4自由度上肢康复外骨骼机器人设计与分析_于浩浩

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第４１卷第１期佳木斯大学学报（自然科学版）Ｖｏｌ．４１Ｎｏ．１２０２３年０１月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＪｉａｍｕｓｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）Ｊａｎ．２０２３文章编号：１００８－１４０２（２０２３）０１－０１２１－０４①４自由度上肢康复外骨骼机器人设计与分析于浩浩ａ，李宪华ａ，ｂ，＊，田硕宇ａ，徐浩ａ（安徽理工大学ａ．机械工程学院，ｂ．人工智能学院，安徽淮南２３２００１）摘要：针对现如今上肢康复外骨骼机器人外部结构以及运动问题，利用Ｓｏｌｉｄｗｏｒｋｓ设计出一种４自由度可穿戴上肢康复机器人，基于人体上肢生物力学结构，使其关节和链接与人体的关节和链接相互对应，根据此基础设计出人体上肢运动学模型，使用Ｄ－Ｈ法分析了外骨骼机构的运动学关系，得到坐标转换矩阵，通过Ｍａｔｌａｂ机器人工具箱进行运动学分析以及工作空间仿真模拟，进一步验证了运动学分析的可性。关键词：上肢康复机器人；结构设计；运动学分析；运动学仿真中图分类号：ＴＰ２４２文献标识码：Ａ节活动范围进行分析，同时在满足人体上肢康复运０引言动的前提下做了简化，进行此四自由度上肢康复外随着当今社会的生活节奏加快以及老龄化的骨骼机器人机械结构设计与运动学分析。问题，我国脑卒中导致运动功能障碍的人数不断增外骨骼结构方案设计［１］长，患者需要进行康复训练。有效的康复训练能人体上肢康复外骨骼机器人主要提供肩部、提高患者神经敏感程度，进一步促使患者达到康复肘部以及前臂的康复训练，主要在三个平面做康复［２］的目的。传统的康复训练是康复医师对患者进训练，分别是矢状面，冠状面和水平面。上肢的训行一对一的辅助训练，这种方法很难制定有效的治练关节包括两个关节：肩关节和肘关节，共有四个疗方案，临床医学实践表明，上肢康复外骨骼机器人自由度，其中包括肩部三个自由度，分别是屈曲或伸通过拟人化设计将人体上肢和外骨骼高度耦合，提展、外收或内展、内旋或外旋，肘部一个自由度，屈曲供了一种安全有效的治疗方式，它能有效地支撑和或伸展。上肢康复外骨骼机器人模型如图１所示。牵引患肢的前臂和上臂，并将施加的牵引力准确地传递到关节。上肢康复机器人按结构形式可分为末２上肢康复外骨骼机器人结构设计［３］端牵引型和外骨骼型两种，例如ＬＩＭＰＡＣＴ上肢设计上肢康复外骨骼机器人首要考虑机械康复机器人，其优点在于多自由度以及较大的驱动结构的安全性，即各个关节运动角度范围都必须符［４］力，缺点是体积较大，比较笨重。ＡＲＭｉｎ上肢康合人体工学以保护患者上肢的安全，其次，考虑到复机器人，其在各关节配备了传感器，可以检测出康［５］人机协调性，机器的各个关节位置必须和人体关节复训练时出现的任何故障。ＣＡＤＥＮ－７上肢康复保持一致，再而，机器人结构要实现体积小巧，方便机器人，具有七个自由度，其优点在于采用线驱动的使用以及低成本要求。方式，电机可以远距离放置，减小运动惯量，缺点是体积较大，限制患者的活动空间。２．１外骨骼总体结构１上肢康复外骨骼机器人方案设计上肢康复外骨骼结构一共有四个自由度，分基于上肢外骨骼机器人与人体上肢运动匹别是肩部三个自由度以及肘部一个自由度，从中国［６］配，建立符合人体上肢广义关节运动规律的外骨骼成年人人体尺寸ＧＢ１００００－８８，查阅得出中国机构构型方案，对肩部、肘部结构的自由度以及关成年人臂长统计数据如表１所示，其中上臂长度范①收稿日期：２０２２－１０－１９基金项目：安徽省重点研究与开发计划项目（２０２２ｉ０１０２００１５）。作者简介：于浩浩（１９９８－），男，安徽亳州人，硕士，研究方向：机器人。通讯作者：李宪华（１９８０－），男，安徽淮南人，教授，博士后，研究方向：智能机器人。

