CN111408043B - 功能性电刺激和外骨骼设备的协调控制方法、装置、存储介质及系统 - Google Patents

功能性电刺激和外骨骼设备的协调控制方法、装置、存储介质及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种功能性电刺激和外骨骼设备的协调控制方法、装置、存储介质及系统。本发明的技术方案是：获取针对某位患者用户设置的人体肌肉模型参数、功能性电刺激的控制参数和外骨骼设备的控制参数，以及功能性电刺激和外骨骼设备的分配比；将所设置的人体肌肉模型参数、功能性电刺激的控制参数、外骨骼设备的控制参数及分配比输入患者用户模型获取预设关节运动轨迹；所述患者用户模型根据多名已知人体肌肉模型参数的健康用户在不同分配比的功能性电刺激和外骨骼设备作用下产生的相应关节运动轨迹构建而成；获取该某位患者用户在相应分配比的功能性电刺激及外骨骼设备作用下的实际关节运动轨迹信息。本发明适用于康复训练领域。

Description

功能性电刺激和外骨骼设备的协调控制方法、装置、存储介质 及系统
技术领域
本发明涉及一种功能性电刺激和外骨骼设备的协调控制方法、装置、存储介质及系统，适用于康复训练领域。
背景技术
我国残疾人人口基数庞大，并且随着社会老龄化的进一步加剧，我国肢体残疾患者的数量进一步增加。在肢体残疾人中，仅有部分为截肢者，其余大部分为后天性身体运动功能障碍者，如因脑卒中导致的偏瘫、因脊髓损伤导致的截瘫等，而这些患者通过适当有效的康复训练极有可能恢复肢体运动功能。
传统的康复训练多为由康复医师辅助进行被动训练，费时费力且疗效不显著。目前，我国的康复医疗资源十分紧缺，专业的康复机构、设备和康复医师的数量远远无法满足日益增长的康复需求。随着人工智能的快速发展，机器人辅助康复的医疗技术正在逐渐普及。
外骨骼设备可以为瘫痪病人提供较大的力矩辅助，并对一些不易实现的运动，如髋关节的屈曲等有很好的帮助作用，能够在一定程度上减轻医护人员的压力，但是通过机器人被动地带动患肢训练，训练模式单一，患者参与意识低，恢复效果有限。
功能性电刺激是一种利用人工弱电流脉冲信号刺激患者肌肉收缩，重建肢体运动功能的神经康复技术，有助于促进血液循环，防止肌肉废用性萎缩，提高肌肉活力。但是使用功能性电刺激会带来肌肉疲劳，这限制了患者站立和行走活动的持续时间；并且对于一些长期瘫痪的病人而言，功能性电刺激产生的转矩不足，控制困难。
将外骨骼设备和功能性电刺激(FES)相结合可改善两者单一辅助的缺陷，增强患者对患侧肌肉的感受，增加患者的参与度，有利于受损神经系统的重建，提高康复训练效果。两者协同工作可以减少功能性电刺激引起的疲劳效应，此外电刺激诱发的生理肌力可以潜在地减少外骨骼中的执行器尺寸和功耗，使得设备更加轻便。
混合功能性电刺激的外骨骼设备具有高度非线性和时变性，因此会造成控制困难。并且，人的肌肉骨骼模型存在个体差异，使得系统识别模型需要繁琐的过程，增加医师控制的难度。此外，混合外骨骼协同控制中还存在轨迹跟踪误差较大，人机系统随动性能差，模型系统鲁棒性不足等问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：针对上述存在的问题，提供一种功能性电刺激和外骨骼设备的协调控制方法、装置、存储介质及系统。
本发明所采用的技术方案是：一种功能性电刺激和外骨骼设备的协调控制方法，其特征在于：
获取针对某位患者用户设置的人体肌肉模型参数、功能性电刺激的控制参数和外骨骼设备的控制参数，以及功能性电刺激和外骨骼设备的分配比；
