CN104706495A - 基于脑机接口的肢体训练机器人及训练方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于脑机接口的肢体训练机器人及训练方法。其中系统包括可带动肢体运动的机械结构，还包括与机械结构连接的控制部分。机械结构设有在带动肢体运动中起驱动作用的电机；控制部分包括顺序连接的脑电信号采集装置，信息处理装置，运动控制卡，及电机驱动器；脑电信号采集装置采集脑电信号并进行处理，将处理后的脑电信号传递给信息处理装置；信息处理装置接收并分析得到脑电信号对应的肢体动作想象类别，发送相应控制命令到运动控制卡；运动控制卡根据控制命令控制电机驱动器的输出电压和电流，以控制机械结构运动。其有利于使用者的大脑重塑，增强使用者参与训练的主动性，且控制灵活。

Description

基于脑机接口的肢体训练机器人及训练方法

技术领域

本发明涉及训练装置，尤其涉及一种基于脑机接口的肢体训练机器人及训练方法。

背景技术

脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI）是一种新颖的人机接口方式。其基于脑电信号，而不依赖于脑的正常输出通路（即外周神经和肌肉），实现人脑与计算机或其它电子设备通讯和控制的技术。目前大量针对脊髓损伤及脊髓侧索硬化疾病的脑机接口研究见诸报道，合适的脑机接口装置可帮助这类使用者仅通过思维实现对环境的控制（如对室内灯的开关、电话按键）、轮椅控制或对外交流（如通过虚拟键盘选择字符），从而提高其生活自理能力和生活质量。而脑损伤（如脑卒中、脑瘫、脑外伤、脑肿瘤）这类疾病则是发生在可重塑的神经组织，促进重塑和运动训练均能促进运动恢复，因此如何将脑机接口引入这类脑损伤者的训练过程，促进其大脑重塑，从而使其受损功能本身得到改善和提高，是一项巨大而有意义的挑战。

传统训练是由训练师帮助脑损伤者进行，这种方式对训练师的体力要求高，依赖性强，而训练机器人可以将训练师从高强度的体力劳动中解放出来，同时训练机器人所具备的稳定、大量重复性的功能导向运动可有效提升训练效果。因此，将脑机接口引入机器人训练可望更加有效地促进脑损伤者的大脑重塑，从而较快恢复其受损功能本身。

发明内容

基于此，本发明提供一种基于脑机接口的肢体训练机器人，实现对使用者主动运动意愿的提取和利用，通过重塑大脑神经有效改善肢体运动功能。

为实现本发明目的提供的一种基于脑机接口的肢体训练机器人，包括可带动肢体运动的机械结构，其特征在于，还包括与所述机械结构连接的控制部分，其中：

所述机械结构设有在带动肢体运动中起驱动作用的电机；

所述控制部分包括顺序连接的脑电信号采集装置，信息处理装置，运动控制卡，及电机驱动器；

所述脑电信号采集装置，用于采集脑电信号并进行处理，将处理后的脑电信号传递给所述信息处理装置；

所述信息处理装置，用于接收并分析所述脑电信号，得到所述脑电信号对应的动作想象类别，发送相应控制命令到所述运动控制卡；

所述运动控制卡，用于根据控制命令控制所述电机驱动器的输出电压和电流，以控制所述机械结构运动。

作为一种基于脑机接口的肢体训练机器人的可实施方式，所述脑电信号采集装置包括电极帽和脑电采集仪，所述电极帽与所述脑电采集仪连接；

所述电极帽，用于采集脑电模拟信号，并传输到所述脑电采集仪；

所述脑电采集仪，用于对所述脑电模拟信号进行放大、滤波及模数转换处理后得到脑电信号，并传输到所述信息处理装置。

作为一种基于脑机接口的肢体训练机器人的可实施方式，所述信息处理装置为计算机。

作为一种基于脑机接口的肢体训练机器人的可实施方式，所述控制部分还包括显示器，所述显示器与所述信息处理装置连接，用于显示训练的过程及训练结果。

作为一种基于脑机接口的肢体训练机器人的可实施方式，所述信息处理装置包括特征提取模块，分类模块，以及控制命令发送模块，其中：

所述特征提取模块，用于接收所述脑电信号，对所述脑电信号进行Mu节律频带提取或Beta节律频带提取，之后再进行AR模型特征提取，得到所述脑电信号特征，并传输给所述分类模块进行处理；

