专利名称：带有力反馈和运动反馈的可编程关节模拟器的利记博彩app
技术领域：
本发明涉及一种可编程的关节模拟器，用于模仿带有关节的人或动物的躯体部分的生物力学特征，即交互式的解剖学模拟器，它通过模仿关节的情况，用于解剖学关系的学习以及医学技巧的训练。临床测试的训练和针对患者的任意的关节触诊治疗的训练目前还不能令人满意地高效进行，因为一方面对大量的不同检测方法和治疗方法准确掌握需要足够多的经验，另一方面医学教育的理论性很强。在某一时间内可能不具备大量患有所感兴趣的关节疾病的患者，因此针对患者的学习和训练受到局限或根本不可能进行。因此积累实践经验是花费高而且费时的，同时还必须要有具有医学经验的专业人员在场方可进行。因此需要数年时间，被训练的医生才能掌握基本的临床测试方法和治疗方法，并独立地在无人辅助情况下符合标准地对患者进行治疗。因此医学教育和针对患者的训练是昂贵的。在解剖标本(尸体)上训练，进行动物试验以及被动的机械模型都不是合理的替代方案。为解决上述任务，人们越来越多地应用了虚拟现实技术(VR技术)。
现有技术a.基于工具的交互训练一些主要的新开发的医学训练模拟器，特别是外科训练模拟器的特点是不仅可以给出可视化显示的结果，而且通过相应的力显示的方式也可以反馈出触觉信息，由此使得操作者可以得到真实的力的感觉。至少对于有限个数自由度的情况，该方案在技术上是可以很好地解决的，因为力可以通过手术操作者手中持有和使用的外科手术工具给出。该技术称为“基于工具的触觉”或“工具触觉指示”。
使用这种基于工具的VR模拟器，可以很好地支持特殊手术技术的学习，例如微创伤外科手术。目前许多工作小组都在开发此类的模拟系统，例如腹腔复制(Kühnapfel等，1997；Baur等，1998；Tendick等，2000)，膝关节复制(Ward等，1998；Müller和Bockholt等，1998)，肩关节复制(Smith等，1999)，内窥镜妇科医学(Szekely等，1999)和耳鼻喉医学(Rudman等，1998)。复杂的开放式手术例如外科(Delp等，1997)或眼外科(Holland和Childers，1995)也可以通过相应的模拟系统进行很好的训练和规划。还开发了其他的VR环境，以用于练习带有力反馈的注射(Dang等，2001)或设置导液管(Merril和Millman的专利，1996)。该想法在Jacobus和Griffin的专利(1995)中给出了一般性的描述。
基于工具的附件及设备的缺点是只能通过工具触及躯体部分。因此对于那些需要医生使用手和手指触摸相应的躯体部分并使其运动的测试，该方法是不适用的。
b.基于虚拟触诊的交互练习在对抓握运动和触摸过程(触诊)进行模拟时，医生直接以手进行操作，这比基于工具的交互练习的实现方式更加困难。这时必须要考虑触觉信息和手指的运动感觉(Kinsthetik)，通过触摸得到触摸的感觉，通过运动得到躯体或躯体部分的位置和运动的信息，以感觉到作用力的情况。为在手指上得到运动的感觉需要使用专用的数据手套(例如虚拟技术公司的产品CyberGraspTM或Rutgers Master，参见Langrana，1994)。并公开了一种使用方式，在该方法中，可以使用Rutgers-Master-数据手套触摸一个虚拟的腿和膝。(Langrana，1994)。一些工作组使用了触觉指示装置PHANToMTM(SensAble技术公司)，以实现在各个手指上得到力的感觉(Rosenberg和Jackson的专利，1996)。Howe等人(1995)介绍了一种触摸显示方式，为传递触摸信息，可使用远程外科手术的方法(Kramer的专利，1990；Kramer的专利，1997)。扣击触摸感觉模拟技术还没有被充分开发。
c.交互可视化和解剖图与触觉指示相比，特别是与触摸显示技术相比，纯图形系统的发展情况更好。数字解剖图可以辅助解剖学的学习。它可以实现交互式静态解剖结构的可视化，在该过程中，使用者可通过鼠标和游戏手柄的输入方式使得躯体移动，从而在任意的方向上以不同的步骤获知解剖结构(Human Interfaces AG & Fraunhofergesellschaft；Fa.3BSCIENTIFIC)。很少的几个工作组致力于将图形显示方式扩展为带有触觉指示方式的形式，使得通过上述技术(例如PHANToM设备)使得解剖学结构也可以触摸到，并且在需要的情况下也可以改变解剖学结构(Langrana，1994；Keeve和Kikinis，1999；Kling-Pertersen和Rydmark，2000)。Pieper等(1991)还提出了另外一个设计概念。即在学习下肢生物力学和基本解剖结构(功能解剖结构)时设计一个VR仿真环境。操作者不仅可以触摸虚拟的肌肉、腱、韧带和其他腿部结构，而且可以进行操作，以得到当腿部运动时体现出的关节特征的感觉。但是使用这种设计概念得到触觉和触摸感觉也是花费昂贵的。
其他的工作组开发了一种VR系统，该系统给出一个真实的3D动画场景，例如可以在手术中为医生提供重要的附加信息(Vlter等，1995；Blackwell等，1998)。具有透视效果的图象通过一个平面显示器，立体数据眼镜(Stereodatenbrillen)(Tang等，1998；Rolland和Fuchs，2000)或外科显微镜(Edwards等，1999)实现。
在生物力学领域人们进行了大量通过交互式图形动画形式对各关节结构的研究，例如对膝关节的研究(Garg和Walker，1990；Baillot等，2000)。在Aouni-Aleshian等(2000)的专利文献中描述了此类对一般关节的数学模拟。这种附件是通用的，对被计算的关节特征和关节运动可进行生物力学计算和图形动画显示。该模拟附件可优先应用于解剖学学习和手术前计划中，也可作为附件应用于整形外科手术中的定位。一种唯一基于运动方程基础上的动画附件在Handelman等(2001)的专利中进行了描述。
人们还开发了其他的图形系统，不仅用于描述解剖学关系，而且也用于医学治疗过程的学习和训练(Mukai等的专利，1999；Ramshaw等，1998)。该附件的优点是，使用者不再需要实际的对象或者物理替代对象。当然只能在理论上而不能在实际上对使用者进行培训。在Barrabee的专利中(1989)，对该视(听)化学习方法概念在医学之外的使用做出了一般性的表述。
d.使用被动机械系统的交互练习在医学中，教学实践和训练优先针对患者进行，在个别情况下也在解剖标本(尸体)上进行或进行动物试验。很少使用被动机械式关节、骨骼、肌肉、器官或软组织。不同的公司(Fa.3BSCIENTIFIC，Fa.Somso Modelle等)提供商业塑料模型，这些模型仅用于在理论教学中展示解剖结构的空间构形，不适用于展示生理学或病理学功能。因此不能用其进行实际的或涉及范围广的针对不同案例的训练，因为这些模型只能有限度的运动和发生变形，并且无论是所需的可调节性，还是与不同损伤类型的可匹配性以及与具有不同人体测量学指标的患者的可匹配性，该模型都不能满足。
已经具有大量的具有实际感受关节特征的机械模型的专利申请，这些模型作为汽车试验技术中的假人模型(Woley和Welanin的专利，1981；Daniel，1982；Kortge，1980；Denton和Morgan，1984)，或用于救援试验的培训中(Trivett的专利，2000)。许多此类的模型可以实现对关节特征的有限修改(Woley和Welanin的专利，1981)，甚至可对出现的内部力进行近似测定(Daniel的专利，1982)，但是它的结构在解剖学上是不正确的，可调节性还受到很大的限制，因此此类模型是不适用于临床训练的。
其他的用于描述某一病理学情况的机械解决方案基本仅限于对骨折的描述(Sandegard的专利，1982；Lindskog和Sandegard，1989；Rosen，1986；Smreka，1973)。Mason等开发了一种昂贵的用于描述肌肉/韧带损伤的模拟器，该模拟器申请了专利并已制造(Paulos等，1999)。在该发明中，基本上通过一种人造技术元件对膝的解剖结构进行了再现。该模拟器包括一个人造上腿骨和一个人造下腿骨，二者通过一个牵引索相互连接。牵引索对应重要的膝腱和膝部肌肉，它连接一个力测量单元。以此可以测量到运动中在相应的膝部单元中出现的力。该仪器很好地适用于观察不同的膝部损伤过程，在一定的限制范围内可以用于测量检测膝部和其他的整形设备(Paulos等，1991)。但是解剖单元的个数、运动自由度个数和可显示的膝部损伤受到很大的限制。
