CN109998855A - 基于康复机器人的康复运动控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于康复机器人的康复运动控制方法及系统，所述康复运动控制方法包括：获取示教数据，示教数据包括带动患者进行示教运动时至少一个运动关节的运动数据；根据运动数据生成运动关节进行康复运动的平滑运动轨迹；控制康复机器人按照平滑运动轨迹带动患者进行康复运动。本发明先由治疗师带动患者进行一次完整的示教运动，由康复机器人记录示教数据，基于该示教数据进行轨迹处理后，生成康复运动的平滑运动轨迹，最后由机器人重现示教的轨迹，带动患者患侧肢进行康复训练。通过康复机器人辅助可以显著降低治疗师的劳动强度，同时平滑运动轨迹更利于患者进行科学地、有效地康复训练，从而达到恢复患者运动功能的目的。

Description

基于康复机器人的康复运动控制方法及系统

技术领域

本发明属于康复仪器控制领域，特别涉及一种基于康复机器人的康复运动控制方法及系统。

背景技术

医学理论和临床医学证明，对脑卒中偏瘫患者的肢体功能康复，以上肢功能的康复为例，除手术治疗和药物治疗外，科学的康复训练起着无比重要的作用，及时进行一定程度的集中和重复训练可以修复受损的中枢神经，有助于上肢运动功能的恢复。

传统的康复训练存在医师不足，训练过程中需要治疗师长时间示教式的带动手臂进行往复训练，劳动强度大；同时现有设备也有将示教数据运用在康复训练中，但是其运动控制存在轨迹不够平滑、运动的灵活性不足、肩肘同步运动不够协调等问题，不能有效促进患者运动功能的康复。

发明内容

本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中将示教数据运用在康复训练中的运动控制的轨迹不够平滑、关节之间运动不完全同步、运动灵活性较差的缺陷，提供一种基于康复机器人的康复运动控制方法及系统。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：

一种基于康复机器人的康复运动控制方法，所述康复运动控制方法包括：

S10、获取示教数据，所述示教数据包括带动患者进行示教运动时至少一个运动关节的运动数据；

S20、根据所述运动数据生成所述运动关节进行康复运动的平滑运动轨迹；

S30、控制所述康复机器人按照所述平滑运动轨迹带动患者进行所述康复运动。

较佳地，所述运动数据包括所述运动关节在多个轨迹点的运动数据，所述运动数据包括运动时长、位置、速度和加速度，步骤S20具体包括：

S201、构建所述平滑运动轨迹的以时间为自变量的运动函数，所述运动函数包括位置运动函数、速度运动函数和加速度运动函数；

S202、按照时间顺序依次选取任意相邻两个轨迹点的运动数据；

S203、根据所述相邻两个轨迹点的运动数据得到阶段运动函数及所述阶段运动函数的运动参数；

S204、根据所有相邻两个轨迹点之间的阶段运动函数得到所述运动函数；

S205、输入所述康复运动的运动时长至所述运动函数得到所述平滑运动轨迹。

较佳地，所述康复运动控制方法中的所述运动函数为：

x(t)＝a₀+a₁t+a₂t²+a₃t³+a₄t⁴+a₅t⁵

其中，a₀…a₅为运动参数，t为康复运动的运动时长，x(t)为位置运动函数，为速度运动函数，为加速度运动函数。

较佳地，步骤S20之前，所述康复运动控制方法还包括：

S111、选取距离所述示教运动中的起始轨迹点与结束轨迹点的连线的垂直距离最大的目标轨迹点；

S112、判断所述目标轨迹点距离所述示教运动中的起始轨迹点与结束轨迹点的连线的垂直距离是否大于预设阈值，若是，则将所述目标轨迹点提取作为特征点，然后执行步骤S113，若否，则执行步骤S114；