所述分类模块，用于对所述脑电信号特征采用SVM分类方式进行分类，得到所述脑电波信号对应的动作想象类别；

所述控制命令发送模块，用于根据所述分类模块的分类结果发送相应的控制命令到所述运动控制卡。

作为一种基于脑机接口的肢体训练机器人的可实施方式，所述机械结构为摇杆式上肢训练机器人结构。

作为一种基于脑机接口的肢体训练机器人的可实施方式，所述机械结构包括第一电机及第一电机编码器，第二电机及第二电机编码器，伸缩电机及伸缩电机编码器；

所述电机驱动器包括与所述第一电机及所述第一电机编码器连接的第一电机驱动器，与所述第二电机及第二电机编码器连接的第二电机驱动器，与所述伸缩电机及伸缩电机编码器连接的第三电机驱动器。

作为一种基于脑机接口的肢体训练机器人的可实施方式，所述信息处理装置还包括存储模块，用于存储肢体训练的训练信息，以及预设的训练内容。

作为一种基于脑机接口的肢体训练机器人的可实施方式，所述动作想象包括左手动作想象，右手动作想象，以及脚动作想象。

基于同一发明构思的一种基于脑机接口的肢体训练方法，包括以下步骤：

使用脑电信号采集装置采集使用者的脑电信号；

根据使用者的选择在显示器上显示选定的预设训练内容，确定待训练的肢体，并提示使用者进行动作想象；

根据脑电采集装置采集的使用者的脑电信号，由信息处理装置对使用者的动作想象进行分类，并根据分类结果发出控制指令到运动控制卡；

运动控制卡根据所述控制指令调节电机驱动器的输出电压和输出电流，使肢体训练机器人的机械结构带动所述待训练的肢体完成预设训练内容的所有动作。

本发明的有益效果包括：

本发明提供的一种基于脑机接口的肢体训练机器人及训练方法，采集使用者的脑电信号，对脑电信号进行分析处理后，根据处理结果，机械结构带动使用者进行相应的动作。由此，有利于使用者的大脑重塑，且训练活动基本可由使用者自行进行控制，控制灵活，且增强使用者的主动性，使用者可根据自身实际情况进行适当的训练。同时，本系统将训练师从高强度体力劳动中解放出来。

附图说明

图1为本发明一种基于脑机接口的肢体训练机器人一具体实施例的结构示意图；

图2为本发明一种基于脑机接口的肢体训练机器人另一具体实施例的结构示意图；

图3为本发明一种基于脑机接口的肢体训练方法的一具体实施例的流程图；

图4为本发明一种基于脑机接口的肢体训练机器人的显示器在一具体基于轨迹的训练实施例中的显示图；

图5为本发明一种基于脑机接口的肢体训练机器人的显示器在一具体基于作业的训练实施例中的显示图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图对本发明实施例的基于脑机接口的肢体训练机器人及训练方法进行说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参见图1、图2，本发明实施例的一种基于脑机接口的肢体训练机器人，包括可带动肢体运动的机械结构100，还包括与所述机械结构连接的控制部分200，其中：所述机械结构设有在带动肢体运动中起驱动作用的电机110；所述控制部分包括顺序连接的脑电信号采集装置210，信息处理装置220，运动控制卡230，及电机驱动器240。所述脑电信号采集装置210，用于采集脑电信号并进行处理，将处理后的脑电信号传递给所述信息处理装置；所述信息处理装置220，用于接收并分析脑电信号，得到所述脑电信号即运动想象电位对应的动作想象类别，发送相应控制命令到所述运动控制卡；所述运动控制卡230，用于根据控制命令控制所述电机驱动器240的输出电压和电流，以控制所述机械结构运动。

本发明实施例的基于脑机接口的肢体训练机器人，采集使用者的脑电信号，对脑电信号进行分析处理后，根据处理结果，机械结构带动使用者进行相应的动作。由此，有利于使用者的大脑重塑。且训练活动基本可由使用者自行进行控制，也可由他人辅助进行控制，控制灵活，增强使用者的主动性，使用者可根据自身实际情况进行适当的训练。同时，本系统将训练师从高强度体力劳动中解放出来。