另外一个工作组的目标是可触诊的被动塑料模型。练习对象在多个位置和连接处由不同硬度/形状的材料制成，在触摸时可以得到很真实的感觉，因此例如妇科医学中(Gynaekologie)(Goldstein的专利，1989；Fasse，1975)可以用于进行胸部触诊练习，该练习对象也可以应用于注射训练(Graham和Sabelman的专利，1983)，外科切片训练(Trivett的专利，2000；Lewis和Nusbaum1984)，器官触诊(Greenfield和Johnson1993)以及应用于针对上部身体的一些措施的训练，例如心脏按摩、切脉、抽血、触诊等(Voights的专利，1982；Baldwin，1988；Kohnke，1992)。其他的模型具有接近现实的外观，可以应用于膝关节复制或其他的膝部外科手术(Strover和Strover的专利，1999)。
被动机械系统具有特定的系统固有的特征，它不足以与不同的真实情况相匹配。
e.带有机电式解剖单元的主动系统大量的附件中的解剖单元(例如肢体)通过相应的执行元件可主动地实现某些预先确定的要求运动。例如那些主要的具有人类特点的运动机器就是一个人造的躯干用于再现上体的运动(Johnson和Gurr的专利，1995)，用于外用假体的人造机械手关节(Yasutaro的专利，1996)，带有主动制动功能的人造单个关节(Haffner和Pizer的专利，1977)，带有心脏按摩执行元件的人造躯干(Messmore的专利，1986)。
主动系统只能实现预定的运动，该运动不能被不同的人(医生)影响。
现有技术总结目前存在被动、主动和交互式系统用于对人或动物的解剖单元或生理学功能进行模拟。目前的系统局限于—基于工具的机电式附件，用于得到触觉感觉，当工具和一个模拟解剖模型相接触时可得到该触觉感觉，且其作用于工具。
—带有触觉触摸显示的机电式附件，用于直接在手指和指尖上得到触觉感觉(例如触诊模拟器)。
—电子虚拟系统(图形动画)，以及—可移动的被动机械系统(假人，塑料模型等)引用的专业文献[1]Baollot，Y.，Rolland，J.P.，Lin K.-C.Wright，D.L.(2000)应用于虚拟现实动态解剖(VRDA)工具的膝关节运动自动建模。Precence 9，S.223-235.Baur，C.，Guzzoni，D.，Georg，O.(1998)VIRGY基于虚拟现实和力反馈的内窥镜的外科模拟器。Stud.Health Technol.Inform.50S.110-116.Blackwell，M.，Morgan，F.，DiGioia，A.M.(1998)增广现实及其在整形外科中的未来应用。Clinical Orthopaedics and RelatedResearch 354，S.111-122.Burdea，G.，Patounakis，G.，Popescu，V.，Weiss，R.，(1999)基于VR的前列腺癌诊断训练。IEEE Trans.Biomed.Eng.46，S.1253-1260.Dang，T.，Annaswamy，T.M.，Srinivasan，M.A.(2001)应用于医学训练的带有力反馈的脑膜损伤模拟器的发展和评估。Stud.Health Technol.Inform.81 S.97-102.Delp，S.L.，Loan，P.，Basdogan，C.，Rosen，J.M.(1997)外科模拟用于急诊医学训练的新技术。Presence 6，S.147-159.Edwards，P.J.，King，A.P.，Hawkes，D.J.等(1999)外科显微镜中的立体增广现实。Stud.Health Technol.Inform.62 S.102-108.Garg，A.，Walker，P.S.(1990)使用三维计算机图形模型的整体膝部运动预测。J.Biomechanics 23，S.48-58.Hoehne，K.-H.(2000)VOXEL-MAN 3D-Navigator。CD-ROM/Diskette，施普林格出版社，柏林。Howe，R.D.，Peine，W.J.，Kontarinis D.A.，Son，J.S.(1995)外科应用中的远程触诊技术。IEEE Engineering inMedicine and Biology Magazine 14 S.318-323.Keeve，E.，Kikinis，R.(1999)基于生物力学的膝部动力学模拟。Proc.of the IEEE-EMBS conference，Atlanta，USA，Oct.13-16，S 558[12]Kling-Petersen，T.，Rydmark，M.(2000)医学3D对象的建模和修改。使用触觉模型工具的优点。Proc.of the Medicine MeetsVirtual Reality Conference，Newport Beach，USA，S.162-167.Kühnapfel，U.，Kuhn，C.，Hübner，M.，Krumm，H.G.，Maaβ，H.，Neisius，B.(1997)卡尔斯鲁厄内诊镜外科训练者—虚拟现实在医学教育中的示例。Minimally Invasive Therapy and Allied Technologies，6，S.122-125.Langrana，N.A.，Burdea，G.，Lange，K.，Gomez，D.，Deshpande，S.(1994)在虚拟膝部触诊中的动力学力反馈，ArtificialIntelligence in Medicine，6，S.321-333.Müller，W.，Bockholt，U.(1998)虚拟现实关节内窥镜训练模拟器。Stud.Health Technol.Inform.50 S.13-19.Paulos，L.E.，Cawley，P.W.，France，E.P.(1991)膝部侧面支撑的碰撞生物力学。前十字韧带。The American Journal of SportsMedicine，19 S.337-342.Pieper，S.，Delp，S.，Rosen，J.，Fisher，S.(1991)用于腿部外科的虚拟环境系统。Proc.Stereoscopic Display and ApplicationsII，SPIE 1457，S.188-196.Riener，R.，Burgkart，R.(2001)虚拟现实技术在整形外科中的调查研究。9thAnnual Medicine Meets Virtual Reality(MMVR)Conference，Newport Beach，Kalifornien，24.-27.Januar 2001.Rolland，J.P.，Fuchs，H.(2000)医学可视化中的安装在头部的透视光学和视频显示器。Presence 9，S.287-309.Rudman，D.T.，Stredney，D.，Sessanna，D.，Yagel，R.，Crawfis，R.，Heskamp D.，Edmond，C.V.，Wiet，G.J.(1998)功能内窥镜瘘管外科训练模拟器。Laryngoscope 108，S.1643-1647.Smith，S.，Wan，A.，Tasffinder，N.，Read，S.，Emery，R.，Darzi，A.(1999)使用Precedicus VA的早期实验和确认工作—Prosolva虚拟现实肩关节关节内窥镜训练器。Stud.Health Technol.Inform.62 S.337-343.Szekely，G.，Schwertzer，G.等，(1999)基于虚拟现实的妇科内窥镜外科手术仿真。Stud.Health Technol.Inform.62 S.351-357.Tang，S.L.，Kwoh，C.K.，Teo，M.Y.，Sing，N.W.，Ling，K.V.(1998)增广现实系统的医学应用。IEEE Engineering in Medicineand Biology Magazine 17 S.49-58.Tendick，F.，Downes，M.，Goktekin，T.，Cavusoglu，M.C.，Feygin，D.，Wu，X.，Eyal，R.，Hegarty，M.，Way，L.W.(2000)用于腹腔镜外科技术训练的虚拟环境检测床。Presence 9，S.236-255.Voelter，S.，Kraemer，K.-L.，Niethard，F.U.，Ewerbeck，V.(1995)整形外科中的虚拟现实原理，可能性和展望。Z.Orthop.133 S.492-500.Ward，J.W.，Wills，D.P.，Sherman，K.P.，Mohson，A.M.(1998)带有触觉反馈的关节内窥镜外科模拟器的发展。FutureGeneration Computer System Journal 14 S.243-251.
