CN110215656A - 一种基于云边融合的上肢智能康复装置及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于云边融合的上肢智能康复装置及方法，涉及人工智能技术领域。该装置包括复健器、基板、安装在基板上的多个智能传感节点、供电模块、通信模块、控制模块以及云端服务器和手机客户端；供电模块为整套智能康复装置进行供电，控制模块通过通信模块与云端服务器相连，根据云端服务器传来的指令控制智能传感节点，定制复健线路；复健器通过复健者根据复健线路压到智能传感节点；云端服务器用于向控制模块发送训练方案，并接收控制模块传送的康复者实际的运动轨迹；手机客户端内置程序，并从云端服务器读取复健者的训练得分进行显示。本发明装置及方法将计算机前沿技术与传统机械式康复医疗进行融合，为复健者提供简单便捷的复健工具。

Description

一种基于云边融合的上肢智能康复装置及方法
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于云边融合的上肢智能康复装置及方法。
背景技术
每年因事故、疾病、灾害等原因造成丧失部分肢体运动功能的人达数百万，肢体残缺不仅影响患者的生活与工作，也给患者家庭和社会带来沉重负担。此外，老年人在身体上的肢体恶化已成为许多国家的社会问题。上肢是人体最复杂的运动器官之一，特别是手在正常运动情况下，接受大量来自神经系统的支配信号，完成众多精细复杂的运动。上肢功能的恢复对患者的日常生活能力影响较大，是目前康复治疗中难于解决的问题之一。
传统的康复方式主要是医师针对患者进行“一对一”甚至“多对一”的辅助作业疗法，虽然这是效果很好的训练方式，但是它具有明显的缺点：(1)受限于医护人员资源；(2)训练过程枯燥；(3)训练数据难以记录。
目前，除了传统的依靠康复理疗师对患者进行手把手的训练外，还有一些借助康复机器人进行辅助训练和利用虚拟现实技术实现的康复系统。
康复机器人能胜任长时间重复性运动辅助工作，而且对施加于患者身上的力可以灵活控制，能极大节约成本，提高康复效率。但利用康复机器人进行康复训练的方法还存在许多不足：(1)训练模式单一；(2)采用机械化的动作控制，患者的训练主动性不强，只是简单地被动参与；(3)训练过程枯燥乏味。
虚拟现实技术在康复中的应用最初集中在对人体肩肘关节的康复训练，随着数据手套及其他手部传感设备的发展，基于虚拟现实的手功能康复训练系统也取得很大发展。临床实验表明，合理的虚拟环境的设置及各种形式的信息反馈，可以将繁琐无味的机械性康复训练变得生动形象、趣味盎然。基于目前的研究状况，人体上肢康复训练虽然实现了娱乐式的交互训练过程，但虚拟现实技术在康复领域中的应用还存在很多不足：(1)目前尚缺少统一的康复训练体系，缺乏完整的规范化康复策略；(2)缺乏针对手指中细小关节的训练；(3)虚拟场景的三维效果不佳，搭建的虚拟元素比较单薄，患者的沉浸感不强；(4)与虚拟现实技术本身的发展相距甚远。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种基于云边融合的上肢智能康复装置及方法，辅助复健者进行复健操作。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：一方面，本发明提供一种基于云边融合的上肢智能康复装置，包括复健器、基板、安装在基板上的多个智能传感节点、供电模块、通信模块、控制模块以及云端服务器和手机客户端；所述供电模块集成在基板中为整套智能康复装置进行供电，所述控制模块通过通信模块与云端服务器相连，根据云端服务器传来的指令控制每个智能传感节点，定制复健线路；所述复健器通过复健者根据复健线路压到智能传感节点；所述每个智能传感节点均包括传感单元和诱导单元；所述传感单元对每个智能传感节点由复健器引起的状态变化进行感应，并将感应结果传入控制模块；所述诱导单元用来根据每个智能传感节点的状态变化进行复健线路诱导；所述云端服务器用于向控制模块发送训练方案，并接收控制模块传送的复健者实际的运动轨迹，进而实现对患者的本次训练结果进行打分，并将得分数据、训练时间及设备编号存入云端数据库中，根据复健者的上肢病况结合本次训练结果为患者推荐出下一次的训练方案；所述手机客户端内置程序，并从云端服务器的数据库中读取复健者的训练得分进行显示，同时显示一段时间内的训练得分和康复信息。