在其中一个实施例中，所述脑电波信号采集装置210包括电极帽211和脑电采集仪212。所述电极帽211与所述脑电采集仪212连接。所述电极帽211，用于采集使用者的脑电模拟信号，并传输到所述脑电采集仪；所述脑电采集仪212，用于对所述脑电模拟信号进行放大、滤波及模数转换处理后得到脑电信号，并传输到所述信息处理装置。

在其中一个实施例中，所述信息处理装置220为计算机。由计算机对所采集的使用者脑电信号进行分析，得到相应的动作想象类别，并根据所述动作想象类别向运动控制卡发出相应的控制命令。

在其中一个实施例中，所述控制部分200还包括显示器250，所述显示器250与所述信息处理装置220连接，用于显示训练的过程及训练结果。所述显示器同步显示训练的过程。包括当前步骤，已完成的步骤等，对使用者起指导作用，使用者可根据显示的步骤及相关提示进行进一步的动作想象，从而更有效的完成训练。

在其中一个实施例中，所述信息处理装置220包括特征提取模块221，分类模块222，以及控制命令发送模块223，其中：所述特征提取模块221，用于接收所述使用者的脑电信号，对所述脑电信号即运动想象电位进行Mu节律频带提取或Beta节律频带提取，之后再进行AR模型特征提取，得到所述脑电信号特征，并传输给所述分类模块222进行处理；所述分类模块222，用于对所述脑电波信号特征采用SVM分类方式进行分类，得到所述脑电信号对应的动作想象的分类结果；所述控制命令发送模块223，用于根据所述分类模块的分类结果发送相应的控制命令到所述运动控制卡。所述特征提取模块对脑电采集装置处理后的脑电信号，即运动想象电位进行特征提取，以便分类模块准确分类脑电信号特征。所述Mu节律频带提取或Beta节律频带提取，以及AR模型特征提取，即自回归模型（AutoRegressive model，AR model）相结合的脑电信号特征提取方法，都为成熟技术，此处不再一一详细说明。

此处需要说明的是，由于使用者的个体差异，对运动想象动作电位的特征的SVM分类参数不能唯一确定，因此在使用本发明实施例的基于脑机接口的肢体训练机器人进行训练前，必须进行实验才能达到较高的识别准确率，可进行如下过程的实验：运动想象训练，即使用者根据系统中预定的动作进行单个动作的实验。实验持续七天，每天分别进行上午、下午两次实验，单次进行100个运动想象实验，共得到100个训练样本，利用训练样本可训练出适合该名使用者的SVM分类器参数。

在其中一个实施例中，所述机械结构为摇杆式上肢训练机器人结构。所述摇杆式上肢训练机器人结构为公布号为CN102805697A中所描述的机械结构。此机械结构结构紧凑、动作灵活、精度高。在其他实施例中，也可使用类似的功能的其他肢体训练机器人结构，如外骨骼式肢体训练机器人结构。

在其中一个实施例中，所述机械结构100包括第一电机120及第一电机编码器1200，第二电机130及第二电机编码器1300，伸缩电机140及伸缩电机编码器1400。所述电机驱动器240包括与所述第一电机及所述第一电机编码器连接的第一电机驱动器241，与所述第二电机及第二电机编码器连接的第二电机驱动器242，与所述伸缩电机及伸缩电机编码器连接的第三电机驱动器243。运动控制卡根据控制指令同步调节第一电机驱动器、第二电机驱动器、第三电机驱动器的输出电压和输出电流，系统中机械结构的当前位置由第一电机编码器、第二电机编码器、伸缩电机编码器采集得到的位置信号反馈回运动控制卡，从而构成闭环控制。使得训练中由系统机械机构带动的肢体运动位置准确。

在其中一个实施例中，所述信息处理装置220还包括存储模块224，用于存储肢体训练的训练信息，以及预设的训练内容。所述预设的训练内容包括日常生活中一些基本活动，例如可包括擦桌子的动作，分解为若干子动作，第一步手向前伸抓住擦布、第二步将擦布放到桌子上、第三步挪动擦布来回擦桌子。存储多种预设的训练内容，是使用者可根据自身情况选取适当的训练内容。同时也是训练内容多样化、灵活化，增强训练的趣味性，也使训练更加全方位化。