引用的专利[27]Aouni-Aleshian G.H.，Blankevoort，L.，S.D.，Mow，V.C.(2000)解剖关节的三维多体建模。美国专利序号6 161 865[28]Baldwin，K.P.(1989)训练人体模型。美国专利序号4773 865[29]Barrabee，K.P.(1989)交互式声像教学方法和设备。美国专利序号4 804 328[30]Daniel，P.R.(1982)力指示假腿。美国专利序号4 349339[31]Denton，R.A.，Morgan，C.R.(1984)碰撞实验假小腿。美国专利序号4 488 433[32]Fasse，W.G.(1975)乳腺癌检测训练设备。美国专利序号4 001 951[33]Goldstein，M.K.(1989)乳腺癌检测模型和使用该模型的方法。美国专利序号4 867 686[34]Graham，T.E.，Sabelman，E.E.(1983)用于皮下注射演示或训练的人体皮肤模型美国专利序号4 481 001.Greenfield，C.L.，Johnson，A.L.(1993)用于辅助教学的解剖学上正确的人造器官复制品美国专利序号5 518 407[36]Haffner，M.P.，Pizer，R.S.(1977)可编程的人形连接美国专利序号4 000 564[37]Handelman，D.A.，Lane，S.H.，Gullapalli，V.(2001)用于关节特征的交互式计算机动画的四肢坐标系美国专利序号6 191798[38]Holland，S.，Childers，B.(1995)交互式多媒体眼外科训练设备和方法美国专利序号5 454 722[39]Jacobus，C.J.，Griffin，J.L.(1995)用于模拟医学过程的方法和系统，包括虚拟现实和控制方法以及使用该方法的系统。美国专利序号5 769 640[40]Johnson，B.S.，Gurr，R.H.(1995)人体躯干机器人模型美国专利序号5 394 766[41]Kohnke，O.，B.(1992)用于体外心脏按摩实习的训练人体模型欧洲专利序号560 440[42]Kortge，J.O.(1980)膝关节人形假人模型。美国专利序号4 235 025[43]Kramer，J.F.(1990)力反馈和组织模拟界面设备。美国专利序号5 184 319[44]Kramer，J.F.(1990)力反馈和组织模拟界面设备。美国专利序号5 631 861[45]Lewis，L.A.，Nusbaum，B.P.，Leeds，H.R.(1984)模拟皮肤和方法。美国专利序号4 596 528[46]Lindskog，K.，Sandegard，J.(1989)骨骼损伤治疗教学设备美国专利序号4 802 858[47]Mason，J.T.，Cawley，P.W.Mason，B.R.(1989)确定人体膝部单元应力效应的方法以及相应的人形腿部设备。美国专利序号4 850 877[48]Merril，J.R.，Millman，A.S.(1996)基于计算机的医学过程模拟系统。PCT申报序号WO 96/28800[49]Messmore，F.B.(1986)心脏训练假人美国专利序号4601 665[50]Mukai，N.，Harada，M.，.Muroi，K.(1999)医学模拟器系统和医学模拟器通知设备美国专利序号6 126 450[51]Ogden，A.M.，Monroe，M.M.，Barnett，D.E.(1999)用于控制动画结构的设备。美国专利序号5 870 842[52]Ramshaw，B.J.，Garcha，I.，Naum，R.，Franklin，K.(1998)交互式医学训练系统。美国专利序号5 791 907[53]Rosen，B.A.(1986)用于连接断肢的训练设备。美国专利序号4 605 373[54]Rosenberg，L.B.，Jackson，B.G.(1996)带有力反馈的机电式人机界面美国专利序号5 576 727[55]Sandegard，J.D.(1982)用于躯体的某一部分脱臼的适当治疗的设备美国专利序号4 350 490[56]Smreka，J.G.(1975)可折断的腿。美国专利序号3 895451[57]Strover，S.M.Strover，A.E.(1999)外科模型。美国专利序号5 967 790[58]Taisuke S.(2000)四肢驱动设备。日本专利序号10 373847[59]Trivett，I.D.(2000)用于训练假人的人造肢体。欧洲专利序专EP 987667[60]Voights，D.L.(1982)触诊和听诊教学方法和设备美国专利序号4 411 629[61]Woley，P.F.，Welanin，M.J.(1981)人形假人的膝关节。美国专利序号4 276 032[62]Yasutaro，M.(1996)机器人设备。日本序号6 239 420本发明的任务是，对人体或动物的带有关节的躯体部分的生物力学特征的模拟可能性进行改善，以减少上述现有技术的缺陷。
本任务以一个符合权利要求1的设备解决。
使用一个可编程关节模拟器来模仿人或动物的带有关节的躯体部分的生物力学特征。当不同的研究人员，例如医生，用手操作该关节模拟器时，如对其触摸和使其移动时，该关节模拟器对相应的自然躯体部分的真实行为进行模拟，即在用手操作时该关节模拟器做出一种如同健康的或具有不同疾病或损伤的自然躯体部分的反应。通过可编程性的特征可以实现，以“按键”的方式使得关节模拟器体现不同的疾病和损伤。
根据本发明的关节模拟器具有以下特征
—一个模型躯体，它的外形基本上与带有相应关节的要测试的躯体部分一致。在对人体的膝关节进行模拟时，需模仿大腿和小腿，最好其硬度、外形和尺寸与自然的人腿是一致的。当然如下的使用情况也是可以的，即模型躯体比真实的躯体部分更大或者更小。最好模型躯体由塑料制成。
—设置一个可控制的驱动单元，该单元与模型躯体机械连接。本领域技术人员对该驱动单元的设计以及连接做出如下建议，即通过不同人员施加的手动影响可以使得模型躯体做出近似实际的运动和/或相对运动。与驱动单元的具体设计以及与模型躯体的连接无关，仅仅需要的满足如下前提条件，即例如医生可以将腿部的模型躯体近似于真实的腿一样移动。该关系将在实施例中详细加以说明。
—在驱动单元和/或与模型躯体的机械连接处设有一个传感器装置，用于测量所引入的力和运动。该传感器装置与机械运动学躯体模型连接，由研究人员所引入的力和所导致的运动形成为测量信号的形式。为检测力和运动，例如位移和旋转，长度变化或转矩，本领域技术人员可选择测量和控制技术中使用的传感器用于测量力、移动、角度和转矩。相应的，考虑到功能和费用来选择传感器。对此在实施例中给出了很详细的信息和提示。
—测量信号输入到一个可编程的控制装置中，该装置与一个计算机作信号技术上的连接。控制装置与控制算法相结合，以实现以下设置使得可以根据手动施加的力以及由不同的人员所引入的移动，对驱动单元进行控制。在由不同人员所施加的力的影响下，控制装置可产生与真实躯体部分的生物力学行为相同的反作用力和运动。
因此例如当医生触摸机械运动式膝关节模型时，以及按照测试患者的腿部的方式对其进行移动时，由该医生引入的力和移动将被测量，在测量中最好使用产生电信号输出的传感器。传感器的输出信号被送至控制装置。通过一个程序对驱动单元进行如下的控制，使得该医生可以通过触觉同时感受到移动和反作用力，即与测试一个真实的腿一样的感觉到或接受到该移动和反作用力。本领域的技术人员都清楚，每个具有关节的躯体部分都具有相同的设计，例如上肢的关节(肩关节，肘关节，手关节)和下肢的关节(髋关节，膝关节，踝关节)。在交互式颞颚关节测试中，测试人员在下颚运动和张开嘴时感觉到颞颚关节的被动特征。
本发明在原理上也可应用于交互式多关节。例如脊柱，手指，脚趾，掌骨，和跗骨可作为相互连接的多个单个关节来建模。其中可以将成组的部位(例如脊椎骨)组合成固定的单元，或也可以将各个部位单个考虑。每个此类的部位都连接有相应的执行元件，因此操作者可如同交互式单个关节的原理一样，以单个的或多个部位/脊椎骨进行工作。
还需要提到的是，也可以对例如尸僵对关节运动特性的影响效应进行模拟。应用范围也不仅仅局限在人的躯体部分上，也可以用于对兽医的培训中。
特别需要提及的是机械运动式模型的设计，驱动单元(执行元件)的类型和传感器连接的专业构造在各个应用实例中可以是不同的。有关控制算法以及构建对不同关节进行模拟的关节模拟器的结构提示的其他信息和详细信息在实施例中公开。