S113、以所述目标轨迹点为分界点将所述示教运动划分为分段示教运动，返回步骤S111，对每个分段示教运动执行选取目标轨迹点的动作；

S114、将所述起始轨迹点与结束轨迹点提取作为特征点，然后执行步骤S20；

步骤S20中，根据所有特征点的运动数据生成所述平滑运动轨迹。

较佳地，步骤S10之后，所述康复运动控制方法还包括：

S121、预设所述康复运动的运动等级，对每个轨迹点，不同运动等级对应轨迹点的不同运动时长；

S122、根据所述运动等级调整所述示教运动的运动时长；

步骤S20中，根据调整后的示教运动的运动时长生成所述平滑运动轨迹。

较佳地，对每个轨迹点，所述运动等级与轨迹点的运动时长负相关，步骤S122具体包括：

比较所述运动等级与预设运动等级；

若所述运动等级高于所述预设运动等级，则缩小所述示教运动的运动时长；

若所述运动等级低于所述预设运动等级，则放大所述示教运动的运动时长。

一种基于康复机器人的康复运动控制系统，所述康复运动控制系统包括示教数据获取模块、平滑运动轨迹生成模块和康复运动控制模块；

所述示教数据获取模块用于获取示教数据，所述示教数据包括带动患者进行示教运动时至少一个运动关节的运动数据；

所述平滑运动轨迹生成模块用于根据所述运动数据生成所述运动关节进行康复运动的平滑运动轨迹；

所述康复运动控制模块用于控制所述康复机器人按照所述平滑运动轨迹带动患者进行所述康复运动。

较佳地，所述运动数据包括所述运动关节在多个轨迹点的运动数据，所述运动数据包括运动时长、位置、速度和加速度，所述平滑运动轨迹生成模块包括运动函数构建单元、数据选取单元、阶段运动函数生成单元和运动函数生成单元；

所述运动函数构建单元用于构建所述平滑运动轨迹的以时间为自变量的运动函数，所述运动函数包括位置运动函数、速度运动函数和加速度运动函数；

所述数据选取单元用于按照时间顺序依次选取任意相邻两个轨迹点的运动数据；

所述阶段运动函数生成单元用于根据所述相邻两个轨迹点的运动数据得到阶段运动函数及所述阶段运动函数的运动参数；

所述运动函数生成单元用于根据所有相邻两个轨迹点之间的阶段运动函数得到所述运动函数；

所述平滑运动轨迹生成模块用于输入所述康复运动的运动时长至所述运动函数得到所述平滑运动轨迹。

较佳地，所述康复运动控制系统中的所述运动函数为：

x(t)＝a₀+a₁t+a₂t²+a₃t³+a₄t⁴+a₅t⁵

其中，a₀…a₅为运动参数，t为康复运动的运动时长，x(t)为位置运动函数，为速度运动函数，为加速度运动函数。

较佳地，所述康复运动控制系统还包括目标轨迹点选取模块、判断模块、分段示教运动划分模块和特征点提取模块；

所述目标轨迹点选取模块用于选取距离所述示教运动中的起始轨迹点与结束轨迹点的连线的垂直距离最大的目标轨迹点；

所述判断模块用于判断所述目标轨迹点距离所述示教运动中的起始轨迹点与结束轨迹点的连线的垂直距离是否大于预设阈值，若是，则调用所述特征点提取模块将所述目标轨迹点提取作为特征点，然后调用所述分段示教运动划分模块，若否，则调用所述特征点提取模块将所述起始轨迹点与结束轨迹点提取作为特征点，然后调用所述平滑运动轨迹生成模块；

所述分段示教运动划分模块用于以所述目标轨迹点为分界点将所述示教运动划分为分段示教运动，然后调用所述目标轨迹点选取模块对每个分段示教运动执行选取目标轨迹点的动作；

所述平滑运动轨迹生成模块用于根据所有特征点的运动数据生成所述平滑运动轨迹。

较佳地，所述康复运动控制系统还包括运动等级预设模块和调整模块；

所述运动等级预设模块用于预设所述康复运动的运动等级，对每个轨迹点，不同运动等级对应轨迹点的不同运动时长；

所述调整模块用于根据所述运动等级调整所述示教运动的运动时长；

所述平滑运动轨迹生成模块用于根据调整后的示教运动的运动时长生成所述平滑运动轨迹。

较佳地，对每个轨迹点，所述运动等级与轨迹点的运动时长负相关；

所述调整模块用于比较所述运动等级与预设运动等级，若所述运动等级高于所述预设运动等级，则缩小所述示教运动的运动时长，若所述运动等级低于所述预设运动等级，则放大所述示教运动的运动时长。