将所设置的人体肌肉模型参数、功能性电刺激的控制参数、外骨骼设备的控制参数及分配比输入患者用户模型获取预设关节运动轨迹；所述患者用户模型根据多名已知人体肌肉模型参数的健康用户在不同分配比的功能性电刺激和外骨骼设备作用下产生的相应关节运动轨迹构建而成；
获取该某位患者用户在相应分配比的功能性电刺激及外骨骼设备作用下的实际关节运动轨迹信息；
基于神经网络的迭代学习控制器跟踪实际关节运动轨迹信息和虚拟约束确定的时不变预设关节运动轨迹信息，计算预设关节运动轨迹信息和实际关节运动轨迹信息之间的轨迹信息误差，并根据误差对该某位患者用户的人体肌肉模型参数或分配比进行修正，在迭代学习过程中减少误差，直至将误差控制在可接收范围内。
所述功能性电刺激的控制参数包括刺激电流、刺激通道；所述外骨骼设备的控制参数包括速度、加速度和力矩。
所述人体肌肉模型参数包括人体惯性参数、关节运动参数和肌肉激活特性参数，其中人体惯性参数估计包括：肢体质心位置、肢体质量和转动惯量；所述关节运动参数包括：粘滞系数和弹性系数；所述肌肉激活特性参数包括脉宽阈值、脉宽饱和值和肌肉静态增益。
一种功能性电刺激和外骨骼设备的协调控制装置，其特征在于，包括：
参数获取模块，用于获取针对某位患者用户设置的人体肌肉模型参数、功能性电刺激的控制参数和外骨骼设备的控制参数，以及功能性电刺激和外骨骼设备的分配比；
虚拟约束轨迹获取模块，用于将所设置的人体肌肉模型参数、功能性电刺激的控制参数、外骨骼设备的控制参数及分配比输入患者用户模型获取预设关节运动轨迹；所述患者用户模型根据多名已知人体肌肉模型参数的健康用户在不同分配比的功能性电刺激和外骨骼设备作用下产生的相应关节运动轨迹构建而成；
实际轨迹获取模块，用于获取该某位患者用户在在相应分配比的功能性电刺激及外骨骼设备作用下的实际关节运动轨迹信息；
参数修正模块，用于基于神经网络的迭代学习控制器跟踪实际关节运动轨迹信息和虚拟约束确定的时不变预设关节运动轨迹信息，计算预设关节运动轨迹信息和实际关节运动轨迹信息之间的轨迹信息误差，并根据误差对该某位患者用户的人体肌肉模型参数或分配比进行修正，在迭代学习过程中减少误差，直至将误差控制在可接收范围内。
所述功能性电刺激的控制参数包括刺激电流、刺激通道；所述外骨骼设备的控制参数包括速度、加速度和力矩。
所述人体肌肉模型参数包括人体惯性参数、关节运动参数和肌肉激活特性参数，其中人体惯性参数估计包括：肢体质心位置、肢体质量和转动惯量；所述关节运动参数包括：粘滞系数和弹性系数；所述肌肉激活特性参数包括脉宽阈值、脉宽饱和值和肌肉静态增益。
一种存储介质，其上存储有可供处理器执行的计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被执行时实现所述方法的步骤。
一种功能性电刺激和外骨骼设备的协调控制系统，用于协调控制功能性电刺激模块和外骨骼模块，其特征在于，具有：参数设置输入模块、数据处理模块、数据存储模块和运动轨迹获取模块；
所述数据存储模块上存储有计算机程序，该计算机程序被数据处理模块执行时实现以下步骤：
获取通过参数设置输入模块输入的针对某位患者用户设置的人体肌肉模型参数、功能性电刺激模块的控制参数和外骨骼模块的控制参数，以及功能性电刺激和外骨骼设备的分配比；
将所设置的人体肌肉模型参数、功能性电刺激模块的控制参数、外骨骼模块的控制参数及分配比输入患者用户模型获取预设关节运动轨迹；所述患者用户模型根据多名已知人体肌肉模型参数的健康用户在不同分配比的功能性电刺激模块和外骨骼模块作用下产生的相应关节运动轨迹构建而成；
通过运动轨迹获取模块获取该某位患者用户在相应分配比的功能性电刺激模块及外骨骼模块作用下的实际关节运动轨迹信息；