控制装置的可编程性使得可以对许多不同的生物力学特征进行模拟，即可以对躯体部分的许多病理学情况进行模拟。
通过这些特征的组合可实现多用途的、可对躯体部分的不同医学情况进行模拟的关节模拟器。该关节模拟器可以提供不同的疾病和损伤状态。以此可第一次实现取消针对患者的长时间训练方式。另外也需要注意到，在人体和动物的活体上的训练也不能任意频繁进行，因为这种训练将导致一定的测试痛苦或导致损伤。
符合权利要求2的本发明的扩展方案具有一个光学显示装置，它与关节模拟器作信号技术上的连接，以此测试人员在使用机械运动式模型躯体的工作中可以看到一个正在被模拟的自然躯体部分的图像显示。该图像显示例如可以由核自旋层析成像技术或X射线技术产生。当然也可以采用计算机生成的图像或特殊的动画显示。在进行关节模拟时，例如可以单独选择关节，或者可以选择关节和周围的韧带进行显示。另外，也可以显示附加信息，例如出现的力或应力。也可以给出图形提示，如测试人员应该在哪个位置接触躯体部分。在符合权利要求2的本发明的扩展方案中，信息含量和学习效果有了很大的提高。
在符合权利要求3的本发明的扩展方案中具有一个声音指示装置，它与关节模拟器作信号技术上的连接，以此测试人员在使用机械运动式模型躯体的工作中可以得到一个声音信息。例如它可以再现关节运动中的声响，例如在移动患病的关节或对健康的关节过度施力以及对腹部预定位置过度按压时。当然它也可以给出由于疼痛所造成的喊叫声。声音指示装置的最简单的设计是一个扬声器或一个连接在关节模拟器的音频输出上的耳机。在符合权利要求3的本发明的扩展方案中，信息含量和学习效果有了很大的提高。
在符合权利要求4的本发明的扩展方案中，可以再现测试过程中被测试躯体部分自身发出的声响，为此在躯体部分中集成了一个发音装置。例如可以在关节中安装一个压电式小型扬声器，它可以模仿球形形状已经变形的关节咬合的声音，以此使得测试人员得到真实的感受。使用这一扩展方案，也可以进一步改善信息含量和学习效率。
现在根据实施例并结合示意图和理论性解释对本发明进行详细的说明
图1a-m示出膝关节模拟器的不同实施方式。
图2示出脊柱模拟器的实施方式。
图3示出人造小腿的横截面。
图4示出重建的图像数据的内插。
图5示出用于声响描述的关系。
图6示出用于疼痛模拟的特征曲线区域。
图7示出带有锁住的和可移动的大腿的模拟器结构。
图8示出网络图描述时的导纳结构。
图9示出网络图描示时的阻抗结构。
图10示出主动运动模式下的轨道控制。
图11示出通过导纳结构给出的膝部的生物力学特征的触觉指示。
图12示出通过阻抗结构给出的膝部的生物力学特征的触觉指示。
图13示出膝部肌腱反射时的力和力矩。
图14示出膝关节自由度。
图15示出推力载荷方向上的力的3D特征。
图16示出外翻力矩的3D特征。
图17示出用于描述关节刚度的特征曲线。
图1为本发明在第一实施例中作为一个交互式关节模拟器的原理图。操作者1在一个人造膝关节2上使小腿运动，而不是针对患者进行。
膝关节2由一个人造大腿4和一个人造小腿3组成。这两个部分都具有真实的形状和符合解剖学的硬度特征，以此模仿对解剖学上相关部位的触摸(大腿骨骨节，膝盘，胫骨突，腓骨头，胫骨节，胫骨边缘，骨节，跗骨，脚趾)。大腿4安装在一个支架5上。它的空间方向和位置可调，但是在膝关节运动中在空间上是固定的。为观察大腿和小腿之间的相对运动并通过触摸做出更好的识别和判断，大腿是必须的。
小腿3通过一个连接单元6和一个六组元力—力矩—传感器7固定在力执行器8(机器人)上。因此小腿3可以在空间中移动，可以取任意位置和方向。在连接单元6和机器人8之间安装的六组元力—力矩—传感器7获取测试人员1施加给小腿3的、三维方向上的力和力矩，并将其输入给机器人控制装置和生物力学关节模拟器(在计算机内)中。在关节区域内，对于小腿的任意位置，大腿和小腿都是可以触摸到的。由此出现的缝隙9大约为1mm宽，以此保证腿具有与真实情况相同的外观。
力执行器8由串联运动学元件组成，即多个机器人部件通过主动驱动的转轴相互串联连接。转轴的方向进行如下选择，使得机器人的末端受动器以及固定安装在其上的部件传感器、连接单元和小腿可以在六个自由度(三个位置和三个方向)上运动。机器人8的关节角度由关节角度传感器获取并输入给机器人控制装置和生物力学关节模拟器。在那里由关节角度数据确定机器人末端受动器的六个自由度并由此确定小腿的六个自由度。
根据在生物力学关节模型中得出的小腿运动数据，可以在一个运动动画计算中确定解剖组件的运动和变形，并在显示装置10(图形显示装置)上实现可视化。
另外将生物力学关节计算命令输出给一个声音发生器。该声音发生器通过一对立体声扬声器12再现与位置相关的放大了的声音(声音指示)。
操作者(即主动方(Master))通过触摸小腿在所希望的方向上施加一个力，以此实现操作者和小腿以及力执行器之间的交互式操作。小腿(与力执行器共同作为被动方(Slave))对此做出反应，根据真实的腿的被动特征运动。
原理上可以按以下两种方法进行第一种方法(导纳控制)在于在触摸小腿3时出现的力和力矩通过力—力矩—传感器7获取，并输入给生物力学关节模拟器。在那里计算作为结果的小腿3的运动，并将其作为额定值传送给机器人控制装置13。机器人控制装置13将计算得到的额定值与测量得到的机器人运动进行比较，并向机器人8输送电动机电流，使得测量到的与计算出的运动的位置和速度之差最小。
在第一种方法(阻抗控制)中，获取由于力和力矩的作用而强迫变化的位置和方向，并将结果输送给生物力学关节模拟器14，该模拟器据此计算出相应的力和力矩，并将其作为额定值输入到机器人控制装置13中。机器人控制装置13比较计算出的力和力矩以及实际出现的力和力矩，并移动机器人8，使得出现的力和力矩的误差最小。可以在这两个控制附件(导纳控制器和阻抗控制器)之间交替地切换，或者结合使用。
生物力学关节模拟器14中包含一个人体膝关节的计算机模型，该模型将关节中出现的被动的关节力和力矩描述为小腿相对于大腿运动(空间位置/方向和它们的导数，即速度和加速度)的函数。由此可以由测量到的力和力矩计算出作为结果的小腿的运动(导纳控制)，也可以由测量到的小腿的运动计算出作为导致该运动原因的力和力矩(阻抗控制)。
通过对机械的力执行器的控制，操作人员可以得到造成运动的印象。人造小腿摸上去好像它通过真实的、包含关节的解剖结构(韧带，肌腱等)与大腿相连，当然这两个部分3，4并没有相互连接。通过对生物力学关节模拟器14中的参数进行相应的选择，不仅可以描述并确定关节的生理学状态(健康状态)，也可以描述并确定关节的病理学状态(患病状态)。
由生物力学关节模型14给出的小腿3的运动数据，可以在运动动画计算中确定解剖部位的运动和变形，例如骨骼，软骨，韧带，半月板，关节囊，肌肉，肌腱，皮肤等的运动和变形。所有的部位以及运动在一个监视器10上实现可视化。其中也作了病理学的考虑，以给出受伤和变形的结构及其非典型的运动行为的图形动画显示。
根据生物力学关节计算，当超过一个预先给定的门限值时向一个声音发生器发出命令。然后该声音发生器产生不同的、与所模拟的患者类型以及病理情况、运动和负载情况有关的、预先存储好的声音样本，并将其作为音频输出信号输入到一对立体声扬声器12。以此可实现关节声响的再现，并产生由模拟患者类型发出的、例如在移动一个受伤关节时作为疼痛反应的声音。
图1b为一个经改进的图形显示装置，它使用一个光栅眼镜15，通过显示器使得使用者产生一种三维感觉。以此显示器交替的生成右眼和左眼的图像，光栅眼镜15以与监视器10同步的方式交替地切换右眼和左眼眼镜片的透光性。由于图像序列变化很快，人的大脑不能分别对每帧图像进行处理，故而产生了三维图像的印象。监示器图像和光栅眼镜之间的同步性通过一个发射单元16来控制，该单元安装在光栅眼镜附近。它向光栅眼镜发射脉冲，而光栅眼镜则切断右眼和左眼眼镜片的透光性，该过程的延迟可以忽略。监示器图像和发射单元同时由计算机(运动动画装置)控制，这样总是可以保证监示器图像和光栅眼镜之间的同步性。
图1c为一个经改进的图形显示装置和声音指示装置，在这里使用一个立体声数据头盔(头戴显示器，HMD)。通过在两个眼睛上投射两幅分离的图像，可以实现三维的图像印象。操作人员通过立体声耳机听到声音。
图1d为一个交互式膝关节触觉指示装置的原理图，其中人造大腿4a在关节运动中被动地作跟随运动。在最近端(髋关节区域)大腿4a通过一个球形关节18固定在一个空间固定的支架19上。人造大腿的最远端(膝关节区域)与小腿3通过有弹性的人造皮肤20相连接，因此大腿4a被动地跟随小腿3运动。为保证大腿4a在轴向旋转(内旋/外旋)中不作被动的跟随运动，必须设计好髋关节区域内的球形关节18围绕纵轴转动的自由度。