1１２２佳木斯大学学报（自然科学版）２０２３年围在２５２－３４９ｍｍ，前臂长度范围１８５－２６８ｍｍ。是目前为止比较普遍的上肢康复外骨骼机器人使用的驱动方式。液压驱动传动比较平顺，这一点很适合康复外骨骼机器人，但是油液容易产生污染，而且需要合适的工作温度。气动驱动安全性并不是很高，而且传动效率相比于电机驱动低。腱鞘驱动主要是利用鲍登线传递动力，相比于伺服电机驱动，其传动间隙相对较大，耐久度比较低。采用了伺服电机驱动，分别安装在肩关节以及肘关节，其中肩关节安装三个伺服电机，肘关节安装一个伺服电机。图１肢康复外骨骼机器人模型采用了伺服电机搭配谐波减速器驱动，其中谐波减表１中国成年人臂长统计数据速器能够保证较高的传动精度，并且可以实现更小百分比男上臂长度男前臂长度女上臂长度女前臂长度的体积及更大的传动比，而且其重量轻、转矩容量高、噪音小，是现今比较适合机械臂使用的减速器。１％２７９ｍｍ２０６ｍｍ２５２ｍｍ１８５ｍｍ５％２８９ｍｍ２１６ｍｍ２６２ｍｍ１９３ｍｍ１０％２９４ｍｍ２２０ｍｍ２６７ｍｍ１９８ｍｍ５０％３１３ｍｍ２３７ｍｍ２８４ｍｍ２１３ｍｍ９０％３３３ｍｍ２５３ｍｍ３０３ｍｍ２２９ｍｍ９５％３３８ｍｍ２５８ｍｍ３０８ｍｍ２３４ｍｍ９９％３４９ｍｍ２６８ｍｍ３１９ｍｍ２４２ｍｍ根据表１设定此外骨骼机器人上臂的长度为３１５ｍｍ，前臂的长度为２４０ｍｍ，其中上肢康复外骨骼机器活动范围参数是基于人体日常生活中活动时关节的运动范围进行设计，如表２所示。表２活动范围参数关节自由度运动角度肩部屈曲／伸展０°－１５０°／０°－３０°图３机器人连杆坐标系外收／内展０°－１５０°／０°－３０°内旋／外旋０°－８０°／０°－３０°肘部屈曲／伸展０°－１２０°图４在θ１＝ｐｉ／６，θ２＝－ｐｉ／４，θ３＝ｐｉ／６，θ４＝ｐｉ／６配置下的位姿图２外骨骼驱动模块３运动学分析２．２外骨骼驱动模块上肢康复外骨骼机器人常见的几种驱动形３．１建立连杆坐标系式主要有电机驱动、液压驱动、气动驱动和腱鞘驱［８］利用Ｄ－Ｈ表示法，建立出上肢康复外骨［７］动。其中电机驱动使用方便、精度高且成本低，

2第１期于浩浩，等：４自由度上肢康复外骨骼机器人设计与分析１２３骼机器人的Ｄ－Ｈ坐标系，设计一款四自由度上肢■ｎｘｏｘａｘｐｘ■康复外骨骼机器人，其中肩部包含有三个自由度，ｎｙｏｙａｙｐｙ０（２）４Ｔ＝肘部包含有一个自由度，在建立连杆坐标系时，对ｎｚｏｚａｚｐｚ上肢康复外骨骼机器人模型进行了一定的简化，把■０００１■［９］肩关节的三个自由度整合到一点，建立的连杆式中：坐标系如图３所示，在初始位姿，固定坐标系Ｏ０ｎｘ＝ｃ１ｃ２ｃ３ｃ４－ｃ１ｃ２ｓ３ｓ４－ｓ１ｓ３ｃ４－ｓ１ｃ３ｓ４于坐标系Ｏ１重合，肩关节的三个自由度坐标简化ｎｙ＝ｓ１ｃ２ｃ３ｃ４－ｓ１ｃ２ｓ３ｓ４＋ｃ１ｓ３ｃ４－ｃ１ｃ３ｓ４后，使得Ｏ１Ｏ２Ｏ３坐标原点重合，坐标原点交于点ｎｚ＝ｓ２ｃ３ｃ４－ｓ２ｓ３ｓ４Ｏ，肘关节坐标系为Ｏ４。ｏｘ＝－ｃ１ｃ２ｃ３ｓ４－ｃ１ｃ２ｓ３ｃ４＋ｓ１ｓ３ｃ４－ｓ１ｃ３ｓ４表３机器人连杆参数ｉａｉ－１αｉ－１ｄｉθｉｏｙ＝－ｓ１ｃ２ｃ３ｃ４－ｓ１ｃ２ｓ３ｃ４－ｃ１ｓ３ｓ４＋ｃ１ｃ３ｃ４１００°０θ１２０－９０°０θｏｚ＝－ｓ２ｃ３ｓ４－ｓ２ｓ３ｃ４２°ａｘ＝－ｃ１ｓ２３０９００θ３°ａｙ＝－ｓ１ｓ２４ａ３００θ４ａｚ＝ｃ２３．