基于神经网络的迭代学习控制器跟踪实际关节运动轨迹信息和虚拟约束确定的时不变预设关节运动轨迹信息，计算预设关节运动轨迹信息和实际关节运动轨迹信息之间的轨迹信息误差，并根据误差对该某位患者用户的人体肌肉模型参数或分配比进行修正，在迭代学习过程中减少误差，直至将误差控制在可接收范围内。
所述运动轨迹获取模块采用摄像机、角度传感器、速度传感器、加速度传感器、微波多普勒传感器、超声波运动探测器、红外线运动传感器、光电编码器中的一种或多种方式获取的用户数据，用户的数据包括关节角度、角加速度、步宽步长、步态时间周期、重心倾角力学数据、作用力矩、重力力矩，也包括肌电、肌力。
本发明的有益效果是：本发明通过患者用户模型构建人体肌肉模型参数、分配比等与关节运动轨迹之间的关系，根据实际关节运动轨迹与模型预测的预设关节运动轨迹之间的误差修正人体肌肉模型参数、分配比等，无需大量调整控制参数就可识别用户的肌肉骨骼模型，在临床上便于医生或者护士控制。
本发明通过智能算法实现模型的迭代，具有较高的控制精度和较小的控制误差，能够给用户更好的训练体验，增强用户信心。
本发明通过智能算法实现系统的稳定性，在医生切换功能性电刺激和外骨骼设备的分配比时，也能保持较好的稳定性。
本发明可以通过系统计算的跟踪误差判断功能性电刺激与外骨骼设备之间的最佳分配比。
附图说明
图1为本实施例的系统流程图。
图2为本实施例的控制模块流程图。
图3为本实施例中协调控制方法施工过程流程图。
图4为本实施例中协调控制装置的功能模块框图。
具体实施方式
本实施例为一种功能性电刺激和外骨骼设备的协调控制方法，具体步骤如下：
获取针对某位患者用户设置的人体肌肉模型参数、功能性电刺激的控制参数和外骨骼设备的控制参数，以及功能性电刺激和外骨骼设备的分配比；医生可以根据患者的肌力，康复阶段来设置功能性电刺激或外骨骼设备产生的力矩配比，假设电刺激产生的力矩为a，外骨骼产生的力矩为b，患者自主产生的力矩为c(在某一阶段为常量)，a+b+c＝1，a、b、c的取值范围0-1，a:b为分配比；
将所设置的人体肌肉模型参数、功能性电刺激的控制参数、外骨骼设备的控制参数及分配比输入患者用户模型获取预设关节运动轨迹；患者用户模型根据多名健康用户在不同分配比的功能性电刺激和外骨骼设备作用下产生的相应关节运动轨迹与功能性电刺激、外骨骼设备、分配比及健康用户人体肌肉模型参数之间的关系构建；
获取该某位患者用户在相应分配比的功能性电刺激及外骨骼设备作用下的实际关节运动轨迹信息；
基于神经网络的迭代学习控制器跟踪实际关节运动轨迹信息和虚拟约束确定的时不变预设关节运动轨迹信息，计算预设关节运动轨迹信息和实际关节运动轨迹信息之间的轨迹信息误差，并根据误差对该某位患者用户的人体肌肉模型参数或分配比进行修正，在迭代学习过程中减少误差，直至将误差控制在可接收范围内。
本实施例还提供一种功能性电刺激和外骨骼设备的协调控制装置，其特征在于，包括：参数获取模块、虚拟约束轨迹获取模块、实际轨迹获取模块和参数修正模块。
本例中参数获取模块用于获取针对某位患者用户设置的人体肌肉模型参数、功能性电刺激的控制参数和外骨骼设备的控制参数，以及功能性电刺激和外骨骼设备的分配比；虚拟约束轨迹获取模块用于将所设置的人体肌肉模型参数、功能性电刺激的控制参数、外骨骼设备的控制参数及分配比输入患者用户模型获取预设关节运动轨迹；实际轨迹获取模块用于获取该某位患者用户在在相应分配比的功能性电刺激及外骨骼设备作用下的实际关节运动轨迹信息；参数修正模块用于基于神经网络的迭代学习控制器跟踪实际关节运动轨迹信息和虚拟约束确定的时不变预设关节运动轨迹信息，计算预设关节运动轨迹信息和实际关节运动轨迹信息之间的轨迹信息误差，并根据误差对该某位患者用户的人体肌肉模型参数或分配比进行修正，在迭代学习过程中减少误差，直至将误差控制在可接收范围内。