在选择不同的材料时要注意使得悬置的大腿具有尽可能高的静态刚度，即大腿不能移动，否则在触摸或在重力的影响下它将转动，而且大腿也不能具有预应力，因为否则将可能导致系统中出现应力并产生伴随而来的错误(例如错误的力和力矩的测量值)。
图1e为一个触觉指示装置的原理图，该装置包括带有一个并联运动学元件21(六脚机器人，工作升降平台(Stewartplattform))的力执行器。它的特征是具有六个线性驱动装置。通过六个驱动装置的长度变化，可以将末端受动器设定在任意的、解剖学上有意义的三维位置和方向上。末端受动器上安装一个六组元力—力矩—传感器，它将其测量信号传输到机器人控制装置和生物力学关节模拟器。在传感器上通过一个连接单元安装人造小腿，它使得操作人员实现交互式操作。
图1f为带有一个集成执行器的腿部单元的原理图。其中小腿包括两个单元，足22和腿，它们二者之间以关节连接，并由一个电动机主动驱动。一个电动机驱动的关节23包裹在塑料中，这样使得人造小腿和足具有符合解剖学的形状并可以运动。通过一种简单的控制实现足关节的运动。
另外，在大腿的最远端的膝关节区域内集成安装一个扬声器24。仍然保持了大腿的符合解剖学的形状和硬度。在运动中出现的关节声响通过该扬声器给出，以使得操作人员可以得到一个真实的声响定位。
图1g至图1m为膝关节模拟器的其他结构细节。对不同的实施例给出了清晰的显示，因此针对本领域技术人员不再重复描述。
图2为一个脊椎关节模拟器，它在结构和功能上与图1a中的关节模拟器的原理相同。多个传感器—执行器单元通过一个弹性膜相互连接。椭圆形的末端受动器描述了虚拟患者的各个脊椎骨。皮肤通过弹性膜模拟。它可以覆盖脊椎骨之间的缝隙并使得人造皮肤表面手感光滑。通过执行器、传感器和控制装置模拟脊椎骨之间相互的作用。即当医生在一个脊椎上施加一个力并使其移动时，力和运动将被获取并进行进一步处理，使得相邻的脊椎表现为被动的跟随运动。
下一个实施例作为完整的根据本发明的技术指导而公开。为此对调节和控制理论作深入的讨论和详细的解释，如本领域技术人员应该采取的措施，可以为特定的关节建立关节模拟器。其中以膝关节模拟器为基础进行解释。
在设计人造腿部单元时为实现符合解剖学的尺寸和硬度特征，用多种不同硬度的塑料层包裹一个模型骨骼(图3)。在用泡沫材料层包裹后，腿部骨骼可以实现一个真实病理上的突出的骨骼位置，例如腓骨或骨节的骨骼位置。皮肤表面和骨骼之间的身体部位的厚度很小，例如在胫骨，膝盖骨或骨节上通过粘贴一层薄塑料层(2至4mm厚，肖氏硬度A18至A25)进行模拟。在有肌肉的位置粘贴多层硬的单元聚乙烯层(10至20mm厚，肖氏硬度A20至A40)，并进行很好的磨光，以得到符合解剖学的肌肉轮廓形状。然后覆盖上一层软的聚氨基甲酸乙酯发泡材料，以得到一个1至3mm厚度的具有真实手感的表面层。然后在整个腿上喷涂PUR塑料，作为弹性皮肤覆盖层。
操作模式以下描述了不同的操作模式，以说明本发明的多种使用可能性。
1.交互式操作模式在交互式操作模式中，操作者移动机器人，它与操作者相互作用。操作者触动小腿并使其在所希望的方向上运动。由此产生的力、力矩和运动被测量，并通过一个基于模型的控制装置进一步处理，使得小腿根据生物力学特征在所希望的方向上运动。
2.主动操作模式在主动操作模式中，机器人根据一个固定的、预先设定的轨迹运动。操作者由机器人引导在特定的关节测试中可靠地完成最佳的运动路径。同时可以测量操作者所施加的力并对其显示和评估。因为在这种模式下机器人指导操作者，所以该模式也称为指导模式。关节测试的轨迹可以从文献中查询或通过无触摸的运动测量方法确定。
3.静态操作模式在某些使用中，膝关节模拟器也可以以简单的静态模式操作，可以不需要机器人的运动。当操作者在小腿上执行任意的练习动作时将出现力和力矩。该动作例如可以是触诊、人工外科或整形外科手术、对静止的腿的功能测试或对小腿敲击以唤起膝跳反射或跟腱反射。根据检测到的力和力矩的过程，可以使操作者在学习过程中掌握相应的知识。该过程可以在线或离线地与其他操作者的记录或教师的记录进行比较。另一方面，当力和力矩信号超过某一门限值时，该过程也可以用于引起某些结果。引起这些结果可以以主动或交互的方式进行。该功能原理随后将在膝跳反射的示例中详细说明。
图解显示
通过监示器可以对内部解剖单元，例如骨骼，肌腱，韧带和半月板实现可视化。监示器可以选择与光栅眼镜配合以立体模式显示。运动动画与触觉指示的运动同步，即关节模拟器的膝盖解剖模型。因此，操作者可以在运动过程中学习到躯体内部的健康的或患病的膝关节的解剖关系和生物力学关系。可视化基于切片和3D重建的CT图像或者MRT图像来实现。这将为解剖单元赋予很好的真实现象图。
在图形显示中，与运动同步的骨骼和软骨的长度变化，韧带和关节囊的曲线变化以及肌肉的变形都需要考虑。这些运动过程的可视化可通过所谓的“动态CT和MRT成像”实现。这里涉及到电影摄影技术，它不允许超过一个自由度的交互操作，因此不适用于VR领域(Dupuy等，1997；Witonski和Goraj 1999)。一种替代方案是基于模型的动画。其中，对所有组件的几何特征和粘度弹性特征，以及它们的机械配合进行建模。为实现近似实际的模拟，有限元计算和复杂的多体接触模型是必要的，这将使模拟技术上的开销大大提高。
符合目的的是采用一种组合方法，其中使用了图像数据和解剖学模型观察。附件中包括几何数据，它由大量的离散关节角度位置重建得到，并进行内插和外插，保证对于任意的关节角度位置在每一个重要的自由度上都可以显示，也参见图4。此时内插和外插是由模型支持的，例如可考虑通过保持肌肉体积不变或者保持韧带长度恒定来实现。由于这样可实现相对较低的计算开销，故而在任意的运动方向上可以实现实时的平滑运动过程。
声音指示通过声音指示装置可以再现膝关节运动中出现的声响。这些声响可能是被动的摩擦声响或咬合声响，这些声响由接触的关节表面形成，也可能是患者由于疼痛发出的声响，例如大声呼喊或喊叫。
根据本发明在多个被测者处记录不同的关节声响。声学输出理论上是测试所造成的疼痛的结果，它可以人工调节也可做出记录。所有的声响进行了妆类，存储成一个声音数据库。
为给出声音必须寻找模型，该模型使得声音的类型与引起该声响的损伤类型和表现出的膝部动力学相互之间形成关联，也可对照图5。在与医生对话之后，上述关联首先通过语言变量进行定性的描述。通过模糊逻辑方法可由语言说明推导出定量的关系。模糊逻辑模型通过两个选中的例子进行检测并在以下给出解释。
在第一个示例中，在内部韧带损伤情况下建立损伤程度、冲压下的外翻/内翻力矩和所引起的疼痛程度之间的关联。图6给出了模糊系统的特征域，其中输出量“疼痛”(z轴)看作外翻/内翻力矩和韧带损伤程度的函数。在第二个示例中考虑半月板损伤。其中所造成的疼痛在建模中看作损伤程度、损伤位置、弯曲角度以及冲压下外翻力矩的函数。
对膝关节模拟器的技术要求膝关节模拟器所要满足的技术要求以要进行的临床功能测试和测试中出现的动力学特征为标准。
膝关节的临床功能测试在这一段中建议对临床功能测试中不同的组和子组(Untergruppe)作概况性的了解，对比表1。
不同的测试用于测试关节的稳定性和在三个旋转自由度上的移动性。可以区分为弯曲/伸展测试、内/外旋转测试和内翻/外翻测试。该测试首先用于对囊韧带损伤的测试诊断。
在抽屉试验中在平移自由度上进行运动。使得小腿在前面和后面以及侧面和中间的方向相对于大腿移动。
旋转—移动—测试在多个自由度上进行，同时在不同的方向上施加力。
另一组是旋转测试或折回测试，其中机械重力确定了所有的旋转自由度。
膝跳反射测试用于确定电动机和传感器的故障。
为更好的理解下述实施例，可选择进行上述测试。
总共可确定86种测试，其中在进行膝部诊断时不必掌握所有测试，因为许多测试在运动过程中是不重要的，故由此识别出的损伤是不同的。为清楚的说明，在表1中给出了根据本发明的膝关节模拟器的通用的使用情况。
表1现有的可执行膝部功能测试一览表
N不能进行或仅在一定条件下可进行A仅在锁定大腿时可以进行(见4.37节)B仅在大腿被动移动时可以进行(见4.37节)A+B在任意位置均可以进行括号中的值给出了可转换的测试个数使用膝关节模拟器可进行的功能测试主要目的是对尽可能多的功能测试进行模拟。在以膝关节模拟器进行测试模拟时，主要受到机器人的有限多个主动自由度数的限制。由于使用的机器人只有6个自由度，但是一条腿包括三个部分，即大腿、小腿和足，在理论上需要18个自由度来描述，可以减少上述自由度的个数，例如冻结住那些对应的运动幅度很小的自由度和对进行膝部测试意义不大的自由度。由于在此处所建议的应用中足部的运动意义不重要，并且可以认为髋关节不作平移运动，则系统的自由度可以减少到9个。还可以通过对腿的运动自由度的附加限制进一步缩减少自由度的数目，部分功能测试可以转化为以一个简化的试验配置进行，其中大腿不做运动，即将大腿在空间上固定，但是保证它可以调节(对照图7A)。因此小腿相对于大腿只有6个自由度，小腿可旋转运动也可平移运动。当解除锁定使得大腿在两端铰接时(对照图7B)，则可对大多数常见膝部测试进行模拟。此外可冻结膝关节6个自由度中的3个。最好冻结3个平移自由度；腿主要用于描述宏观运动过程。
