CN112545536A - 基于脑可塑的动作辅助装置及其控制方法、电路 - Google Patents

基于脑可塑的动作辅助装置及其控制方法、电路 Download PDF

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Abstract

本发明涉及人机交互技术领域，具体地讲是基于脑可塑的动作辅助装置及其控制方法、电路，驱动机构采用了线驱动的设计，使得驱动机构与执行机构可以分离放置，即驱动机构可以放置在使用者手臂上、腰部位置或者口袋里甚至可以放在背负的背包里，让整个设备轻量化，穿戴方便；另外本发明将分类器、投票器、阈值对比、自适应控制结合在一起，克服了肌电信号识别运动意图不准确的困难，并且使得整个系统的控制延迟降低，可以直接反应使用者的动作意图；在执行机构的控制上，采用自适应柔顺控制的控制方式，结合肌电信号主动力估计，可以做到按需提供动力，从而可以实现更好的人机交互体验和康复效果。

Description

基于脑可塑的动作辅助装置及其控制方法、电路
技术领域
本发明涉及人机交互技术领域，具体地讲是基于脑可塑的动作辅助装置及其控制方法、电路。
背景技术
动作辅助设备主要是针对肢体运动障碍的人群，已经广泛的应用在神经康复、医疗军事等领域。由于生活中，手的使用是极为重要和频繁的，故针对手部动作辅助装置的设计尤为核心。
而手部功能障碍的患者主要可归结为两类，一类是由于脑部坏损和神经通路损坏造成的，另一类是由于肌肉损伤造成的。对于第一类病人，可以通过神经移位手术来治疗；对于第二类病人，可以通过靶向肌肉神经移植手术来治疗。但不论是神经移位还是靶向神经移植手术，所用到的神经通常不是原来支配肌肉所所对应的神经，所以在手术后病人通常要经过一段时间的康复训练，以达到脑重塑的目的。
现有的动作辅助装置大多是刚性材质，重量重、体积大，穿戴极为不方便，而且还会给使用者带来额外的身体负担。
在运动控制方面，现有的设备大多是采用机械开关控制，即按下开关动作辅助装置进行运动，松开开关，运动停止，这样的运动方式极为僵硬，甚至会发生运动力过大，对手部造成二次损伤。
在运动意图解析方面，主要有基于力学信息的意图识别和基于生物电信息的意图识别，其中，采用力学信息的意图识别主要是利用人体运动学和动力学信息，而生物电信号则主要采用肌电、脑电信号。力学信息采集方便、信号平稳，但是只有使用者开始运动后才能得到，有严重的滞后性，同时一些微小的手部动作，是无法采集到力学信息，同时力学信息也不能直接反应使用者的运动意图。
基于生物电信号的运动意图识别则可以很好的解决滞后性问题，但是由于肌电信号会有干扰信号(如叠加信号、噪声信号等)在识别的准确率低，会对运动意图的判断产生误导。
特别是患者在脑重塑后，生物电信号随之发生了改变，对于改变的生物电信号进行有效识别，可以间接识别出脑重塑新功能区的运动意图，加以运用，从而进一步扩大脑重塑新功能区的控制能力，提高肢体障碍患者的运动功能。
为此设计一种可以达到轻质化、穿戴方便、控制柔顺、运动意图识别精准的基于脑可塑的动作辅助装置及其控制方法、电路是十分有必要。
发明内容
本发明突破了现有技术的难题设计了一种可以达到轻质化、穿戴方便、控制柔顺、运动意图识别精准的基于脑可塑的动作辅助装置及其控制方法、电路。
为了达到上述目的，本发明设计了基于脑可塑的动作辅助装置，其特征在于：包括：
信号采集机构，用于采集并传输使用者的生物电信号，包括信号传感器、信号传输线，所述信号传感器布置在使用者身体上，所述信号传输线的一端与信号传感器相连，所述信号传输线的另一端与控制机构相连；
操作机构，用于控制动作辅助装置的启动关闭，包括信号收发模块、操控模块，所述操控模块的与信号收发模块的相连，所述信号收发模块还与控制机构相连；
控制机构，用于识别并处理信号采集机构、操作机构传输的信息，得出使用者的动作意图结果，并将其反馈到驱动机构；所述控制机构内设有模拟数字处理模块、运动意图识别系统、驱动力计算模块、信号传输模块；所述信号收发模块、信号传输线均与模拟数字处理模块相连，模拟数字处理模块的信号输出端与运动意图识别系统的信号输入端相连，运动意图识别系统的信号输出端与驱动力计算模块的信号输入端相连，驱动力计算模块的信号输出端与信号传输模块的信号输入端相连，信号传输模块的信号输出端与驱动机构相连；