本发明的积极进步效果在于：本发明先由治疗师带动患者进行一次完整的示教运动，由康复机器人记录示教数据，基于该示教数据进行轨迹处理后，生成康复运动的平滑运动轨迹，最后由机器人重现示教的轨迹，带动患者患侧肢进行康复训练。通过康复机器人辅助可以显著降低治疗师的劳动强度，同时平滑运动轨迹更利于患者进行科学地、有效地康复训练，从而达到恢复患者运动功能的目的。

附图说明

图1为本发明实施例1的基于康复机器人的康复运动控制方法的流程框图。

图2为本发明实施例2的基于康复机器人的康复运动控制方法中步骤20的流程框图。

图3为本发明实施例3的基于康复机器人的康复运动控制方法的流程框图。

图4为本发明实施例4的基于康复机器人的康复运动控制方法的流程框图。

图5为本发明实施例5的基于康复机器人的康复运动控制系统的模块示意图。

图6为本发明实施例6的基于康复机器人的康复运动控制系统中平滑运动轨迹生成模块的模块示意图。

图7为本发明实施例7的基于康复机器人的康复运动控制系统的模块示意图。

图8为本发明实施例8的基于康复机器人的康复运动控制系统的模块示意图。

具体实施方式

下面通过实施例的方式进一步说明本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。

实施例1

一种基于康复机器人的康复运动控制方法，如图1所示，所述康复运动控制方法包括：

步骤10、获取示教数据；示教数据包括带动患者进行示教运动时至少一个运动关节的运动数据；

步骤20、根据运动数据生成运动关节进行康复运动的平滑运动轨迹；

步骤30、控制康复机器人按照平滑运动轨迹带动患者进行康复运动。

本实施例中，先采用示教训练的方法让患者进行被动康复训练，比如：由治疗师带动患者进行一次完整的示教运动，由康复机器人记录示教数据，基于该示教数据进行轨迹处理后，生成康复运动的平滑运动轨迹，最后由机器人重现示教的轨迹，带动患者患侧肢进行康复训练。通过康复机器人辅助可以显著降低治疗师的劳动强度，同时平滑运动轨迹更利于患者进行科学地、有效地康复训练，从而达到恢复患者运动功能的目的。

实施例2

本实施例的基于康复机器人的康复运动控制方法是在实施例1的基础上进一步改进，所述运动数据包括所述运动关节在多个轨迹点的运动数据，所述运动数据包括运动时长、位置、速度和加速度，如图2所示，步骤20具体包括：

步骤201、构建平滑运动轨迹的以时间为自变量的运动函数；运动函数包括位置运动函数、速度运动函数和加速度运动函数；

步骤202、按照时间顺序依次选取任意相邻两个轨迹点的运动数据；

步骤203、根据相邻两个轨迹点的运动数据得到阶段运动函数及阶段运动函数的运动参数；

步骤204、根据所有相邻两个轨迹点之间的阶段运动函数得到运动函数；

步骤205、输入康复运动的运动时长至运动函数得到平滑运动轨迹。

具体地，所述康复运动控制方法中的所述运动函数为：

x(t)＝a₀+a₁t+a₂t²+a₃t³+a₄t⁴+a₅t⁵

其中，a₀…a₅为运动参数，t为康复运动的运动时长，x(t)为位置运动函数，为速度运动函数，为加速度运动函数。

需要说明的是，本示例中的轨迹平滑处理方法为最小关节加加速度方法，为了使患者在运动过程中的动作更加流畅，运动轨迹更加平滑，理想的运动轨迹应该是平滑的运动曲线，其位置、速度和加速度都能连续平稳发生变化，通过对位置函数进行三次微分，利用最小加加速度方法，计算得到平滑的运动，最小加加速度为：

特定轨迹x_p(t)的平滑性可以通过计算其加加速度平方的积分值来获得，如下所示：

为了得到最小加加速度轨迹，必须对每个可能的轨迹都计算其加加速度平方积分值，其中拥有最小积分值的轨迹就是最终需要的轨迹，上述寻找轨迹的过程可以等效为对函数H(x(t))求最小值点的过程：