除了将试验结构的自由度缩减为6个或者更少之外，作为替代也可以引入更多的主动自由度，以实现以9个或更多的自由度，更接近真实的人腿的再现。例如可以使用一个第二执行器来实现，该执行器与人造大腿相连接。
原理上功能测试可以在主动操作模式下进行也可以在交互式操作模式下进行。但是在使用交互式操作模式时需要注意，从大腿传递到小腿的力和力矩很小，可以忽略，或者是已知的，可以再现。只有这样才能唯一地确定操作人员和腿之间的力和力矩，这保证了无歧义的控制和对生物力学特征正确的描述。在大腿锁定的配置下不存在问题，因为大腿和小腿不接触。在大腿可移动的配置下，只出现很小的力和力矩，这种力和力矩是已知的，可以做出补偿。
功能测试的动力学特征操作者可以对膝的位置和角度的改变以接近毫米和几度的精确度进行估计。更高的分辨率对于关节损伤的临床测试是没有意义的，因为只有超过3毫米的偏差才被认为是病理学现象。
在测试腿时，每次测试的速度是变化的。例如在诊断半月板损伤中，进行麦氏试验(回旋挤压试验)时运动速度很快。膝关节的速度达到约为130°/秒。
测试中出现的检验员的力的大小也是差异很大的。当进行测试的医生在执行一项测试时需要拿住整条腿，即足、小腿和大腿必须承受重力作用时，则使用的力就大。典型的数值是100至150N。在水平方向上进行抽屉试验中也可能出现近似大小的力。此时作用的旋转力矩自然取决于相应的力臂。在抽屉试验中，当典型的力臂为10cm时，作用在膝关节上的力矩近似于10至15Nm。
人体膝关节在某些运动方向上具有很大的刚度，对此机器人必须尽可能的超量实现，以保证机器人的伸缩不至于干扰到末端受动器的位置和方向。
除功能测试中出现的具有特征的运动学和动力学的值，在设计执行器时也要考虑膝关节的动力学行为。由于此原因，应以前面所介绍的生物力学模型为基础研究膝关节的系统动力学。在对多个选中的关节角度位置进行线性化后，确定特定运动方向上的固有频率。在弯曲/伸展和外翻/内翻方向上，固有频率在1.5Hz以下。在向前/向后方向上由于刚度高，固有频率的值明显较大，为11-19Hz。
表2技术要求的可实现性
*该技术数据描述了最弱关节或各种不利状态下的最大值。因此也经常作为可实现的最高值。
#最低值只适用于初始控制可由执行器描述的动力学特征接近实际的模拟的前提条件是所述的动力学膝部特征也可由执行器描述。膝部特征因此决定了技术要求，执行器必须能满足该技术要求。执行器对技术要求符合的越好，所描述的膝部特征越接近真实。
为实现触觉指示选择了Stubli RX90作执行器。由于具有很高的位置精度和可达283°/秒(在最慢的关节中)的高速度，它可以很好地满足运动学要求。由机器人产生的力和力矩也在要求的值域范围内(见表2)。所选择的JR3力—力矩传感器在平移自由度情况下的量程为±200N，在旋转自由度情况下的量程为±20Nm，可以满足测量任务的要求。机器人的刚度很高。在平移自由度情况下，机器人的刚度行为可以通过试验测定。在末端受动器区域内的刚度根据偏转方向不同在150-200N/mm之间，与人体膝关节的刚度处于同一个数量级。
在控制技术问题上，建议采样率是所描述的带宽的15至50倍。因此在本使用情况下采样率为750-2500Hz。对于其他的采样触觉指示装置，建议采样率也是类似的一个高值，至少为1kHz。机器人的原始控制计算机不能满足该要求，因为它所需的循环时间很长，为16ms，对应的采样率为62.5Hz。使用一个新构造的基于PC机的控制装置可以将采样率提高到4kHz。
主动和交互式操作模式控制策略触觉指示装置控制基本上所有对机械执行器进行力控制的问题(Colgate和Hogan1989；Eppinger和Seering 1987；Townsend和Salisbury 1989)都出现在膝关节模拟器(触觉指示器)上，其中本发明还附加地将与执行器(机器人)相互作用的人包括在控制循环中。这提出了一个控制技术上的挑战，因为机械特征可能是剧烈变化的，而且操作者的行为通常是无法预见的。本领域技术人员可以从以下公开文献中得到有关研究此类人机交互系统控制和稳定性的启示Kazerooni和Her1994；Brown和Colgate 1997；Clover 1999；Hannaford和Adams1999；Carignan和Cleary 2000。
一个机械系统的功能可以通过力f(t)和运动x(t)之间的关系来描述。如果将运动作为外加量，则可将该关系定义为机械阻抗Z。例如，如果一个物体具有很高的机械阻抗，则意味着当使该物体承受弹力、阻尼力和/或其所承载的阻力而运动时，需要施加一个很大的力。相反，如果选取力作为输入量，则可定义机械导纳Yf(t)＝Z(x(t))，x(t)＝Y(f(t))对触觉交互式操作可通过导纳和阻抗结构描述。在图8和图9中给出一个网络图描述，其中虚导纳Yv或阻抗Zv通过触觉指示器H，这里表现为二端口网络，与操作者B产生关系。在导纳结构中借助于一个虚导纳Yv，由测量得到的、由操作者预先给定的力(fv＝fb)确定相应的位移xv(图8)。触觉指示器的任务是尽可能准确地将该位移xv向操作者展示。操作者通过相互作用的躯体部分(例如他的手或臂)的阻抗ZB，以一个测量出的力应答fB对标记的位移xB做出反应。
相应地，阻抗结构(图9)中的关系相反。作为上述触觉指示器的输入和输出关系的结果，触觉指示器在导纳结构情况下为位置命令方式，在阻抗结构下为力命令方式。
触觉指示器的目的是使操作者可以同时得到力和运动的印象，如同他们在待描述的导纳或阻抗上所应该经历的。在理想情况下(透过性(Transparenz))有xB＝xV， fB＝fV但是由于每个触觉指示器由于其质量和摩擦的关系具有自身的动力学特性，必须在触觉指示器上尝试着进行相应的力和位置的控制，以使得在非理想的边界条件下实现透过性。困难的是所有的三个部分，即待描述的虚导纳和阻抗，触觉指示器和操作者通常具有非线性特征。
这两种控制结构的前提条件是虚导纳或阻抗可明确地描述。当确定出阻抗Zv的值很大或具有机械强制条件时(例如虚拟壁垒，即Zv→∞或Yv＝0)，使用导纳控制是有利的，在此情况下，由于待描述的导纳的低通特性，可以大大减弱测得的力信号的动态特性，使得所需的轨道控制只需要跟随小的位置变化。因此传感器噪声(力传感器)对于轨道控制的影响很小。相反的，阻抗控制主要用于描述小阻抗Zv，因此用于自由运动情况(Zv＝0)。
本领域技术人员可以根据所述实施例得知，触觉指示器的机械带宽不仅由所使用的技术元件的特征决定，例如驱动设备的功率或运动部件的重量等，而且也受到操作人员阻抗的影响。这主要取决于如何与触觉指示器相接触以及操作者躯体的哪一部位与触觉指示装置相接触，操作者相应的部分具有哪些被动的人体测量学特征，以及操作者操作的行为如何，即他是以“令人有好感”的被动方式、“攻击性”的主动方式、还是“强硬”的刚性方式进行操作的。
主动操作模式(指导模式)在主动操作模式下，膝关节模拟器的解剖模型遵循一个预先给定的额定轨迹运动，该运动轨迹符合典型的关节功能测试时的运动过程。测量到的膝关节运动参数以离线方式处理，并生成经典轨道控制额定位置曲线qK，soll(t)，如图10所示。在触动腿部时由操作者向机器人施加的力作为轨道控制的干扰量进行补偿。
交互式操作模式在此操作模式下，操作者可以影响机器人的运动，也可以预先规定机器人的运动。其中机器人作为触觉指示器来工作，它的任务是描述虚拟对象的机械特征。基于两种不同的结构，导纳结构和阻抗结构，进行控制技术转换。
导纳控制源于轨道控制结构(图10)的扩展。在操作者和机器人之间作用的负载τB用力—力矩传感器测量。在一个生物力学模型中，计算由实际负载情况τB所产生的膝部运动，并将计算结果输送到轨道控制器中作为额定运动qK，soll(图11)。轨道控制器最终产生相应的执行器力矩τA，用于驱动机器人。为改善控制关系，可将测得的操作者的力考虑为轨道控制算法中的干扰量输入(图11，虚线箭头)。具有大量的不同参数组可供选用，以实现对不同的健康或患病的膝关节特征的模拟。