电源机构，给控制机构、驱动机构提供动力，所述电源机构包括电源、充放电控制器，电源与充放电控制器相连，所述充放电控制器还与控制机构、驱动机构相连接；
驱动机构，接收控制机构的指令控制执行机构运动；所述驱动机构包括驱动器、编码器，所述驱动器的信号输入端与控制机构相连，驱动器的电源输入端与充放电控制器相连，驱动器的信号输出端与执行机构相连，编码器的信号输出端则与控制机构的信号输入端相连；
执行机构，用于辅助使用者进行运动，所述执行机构包括动力单元、传动机构、辅助终端，所述动力单元的电源输入端与充放电控制器的电源输出端相连，所述动力单元将电力转化为动力后，分别输出到编码器和传动机构，传动机构在动力控制下控制辅助终端进行动作。
进一步的，所述传动机构包括：
主动轴，用于提供所述传动机构所需的动力；
所述主动轴可拆卸的安装在基座的侧壁上，其一端贯穿基座一侧壁与动力单元相连接，其另一端则固定在基座另一侧壁上，另外所述主动轴上还套设有单向轴承组一；
从动轴，可拆卸的安装在基座的侧壁上，其上套设有单向轴承组二，所述从动轴利用齿轮副与所述主动轴连接，随着主动轴转动；
转向轴，分别可拆卸的安装在基座的底板上，用于改变线绳的方向；
线绳，用于控制终端进行运动；
所述线绳绕设在主动轴的单向轴承、从动轴的单向轴承、转向轴上，之后穿过基座侧壁上的线孔外设的终端相连。
其中，齿轮副包括主动齿轮和从动齿轮，所述主动齿轮安装在所述主动轴上，所述从动齿轮安装在从动轴上。
进一步的，所述辅助终端为柔性外骨骼手套或者刚柔式外骨骼手套，包括手套本体、集线装置以及设置在集线装置与手套之间的理线器二，所述手套本体由指套部、手背部、手掌部组成，三者之间利用驱动线相连，所述驱动线经由理线器二整理后进入集线装置与驱动机构相连。
其中，所述集线装置包括外壳以及设置在外壳内部的可转动的轮轴，所述外壳的后部位置开设有通线凹槽，所述外壳的一侧面开设有入线孔，所述入线孔的上方部位设置有出线孔，所述入线的下方部位设置有集线孔，入线孔、出线孔位于外壳内部的一端均靠近所述轮轴，所述集线孔位于外壳内部的一端则从所述轮轴的下方穿过与所述通线凹槽连通；所述通线凹槽与所述驱动头可拆卸的连接，从而使得驱动线束与穿入集线装置的驱动线相互连通，令驱动机构控制辅助终端运动。
本发明为了达到精准辨别运动意图还设计了基于脑可塑的动作辅助装置的控制方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1信号采集机构采集使用者的生物电信号，传输给控制机构；
S2控制机构接收生物电信号，在模拟数字处理模块中进行模拟数字处理；
S3将处理后的电信号传输到运动意图识别系统，识别运动意图，获得运动意图结果；
S4将运动意图结果传输到驱动力计算模块，计算驱动力，将驱动力信号传输到驱动机构；
S5驱动机构接收驱动力信号生成相应的驱动器指令，控制驱动器运动，带动执行机构辅助使用者进行相关运动。
进一步的，本发明还包括：S0训练动作辅助装置。
训练动作辅助装置的具体方法为：
操作机构发送训练指令给动作辅助装置，操作机构上显示动作画面，使用者按照画面提示做相应动作，信号采集机构采集使用者的生物电信号，进行模拟数字处理，并在信号特征提取模块进行电信号特征提取，将提取的电信号特征存入LDA分类器，获得基于该使用者的LDA分类器后训练完成。
进一步的，所述模拟数字处理模块中设有传感电路和滤波采样电路；
其中，传感电路包括仪表放大器、带通滤波器；
所述滤波采样电路包括程序可调放大器、低通滤波器、ADC；
所述仪表放大器的信号输入端与信号采集机构中的信号传输线相连，接收采集到的生物电信号并将其放大后送入带通滤波器，滤除干扰音，之后将电信号送入滤波采样电路的程序可调放大器，根据其上的编制程序将电信号适应性放大，之后经过低通滤波器送入ADC中。
进一步的，所述运动意图识别系统包括存储模块、信号特征提取模块、LDA分类器、投票器、运动意图判断模块。
其中，识别运动意图的具体方法为：
S31存储模块接收所述模拟数字处理模块中ADC传输的电信号，并将其进行存储；
S32当存储的电信号达到存储阈值后，信号特征提取模块进行电信号特征提取；
S32将提取的特征送入LDA分类器，得到分类结果；
S33将分类结果送入投票器，获得投票结果；
S34将投票结果传输到运动意图判断模块，同时在其中进行阈值对比；
S35将投票器结果与阈值对比结果进行对比，两者结果一致，则输出最终运动意图结果，两者结果不一致，则输出静息态结果。