优选地，所述传感单元包括集成在智能传感节点中的电阻桥式压力传感器和A/D转换模块；当复健器压在电阻桥式压力传感器上时，传感器的应变片的电阻阻值发生变化，阻值变化再转换为电压的变化，并通过A/D转换模块转换后输入到控制模块。
优选地，所述诱导单元包括集成在智能传感节点中的两个LED灯和一个蜂鸣器智能传感节点；所述两个LED灯亮起的颜色不同，其中一个LED灯用于对复健线路进行提示，另一个LED灯用于对复健器的实际运动轨迹进行显示；所述蜂鸣器用于通过不同的声音对复健器是否压到正确的智能传感节点进行蜂鸣提示。
优选地，所述控制模块采用STM32F103ZET6L芯片，所述通信模块采用ESP8266芯片，并通过TCP协议使控制模块与云服务器之间进行数据通信。
优选地，所述复健器采用复健球。
另一方面，本发明还提供一种基于云边融合的智能复健方法，包括以下步骤：
步骤1：云端服务器向控制模块发送训练方案，控制模块通过智能传感节点的诱导单元显示指定的训练路径，具体方法为：
步骤1.1：供电模块采用5V电源适配器连接到基板上为整个智能康复装置进行供电；
步骤1.2：控制模块通过通信模块连接到指定路由器上与互联网连接，进而实现与云端服务器的连接；
步骤1.3：云端服务器通过TCP协议向控制模块发送用户的训练方案；
步骤1.4：控制模块控制诱导单元中指示复健线路的LED亮灯起；
步骤1.4.1：将智能传感节点按从行到列，从左到右的顺序为智能传感节点编号；
步骤1.4.2：控制模块通过识别云端服务器发来指令中的节点编号，控制指示复健线路的LED灯亮起；
步骤2：传感单元感应每个智能传感节点的状态变化，并将获得的电压变化传入到控制模块，并由控制模块控制诱导单元变化，具体方法为：
步骤2.1：根据复健者操作复健器进行运动的路径，传感单元感应每个智能传感节点的状态变化，并将获得的电压变化传入到控制模块，同时诱导单元进行相应的变化；
所述诱导单元进行的相应变化为：
若复健器压到复健线路上的智能传感节点时，另一个LED灯常亮，蜂鸣器发出代表正确的提示音；
若复健线路上的同一智能传感节点被复健器多次压到，则蜂鸣器发出代表错误的提示音；
若复健器压到的智能传感节点不在推荐的复健线路中，则另一个LED灯亮起后再熄灭，且蜂鸣器发出代表错误的提示音；
步骤2.2：当复健线路中的所有智能传感节点均被复健器压到后，所有LED灯熄灭，且蜂鸣器发出代表路径结束的提示音，提示复健线路的LED灯自动亮起下一条推荐复健线路；
步骤2.3：若训练方案中还有其他未复健的路径，则按照步骤2.1继续执行复健运动；
步骤2.4：若训练方案中没有其他未复健的路径，则停止复健运动；
步骤3：控制模块将复健者操作复健器的实际路径发送给云端服务器，并且云端服务器根据训练结果为用户打分，具体方法为：
步骤3.1：复健器每压到一个智能传感节点，云端服务器生成一个该智能传感节点被压到时间的时间戳，并且控制模块将被压到的智能传感节点的编号发送给云端服务器；
步骤3.2：当复健者完成所有复健线路后，云端服务器计算每条复健线路的分数；
步骤3.2.1：云端服务器对控制模块发送的复健器实际运动的每条路径进行分析，找出不属于云端服务器发送的指令路径中包含的编号，将其作为错误点；找出属于云端服务器发送的指令路径中包含的编号，并将不止一次出现的编号，将其作为重复点；
步骤3.2.2：对错误点和重复点进行扣分，具体方法为：
(1)错误点的扣分原则如下公式所示：
当wrong_point＝0时，wrong_score＝0；
当wrong_point＞＝1时，wrong_score＝wrong_deduction(wrong_point-1)+4+0.6*(wrong_point-1)；
其中，wrong_score为错误点扣分分数，wrong_point为错误点个数；wrong_deduction()为递归函数；
(2)重复点的扣分原则如下公式所示：
当surplus_point＝0时，surplus_score＝0；
当surplus_point＞＝1时，surplus_score＝surplus_deduction(surplus_point-1)+2+0.4*(surplus_point-1)；
其中，surplus_score为重复点扣分分数，surplus_point为重复点次数surplus_deduction()为递归函数；