在其中一个实施例中，所述动作想象包括左手动作想象，右手动作想象，以及脚动作想象。对于训练为左上肢的使用者，左手动作想象对应机械结构带动左上肢进行一步训练动作，右手动作想象对应机械结构带动左上肢进行一步训练动作的后退，而脚动作想象对应保持当前位置不动。对于训练为右上肢的使用者，左右手动作想象与左上肢使用者相反，脚动作想象同样为保持当前位置不动。如此设计动作简单，控制方便。

使用前述的基于脑机接口的肢体训练方法，如图3所示，包括以下步骤：

S100，使用脑电信号采集装置采集使用者的脑电信号；

S200，根据使用者的选择在显示器上显示选定的预设训练内容，确定待训练的肢体，并提示使用者进行动作想象；

S300，根据脑电采集装置采集的使用者脑电信号，由信息处理装置对使用者的动作想象进行分类，并根据分类结果发出控制指令到运动控制卡；

S400，运动控制卡根据所述控制指令调节电机驱动器的输出电压和输出电流，使肢体训练机器人的机械结构带动所述待训练的肢体完成预设训练内容的所有动作。

下面以摇杆式上肢训练机器人作为系统的机械结构，进一步详细说明使用基于脑机接口的肢体训练机器人进行训练的方法步骤。

使用基于脑机接口的摇杆式上肢训练机器人进行训练时，将摇杆式上肢训练机器人放置在地面，使用者头戴电极帽并坐在相邻的座位上（根据使用者需要可采用约束椅固定使用者的驱干），使用者上肢扶住摇杆式上肢训练机器人的把手，或者根据使用者需要，将使用者的上肢固定在把手上。以下是采用该基于脑机接口的摇杆式上肢训练机器人进行的两种训练方法：

（一）基于轨迹的训练

基于轨迹的训练主要用于对使用者肢体的各关节进行训练，如图4所示，训练步骤如下：

步骤1：在人机界面（显示器）中选定一条训练轨迹，确定待训练肢体（以左上肢为例），随后人机界面提示使用者开始进行运动想象。

步骤2：使用者进行左手、右手、脚动作想象，当信息处理装置一次有效识别使用者左手动作想象时，运动控制卡接收相应控制指令同步调节第一电机驱动器、第二电机驱动器、第三电机驱动器的输出电压和输出电流，控制摇杆式上肢训练机器人机械部分的第一电机、第二电机、伸缩电机，从而使摇杆式上肢训练机器人带着使用者左上肢，沿着轨迹，由当前位置向终点方向前进一步；当信息处理装置一次有效识别使用者右手动作想象时，机器人带着使用者左上肢，沿着轨迹，由当前位置向起点方向后退一步；当信息处理装置一次有效识别使用者脚动作想象时，机器人则带着使用者左上肢停留在当前位置。

步骤3：人机界面中按比例同步显示机器人其摇杆的当前位置、轨迹及其起点和终点位置，摇杆的当前位置由第一电机编码器、第二电机编码器、伸缩电机编码器采集、反馈至运动控制卡，并显示在人机界面中。机器人带着使用者左上肢由起点位置运动至终点位置，并由终点位置返回至起点位置，完成一次训练过程。

（二）基于作业的训练

基于作业的训练主要用于对使用者日常生活的活动能力进行训练，如图5所示，训练步骤如下：

步骤1：在人机界面中选定一项日常生活训练内容，以擦桌子为例，擦桌子动作被依次分解为若干步子动作，第一步手向前伸抓住擦布、第二步将擦布放到桌子上、第三步挪动擦布来回擦桌子，确定待训练肢体（还是以左上肢为例），随后人机界面提示使用者开始进行动作想象。

步骤2：使用者进行左手、右手、脚动作想象，当信息处理装置一次有效识别使用者左手动作想象时，运动控制卡接收相应控制指令同步调节第一电机驱动器、第二电机驱动器、第三电机驱动器的输出电压和输出电流，控制摇杆式上肢训练机器人机械部分的第一电机、第二电机、伸缩电机，从而使摇杆式上肢训练机器人带动使用者左上肢依次完成一步子动作；当信息处理装置一次有效识别使用者右手动作想象时，机器人带动使用者左上肢返回至上一步子动作；当信息处理装置一次有效识别使用者脚动作想象时，机器人则带着使用者左上肢停留在当前位置。