其中，阈值对比的具体方法为：首先在运动意图判断模块中设置阈值TH1和TH2，TH1表示伸张阈值，TH2表示弯曲阈值，其次将经过计算的表面肌电信号的绝对平均值与TH1、TH2进行对比；当MAV1>TH1时判断动作意图是伸张运动，当MAV2>TH2时判断动作意图是弯曲运动。
进一步的，驱动力计算的具体方法为：
S41根据运动意图结果计算驱动力，驱动力的计算公式为：
F1＝c1MAV1
F2＝c2MAV2
其中，F1为使用者做伸张运动时需要的驱动力，c1为肌肉做伸张运动时的电信号-力的转换系数，MAV1为使用者做伸张运动时表面肌电信号的绝对平均值；F2为使用者做弯曲运动时需要的驱动力，c1为肌肉做弯曲运动时的电信号-力的转换系数，MAV1为使用者做弯曲运动时表面肌电信号的绝对平均值；
S42将计算得到的驱动力进行自适应控制，即利用自适应算法通过自适应律调整控制律使得实际系统模型的输出趋于和参考系统模型相同，最后输出控制后的驱动力。
进一步的，本发明所述的生物电信号优选表面肌电信号。
当生物电信号为表面肌电信号时，信号特征提取模块提取的表面肌电信号特征为表面肌电信号的绝对平均值MAV和过零点数ZC；
Figure BDA0002814325720000081
Figure BDA0002814325720000082
其中，N表示设定时间内采集的表面肌电信号的数据点数，xi表示第i通道的表面肌电信号，i∈N*。
本发明还设计了一种计算机可读存储介质，其特征在于：计算机可读存储介质上存储有基于脑可塑的动作辅助装置的控制方法，其中所述基于脑可塑的动作辅助装置的控制方法被处理器执行时，实现如下步骤：
S0训练动作辅助装置，具体方法为：
操作机构发送训练指令给动作辅助装置，操作机构上显示动作画面，使用者按照画面提示做相应动作，信号采集机构采集使用者的生物电信号，进行模拟数字处理，并在信号特征提取模块进行电信号特征提取，将提取的电信号特征存入LDA分类器，获得基于该使用者的LDA分类器后训练完成；
S1信号采集机构采集使用者的生物电信号，传输给控制机构；
S2控制机构接收生物电信号，在模拟数字处理模块中进行模拟数字处理，具体方法为：
仪表放大器接收信号采集机构采集到的生物电信号并将其放大后送入带通滤波器，滤除干扰音，之后将电信号送入滤波采样电路的程序可调放大器，根据其上的编制程序将电信号适应性放大，之后经过低通滤波器送入ADC中；
S3将处理后的电信号传输到运动意图识别系统，识别运动意图，获得运动意图结果，识别运动意图的具体方法为：
S31存储模块接收所述模拟数字处理模块中ADC传输的电信号，并将其进行存储；
S32当存储的电信号达到存储阈值后，信号特征提取模块进行电信号特征提取；
S32将提取的特征送入LDA分类器，得到分类结果；
S33将分类结果送入投票器，获得投票结果；
S34将投票结果传输到运动意图判断模块，同时在其中进行阈值对比；
S35将投票器结果与阈值对比结果进行对比，两者结果一致，则输出最终运动意图结果(伸张运动或弯曲运动)，两者结果不一致，则输出静息态结果；
S4将运动意图结果传输到驱动力计算模块，计算驱动力，驱动力的计算公式为：F1＝c1MAV1；F2＝c2MAV2；将计算得到的驱动力进行自适应控制，即利用自适应算法通过自适应律调整控制律使得实际系统模型的输出趋于和参考系统模型相同，最后输出控制后的驱动力信号；
S5驱动机构接收驱动力信号生成相应的驱动器指令，控制驱动器运动，带动执行机构辅助使用者进行相关运动。
本发明与现有技术相比，驱动机构采用了线驱动的设计，使得驱动机构与执行机构可以分离放置，即驱动机构可以放置在使用者手臂上、腰部位置或者口袋里甚至可以放在背负的背包里，让整个设备轻量化，穿戴方便；另外本发明将分类器、投票器、阈值对比、自适应控制结合在一起，克服了肌电信号识别运动意图不准确的困难，并且使得整个系统的控制延迟降低，可以直接反应使用者的动作意图；在执行机构的控制上，采用自适应柔顺控制的控制方式，结合肌电信号主动力估计，可以做到按需提供动力，从而可以实现更好的人机交互体验和康复效果。
附图说明
图1为一具体实施例中基于脑可塑的动作辅助装置的结构示意图。
图2为一具体实施例中基于脑可塑的动作辅助装置的结构中传动机构的结构示意图。
图3为一具体实施例中基于脑可塑的动作辅助装置控制方法的流程示意图。