本实施例中功能性电刺激的控制参数包括刺激电流、刺激通道等；所述外骨骼设备的控制参数包括速度、加速度和力矩等。
本例中人体肌肉模型参数包括人体惯性参数、关节运动参数和肌肉激活特性参数等，其中人体惯性参数估计包括：肢体质心位置、肢体质量和转动惯量等；所述关节运动参数包括：粘滞系数和弹性系数；所述肌肉激活特性参数包括脉宽阈值、脉宽饱和值和肌肉静态增益等。
本实施例还提供一种存储介质，其上存储有可供处理器执行的计算机程序，该计算机程序被执行时实现本实施例中功能性电刺激和外骨骼设备的协调控制方法的步骤。
本实施例还提供一种用于协调控制功能性电刺激模块和外骨骼模块的功能性电刺激和外骨骼设备的协调控制系统，具有参数设置输入模块、数据处理模块、数据存储模块和运动轨迹获取模块。
本例中数据存储模块上存储有计算机程序，该计算机程序被数据处理模块执行时实现以下步骤：
获取通过参数设置输入模块输入的针对某位患者用户设置的人体肌肉模型参数、功能性电刺激模块的控制参数和外骨骼模块的控制参数，以及功能性电刺激和外骨骼设备的分配比；
将所设置的人体肌肉模型参数、功能性电刺激模块的控制参数、外骨骼模块的控制参数及分配比输入患者用户模型获取预设关节运动轨迹；所述患者用户模型根据多名已知人体肌肉模型参数的健康用户在不同分配比的功能性电刺激模块和外骨骼模块作用下产生的相应关节运动轨迹构建而成；
通过运动轨迹获取模块获取该某位患者用户在相应分配比的功能性电刺激模块及外骨骼模块作用下的实际关节运动轨迹信息；
基于神经网络的迭代学习控制器跟踪实际关节运动轨迹信息和虚拟约束确定的时不变预设关节运动轨迹信息，计算预设关节运动轨迹信息和实际关节运动轨迹信息之间的轨迹信息误差，并根据误差对该某位患者用户的人体肌肉模型参数或分配比进行修正，在迭代学习过程中减少误差，直至将误差控制在可接收范围内。

Claims (9)

1.一种功能性电刺激和外骨骼设备的协调控制方法，其特征在于：
获取针对某位患者用户设置的人体肌肉模型参数、功能性电刺激的控制参数和外骨骼设备的控制参数，以及功能性电刺激和外骨骼设备的分配比；
将所设置的人体肌肉模型参数、功能性电刺激的控制参数、外骨骼设备的控制参数及分配比输入患者用户模型获取预设关节运动轨迹；所述患者用户模型根据多名已知人体肌肉模型参数的健康用户在不同分配比的功能性电刺激和外骨骼设备作用下产生的相应关节运动轨迹构建而成；
获取该某位患者用户在相应分配比的功能性电刺激及外骨骼设备作用下的实际关节运动轨迹信息；
基于神经网络的迭代学习控制器跟踪实际关节运动轨迹信息和虚拟约束确定的时不变预设关节运动轨迹信息，计算预设关节运动轨迹信息和实际关节运动轨迹信息之间的轨迹信息误差，并根据误差对该某位患者用户的人体肌肉模型参数或分配比进行修正，在迭代学习过程中减少误差，直至将误差控制在可接收范围内。
2.根据权利要求1所述功能性电刺激和外骨骼设备的协调控制方法，其特征在于：所述功能性电刺激的控制参数包括刺激电流、刺激通道；所述外骨骼设备的控制参数包括速度、加速度和力矩。
3.根据权利要求1所述功能性电刺激和外骨骼设备的协调控制方法，其特征在于：所述人体肌肉模型参数包括人体惯性参数、关节运动参数和肌肉激活特性参数，其中人体惯性参数估计包括：肢体质心位置、肢体质量和转动惯量；所述关节运动参数包括：粘滞系数和弹性系数；所述肌肉激活特性参数包括脉宽阈值、脉宽饱和值和肌肉静态增益。
4.一种功能性电刺激和外骨骼设备的协调控制装置，其特征在于，包括：