H(x(t))的最小化问题可以通过变分法来解决，因此可以得到：

其中：η是代表变量的函数，e是任意的参数，对所有的η(^t)，上面的公式必须得到满足，因此：

x⁽⁶⁾＝0

这说明6阶导数为零的部分函数x(t)能够最小化加加速度，因此微分方程x⁽⁶⁾＝0有如下的通解：

x(t)＝a₀+a₁t+a₂t²+a₃t³+a₄t⁴+a₅t⁵。

这里a₀…a₅是多项式参数，函数x(t)的微分为：

根据边界条件，计算方程在边界处x(ti),x(tf),的值，利用上述6个方程式可以得到多项式的系数a₀…a₅，这里t_i和t_f分别是运动开始和结束时的时间。

通过上述计算过程，可以得到点对点运动轨迹的生成公式，具体包括位置曲线、速度曲线、加速度曲线以及加加速度曲线，该运动曲线能够保证两轨迹点之间的平滑连接。在每两个特征点之间都进行这种轨迹处理方法，因此可以完成整个示教轨迹的平滑处理。

举个具体示例进一步说明，在一个示教轨迹中提取得到4个轨迹点，每个轨迹点的运动数据如下：

第1个轨迹点，运动时长为0s，即起始轨迹点，运动关节在第1个轨迹点的示教位置、速度、加速度为：

第2个轨迹点，运动时长为5s，运动关节在第2个轨迹点的位置、速度、加速度为：

第3个轨迹点，运动时长为8s，运动关节在第3个轨迹点的位置、速度、加速度为：

第4个轨迹点，运动时长为13s骤，运动关节在第4个轨迹点的位置、速度、加速度为：

利用上述的运动函数，求得第1个轨迹点和第2个轨迹点之间阶段运动函数及运动参数为：

a₀＝2,a₁＝25,a₂＝125,a₃＝195,a₄＝-540,a₅＝263。

运动函数为：

x(t)＝2+25τ+125τ²+195τ³-540τ⁴+263τ⁵

第2个轨迹点和第3个轨迹点之间阶段运动函数及运动参数为：

a₀＝70,a₁＝9,a₂＝36,a₃＝-189.5,a₄＝234,a₅＝-88.5。

运动函数为：

x(t)＝70+9τ+36τ²-189.5τ³+234τ⁴-88.5τ⁵

第3个轨迹点和第4个轨迹点之间阶段运动函数及运动参数为：

a₀＝71,a₁＝10,a₂＝-37.5,a₃＝-647,a₄＝1017.5,a₅＝-412.5。

运动函数为：

x(t)＝71+10τ-37.5τ²-647.5τ³+1017.5τ⁴-412.5τ⁵

将得到的三条平滑轨迹在时间序列内连接即可得到整个示教运动的完整平滑运动轨迹。

实施例3

本实施例的基于康复机器人的康复运动控制方法是在实施例2的基础上进一步改进，如图3所示，步骤20之前，所述康复运动控制方法还包括：

步骤111、选取距离示教运动中的起始轨迹点与结束轨迹点的连线的垂直距离最大的目标轨迹点；

步骤112、判断目标轨迹点距离示教运动中的起始轨迹点与结束轨迹点的连线的垂直距离是否大于预设阈值，若是，则执行步骤113，若否，则执行步骤步骤115；

步骤113、将目标轨迹点提取作为特征点；

步骤114、以目标轨迹点为分界点将示教运动划分为分段示教运动，返回步骤步骤111，对每个分段示教运动执行选取目标轨迹点的动作；

步骤115、将起始轨迹点与结束轨迹点提取作为特征点，然后执行步骤20；

步骤20中，根据所有特征点的运动数据生成所述平滑运动轨迹。

本实施例中，对于示教运动中的各轨迹点，为了提高运算速度和更加优化的运动函数，利用上述处理，提取出来具有代表性的轨迹的特征点，同时在平滑运动轨迹获取时，对相邻两个特征点求取对应的阶段运动函数即可。

实施例4

本实施例的基于康复机器人的康复运动控制方法是在实施例2的基础上进一步改进，如图4所示，步骤10之后，所述康复运动控制方法还包括：

步骤121、预设康复运动的运动等级；对每个轨迹点，不同运动等级对应轨迹点的不同运动时长；

步骤122、根据运动等级调整示教运动的运动时长；

步骤20中，根据调整后的示教运动的运动时长生成所述平滑运动轨迹。

对每个轨迹点，所述运动等级与轨迹点的运动时长负相关，步骤122具体包括：

比较所述运动等级与预设运动等级；

若所述运动等级高于所述预设运动等级，则缩小所述示教运动的运动时长；

若所述运动等级低于所述预设运动等级，则放大所述示教运动的运动时长。

本实施例中，医师在执行示教运动时，更多的是动作的规范，对于不同的患者，同样的康复运动因为个人的体质不同，康复的强度也会不同，因此，根据设定不同的运动等级，通过对示教运动的运动时长的放大或缩小处理，进而体现不同强度的康复运动。