图4为一具体实施例中基于脑可塑的动作辅助装置控制方法中表面肌电信号采集电路结构示意图。
图5为一具体实施例中基于脑可塑的动作辅助装置控制方法中识别运动意图的流程示意图。
图6为一具体实施例中基于脑可塑的动作辅助装置控制方法中生物电信号特征提取的处理示意图。
图7为一具体实施例中基于脑可塑的动作辅助装置控制方法中驱动力自适应控制流程示意图。
图8为一具体实施例中基于脑可塑的动作辅助装置的使用示意图。
图9为一具体实施例中基于脑可塑的动作辅助装置中集线装置的侧视图。
图10为一具体实施例中基于脑可塑的动作辅助装置中集线装置的剖视图。
图11一具体实施例中基于脑可塑的动作辅助装置中集线装置的正视图。
具体实施方式
结合附图对本发明进行进一步描述，但不作为对本发明的限定。
需说明的是，本发明附图均采用简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
参见图1、图3、图5，本发明设计了基于脑可塑的动作辅助装置及其控制方法，具体如下：信号采集机构1，用于采集并传输使用者的表面肌电信号，包括信号传感器1-2、信号传输线1-1。
在具体实施例中，信号传感器1-2采用的是电极片，共设计了3个电极片，其中1号电极片和3号电极片采集使用者的表面肌电信号，2号电极片作为参考电机，以免肌电信号的绝对电压超出仪表放大器的工作范围。
参见图8，将电极片布置在使用者身体上，利用信号传输线1-1将电极片与控制机构2相连。
操作机构3，用于控制动作辅助装置的启动关闭，包括信号收发模块3-1、操控模块3-2。
需要特别注意的是：操控模块3-2可以为任何电子设备或电子程序，Android App、iOS App、微信小程序、支付宝小程序中的一种或几种，抑或者是更新一代的软件技术实现；信号收发模块3-1则是可以接受无线信号或者有限信号的任何电子设备或电子程序，或者是更新一代的软件技术。
在具体实施例中，操控模块3-2采用的是APP，信号收发模块3-1采用的是蓝牙收发器。
使用者通过打开APP点击使用或停止，蓝牙信号通过蓝牙收发器将启动信号传输给控制机构2，从而启动或关闭本发明。
所述控制机构2，用于识别并处理信号采集机构1、操作机构3传输的信息，得出使用者的动作意图结果，并将其反馈到驱动机构4。
所述控制机构2内设有模拟数字处理模块2-1、运动意图识别系统2-2、驱动力计算模块2-3、信号传输模块2-4。
优选的，参见图4，模拟数字处理模块2-1中设有传感电路2-1-1和滤波采样电路2-1-2。
其中，传感电路2-1-1包括仪表放大器2-1-1-1、带通滤波器2-1-1-2；滤波采样电路2-1-2包括程序可调放大器2-1-2-1、低通滤波器2-1-2-2、ADC2-1-2-3。
在具体实施例中，模拟数字处理模块2-1接收蓝牙收发器传输的信号，启动或关闭整个装置，接收电极片传输的表面肌电信号后，对其进行模拟数字处理：仪表放大器2-1-1-1接收电极片采集到的差分电压信号并将其放大500倍后送入10～500Hz的带通滤波器2-1-1-2，从而滤除电极片移位而产生的低频干扰和由环境耦合进来的高频噪声等，再经由0.5m左右长度的线缆进入滤波采样电路2-1-2。这部分电路是模拟数字混合电路，其中会集成晶振、MCU和电极驱动器等干扰源，另外由于使用者自身肌电信号强度的差异会造成肌电传感器的通用性降低，因此在滤波采样电路2-1-2中增加了程序可调放大器2-1-2-1，针对不同的使用者，程序会把电路自动调整到一个合适的放大倍数，之后经过低通滤波器2-1-2-2送入ADC2-1-2-3中，ADC不间断的接收采集的肌电信号并送入运动意图识别系统2-2。
优选的，运动意图识别系统2-2包括存储模块2-2-1、信号特征提取模块2-2-2、LDA分类器2-2-3、投票器2-2-4、运动意图判断模块2-2-5。
在具体实施例中，设置存储模块2-2-1的存储阈值为128，当存储模块满128个肌电信号后，就进行特征提取，即提取表面肌电信号的绝对平均值MAV和过零点数ZC，公式为
Figure BDA0002814325720000131
Figure BDA0002814325720000132
其中，N表示设定时间内采集的表面肌电信号的数据点数，xi表示第i通道的表面肌电信号，i∈N*。