膝关节的生物力学模型确定了运动方程M(q‾K)q‾K+G‾(qK′′)+D‾(q‾K′)+E‾(q‾K)=Q‾B]]>该方程描述了操作者触动小腿所产生的膝部运动，其中的关系将在下文中详细解释。为描述导纳需对该运动方程的运动量qK求解。为在控制结构中正确连接膝关节模型，必须在笛卡儿空间和膝关节系统及机器人关节空间之间进行坐标变换。由此得到广义膝部负载QB，它是由操作者力和操作者力矩τB从笛卡儿空间变换到膝关节系统而得到的。在运动方程中计算出的膝部坐标qK将作为qK，soll引入到轨道控制器中，在轨道控制器中它最终变换到机器人关节空间中。
作为替换，也可以采用阻抗控制，它与给出位置命令的导纳控制不同，特征是给出力命令。阻抗控制的原理是由测量得到的运动信号或角度信号计算出作为基础的操作者力和操作者力矩τB，soll，并将其提供给一个力控制算法(图12)。生物力学运动方程必须做出相应的变换。膝关节的速度和加速度可通过对测量到的并变换到膝关节系统中的角度信号的数字求导方法得到。如果在该角度信号中含有很高的噪声成分，该值也可以通过陀螺仪或加速度计传感器得到。力控制算法的作用是对计算到的机器人和操作者之间的相互作用力以尽可能小的误差实现转换。
如同以上以阐明的情况，当确定出很大的阻抗，例如机械强制条件的形式，则导纳控制是有利的。相反的，阻抗控制主要用于描述小阻抗，例如自由运动的形式。由于在对躯体关节运动进行模拟时阻抗不可能为零，而且在关节角度范围边缘甚至可能取一个很高的值，则此处介绍的导纳控制的使用方式是有利的。
以下以膝跳反射的例子描述静态操作模式通过敲击膝盘下面的膝腱可以引起膝跳反射。其中在膝腱中产生拉力，用于伸张大腿肌肉并由此产生腿部伸展。自由悬垂的小腿的运动程度用于判断神经功能，一方面取决于现有的疾病和各个刺激波，另一方面取决于例如由反射锤施加的敲击力的大小和位置。
以此处介绍的膝关节模拟器也可以描述虚拟膝跳反射。为此需要验证，以力—力矩传感器测量到的接触力是否满足可激起膝跳反射的必需条件。只有在满足这一条件时，在55ms的暂短等待时间之后，将产生一个短时的、典型反射的伸展力矩，其值为5Nm，使得小腿从一个静止的位置上开始转动。只要操作者没有通过接触对小腿产生影响，则在此之后小腿作静止位置附近的阻尼振动。为激起膝跳反射，接触力的值F和它的变化率必须超过最小值，它们分别是|F|＞10N且d|F|/dt＞200N/s另外必须保证接触点在膝腱附近。为此必须使得接触角α、以及接触点和膝部中心之间的间距|B|满足
|α|＜20°且0.02m＜|B|＜0.05m测试的结果以图形的形式显示，或者以人造小腿的运动形式显示。对于最新的版本，可以自然地从静止模式切换到主动操作模式或者交互式操作模式。
假设反射锤的力传递是瞬时实现的，则精确的击点点可以唯一地由力—力矩传感器给出的反应负载计算出。特别需要提及的是在解剖模型的击中点范围内不能设置力传感器或压力传感器。
图13显示，测量得到的力—力矩对Fs和Ms理论上可由腿部不同的负载情况实现。对于每一种情况满足以下静力学方程Fs＝F且Ms＝M+r×F其中r和F为未知的作用负载。向量r代表寻找到的在传感器坐标系中的力传递位置，原点为S。在使用尖形反射锤时可假设负载力矩自由传递，即M＝0。则M‾s=r‾×F‾s=rxryrz×fSxfSyfSz=mSxmSymSz]]>其中向量Fs和Ms的分量是已知的。由此得到方程组 其中未知量为r＝(rx，ry，rz)T。当试图求解r时，可以确定该方程组欠定，因为它的行列式始终为00fSz-fSy-fSz0fSxfSy-fSx0=0]]>这明显表明，力传递的位置在空间中是无法准确确定的。相反的，只有被考虑的力F的作用线是可以确定的。该作用线位于E平面内，而E平面垂直于MS，其中S∈E，并可以作为参数方程gs(λ)≡r*+λF＝r*+λFS在传感器坐标系中描述。其中r*为一个在原点S和作用线之间的任意向量，例如
r‾*=|M‾s||F‾s|F‾s×M‾s|F‾s×M‾s|]]>由于被接触对象(即小腿)的表面是已知的，最终可以由力作用线和表面之间的切点确定力传递的点。反射锤的击中点就是力对准躯体的切点。
为实现以膝关节模拟器对膝跳反射进行模拟，不需要分析确定接触点坐标。只需要知道是否打击在正确的位置上就可以了。为此需要检验，是否测量到的反应负载位于明确的、根据经验得到的值域范围内，它代表是否“命中”。简化是可靠的，因为由以上解释可知，在反应负载与命中点之间可以建立唯一的对应关系。由上述可知，前提条件是一个瞬时的、单方向的力传递，而且小腿仅穿过力作用线的一个点。
实现方式轨道控制器在通常的机器人中，进行轨道控制时带有一个所谓的“计算转矩”作为附件支持。为使得触觉指示器的不希望出现的动力学特征最小，需要将当前机器人的位置和运动所必须的电动机转矩通过一个在项目框架内识别的、动态机器人模型进行线性化。由于模型简化/不精确性以及干扰造成的剩余动力最终由PC控制机进行补偿。
机器人模型考虑了关节摩擦和质量特征。机器人参数(质量、质重位置、摩擦系数)通过单个关节的频响特征测量来识别。尽管首先忽略了质量惯性矩的偏差以及机器人的科氏力效应，该简化模型已经可以得到令人满意的控制性能。
基于PC机的控制触觉指示器通过六轴的Stubli工业机器人RX90进行验证。该机器人的原始控制计算机需要相对长的循环时间，该时间大于16ms。为实现触觉指示器的稳定运行，以及无干扰且更接近现实的对生物力学关节特征的描述，需要实时条件下的高达kHz范围内的采样率以及很高的计算效率，以实现基于模型的阻抗控制方法。由于此原因，并行地设置一个基于PC机的控制装置。通过一个转换开关，可以在PC机上实现角度位置传感器、力/力矩传感器以及用于Stubli计算机的关节放大器模拟信号的切换，该计算机上通过一个相应的PCI卡检测和输出信号。通过将关节放大器设置为电流控制，可以在PC机上实现上述的基于关节力矩接口的控制。由于PC机的计算效率高得多，可以将采样时间缩短到250μs，与原来的结构相比可以明显改善控制效果。这种方式的优点是可以使得所有原始部件，例如关节放大器、制动器安全电路、应急保持电路以及电源保持不变，可以继续使用。
膝关节的生物力学模型小腿的运动动力学由操作者输入的接触力F使得被接触的对象产生运动。小腿的运动通过以下运动方程描述M(q‾K)q‾K′′+G‾(qK)+D‾(q‾K′)+E‾(q‾K)=Q‾B]]>其中qK为广义膝关节坐标，qK＝(xant，xmed，xprox，flex，val，arot)T，它描述了小腿的空间位置和空间方向。其中，xant，xmed，xprox为前侧、内侧和近侧三个方向上的平移，flex，val，arot为膝弯曲方向、外翻方向和外旋方向上的转角(图14)。M为小腿与足的惯性矩阵。G描述了出现了重力力矩。D和E分别描述了膝关节中的阻尼力矩和弹性力矩。QB是广义负载。在运动方程中没有考虑主动肌肉力的影响。因为这里描述的是一个单摆结构，因此不出现科氏力。该运动方程通过隐式欧拉积分方法求解。
由操作者施加到膝关节上的力F体现在运动方程中的广义负载QB＝(Fant，Fmed，Fprox，Mflex，Mval，Marot)T项中。QB的分量可以由六组元力传感器的分量确定。
运动方程中所需的单摆的质量参数由小腿和足的质量组成，Zatsiorsky和Seluyanov在1983年将这一质量参数以回归方程作为被检测患者的躯体尺寸和躯体重量的函数估计出。在此例子中所使用的质量和几何参数在表3中汇总给出。
表3小腿(连同足)的质量和几何参数
小腿的运动主要是发生在弯曲/伸展方向上，但是为了获得符合生理学的模型，也必须考虑其它的平稳和旋转自由度(图14)。此外在受伤的膝关节中，在特定自由度上运动程度明显强于健康的情况。由操作者施加的力F可以使得小腿在所有的六个自由度上偏转。
粘弹性膝关节特征膝关节由韧带、肌腱、囊组织和其它的解剖学结构包围。在小腿运动时，这些部分表现为被动的粘弹性阻力，在所有的自由度上都或强或弱地表现出来。在运动方程中M(q‾K)q‾K′′+G‾(qK)+D‾(q‾K′)+E‾(q‾K)=Q‾B]]>该效应通过弹性的、与位置相关的项E和阻尼性的、与速度相关的项D体现。
Markolf等(1976)认为，一个运动自由度的弹性特征曲线(例如外翻力矩作为外翻角的函数)可以由四个特征参数描述。即特征曲线右侧、中间和左侧的刚度(cr，cm和cl)，以及中间区域的宽度(qm)。中间区域的特征为通常刚度相对较小并发生教高的松驰(挠性)。
每一个自由度被单独考虑，通过一个简单的M-或M-x曲线描述。由于膝关节的结构复杂，每个自由度也与其它的自由度相关。例如在前部/后部方向(“抽屉方向”)上的弹性特征曲线在膝盖伸展比膝盖弯曲时明显较陡(见表4和图15)。