实施例5

一种基于康复机器人的康复运动控制系统，如图5所示，所述康复运动控制系统包括示教数据获取模块1、平滑运动轨迹生成模块2和康复运动控制模块3；

所述示教数据获取模块1用于获取示教数据，所述示教数据包括带动患者进行示教运动时至少一个运动关节的运动数据；

所述平滑运动轨迹生成模块2用于根据所述运动数据生成所述运动关节进行康复运动的平滑运动轨迹；

所述康复运动控制模块3用于控制所述康复机器人按照所述平滑运动轨迹带动患者进行所述康复运动。

本实施例中，先采用示教训练的方法让患者进行被动康复训练，比如：由治疗师带动患者进行一次完整的示教运动，由康复机器人记录示教数据，基于该示教数据进行轨迹处理后，生成康复运动的平滑运动轨迹，最后由机器人重现示教的轨迹，带动患者患侧肢进行康复训练。通过康复机器人辅助可以显著降低治疗师的劳动强度，同时平滑运动轨迹更利于患者进行科学地、有效地康复训练，从而达到恢复患者运动功能的目的。

实施例6

本实施例的基于康复机器人的康复运动控制系统是在实施例5的基础上进一步改进，如图6所示，所述运动数据包括所述运动关节在多个轨迹点的运动数据，所述运动数据包括运动时长、位置、速度和加速度，所述平滑运动轨迹生成模块2包括运动函数构建单元21、数据选取单元22、阶段运动函数生成单元23和运动函数生成单元24；

所述运动函数构建单元21用于构建所述平滑运动轨迹的以时间为自变量的运动函数，所述运动函数包括位置运动函数、速度运动函数和加速度运动函数；

所述数据选取单元22用于按照时间顺序依次选取任意相邻两个轨迹点的运动数据；

所述阶段运动函数生成单元23用于根据所述相邻两个轨迹点的运动数据得到阶段运动函数及所述阶段运动函数的运动参数；

所述运动函数生成单元24用于根据所有相邻两个轨迹点之间的阶段运动函数得到所述运动函数；

所述平滑运动轨迹生成模块2用于输入所述康复运动的运动时长至所述运动函数得到所述平滑运动轨迹。

所述康复运动控制系统中的所述运动函数为：

x(t)＝a₀+a₁t+a₂t²+a₃t³+a₄t⁴+a₅t⁵

其中，a₀…a₅为运动参数，t为康复运动的运动时长，x(t)为位置运动函数，为速度运动函数，为加速度运动函数。

实施例7

本实施例的基于康复机器人的康复运动控制系统是在实施例6的基础上进一步改进，如图7所示，所述康复运动控制系统还包括目标轨迹点选取模块4、判断模块5、分段示教运动划分模块6和特征点提取模块7；

所述目标轨迹点选取模块4用于选取距离所述示教运动中的起始轨迹点与结束轨迹点的连线的垂直距离最大的目标轨迹点；

所述判断模块5用于判断所述目标轨迹点距离所述示教运动中的起始轨迹点与结束轨迹点的连线的垂直距离是否大于预设阈值，若是，则调用所述特征点提取模块7将所述目标轨迹点提取作为特征点，然后调用所述分段示教运动划分模块6，若否，则调用所述特征点提取模块7将所述起始轨迹点与结束轨迹点提取作为特征点，然后调用所述平滑运动轨迹生成模块2；

所述分段示教运动划分模块6用于以所述目标轨迹点为分界点将所述示教运动划分为分段示教运动，然后调用所述目标轨迹点选取模块4对每个分段示教运动执行选取目标轨迹点的动作；

所述平滑运动轨迹生成模块2用于根据所有特征点的运动数据生成所述平滑运动轨迹。

本实施例中，对于示教运动中的各轨迹点，为了提高运算速度和更加优化的运动函数，利用上述处理，提取出来具有代表性的轨迹的特征点，同时在平滑运动轨迹获取时，对相邻两个特征点求取对应的阶段运动函数即可。