为了保证实时性和识别率，系统中的数据处理窗长度为256个数据点，滑动窗长度为128个数据点。在1860Hz的采样率下，处理的延迟时间为68.8ms，小于可以接受的延迟时间300ms。由于本实施例中设计了1号电极片、3号电极片两个肌电通道，因此当各通道得到128个数据点时，将这些数据和之前的128个数据合并，并提取特征，即窗长为256个数据点，滑动窗长为128个数据点。具体处理过程可参见图6。
之后将提取的MAV与ZC送入LDA分类器2-2-3进行线性判别分析，将分析结果送入投票器进行投票，将得票最多的结果输入到运动意图判断模块2-2-5中，同时直接将提取的MAV送入运动意图判断模块2-2-5中进行阈值对比。
阈值对比的具体方法为：首先在运动意图判断模块2-2-5中设置阈值TH1和TH2，TH1表示伸张阈值，TH2表示弯曲阈值，其次将经过计算的表面肌电信号的绝对平均值与TH1、TH2进行对比；当MAV>TH1时判断动作意图是伸张运动，当MAV>TH2时判断动作意图是弯曲运动。
最后在运动意图判断模块2-2-5中会有两个结果，一个是投票器的投票结果，一个是阈值对比的结果，将两个结果进行对比，相同，则输出识别结果，不同则输出静息态结果。
输出的运动意图结果则进入到驱动力计算模块2-3，该模块的主要作用是计算出能让执行机构产生合适的辅助力，从而能恰当的辅助使用者完成伸张和弯曲的运动而不至于感受到机构阻碍运动或机构运动过快的情况。
优选的，驱动力计算的具体方法为：利用驱动力的计算公式F1＝c1MAV1；F2＝c2MAV2计算对应的驱动力，之后将计算得到的驱动力进行自适应控制，参见图7，即利用自适应算法通过自适应律调整控制律使得实际系统模型的输出趋于和参考系统模型相同，最后输出控制后的驱动力给到驱动机构。
本发明的参考模型选用二阶系统。这里不需要知道准确的实际系统模型，自适应控制器基于Narendra方案设计。
其中，F1为使用者做伸张运动时需要的驱动力，c1为肌肉做伸张运动时的电信号-力的转换系数，MAV1为使用者做伸张运动时表面肌电信号的绝对平均值；F2为使用者做弯曲运动时需要的驱动力，c1为肌肉做弯曲运动时的电信号-力的转换系数，MAV1为使用者做弯曲运动时表面肌电信号的绝对平均值。
优选的，驱动机构4包括驱动器4-1、编码器4-2，驱动器4-1会根据控制器的控制信号输出相应的电流驱动执行机构的运动，编码器4-2用于脉冲计数，并将其传输给控制机构2。
因此本发明还必须包括电源机构5，用于给控制机构2、驱动机构4提供电源动力，所述电源机构5包括电源5-1、充放电控制器5-2，电源5-1与充放电控制器5-2相连，所述充放电控制器5-2与控制机构2、驱动机构4相连接。
优选的，执行机构包括动力单元6-1、传动机构6-2、辅助终端6-3，在具体实施例中，采用的动力单元为电机，传动机构为线性传动机构。
电机给予传动机构6-2动力，使得传动机构6-2可以控制辅助终端6-3进行动作。
为了保证动作辅助装置在使用中的准确性，在使用前需要进行训练，即对LDA分类器进行训练，具体方法为：
操作机构3发送训练指令给动作辅助装置，操作机构3上显示动作画面，使用者按照画面提示做相应动作，信号采集机构1采集使用者的生物电信号，进行模拟数字处理，并在信号特征提取模块2-2-2进行电信号特征提取，将提取的电信号特征存入LDA分类器2-2-3，获得基于该使用者的LDA分类器2-2-3后训练完成。
优选的，传动机构包括：主动轴6-2-1，用于提供所述传动机构6-2所需的动力；
所述主动轴6-2-1可拆卸的安装在基座6-2-2的侧壁上，其一端贯穿基座6-2-2一侧壁与动力单元6-1相连接，其另一端则固定在基座6-2-2另一侧壁上，另外所述主动轴6-2-1上还套设有单向轴承组一6-2-3；
从动轴6-2-5，可拆卸的安装在基座6-2-2的侧壁上，其上套设有单向轴承组二6-2-4，所述从动轴6-2-5利用齿轮副与所述主动轴6-2-1连接，随着主动轴6-2-1转动；
转向轴6-2-6，分别可拆卸的安装在基座6-2-2的底板上，用于改变线绳6-2-7的方向；
线绳6-2-7，用于控制辅助终端6-3进行运动；
所述线绳6-2-7绕设在主动轴6-2-1的单向轴承组一6-2-3、从动轴6-2-5的单向轴承组二6-2-4、转向轴6-2-6上，之后穿过基座6-2-2侧壁上的线孔外设的辅助终端6-3相连。
参见图2，在具体实施例中，采用了4个单向轴承，两两一组，分别安装在主动轴和从动轴上，两两一组，分别安装在主动轴和从动轴上，主动轴上的单向轴承分为第一单向轴承、第二单向轴承；从动轴上单向轴承分为第三单向轴承、第四单向轴承。