２正运动学分析ｐｘ＝ｃ１ｃ２ｃ３ａ３－ｓ１ｓ３ａ３ｐｙ＝ｓ１ｃ２ｃ３ａ３＋ｃ１ｓ３ａ３已知各坐标系的参数，即可求出变换矩ｐｚ＝ｓ２ｃ３ａ３阵ｉ－１，变换矩阵ｉ－１的一般表达形式为式（１）：ｉＴｉＴ■ｃθｉ－ｓθｉ０ａｉ－１■ｓθｉｃαｉ－１ｃθｉｃαｉ－１－ｓαｉ－１－ｄｉｓαｉ－１ｉ－１ｉＴ＝ｓθｉｃαｉ－１ｃθｉｃαｉ－１ｃαｉ－１ｄｉｃαｉ－１■０００１■（１）式中：ｃθｉ＝ｃｏｓθｉ；ｓθｉ＝ｓｉｎθｉ；ｃαｉ－１＝ｃｏｓαｉ－１；ｓαｉ－１＝ｓｉｎαｉ－１。（１）三维云图（２）ＸＯＹ平面云图其中每个连杆的变换矩阵为：１■ｃθ１－ｓθ１００■ｓθ１ｃθ１０００１Ｔ＝００１０■０００１■２■ｃθ２－ｓθ２００■００１０１２Ｔ＝－ｓθ２－ｃθ２００■０００１■（３）ＸＯＺ平面云图（４）ＹＯＺ平面云图３图５工作空间云图■ｃθ３－ｓθ３００■通过Ｍａｔｌａｂ机器人工具箱对机械臂进行建００－１０２３Ｔ＝模，其中令θ１＝ｐｉ／６，θ２＝－ｐｉ／４，θ３＝ｐｉ／６，θ４＝ｓθ３ｃθ３００■０００１■４ｐｉ／６，如图４所示。得到对应关节变量下的末端位置经过对比后可知与机械臂位置姿态一致，验证了■ｃθ４－ｓθ４０ａ３■运动学模型的正确性。ｓθ４ｃθ４００３４Ｔ＝００１０４工作空间仿真分析■０００１■将上述四个连杆矩阵相乘得到机械臂末端上肢康复外骨骼机器人的工作空间仿真分在固定坐标系中的位姿变换矩阵为析是患者进行康复训练前的一个必要环节，采用蒙特卡罗法对上肢康复机外骨骼器人进行工作空间

3１２４佳木斯大学学报（自然科学版）２０２３年的分析，蒙特卡洛法也称统计模拟方法，使用随机值，设定每个关节空间产生１００００随机关节角，生成数来解决很多计算问题，是一种以概率统计理论为的随机点的集合即为机器人的工作空间，建立出机［１０］指导的数值计算方法，在给定的关节角度取值器人工作空间的三维云图和二维云图，如图５所示。范围内，应用Ｍａｔｌａｂ中ｒａｎｄ（）函数模拟出随机数（１）机器人运动轨迹图（２）角度变化曲线（３）角速度变化曲线（４）角加速度变化曲线图６机器人运动轨迹图以及各关节角的角度、角速度、角加速度随时间变化曲线简单有效地对患者进行康复训练，提高医疗康复水平技术。对机器人的康复领域具有重要意义，为今５轨迹规划后上肢康复外骨骼机器人的应用研究奠定了基础。上肢康复外骨骼机器人在对患者进行被动训练时需要完成某些指定动作，外骨骼会带动患者参考文献：上肢完成一段轨迹运动。以初始关节角度θｓ＝［１］“九五”攻关课题组．急性脑卒中早期康复的研究［Ｊ］．中国康复医学杂志，２００１（０５）：２６６－２７２．［００００］运动至期望位置关节角度θｆ＝［２］陶建波．全驱动上肢外骨骼康复机器人设计方法研究［Ｄ］．武［ｐｉ／６－ｐｉ／４ｐｉ／６ｐｉ／６］为例，设定患者完汉：华中科技大学，２０１９．成一次抬臂康复运动的时间为３Ｓ，通过Ｍａｔｌａｂ中［３］ＡｌｅｘａｎｄｅｒＯｔｔｅｎ，ＣａｒｓｔｅｎＶｏｏｒｔ，ＡｒｎｏＳｔｉｅｎｅｎ，ｅｔａｌ．ＬＩＭ－机器人工具箱得出上肢康复外骨骼机器人运动轨ＰＡＣＴ：ＡＨｙｄｒａｕｌｉｃａｌｌｙＰｏｗｅｒｅｄＳｅｌｆ－ＡｌｉｇｎｉｎｇＵｐｐｅｒＬｉｍ－迹以及各关节角角度、角速度、角加速度随时间变ｂＥｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎ［Ｊ］．ＡＳＭＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｏｎＭｅｃｈａｔｒｏｎｉｃｓ，２０１５，２０（５），２２８５－２２９８．化曲线如图６所示。可以看出各关节角角度、角速［４］ＡＲＭｉｎ–ｄｅｓｉｇｎｏｆａｎｏｖｅｌａｒｍｒｅｈａｂｉｌｉｔａｔｉｏｎｒｏｂｏｔＮｅｆ，Ｔ．