步骤3.2.3：根据如下公式计算复健者操作复健器完成每条复健线路的时间：
time_seg＝timelast-timefist
overtime＝time_seg+12
其中，timelast为一条复健路径的最后一个时间戳，timefist为一条复健路径的第一个的时间戳，time_seg为完成该条路径的时间，overtime为度量时间值；
步骤3.2.4：计算时间系数time_coe；
若time_seg＜10，则time_coe＝0.90；
若10＜＝time_seg＜＝12，则time_coe＝1.00；
若12＜time_seg＜＝14.4，则time_coe＝1-overtime/120*0.15-0.05；
若14.4＜time_seg＜＝18，则time_coe＝1-overtime/120*0.24-0.06；
若18＜time_seg，则time_coe＝1-overtime/120*0.32-0.08；
若24＜time_seg，则time_coe＝0.60。
步骤3.2.5：根据如下公式计算每条路径的得分分数；
singlescore＝(100-wrong_score-surplus_score)*time_coe
其中，singlescore为单条复健线路的分数；
步骤3.3：云服务器将每条复健线路的分数进行整合，然后计算所得分数的平均分作为本次训练的最终分数，并将得分数据、训练时间及设备编号存入云端数据库中，根据复健者的上肢病况结合本次训练结果为患者推荐出下一次的训练方案；
步骤4：复健者在手机终端查看本次复健训练的最终得分以及历史一段时间内的复健得分信息。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本发明提供的一种基于云边融合的上肢智能康复装置及方法，将计算机前沿技术与传统机械式康复医疗进行融合，使(1)康复地点由医疗机构转变为家庭场所：传统的康复设备，如以色列研发的上肢康复球，需要在医院使用，患者的康复时间和空间受限较多。本发明占用空间小，不依赖复杂环境，通过互联网即可使用，非常适合在家庭使用；(2)康复成本由价格昂贵转变为使用低廉：传统的康复设备价格昂贵。本发明基于云边融合技术，边缘端采用低成本的压力传感器和开发板，云端服务器通过软件即服务(SaaS)为患者分摊使用成本，使得患者的康复成本较低；(3)康复模式由身体康复转变身心复合康复：患者以手机终端作为配套工具块，既可以查看到自己的康复情况，也可以查看到以往的康复信息，提高复健者的康复信心，从而实现生理、心理复合康复，达到最佳康复效果。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种基于云边融合的上肢智能康复装置的结构框图；
图2为本发明实施例提供的一种基于云边融合的上肢智能康复方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
本实施例中，一种基于云边融合的上肢智能康复装置，如图1所示，包括复健器、基板、安装在基板上的多个智能传感节点、供电模块、通信模块、控制模块以及云端服务器和手机客户端；所述供电模块集成在基板中为整套智能康复装置进行供电，所述控制模块通过通信模块与云端服务器相连，根据云端服务器传来的指令控制每个智能传感节点，定制复健线路；所述复健器通过复健者根据复健线路压到智能传感节点；所述每个智能传感节点均包括传感单元和诱导单元；所述传感单元对每个智能传感节点由复健器引起的状态变化进行感应，并将感应结果传入控制模块；所述诱导单元用来根据每个智能传感节点的状态变化进行复健线路诱导；所述云端服务器用于向控制模块发送训练方案，并接收控制模块传送的复健者实际的运动轨迹，进而实现对患者的本次训练结果进行打分，并将得分数据、训练时间及设备编号存入云端数据库中，根据复健者的上肢病况结合本次训练结果为患者推荐出下一次的训练方案；所述手机客户端内置程序，并从云端服务器的数据库中读取复健者的训练得分进行显示，同时显示一段时间内的训练得分和康复信息。
所述传感单元包括集成在智能传感节点中的电阻桥式压力传感器和A/D转换模块HX711；当复健器压在电阻桥式压力传感器上时，传感器的应变片的电阻阻值发生变化，阻值变化再转换为电压的变化，并通过A/D转换模块转换后输入到控制模块。