优选的，采用了2个转向轴，分别标记为第一转向轴、第二转向轴。
优选的，线绳也采用了两组，分别标记为第一线绳、第二线绳。
优选的，按压轴也采用了2组，分别位于从动轴的上下两侧，使线绳靠紧从动轴上的单向轴承，令出线可靠。
从动轴上则安装有齿轮副的从动齿轮，主动轴上安装有齿轮副的主动齿轮，从动齿轮与主动齿轮相啮合，从而带动从动轴随着主动轴转动。
优选的，第一线绳绕设在主动轴的第一单向轴承、从动轴的第三单向轴承、第一转向轴上，后穿过基座侧壁上的第一线孔与外设的终端相连；
优选的，第二线绳绕设在主动轴的第二单向轴承、从动轴的第四单向轴承、第二转向轴上，后穿过基座侧壁上的第二线孔与外设的终端相连。
其中控制终端的弯曲与伸张的两股线绳的主动轴由单个电机控制，利用单向轴承的离合效应，对实现对两股线绳的绕转收线的分时单独控制，在一股线绳动作时，不影响另外一股线绳的绕转放线、收线；利用齿轮副配合，实现单个电机同时驱动主动轴与从动轴的旋转。
在具体实施中，根据辅助终端对线绳的方向要求，利用转向轴，对线绳的方向进行改变；根据辅助终端对两股线绳的收放速率比的要求(各设计方案，各穿戴人员的要求有所不同)，由电机带动主动轴主动旋转下，从动轴随之运动，带动线绳进行收放线运动，速率由辅助终端进行控制。
辅助终端两种不同动作(弯曲与伸张)对应的线绳组的绕线与放线完全相反，速率比保持一致。
参见图8，优选的，本发明所述辅助终端6-3为柔性外骨骼手套41或者刚柔式外骨骼手套42，包括手套本体、集线装置6-3-1以及设置在集线装置6-3-1与手套之间的理线器二，所述手套本体由指套部、手背部、手掌部组成，三者之间利用驱动线相连，所述驱动线经由理线器二整理后进入集线装置6-3-1与驱动机构4相连。
参见图9～11，其中集线装置6-3-1包括外壳6-3-1-1以及设置在外壳6-3-1-1内部的可转动的轮轴6-3-1-2，所述外壳6-3-1-1的后部位置开设有通线凹槽6-3-1-3，所述外壳6-3-1-1的一侧面开设有入线孔6-3-1-4，所述入线孔6-3-1-4的上方部位设置有出线孔6-3-1-5，所述入线的下方部位设置有集线孔6-3-1-6，入线孔6-3-1-4、出线孔6-3-1-5位于外壳6-3-1-1内部的一端均靠近所述轮轴6-3-1-2，所述集线孔6-3-1-6位于外壳6-3-1-1内部的一端则从所述轮轴6-3-1-2的下方穿过与所述通线凹槽6-3-1-3连通；所述通线凹槽6-3-1-3与所述驱动头可拆卸的连接，从而使得驱动线束与穿入集线装置6-3-1的驱动线相互连通，令驱动机构4控制辅助终端6-3运动。
在辅助终端的选择上，柔性外骨骼手套为柔性材料制作，采用线驱动的方式控制手套运动，佩戴舒适，使用轻便，柔式外骨骼手套也采用柔性线性传动设计，利用金属材料制成的手背板、手掌板、指套，提供训练所需的刚度的同时便于塑形以适应不同患者。
在集线器上，本发明设计了通线凹槽，使本发明与外置的驱动机构之间可拆卸的连接，实现了不同型号的驱动机构、不同型号的外骨骼装置之间可以自由组装配对。
在具体实施例中，本发明还设计了一种计算机可读存储介质，其上存储有基于脑可塑的动作辅助装置的控制方法，其中所述基于脑可塑的动作辅助装置的控制方法被处理器执行时，实现如下步骤：
S0训练动作辅助装置，具体方法为：
操作机构发送训练指令给动作辅助装置，操作机构上显示动作画面，使用者按照画面提示做相应动作，信号采集机构采集使用者的生物电信号，进行模拟数字处理，并在信号特征提取模块进行电信号特征提取，将提取的电信号特征存入LDA分类器，获得基于该使用者的LDA分类器后训练完成；
S1信号采集机构采集使用者的生物电信号，传输给控制机构；
S2控制机构接收生物电信号，在模拟数字处理模块中进行模拟数字处理，具体方法为：
仪表放大器接收信号采集机构采集到的生物电信号并将其放大后送入带通滤波器，滤除干扰音，之后将电信号送入滤波采样电路的程序可调放大器，根据其上的编制程序将电信号适应性放大，之后经过低通滤波器送入ADC中；
S3将处理后的电信号传输到运动意图识别系统，识别运动意图，获得运动意图结果，识别运动意图的具体方法为：
S31存储模块接收所述模拟数字处理模块中ADC传输的电信号，并将其进行存储；
S32当存储的电信号达到存储阈值后，信号特征提取模块进行电信号特征提取；