参数获取模块(1)，用于获取针对某位患者用户设置的人体肌肉模型参数、功能性电刺激的控制参数和外骨骼设备的控制参数，以及功能性电刺激和外骨骼设备的分配比；
虚拟约束轨迹获取模块(2)，用于将所设置的人体肌肉模型参数、功能性电刺激的控制参数、外骨骼设备的控制参数及分配比输入患者用户模型获取预设关节运动轨迹；所述患者用户模型根据多名已知人体肌肉模型参数的健康用户在不同分配比的功能性电刺激和外骨骼设备作用下产生的相应关节运动轨迹构建而成；
实际轨迹获取模块(3)，用于获取该某位患者用户在在相应分配比的功能性电刺激及外骨骼设备作用下的实际关节运动轨迹信息；
参数修正模块(4)，用于基于神经网络的迭代学习控制器跟踪实际关节运动轨迹信息和虚拟约束确定的时不变预设关节运动轨迹信息，计算预设关节运动轨迹信息和实际关节运动轨迹信息之间的轨迹信息误差，并根据误差对该某位患者用户的人体肌肉模型参数或分配比进行修正，在迭代学习过程中减少误差，直至将误差控制在可接收范围内。
5.根据权利要求4所述功能性电刺激和外骨骼设备的协调控制装置，其特征在于：所述功能性电刺激的控制参数包括刺激电流、刺激通道；所述外骨骼设备的控制参数包括速度、加速度和力矩。
6.根据权利要求4所述功能性电刺激和外骨骼设备的协调控制装置，其特征在于：所述人体肌肉模型参数包括人体惯性参数、关节运动参数和肌肉激活特性参数，其中人体惯性参数估计包括：肢体质心位置、肢体质量和转动惯量；所述关节运动参数包括：粘滞系数和弹性系数；所述肌肉激活特性参数包括脉宽阈值、脉宽饱和值和肌肉静态增益。
7.一种存储介质，其上存储有可供处理器执行的计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被执行时实现权利要求1～3任意一项所述方法的步骤。
8.一种功能性电刺激和外骨骼设备的协调控制系统，用于协调控制功能性电刺激模块和外骨骼模块，其特征在于，具有：参数设置输入模块、数据处理模块、数据存储模块和运动轨迹获取模块；
所述数据存储模块上存储有计算机程序，该计算机程序被数据处理模块执行时实现以下步骤：
获取通过参数设置输入模块输入的针对某位患者用户设置的人体肌肉模型参数、功能性电刺激模块的控制参数和外骨骼模块的控制参数，以及功能性电刺激和外骨骼设备的分配比；
将所设置的人体肌肉模型参数、功能性电刺激模块的控制参数、外骨骼模块的控制参数及分配比输入患者用户模型获取预设关节运动轨迹；所述患者用户模型根据多名已知人体肌肉模型参数的健康用户在不同分配比的功能性电刺激模块和外骨骼模块作用下产生的相应关节运动轨迹构建而成；
通过运动轨迹获取模块获取该某位患者用户在相应分配比的功能性电刺激模块及外骨骼模块作用下的实际关节运动轨迹信息；
基于神经网络的迭代学习控制器跟踪实际关节运动轨迹信息和虚拟约束确定的时不变预设关节运动轨迹信息，计算预设关节运动轨迹信息和实际关节运动轨迹信息之间的轨迹信息误差，并根据误差对该某位患者用户的人体肌肉模型参数或分配比进行修正，在迭代学习过程中减少误差，直至将误差控制在可接收范围内。
9.根据权利要求8所述的功能性电刺激和外骨骼设备的协调控制系统，其特征在于：所述运动轨迹获取模块采用摄像机、角度传感器、速度传感器、加速度传感器、微波多普勒传感器、超声波运动探测器、红外线运动传感器、光电编码器中的一种或多种方式获取的用户数据，用户的数据包括关节角度、角加速度、步宽步长、步态时间周期、重心倾角力学数据、作用力矩、重力力矩，也包括肌电、肌力。
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