便携性和可定制性，非常适合中风患者的康复，有助于恢复手指的运动功能。该手套利用SMA执行器通过相反方向的相位变换实现手指的屈曲和伸展。通过设计参数的研究，提高了执行器的位移能力，从而改善了手指的活动范围。我们制作了一个3D打印的原型进行实验评估。

作者贡献声明

Venkatesan Vellaiyan：撰写 – 审稿与编辑、撰写 – 原稿、可视化、验证、软件开发、资源整理、方法论研究、数据整理、概念构思。Abdul Manan Khan：方法论研究、数据分析、形式化分析。Vishwanath Bijalwan：方法论研究、数据分析、形式化分析。Yogesh Singh：方法论研究、数据分析、形式化分析。Buhyun Shin：方法论研究、数据分析、形式化分析。Youngshik Kim：撰写 – 审稿与编辑、项目监督。