S32将提取的特征送入LDA分类器，得到分类结果；
S33将分类结果送入投票器，获得投票结果；
S34将投票结果传输到运动意图判断模块，同时在其中进行阈值对比；
S35将投票器结果与阈值对比结果进行对比，两者结果一致，则输出最终运动意图结果(伸张运动或弯曲运动)，两者结果不一致，则输出静息态结果；
S4将运动意图结果传输到驱动力计算模块，计算驱动力，驱动力的计算公式为：F1＝c1MAV1；F2＝c2MAV2；将计算得到的驱动力进行自适应控制，即利用自适应算法通过自适应律调整控制律使得实际系统模型的输出趋于和参考系统模型相同，最后输出控制后的驱动力信号；
S5驱动机构接收驱动力信号生成相应的驱动器指令，控制驱动器运动，带动执行机构辅助使用者进行相关运动。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序指令相关的硬件来完成，所述程序可存储于一个计算机可读存储介质中，如本发明的实施例中，该程序可存储于计算机系统的存储介质中，并被该计算机系统中的至少一个处理器执行，以实现包括如上述各方法的实施例的流程。其中所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
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的范围限制，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。

Claims (17)

1.基于脑可塑的动作辅助装置，其特征在于：包括：
信号采集机构(1)，用于采集并传输使用者的生物电信号，包括信号传感器(1-2)、信号传输线(1-1)，所述信号传感器(1-2)布置在使用者身体上，所述信号传输线(1-1)的一端与信号传感器(1-2)相连，所述信号传输线(1-1)的另一端与控制机构(2)相连；
操作机构(3)，用于控制动作辅助装置的启动关闭，包括信号收发模块(3-1)、操控模块(3-2)，所述操控模块(3-2)的与信号收发模块(3-1)的相连，所述信号收发模块(3-1)还与控制机构(2)相连；
控制机构(2)，用于识别并处理信号采集机构(1)、操作机构(3)传输的信息，得出使用者的动作意图结果，并将其反馈到驱动机构(4)；所述控制机构(2)内设有模拟数字处理模块(2-1)、运动意图识别系统(2-2)、驱动力计算模块(2-3)、信号传输模块(2-4)；所述信号收发模块(3-1)、信号传输线(1-1)均与模拟数字处理模块(2-1)相连，模拟数字处理模块(2-1)的信号输出端与运动意图识别系统(2-2)的信号输入端相连，运动意图识别系统(2-2)的信号输出端与驱动力计算模块(2-3)的信号输入端相连，驱动力计算模块(2-3)的信号输出端与信号传输模块(2-4)的信号输入端相连，信号传输模块(2-4)的信号输出端与驱动机构(4)相连；
电源机构(5)，给控制机构(2)、驱动机构(4)提供动力，所述电源机构(5)包括电源(5-1)、充放电控制器(5-2)，电源(5-1)与充放电控制器(5-2)相连，所述充放电控制器(5-2)还与控制机构(2)、驱动机构(4)相连接；
驱动机构(4)，接收控制机构(2)的指令控制执行机构(6)运动；所述驱动机构(4)包括驱动器(4-1)、编码器(4-2)，所述驱动器(4-1)的信号输入端与控制机构(2)相连，驱动器(4-1)的电源输入端与充放电控制器(5-2)相连，驱动器(4-1)的信号输出端与执行机构(6)相连，编码器(4-2)的信号输出端则与控制机构(2)的信号输入端相连；
执行机构(6)，用于辅助使用者进行运动，所述执行机构(6)包括动力单元(6-1)、传动机构(6-2)、辅助终端(6-3)，所述动力单元(6-1)的电源输入端与充放电控制器(5-2)的电源输出端相连，所述动力单元(6-1)将电力转化为动力后，分别输出到编码器(4-2)和传动机构(6-2)，传动机构(6-2)在动力控制下控制辅助终端(6-3)进行动作。
2.根据权利要求1所述的基于脑可塑的动作辅助装置，其特征在于：所述传动机构(6-2)包括：
主动轴(6-2-1)，用于提供所述传动机构(6-2)所需的动力；
所述主动轴(6-2-1)可拆卸的安装在基座(6-2-2)的侧壁上，其一端贯穿基座(6-2-2)一侧壁与动力单元(6-1)相连接，其另一端则固定在基座(6-2-2)另一侧壁上，另外所述主动轴(6-2-1)上还套设有单向轴承组一(6-2-3)；