步骤3：人机界面中按比例同步显示机器人其摇杆的当前位置，机器人带动使用者左上肢依次完成擦桌子动作的所有步子动作，则完成一次训练过程。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种基于脑机接口的肢体训练机器人，包括可带动肢体运动的机械结构，其特征在于，还包括与所述机械结构连接的控制部分，其中：

所述机械结构设有在带动肢体运动中起驱动作用的电机；

所述控制部分包括顺序连接的脑电信号采集装置，信息处理装置，运动控制卡，及电机驱动器；

所述脑电信号采集装置，用于采集脑电信号并进行处理，将处理后的脑电信号传递给所述信息处理装置；

所述信息处理装置，用于接收并分析所述脑电信号，得到所述脑电信号对应的动作想象类别，发送相应控制命令到所述运动控制卡；

所述运动控制卡，用于根据控制命令控制所述电机驱动器的输出电压和电流，以控制所述机械结构运动。

2.根据权利要求1所述的基于脑机接口的肢体训练机器人，其特征在于，所述脑电信号采集装置包括电极帽和脑电采集仪，所述电极帽与所述脑电采集仪连接；

所述电极帽，用于采集脑电模拟信号，并传输到所述脑电采集仪；

所述脑电采集仪，用于对所述脑电模拟信号进行放大、滤波及模数转换处理后得到脑电信号，并传输到所述信息处理装置。

3.根据权利要求1所述的基于脑机接口的肢体训练机器人，其特征在于，所述信息处理装置为计算机。

4.根据权利要求1所述的基于脑机接口的肢体训练机器人，其特征在于，所述控制部分还包括显示器，所述显示器与所述信息处理装置连接，用于显示训练的过程及训练结果。

5.根据权利要求1所述的基于脑机接口的肢体训练机器人，其特征在于，所述信息处理装置包括特征提取模块，分类模块，以及控制命令发送模块，其中：

所述特征提取模块，用于接收所述脑电信号，对所述脑电信号进行Mu节律频带提取或Beta节律频带提取，之后再进行AR模型特征提取，得到所述脑电信号特征，并传输给所述分类模块进行处理；

所述分类模块，用于对所述脑电信号特征采用SVM分类方式进行分类，得到所述脑电波信号对应的动作想象类别；

所述控制命令发送模块，用于根据所述分类模块的分类结果发送相应的控制命令到所述运动控制卡。

6.根据权利要求1至5任一项所述的基于脑机接口的肢体训练机器人，其特征在于，所述机械结构为摇杆式上肢训练机器人结构。

7.根据权利要求6所述的基于脑机接口的肢体训练机器人，其特征在于，所述机械结构包括第一电机及第一电机编码器，第二电机及第二电机编码器，伸缩电机及伸缩电机编码器；

所述电机驱动器包括与所述第一电机及所述第一电机编码器连接的第一电机驱动器，与所述第二电机及第二电机编码器连接的第二电机驱动器，与所述伸缩电机及伸缩电机编码器连接的第三电机驱动器。

8.根据权利要求7所述的基于脑机接口的肢体训练机器人，其特征在于，所述信息处理装置还包括存储模块，用于存储肢体训练的训练信息，以及预设的训练内容。

9.根据权利要求7所述的基于脑机接口的肢体训练机器人，其特征在于，所述动作想象包括左手动作想象，右手动作想象，以及脚动作想象。

10.一种基于脑机接口的肢体训练方法，其特征在于，包括以下步骤：

使用脑电信号采集装置采集使用者的脑电信号；

根据使用者的选择在显示器上显示选定的预设训练内容，确定待训练的肢体，并提示使用者进行动作想象；

根据脑电采集装置采集的使用者的脑电信号，由信息处理装置对使用者的动作想象进行分类，并根据分类结果发出控制指令到运动控制卡；

运动控制卡根据所述控制指令调节电机驱动器的输出电压和输出电流，使肢体训练机器人的机械结构带动所述待训练的肢体完成预设训练内容的所有动作。