Markolf等(1976)确定了前侧/后侧方向、内旋/外旋和外翻/内翻自由度上的弹性特征曲线，确定中使用了35个尸体解剖标本的膝关节。对于每个自由度，他们在多个离散的弯曲角度上进行测量，并为每个膝关节各自识别出一组四个特征参数。表4中给出了前侧/后侧方向上的测量结果。可以识别出膝部伸展时明显的上升刚度值。
表4用于描述前侧/后侧方向上弹性特征曲线的特征参数
为使得数据可以应用于膝关节模拟器中，必须由离散的参数值生成连续的曲线。由此得出一个连续可导的函数，该函数通过分段多项式函数给出可使用的(实数)特征值曲线
其中变量q代表了五个自由度xant，xmed，xprox，val，arot之一。相应的E(q)代表了五个弹性分量FEant(xant)，FEmed(xmed)，FEprox(xprox)，MEval(val)，MEarot(arot)之一。
该方程可如下进行扩展，也可以将相应的、与膝关节弯曲角的相关性考虑在内。四个特征参数可以由膝关节弯曲角flex的非线性函数描述cl＝cl(flex)；cm＝cm(flex)；cr＝cr(flex)；qm＝qm(flex)
表5用于考虑膝关节弯曲影响的参数函数
表5中给出了五个已经建模的自由度中四个参数的函数。Markolf等(1976)推导出了针对外旋/内旋方向、外翻/内翻方向和前侧/后侧推动方向上的参数函数。为确定内侧/外侧方向上的参数函数，参考了Piziali等(1980)给出的数据。在最近的方向上，文献中没有实验数据可参考。该曲线通过分段线性函数进行估计，它在最近侧方向上的刚度明显比最远侧上的刚度高，并且与膝关节弯曲角无关。
图15和图16给出了前侧/后侧方向以及外翻/内翻方向上的已经建模的弹性特征曲线的结果。
为在剩余的弯曲/伸展自由度上描述弹性特征曲线，使用了Riener和Edrich(1999)的模型。以其它的工作(Audu和Davy1985；Mansour和Audu 1986)为依据，可将被动弹性力矩MflexE用指数函数描述
MEflex(flex)＝exp(1.800-0.0352flex-0.0460F+0.0217H)-exp(-3.971+0.0495flex-0.0004F-0.0128H)+exp(2.220-0.150flex)-4.820由于存在两个关节肌肉，在膝关节弯曲方向上刚度与相邻关节的位置有关。在方程中出现了足底弯曲角F和髋弯曲角H。最后一项指数项代表了膝关节囊韧带组织的影响，因此它与角位置F和H是无关的。所有角度的单位是度。在处于坐姿时，足和髋的角度是固定的，方程相应的得以简化。
由于关节张紧结构的耗散效应，除了出现弹性特征外还出现了阻尼特征，即所谓的粘性特征。对于每个自由度，该粘性特征分别以一个简单的线性关系代表。对于伸展/弯曲方向的自由度的实验数据，最简单的方式是通过被动单摆下落实验测定(Riener等1996)。在该方向上的阻尼系数为bflex≈1.0Nm/rad≈0.018Nms/°(Riener和Fuhr 1998)。对于剩余的自由度，文献中没有实验数据可参考。但是由于解剖单元的耗散影响，在其它的运动方向上是可以比较的，该值可近似的应用于另外两个旋转自由度。但是在平移方向上没有值可供使用。因此必须对其做出估计。具有的优点在于，由于这一方向上的运动幅度和速度很小，所造成的阻尼系数与实际值的偏离对于操作者而言是难以察觉的。
关节损伤描述为描述关节损伤或关节疾病，所使用的参数和参数函数必须适应变化了的弹性关节特征。但是在许多情况下这是很困难的，因为局部发生变化的解剖学结构可能在宏观上对多个自由度产生影响。相应的，可以设计相匹配的模型，但是这样做的花费很大。如果单个参数的变化不足以产生效果，则需要更换整个参数函数。
但是描述前十字韧带撕裂的模型匹配是一目了然的。此类损伤主要表现为前侧方向(前推动)的刚度减小。在模型中可以通过降低右侧和中间的刚度cr，cm以及提高qm的范围对其加以考虑(Markolf等1976)。左侧刚度保持不变，因为撕裂的前十字韧带基本不影响后侧方向的刚度。定标因数可用于将参数函数FEant(xant)与前十字韧带相匹配，该因数在表6中列出。它由Markolf等(1976)的实验数据推导得出。
表6模拟前侧/后侧方向上前十字韧带损伤的参数函数的定标因数
简化的粘弹性膝关节模型生物力学模型附件(Modellansatz)已详细描述。运动方程、粘弹性模型和膝跳反射模型可以完整地得到。为测试的目的以及展示交互式操作模式，开发了一个在很大程度上简化的、其有六个自由度的生物力学膝关节模型，并且其中集成有一个导纳控制器结构。小腿质量可设置为0，这样可以不考虑惯性和重力的影响(M＝0；G＝0)。粘性和弹性特征被认为是线性的，并可由已介绍的膝关节模型推导出。因此，膝关节在弯曲方向上具有低阻抗，而在其它自由度上具有高阻抗(表7)。为描述自然的膝部撞击，在强的伸展和弯曲时，该方向上的刚度通过分段连续的特征曲线来近似(图17)。
表7粘弹性膝关节参数
使用该模型附件，通过选择参数可以模拟不同的膝关节特征，以描述一个健康的或损伤的膝关节。操作者可以进行不同的测试运动，例如“前推动测试”或“过度伸展运动”，以对模拟的损伤进行诊断。
本发明优点的总结性说明带有交互式膝解剖模型的膝关节模拟器使得操作者可以与一个人造的人体关节进行相互作用。现在，该附件可以实现近似真实的对触觉感觉的模拟，如同操作者直接以手和手指接触到躯体部分的运动。在交互式操作模式下使用的膝关节模型的特点是具有简单的数学描述方式，该数学描述限定了粘弹性特征的输入—输出关系上。
膝关节模拟器制造的理论实施例使得本领域技术人员能够开发出其它躯体部位的关节模拟器，而不需要本发明中的事实。
权利要求
1.带有力反馈和运动反馈的可编程关节模拟器，用于模仿人或动物的带有关节的躯体部分的可改变的生物力学特征，其中该关节模拟器具有如下特征—一个模型躯体(3，4)，它基本上具有被模拟的躯体部分的形状和硬度特征，—可控制的驱动单元(8)，它与模型躯体(3，4)机械连接，通过控制驱动单元，可以使得模型躯体(3，4)产生运动，该运动相应于被模拟的躯体部分的真实生物力学关节运动，—用于检测由研究人员用手施加到模型躯体(3，4)上的力和运动的传感器装置(7)，其中传感器装置(7)中的传感器设置在模型躯体(3，4)与驱动单元(8)之间的运动学链条中，和/或只设置在驱动单元(8)上，以及—一个可编程的、具有计算机的控制装置，用于控制驱动单元(8)，其中控制装置这样来设计使得由传感器装置(7)得到的测量信号输入到计算机中，在计算机中存储一个模拟程序，该程序与控制装置共同作用，使得模型躯体(3，4)在外力作用下借助于驱动单元(8)产生运动，以模拟自然躯体部分的生物力学关节特征，可以使研究人员感受到与自然躯体部分相同的生物力学特征。
2.如权利要求1的关节模拟器，其特征在于，设有一个与控制装置进行信号技术连接的光学显示装置(10)，它使得研究人员(1)在操作模型躯体(3，4)时得到一个相应的自然躯体部分的视觉显示。
3.如权利要求2的关节模拟器，其特征在于，光学显示装置(10)上显示提示和附加信息。
4.如以上权利要求之一的关节模拟器，其特征在于，设有一个与控制装置进行信号技术连接的声音发生器(11，12)，用于产生在测试相应的自然躯体部分时发出的典型声响。
5.如权利要求4的关节模拟器，其特征在于，声音发生器(24)集成在模型躯体(3，4)中。
全文摘要
本发明涉及一种关节模拟器，用于模仿包含有关节的躯体部分的生物力学特性。该关节模拟器具有以下特征一个被模拟的躯体部分的模型躯体(3，4)，机械连接在模型躯体(3，4)上的可控制驱动单元(8)，根据真实的生物力学关节运动，通过对该驱动单元的控制可以实现模型躯体(3，4)的运动；一个传感器装置(7)，当研究人员触动模型躯体(3，4)时，它可以用于测量力和运动；一个用于控制驱动单元(8)的可编程控制装置。该可编程控制装置这样来设计使得由传感器系统(7)得出的信号输入到一个计算机中，在该计算机中存储一个模拟程序，它与控制装置一起工作，通过驱动单元(8)，当手接触到模型躯体(3，4)时使其运动，以模拟真实躯体部分的生物力学关节特征。
文档编号G09B23/00GK1529880SQ02814210
公开日2004年9月15日 申请日期2002年6月25日 优先权日2001年6月25日
发明者罗伯特·里纳, 赖纳·布克卡特, 布克卡特, 罗伯特 里纳 申请人:罗伯特·里纳, 赖纳·布克卡特, 罗伯特 里纳