所述诱导单元包括集成在智能传感节点中的两个LED灯和一个蜂鸣器智能传感节点；所述两个LED灯亮起的颜色不同，其中一个LED灯用于对复健线路进行提示，另一个LED灯用于对复健器的实际运动轨迹进行显示；所述蜂鸣器用于通过不同的声音对复健器是否压到正确的智能传感节点进行蜂鸣提示。
所述控制模块采用STM32F103ZET6L芯片，所述通信模块采用ESP8266芯片，并通过TCP/IP协议使控制模块与云服务器之间进行数据通信。
所述复健器采用复健球。
一种基于云边融合的智能复健方法，如图2所示，包括以下步骤：
步骤1：云端服务器向控制模块发送训练方案，控制模块通过智能传感节点的诱导单元显示指定的训练路径，具体方法为：
步骤1.1：供电模块采用5V电源适配器连接到基板上为整个智能康复装置进行供电；
步骤1.2：控制模块通过通信模块连接到指定路由器上与互联网连接，进而实现与云端服务器的连接；
步骤1.3：云端服务器通过TCP协议向控制模块发送用户的训练方案；
步骤1.4：控制模块控制诱导单元中指示复健线路的LED亮灯起；
步骤1.4.1：将智能传感节点按从行到列，从左到右的顺序为智能传感节点编号；
步骤1.4.2：控制模块通过识别云端服务器发来指令中的节点编号，控制指示复健线路的LED灯亮起；
步骤2：传感单元感应每个智能传感节点的状态变化，并将获得的电压变化传入到控制模块，并由控制模块控制诱导单元变化，具体方法为：
步骤2.1：根据复健者操作复健器进行运动的路径，传感单元感应每个智能传感节点的状态变化，并将获得的电压变化传入到控制模块，同时诱导单元进行相应的变化；
所述诱导单元进行的相应变化为：
若复健器压到复健线路上的智能传感节点时，另一个LED灯常亮，蜂鸣器发出代表正确的提示音；
若复健线路上的同一智能传感节点被复健器多次压到，则蜂鸣器发出代表错误的提示音；
若复健器压到的智能传感节点不在推荐的复健线路中，则另一个LED灯亮起后再熄灭，且蜂鸣器发出代表错误的提示音；
步骤2.2：当复健线路中的所有智能传感节点均被复健器压到后，所有LED灯熄灭，且蜂鸣器发出代表路径结束的提示音，提示复健线路的LED灯自动亮起下一条推荐复健线路；
步骤2.3：若训练方案中还有其他未复健的路径，则按照步骤2.1继续执行复健运动；
步骤2.4：若训练方案中没有其他未复健的路径，则停止复健运动；
步骤3：控制模块将复健者操作复健器的实际路径发送给云端服务器，并且云端服务器根据训练结果为用户打分，具体方法为：
步骤3.1：复健器每压到一个智能传感节点，云端服务器生成一个该智能传感节点被压到时间的时间戳，并且控制模块将被压到的智能传感节点的编号发送给云端服务器；
步骤3.2：当复健者完成所有复健线路后，云端服务器计算每条复健线路的分数；
步骤3.2.1：云端服务器对控制模块发送的复健器实际运动的每条路径进行分析，找出不属于云端服务器发送的指令路径中包含的编号，将其作为错误点；找出属于云端服务器发送的指令路径中包含的编号，并将不止一次出现的编号，将其作为重复点；
步骤3.2.2：对错误点和重复点进行扣分，具体方法为：
(1)错误点的扣分原则如下公式所示：
当wrong_point＝0时，wrong_score＝0；
当wrong_point＞＝1时，wrong_score＝wrong_deduction(wrong_point-1)+4+0.6*(wrong_point-1)；
其中，wrong_score为错误点扣分分数，wrong_point为错误点个数；wrong_deduction()为递归函数；
(2)重复点的扣分原则如下公式所示：
当surplus_point＝0时，surplus_score＝0；
当surplus_point＞＝1时，surplus_score＝surplus_deduction(surplus_point-1)+2+0.4*(surplus_point-1)；
其中，surplus_score为重复点扣分分数，surplus_point为重复点次数surplus_deduction()为递归函数；
步骤3.2.3：根据如下公式计算复健者操作复健器完成每条复健线路的时间：
time_seg＝timelast-timefist
overtime＝time_seg+12
其中，timelast为一条复健路径的最后一个时间戳，timefist为一条复健路径的第一个的时间戳，time_seg为完成该条路径的时间，overtime为度量时间值；