实施例8

本实施例的基于康复机器人的康复运动控制系统是在实施例6的基础上进一步改进，如图8所示，所述康复运动控制系统还包括运动等级预设模块8和调整模块9；

所述运动等级预设模块8用于预设所述康复运动的运动等级，对每个轨迹点，不同运动等级对应轨迹点的不同运动时长；

所述调整模块9用于根据所述运动等级调整所述示教运动的运动时长；

所述平滑运动轨迹生成模块2用于根据调整后的示教运动的运动时长生成所述平滑运动轨迹。

对每个轨迹点，所述运动等级与轨迹点的运动时长负相关；

所述调整模块9用于比较所述运动等级与预设运动等级，若所述运动等级高于所述预设运动等级，则缩小所述示教运动的运动时长，若所述运动等级低于所述预设运动等级，则放大所述示教运动的运动时长。

本实施例中，医师在执行示教运动时，更多的是动作的规范，对于不同的患者，同样的康复运动因为个人的体质不同，康复的强度也会不同，因此，根据设定不同的运动等级，通过对示教运动的运动时长的放大或缩小处理，进而体现不同强度的康复运动。

虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。

Claims (12)

1.一种基于康复机器人的康复运动控制方法，其特征在于，所述康复运动控制方法包括：

S10、获取示教数据，所述示教数据包括带动患者进行示教运动时至少一个运动关节的运动数据；

S20、根据所述运动数据生成所述运动关节进行康复运动的平滑运动轨迹；

S30、控制所述康复机器人按照所述平滑运动轨迹带动患者进行所述康复运动。

2.如权利要求1所述的基于康复机器人的康复运动控制方法，其特征在于，所述运动数据包括所述运动关节在多个轨迹点的运动数据，所述运动数据包括运动时长、位置、速度和加速度，步骤S20具体包括：

S201、构建所述平滑运动轨迹的以时间为自变量的运动函数，所述运动函数包括位置运动函数、速度运动函数和加速度运动函数；

S202、按照时间顺序依次选取任意相邻两个轨迹点的运动数据；

S203、根据所述相邻两个轨迹点的运动数据得到阶段运动函数及所述阶段运动函数的运动参数；

S204、根据所有相邻两个轨迹点之间的阶段运动函数得到所述运动函数；

S205、输入所述康复运动的运动时长至所述运动函数得到所述平滑运动轨迹。

3.如权利要求2所述的基于康复机器人的康复运动控制方法，其特征在于，所述康复运动控制方法中的所述运动函数为：

x(t)＝a₀+a₁t+a₂t²+a₃t³+a₄t⁴+a₅t⁵

其中，a₀…a₅为运动参数，t为康复运动的运动时长，x(t)为位置运动函数，为速度运动函数，为加速度运动函数。

4.如权利要求2所述的基于康复机器人的康复运动控制方法，其特征在于，步骤S20之前，所述康复运动控制方法还包括：

S111、选取距离所述示教运动中的起始轨迹点与结束轨迹点的连线的垂直距离最大的目标轨迹点；

S112、判断所述目标轨迹点距离所述示教运动中的起始轨迹点与结束轨迹点的连线的垂直距离是否大于预设阈值，若是，则将所述目标轨迹点提取作为特征点，然后执行步骤S113，若否，则执行步骤S114；