（Ｚｕｒ－度、角加速度的变化是连续的，均没有出现巨变的ｉｃｈＵｎｉｖ．，Ｓｗｉｔｚｅｒｌａｎｄ）［Ｃ］．Ｒｉｅｎｅｒ，Ｒ．Ｓｏｕｒｃｅ：２００５ＩＥＥＥ９ｔｈ过程，表示整个康复过程平稳可靠，不会对患者造ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＲｅｈａｂｉｌｉｔａｔｉｏｎＲｏｂｏｔｉｃｓ（ＩＥＥＥＣａｔ．成二次伤害，有助于患者康复。Ｎｏ．０５ＥＸ１０２８），ｐ５７－６０，２００５Ｄａｔａｂａｓｅ：ＩｎｓｐｅｃＤａｔａＰｒｏｖｉｄｅｒ：ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＶｉｌｌａｇｅＣｏｐｙｒｉｇｈｔ２００５，ＩＥＥＥＥ．６结论［５］Ｊ．Ｃ．Ｐｅｒｒｙ，Ｊ．Ｒｏｓｅｎ．Ｄｅｓｉｇｎｏｆａ７Ｄｅｇｒｅｅ－ｏｆ－ＦｒｅｅｄｏｍＵｐ－ｐｅｒ－ＬｉｍｂＰｏｗｅｒｅｄＥｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥ／ＲＡＳ－ＥＭＢＳＩｎ－在基于人体工学的基础上，设计了一种４自ｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＲｏｂｏｔｉｃｓａｎｄＢｉｏｍｅｃｈａ－由度外骨骼上肢康复外骨骼机器人，包括肩部的三ｔｒｏｎｉｃｓ，２００６：８０５–８１０．个自由度以及肘部的一个自由度，其中肩关节三个［６］ＧＢ１００００－８８．中国成年人人体尺寸［Ｓ］．北京：中国标准出版社，１９８９．自由度包括屈曲和伸展、外收和内展、内旋和外旋，［７］曹慧林，于随然．下肢康复外骨骼机器人结构拟人设计与运动肘关节一个自由度是进行屈曲和伸展，利用Ｄ－Ｈ学分析［Ｊ］．机械设计与研究，２０２０．［８］郭彤颖，安冬．机器人学及其智能控制［Ｍ］．北京：人民邮电出表示法对机器人建坐标系，通过Ｍａｔｌａｂ机器人工版社，２０１４．具箱验证了运动学方程的正确性。进一步进行工［９］李双双．六自由度上肢康复机器人机构设计与控制研究［Ｄ］．作空间仿真分析以及运动轨迹规划，得出的运动轨秦皇岛：燕山大学，２０２１．［１０］苑丹丹，邓三鹏，王仲明．基于蒙特卡洛法的模块化机器人工迹图以及各关节角角度、角速度、角加速度随时间作空间分析［Ｊ］．机床与液压，２０１７，４５（１１）：９－１２．变化曲线，表明机械臂的可以平稳的运行，由此可得上肢康复外骨骼机器人在技术上是可行的，可以（下转１７８页）

4１７８佳木斯大学学报（自然科学版）２０２３年代表ｓｔｅｐ，纵坐标代表ＬＯＳＳ误差值，通过图形可的深度学习进入内部更深入的研究与可解释性的以看出，训练伊始，模型的训练误差变化较剧烈，稳探究具有前瞻性的作用。定性相对较差，但是随着训练的增加，模型的稳定性逐步增强，代表模型的学习效果相对处于稳定。参考文献：如图４所示，本实验从４００张选取２０张原始［１］刘畅，张剑，林建平．基于改进全卷积神经网络的图像单像素边缘提取［Ｊ］．计算机工程，２０２０，４６（０１）：２６２－２７０．图像进行标签、训练、测试等关于肝脏图像的特征提［２］王雪，李占山，吕颖达．基于多尺度感知和语义适配的医学图像取的相关数据分析，通过数据比对分析，来提示进行分割算法［Ｊ］．吉林大学学报（工学版），２０２２，５２（０３）：６４０－６４７．相应警示数据，从而得出对于医疗从业人员有所裨［３］王海鸥，刘慧，郭强，等．面向医学图像分割的超像素Ｕ－Ｎｅｔ益的数据。有望对医疗从业人员诊断病人提供可靠网络设计［Ｊ］．计算机辅助设计与图形学学报，２０１９，３１（０６）：参考数据依据，从而提高图像诊断过程中的精准率。１００７－１０１７．［４］张欢，刘静，冯毅博，等．