步骤3.2.4：计算时间系数time_coe；
若time_seg＜10，则time_coe＝0.90；
若10＜＝time_seg＜＝12，则time_coe＝1.00；
若12＜time_seg＜＝14.4，则time_coe＝1-overtime/120*0.15-0.05；
若14.4＜time_seg＜＝18，则time_coe＝1-overtime/120*0.24-0.06；
若18＜time_seg，则time_coe＝1-overtime/120*0.32-0.08；
若24＜time_seg，则time_coe＝0.60。
步骤3.2.5：根据如下公式计算每条路径的得分分数；
singlescore＝(100-wrong_score-surplus_score)*time_coe
其中，singlescore为单条复健线路的分数；
步骤3.3：云服务器将每条复健线路的分数进行整合，然后计算所得分数的平均分作为本次训练的最终分数，并将得分数据、训练时间及设备编号存入云端数据库中，根据复健者的上肢病况结合本次训练结果为患者推荐出下一次的训练方案；
步骤4：复健者在手机终端查看本次复健训练的最终得分以及历史一段时间内的复健得分信息。
本实施例中，基板上包括17个智能传感节点；诱导单元由一个红色LED灯、一个黄色LED灯和一个蜂鸣器组成，传感单元由电阻桥式压力传感器和A/D转换模块HX711组成。控制模块采用STM32F103ZET6芯片，并连接通信模块ESP8266芯片，采用TCP协议通过WIFI与云端服务器进行数据交互。
设备开启之后，控制模块首先通过通信模块ESP8266芯片采用TCP协议通过WIFI与云端服务器连接。连接成功后，云端服务器向控制模块发送训练方案，每组训练方案中包括5条训练路径，路径逐条发送，控制模块STM32识别云端发送的路径指令中的智能传感节点编号，并控制对应智能传感节点诱导单元中的红色LED点亮。当一条路径训练结束后，控制模块向云端服务器发送请求，云端服务器自动发送下一条指令，直到训练方案结束。
训练路径显示后，复健者可以按照指示灯控制复健球进行康复训练。为避免复健球滑过路径的现象，只有复健球压到智能传感节点的压力达到标准值时，才视为成功压到。而且，复健球必须将所有红色LED指示灯所在的智能传感节点都成功压到后，才可以进入下一条路径，否则继续执行本条路径。每组训练方案中包括5条训练路径，所有路径都执行结束后，则训练方案结束。
复健者控制复健球进行康复训练，当复健球压在智能传感节点的压力传感器上时，传感器的应变片的电阻阻值发生变化，阻值变化再转换为电压的变化，通过测量输出电压的数值以及计算即可得出压力的大小。当复健球压到的智能传感节点包含在训练路径中且压力大于标准值时，控制模块控制诱导单元中的黄色LED常亮，并且蜂鸣器发出代表正确的提示音；当复健球压到的智能传感节点没有包含在训练路径中时，控制模块控制诱导模块中的黄色LED先亮起后熄灭，并且蜂鸣器发出代表错误的提示音；当复健球多次压到训练路径中的同一智能传感节点或压到正确的智能传感节点的压力小于标准值时，蜂鸣器发出代表错误的提示音。
为避免当复健球在同一智能传感节点停留时间过长蜂鸣器一直发声的问题，设置led，flag，state三个标志位。当诱导单元中的黄色LED被点亮时，led置1，否则为0。flag的初始值为0，当led为1，flag为0时，state为1，此时，蜂鸣器响，并将flag置1。当led为1，flag为1时，state为2，蜂鸣器不发声。当复健球移开智能传感节点后，所有标志位全部置0，再次操作时继续进行判断。
控制模块和云端服务器采用TCP协议通过WIFI进行数据通讯。云端服务器使用python的socket模块监听8080端口，并利用thread模块以字符或字符串形式从端口读取接收到的数据。当一组训练方案结束后，云端服务器对接收到的复健球运动的实际路径信息进行分析、处理，并得到本次训练的分数。处理结束后，云端服务器将训练分数、训练时间以及设备编号存储到云端服务器中的MySQL数据库中，并根据患者个性化的上肢病况结合本次训练结果为患者推荐出下一次的训练方案。