S113、以所述目标轨迹点为分界点将所述示教运动划分为分段示教运动，返回步骤S111，对每个分段示教运动执行选取目标轨迹点的动作；

S114、将所述起始轨迹点与结束轨迹点提取作为特征点，然后执行步骤S20；

步骤S20中，根据所有特征点的运动数据生成所述平滑运动轨迹。

5.如权利要求2所述的基于康复机器人的康复运动控制方法，其特征在于，步骤S10之后，所述康复运动控制方法还包括：

S121、预设所述康复运动的运动等级，对每个轨迹点，不同运动等级对应轨迹点的不同运动时长；

S122、根据所述运动等级调整所述示教运动的运动时长；

步骤S20中，根据调整后的示教运动的运动时长生成所述平滑运动轨迹。

6.如权利要求5所述的基于康复机器人的康复运动控制方法，其特征在于，对每个轨迹点，所述运动等级与轨迹点的运动时长负相关，步骤S122具体包括：

比较所述运动等级与预设运动等级；

若所述运动等级高于所述预设运动等级，则缩小所述示教运动的运动时长；

若所述运动等级低于所述预设运动等级，则放大所述示教运动的运动时长。

7.一种基于康复机器人的康复运动控制系统，其特征在于，所述康复运动控制系统包括示教数据获取模块、平滑运动轨迹生成模块和康复运动控制模块；

所述示教数据获取模块用于获取示教数据，所述示教数据包括带动患者进行示教运动时至少一个运动关节的运动数据；

所述平滑运动轨迹生成模块用于根据所述运动数据生成所述运动关节进行康复运动的平滑运动轨迹；

所述康复运动控制模块用于控制所述康复机器人按照所述平滑运动轨迹带动患者进行所述康复运动。

8.如权利要求7所述的基于康复机器人的康复运动控制系统，其特征在于，所述运动数据包括所述运动关节在多个轨迹点的运动数据，所述运动数据包括运动时长、位置、速度和加速度，所述平滑运动轨迹生成模块包括运动函数构建单元、数据选取单元、阶段运动函数生成单元和运动函数生成单元；

所述运动函数构建单元用于构建所述平滑运动轨迹的以时间为自变量的运动函数，所述运动函数包括位置运动函数、速度运动函数和加速度运动函数；

所述数据选取单元用于按照时间顺序依次选取任意相邻两个轨迹点的运动数据；

所述阶段运动函数生成单元用于根据所述相邻两个轨迹点的运动数据得到阶段运动函数及所述阶段运动函数的运动参数；

所述运动函数生成单元用于根据所有相邻两个轨迹点之间的阶段运动函数得到所述运动函数；

所述平滑运动轨迹生成模块用于输入所述康复运动的运动时长至所述运动函数得到所述平滑运动轨迹。

9.如权利要求8所述的基于康复机器人的康复运动控制系统，其特征在于，所述康复运动控制系统中的所述运动函数为：

x(t)＝a₀+a₁t+a₂t²+a₃t³+a₄t⁴+a₅t⁵

其中，a₀…a₅为运动参数，t为康复运动的运动时长，x(t)为位置运动函数，为速度运动函数，为加速度运动函数。

10.如权利要求8所述的基于康复机器人的康复运动控制系统，其特征在于，所述康复运动控制系统还包括目标轨迹点选取模块、判断模块、分段示教运动划分模块和特征点提取模块；

所述目标轨迹点选取模块用于选取距离所述示教运动中的起始轨迹点与结束轨迹点的连线的垂直距离最大的目标轨迹点；

所述判断模块用于判断所述目标轨迹点距离所述示教运动中的起始轨迹点与结束轨迹点的连线的垂直距离是否大于预设阈值，若是，则调用所述特征点提取模块将所述目标轨迹点提取作为特征点，然后调用所述分段示教运动划分模块，若否，则调用所述特征点提取模块将所述起始轨迹点与结束轨迹点提取作为特征点，然后调用所述平滑运动轨迹生成模块；

所述分段示教运动划分模块用于以所述目标轨迹点为分界点将所述示教运动划分为分段示教运动，然后调用所述目标轨迹点选取模块对每个分段示教运动执行选取目标轨迹点的动作；

所述平滑运动轨迹生成模块用于根据所有特征点的运动数据生成所述平滑运动轨迹。

11.如权利要求8所述的基于康复机器人的康复运动控制系统，其特征在于，所述康复运动控制系统还包括运动等级预设模块和调整模块；

所述运动等级预设模块用于预设所述康复运动的运动等级，对每个轨迹点，不同运动等级对应轨迹点的不同运动时长；

所述调整模块用于根据所述运动等级调整所述示教运动的运动时长；

所述平滑运动轨迹生成模块用于根据调整后的示教运动的运动时长生成所述平滑运动轨迹。

12.如权利要求11所述的基于康复机器人的康复运动控制系统，其特征在于，对每个轨迹点，所述运动等级与轨迹点的运动时长负相关；

所述调整模块用于比较所述运动等级与预设运动等级，若所述运动等级高于所述预设运动等级，则缩小所述示教运动的运动时长，若所述运动等级低于所述预设运动等级，则放大所述示教运动的运动时长。