Ｕ－Ｎｅｔ及其在肝脏和肝脏肿瘤分割４结语中的应用综述［Ｊ］．计算机工程与应用，２０２２，５８（０２）：１－１４．［５］Ｍｏｈａｇｈｅｇｈｉ，Ｓ．，＆Ｆｏｒｕｚａｎ，Ａ．Ｈ．（２０２０）．Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｉｎｇｐｒｉｏｒ基于Ｕ－Ｎｅｔ联合使用Ａｄａｍ优化算法的策ｓｈａｐｅｋｎｏｗｌｅｄｇｅｖｉａｄａｔａ－ｄｒｉｖｅｎｌｏｓｓｍｏｄｅｌｔｏｉｍｐｒｏｖｅ３Ｄｌｉｖｅｒ略全面完整地完成了肝脏的分割任务，该方法目前ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｅｐＣＮＮｓ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍ－支持对肝脏图像数据的分割，具有实际开发价值与ｐｕｔｅｒＡｓｓｉｓｔｅｄＲａｄｉｏｌｏｇｙａｎｄＳｕｒｇｅｒｙ，１５，２４９－２５７．［６］Ｗａｎｇ，Ｘ．，Ｚｈａｎｇ，Ｚ．，Ｗｕ，Ｋ．，Ｙｉｎ，Ｘ．，＆Ｇｕｏ，Ｈ．应用潜力。所提出的架构可以通过更改数据集的（２０２１）．ＧａｂｏｒＤｉｃｔｉｏｎａｒｙｏｆＳｐａｒｓｅＩｍａｇｅＰａｔｃｈｅｓＳｅｌｅｃｔｅｄ方式快速稳健的重新训练一个新的网络，抑或是在ｉｎＰｒｉｏｒＢｏｕｎｄａｒｉｅｓｆｏｒ３ＤＬｉｖｅｒＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｉｎＣＴＩｍａ－精度要求不高的情况下，采用该预训练模型可借此ｇｅｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｅａｌｔｈｃａｒｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０２１．拓展到肾脏分割、肺分割等多个其他的医学应用领［７］Ｒｅｄｄｉ，Ｓ．Ｊ．，Ｋａｌｅ，Ｓ．，ａｎｄＫｕｍａｒ．，Ｓ．Ｏｎｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ域，这对于医学交叉发展和诊治大有裨益。本文涉ｏｆａｄａｍａｎｄｂｅｙｏｎｄ．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ６ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎ－ｆｅｒｅｎｃｅｏｎＬｅａｒｎｉｎｇＲｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ（ＩＣＬＲ），２０１８．及网络层数较少，算法较为规范和普适，对于后续ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＦｅａｔｕｒｅＥｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆＬｉｖｅｒＩｍａｇｅＢａｓｅｄｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ１，ＺＥＮＧＹｅｃｈｕｎ２，ＸＵＢａｏｄｉ２ＷＡＮＧＨｕｉｊｉｎ（１．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＭｅｄｉａ，ＣｈｉｚｈｏｕＶｏｃａｔｉｏｎａｌａｎｄＴｅｃｈｎｉｃａｌＣｏｌｌｅｇｅ，ＣｈｉｚｈｏｕＡｎｈｕｉ２４７０００，Ｃｈｉｎａ；２．