同时，本实施例中以微信小程序作为手机终端的配套模块，其主要的功能是复健者可以实时的查看训练得分。所以需要在云端服务器上配置ngnix和php，写出从MySQL数据库提取数据的接口。云端服务器将从数据库中提取的数据传输到网页上，再利用微信自带的wx.request函数从网页获取数据。为了能更好的显示分数和近期康复趋势，小程序中可以显示当天所有的训练情况和一周内的康复情况变化。当天所有训练情况包括训练时间，训练得分以及根据最近训练结果所得出的康复评价。一周内康复情况变化包括一周内的训练分数曲线，采用折线图的方式，可以更加直观的观察到康复情况的变化趋势。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明权利要求所限定的范围。

Claims (9)

1.一种基于云边融合的上肢智能康复装置，其特征在于：包括复健器、基板、安装在基板上的多个智能传感节点、供电模块、通信模块、控制模块以及云端服务器和手机客户端；所述供电模块集成在基板中为整套智能康复装置进行供电，所述控制模块通过通信模块与云端服务器相连，根据云端服务器传来的指令控制每个智能传感节点，定制复健线路；所述复健器通过复健者根据复健线路压到智能传感节点；所述每个智能传感节点均包括传感单元和诱导单元；所述传感单元对每个智能传感节点由复健器引起的状态变化进行感应，并将感应结果传入控制模块；所述诱导单元用来根据每个智能传感节点的状态变化进行复健线路诱导；所述云端服务器用于向控制模块发送训练方案，并接收控制模块传送的复健者实际的运动轨迹，进而实现对患者的本次训练结果进行打分，并将得分数据、训练时间及设备编号存入云端数据库中，根据复健者的上肢病况结合本次训练结果为患者推荐出下一次的训练方案；所述手机客户端内置程序，并从云端服务器的数据库中读取复健者的训练得分进行显示，同时显示一段时间内的训练得分和康复信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于云边融合的上肢智能康复装置，其特征在于：所述传感单元包括集成在智能传感节点中的电阻桥式压力传感器和A/D转换模块；当复健器压在电阻桥式压力传感器上时，传感器的应变片的电阻阻值发生变化，阻值变化再转换为电压的变化，并通过A/D转换模块转换后输入到控制模块。
3.根据权利要求2所述的一种基于云边融合的上肢智能康复装置，其特征在于：所述诱导单元包括集成在智能传感节点中的两个LED灯和一个蜂鸣器智能传感节点；所述两个LED灯亮起的颜色不同，其中一个LED灯用于对复健线路进行提示，另一个LED灯用于对复健器的实际运动轨迹进行显示；所述蜂鸣器用于通过不同的声音对复健器是否压到正确的智能传感节点进行蜂鸣提示。
4.根据权利要求1所述的一种基于云边融合的上肢智能康复装置，其特征在于：所述控制模块采用STM32F103ZET6L芯片，所述通信模块采用ESP8266芯片，并通过TCP协议使控制模块与云服务器之间进行数据通信。
5.根据权利要求1所述的一种基于云边融合的上肢智能康复装置，其特征在于：所述复健器采用复健球。
6.一种基于云边融合的智能复健方法，采用一种基于云边融合的上肢智能康复装置进行，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：云端服务器向控制模块发送训练方案，控制模块通过智能传感节点的诱导单元显示指定的训练路径，具体方法为：
步骤1.1：供电模块采用5V电源适配器连接到基板上为整个智能康复装置进行供电；
步骤1.2：控制模块通过通信模块连接到指定路由器上与互联网连接，进而实现与云端服务器的连接；
步骤1.3：云端服务器通过TCP协议向控制模块发送用户的训练方案；
步骤1.4：控制模块控制诱导单元中指示复健线路的LED亮灯起；
步骤2：传感单元感应每个智能传感节点的状态变化，并将获得的电压变化传入到控制模块，并由控制模块控制诱导单元变化，具体方法为：
步骤2.1：根据复健者操作复健器进行运动的路径，传感单元感应每个智能传感节点的状态变化，并将获得的电压变化传入到控制模块，同时诱导单元进行相应的变化；
步骤2.2：当复健线路中的所有智能传感节点均被复健器压到后，所有LED灯熄灭，且蜂鸣器发出代表路径结束的提示音，提示复健线路的LED灯自动亮起下一条推荐复健线路；
步骤2.3：若训练方案中还有其他未复健的路径，则按照步骤2.1继续执行复健运动；
步骤2.4：若训练方案中没有其他未复健的路径，则停止复健运动；
步骤3：控制模块将复健者操作复健器的实际路径发送给云端服务器，并且云端服务器根据训练结果为用户打分，具体方法为：
步骤3.1：复健器每压到一个智能传感节点，云端服务器生成一个该智能传感节点被压到时间的时间戳，并且控制模块将被压到的智能传感节点的编号发送给云端服务器；
步骤3.2：当复健者完成所有复健线路后，云端服务器计算每条复健线路的分数；
步骤3.3：云服务器将每条复健线路的分数进行整合，然后计算所得分数的平均分作为本次训练的最终分数，并将得分数据、训练时间及设备编号存入云端数据库中，根据复健者的上肢病况结合本次训练结果为患者推荐出下一次的训练方案；
步骤4：复健者在手机终端查看本次复健训练的最终得分以及历史一段时间内的复健得分信息。
7.根据权利要求6所述的一种基于云边融合的智能复健方法，其特征在于：所述步骤1.4的具体方法为：
步骤1.4.1：将智能传感节点按从行到列，从左到右的顺序为智能传感节点编号；
步骤1.4.2：控制模块通过识别云端服务器发来指令中的节点编号，控制指示复健线路的LED灯亮起。
8.根据权利要求7所述的一种基于云边融合的智能复健方法，其特征在于：步骤2.1所述诱导单元进行的相应变化为：
若复健器压到复健线路上的智能传感节点时，另一个LED灯常亮，蜂鸣器发出代表正确的提示音；
若复健线路上的同一智能传感节点被复健器多次压到，则蜂鸣器发出代表错误的提示音；
若复健器压到的智能传感节点不在推荐的复健线路中，则另一个LED灯亮起后再熄灭，且蜂鸣器发出代表错误的提示音。
9.根据权利要求8所述的一种基于云边融合的智能复健方法，其特征在于：所述步骤3.2的具体方法为：
步骤3.2.1：云端服务器对控制模块发送的复健器实际运动的每条路径进行分析，找出不属于云端服务器发送的指令路径中包含的编号，将其作为错误点；找出属于云端服务器发送的指令路径中包含的编号，并将不止一次出现的编号，将其作为重复点；
步骤3.2.2：对错误点和重复点进行扣分，具体方法为：
(1)错误点的扣分原则如下公式所示：
当wrong_point＝0时，wrong_score＝0；
当wrong_point＞＝1时，wrong_score＝wrong_deduction(wrong_point-1)+4+0.6*(wrong_point-1)；
其中，wrong_score为错误点扣分分数，wrong_point为错误点个数；wrong_deduction()为递归函数；
(2)重复点的扣分原则如下公式所示：
当surplus_point＝0时，surplus_score＝0；
当surplus_point＞＝1时，surplus_score＝surplus_deduction(surplus_point-1)+2+0.4*(surplus_point-1)；
其中，surplus_score为重复点扣分分数，surplus_point为重复点次数surplus_deduction()为递归函数；
步骤3.2.3：根据如下公式计算复健者操作复健器完成每条复健线路的时间：
time_seg＝timelast-timefist
overtime＝time_seg+12
其中，timelast为一条复健路径的最后一个时间戳，timefist为一条复健路径的第一个的时间戳，time_seg为完成该条路径的时间，overtime为度量时间值；
步骤3.2.4：计算时间系数time_coe；
若time_seg＜10，则time_coe＝0.90；
若10＜＝time_seg＜＝12，则time_coe＝1.00；
若12＜time_seg＜＝14.4，则time_coe＝1-overtime/120*0.15-0.05；
若14.4＜time_seg＜＝18，则time_coe＝1-overtime/120*0.24-0.06；
若18＜time_seg，则time_coe＝1-overtime/120*0.32-0.08；
若24＜time_seg，则time_coe＝0.60。
步骤3.2.5：根据如下公式计算每条路径的得分分数；
singlescore＝(100-wrong_score-surplus_score)*time_coe
其中，singlescore为单条复健线路的分数。
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