Ｄｅ－ｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＢｉｏｌｏｇｙａｎｄＨｅａｌｔｈ，ＣｈｉｚｈｏｕＶｏｃａｔｉｏｎａｌａｎｄＴｅｃｈｎｉｃａｌＣｏｌｌｅｇｅ，ＣｈｉｚｈｏｕＡｎｈｕｉ２４７０００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂｅｃａｕｓｅｏｆｔｈｅｓｐｅｃｉａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｔｈｅｈｕｍａｎａｂｄｏｍｉｎａｌｃａｖｉｔｙ，ｔｈｅｌｉｖｅｒｉｓｏｆｔｅｎｄｉｆｆｉ－ｃｕｌｔｔｏｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｆｒｏｍｏｔｈｅｒｏｒｇａｎｓｉｎｉｍａｇｉｎｇ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｕｓｅｔｈｅＡｄａｐｔｉｖｅＭｏｍｅｎｔＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ（Ａｄａｍ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈＵ－Ｎｅｔａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｍｅｄｉｃａｌｉｍａｇｅｏｆｔｈｅｌｉｖｅｒ．Ｍｏｒｅｏ－ｖｅｒ，ｉｔｃａｎａｓｓｉｓｔｄｏｃｔｏｒｓｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙｗｈｅｔｈｅｒｔｈｅｒｅｉｓａｌｅｓｉｏｎｉｎｔｈｅｌｉｖｅｒａｎｄｌｏｃａｔｅｔｈｅｅｘａｃｔｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｌｅｓｉｏｎ．Ａｌｓｏ，ｉｔｈａｓａｃｅｒｔａｉｎｒｅｆｅｒｅｎｃｅａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｖａｌｕｅｆｏｒｔｈｅｉｍａｇｉｎｇａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｌｉｖｅｒ，ｅｓ－ｐｅｃｉａｌｌｙｆｏｒｔｈｅａｃｃｕｒａｔｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｅｄｉｃａｌｉｍａｇｅｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｕ－Ｎｅｔｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；Ａｄａｍａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｓｅｍａｎｔｉｃｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■（上接１２４页）ＴｈｅＤｅｓｉｇｎａｎｄＡｎａｌｙｓｉｓｏｆ４ＤＯＦＵｐｐｅｒＬｉｍｂＲｅｈａｂｉｌｉｔａｔｉｏｎＥｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎＲｏｂｏｔ１，ＬＩＸｉａｎｈｕａ１，２，ＴＩＡＮＳｈｕｏｙｕ１，ＸＵＨａｏ１ＹＵＨａｏｈａｏ（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＡｎｈｕｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨｕａｉｎａｎＡｎｈｕｉ２３２００１，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｒｔｉｆｉ－ｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＡｎｈｕｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨｕａｉｎａｎＡｎｈｕｉ２３２００１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｅｘｔｅｒｎａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｍｏｖｅｍｅｎｔｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｔｈｅｕｐｐｅｒｌｉｍｂｒｅｈａｂｉｌｉｔａ－ｔｉｏｎｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎｒｏｂｏｔ，ａ４－ＤＯＦｗｅａｒａｂｌｅｕｐｐｅｒｌｉｍｂｒｅｈａｂｉｌｉｔａｔｉｏｎｒｏｂｏｔｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄｂｙｕｓｉｎｇＳｏｌｉｄ－ｗｏｒｋｓ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｂｉｏｍｅｃｈａｎｉｃａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｈｕｍａｎｕｐｐｅｒｌｉｍｂ，ｔｈｅｊｏｉｎｔｓａｎｄｌｉｎｋｓｏｆｈｕｍａｎｂｏｄｙｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｔｏｅａｃｈｏｔｈｅｒ，ａｎｄｔｈｅｋｉｎｅｍａｔｉｃｓｍｏｄｅｌｏｆｈｕｍａｎｕｐｐｅｒｌｉｍｂｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｉｓｂａｓｉｓ．ＴｈｅＤ－Ｈｍｅｔｈｏｄｗａｓｕｓｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｋｉｎｅｍａｔｉｃｓｏｆｔｈｅｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍ，ａｎｄｔｈｅｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｍａｔｒｉｘｗａｓｏｂｔａｉｎｅｄ，ｋｉｎｅｍａｔｉｃｓａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｗｏｒｋｓｐａｃｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｗｅｒｅｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｂｙＭＡＴＬＡＢｓｏｆｔｗａｒｅｒｏｂｏｔｔｏｏｌｂｏｘ，ａｎｄｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｋｉｎｅｍａｔｉｃｓａｎａｌｙｓｉｓｗａｓｆｕｒｔｈｅｒｖｅｒｉｆｉｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｕｐｐｅｒｌｉｍｂｒｅｈａｂｉｌｉｔａｔｉｏｎ；ｍｅｃｈａｎｉｃａｌｄｅｓｉｇｎ；ｋｉｎｅｍａｔｉｃｓａｎａｌｙｓｉｓ；ｋｉｎｅｍａｔｉｃｓｓｉｍｕ－ｌａｔｉｏｎ