从动轴(6-2-5)，可拆卸的安装在基座(6-2-2)的侧壁上，其上套设有单向轴承组二(6-2-4)，所述从动轴(6-2-5)利用齿轮副与所述主动轴(6-2-1)连接，随着主动轴(6-2-1)转动；
转向轴(6-2-6)，分别可拆卸的安装在基座(6-2-2)的底板上，用于改变线绳(6-2-7)的方向；
线绳(6-2-7)，用于控制辅助终端(6-3)进行运动；
所述线绳(6-2-7)绕设在主动轴(6-2-1)的单向轴承组一(6-2-3)、从动轴(6-2-5)的单向轴承组二(6-2-4)、转向轴(6-2-6)上，之后穿过基座(6-2-2)侧壁上的线孔外设的辅助终端(6-3)相连。
3.根据权利要求2所述的基于脑可塑的动作辅助装置，其特征在于：所述齿轮副包括主动齿轮(6-2-8)和从动齿轮(6-2-9)，所述主动齿轮(6-2-8)安装在所述主动轴(6-2-1)上，所述从动齿轮(6-2-9)安装在从动轴(6-2-5)上。
4.根据权利要求1所述的基于脑可塑的动作辅助装置，其特征在于：所述辅助终端(6-3)为柔性外骨骼手套(41)或者刚柔式外骨骼手套(42)，包括手套本体、集线装置(6-3-1)以及设置在集线装置(6-3-1)与手套之间的理线器二，所述手套本体由指套部、手背部、手掌部组成，三者之间利用驱动线相连，所述驱动线经由理线器二整理后进入集线装置(6-3-1)与驱动机构(4)相连。
5.根据权利要求4所述的基于脑可塑的动作辅助装置，其特征在于：所述集线装置(6-3-1)包括外壳(6-3-1-1)以及设置在外壳(6-3-1-1)内部的可转动的轮轴(6-3-1-2)，所述外壳(6-3-1-1)的后部位置开设有通线凹槽(6-3-1-3)，所述外壳(6-3-1-1)的一侧面开设有入线孔(6-3-1-4)，所述入线孔(6-3-1-4)的上方部位设置有出线孔(6-3-1-5)，所述入线的下方部位设置有集线孔(6-3-1-6)，入线孔(6-3-1-4)、出线孔(6-3-1-5)位于外壳(6-3-1-1)内部的一端均靠近所述轮轴(6-3-1-2)，所述集线孔(6-3-1-6)位于外壳(6-3-1-1)内部的一端则从所述轮轴(6-3-1-2)的下方穿过与所述通线凹槽(6-3-1-3)连通；所述通线凹槽(6-3-1-3)与所述驱动头可拆卸的连接，从而使得驱动线束与穿入集线装置(6-3-1)的驱动线相互连通，令驱动机构(4)控制辅助终端(6-3)运动。
6.根据权利要求1所述的基于脑可塑的动作辅助装置，其特征在于：所述生物电信号为表面肌电信号。
7.基于脑可塑的动作辅助装置的控制方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1信号采集机构(1)采集使用者的生物电信号，传输给控制机构(2)；
S2控制机构(2)接收生物电信号，在模拟数字处理模块(2-1)中进行模拟数字处理；
S3将处理后的电信号传输到运动意图识别系统(2-2)，识别运动意图，获得运动意图结果；
S4将运动意图结果传输到驱动力计算模块(2-3)，计算驱动力，将驱动力信号传输到驱动机构(4)；
S5驱动机构(4)接收驱动力信号生成相应的驱动器(4-1)指令，控制驱动器(4-1)运动，带动执行机构(6)辅助使用者进行相关运动。
8.根据权利要求7所述的基于脑可塑的动作辅助装置的控制方法，其特征在于：还包括：S0训练动作辅助装置。
9.根据权利要求7所述的基于脑可塑的动作辅助装置的控制方法，其特征在于：所述模拟数字处理模块(2-1)中设有传感电路(2-1-1)和滤波采样电路(2-1-2)；
所述传感电路(2-1-1)包括仪表放大器(2-1-1-1)、带通滤波器(2-1-1-2)；
所述滤波采样电路(2-1-2)包括程序可调放大器(2-1-2-1)、低通滤波器(2-1-2-2)、ADC(2-1-2-3)；
所述仪表放大器(2-1-1-1)的信号输入端与信号采集机构(1)中的信号传输线(1-1)相连，接收采集到的生物电信号并将其放大后送入带通滤波器(2-1-1-2)，滤除干扰音，之后将电信号送入滤波采样电路(2-1-2)的程序可调放大器(2-1-2-1)，根据其上的编制程序将电信号适应性放大，之后经过低通滤波器(2-1-2-2)送入ADC(2-1-2-3)中。
10.根据权利要求7所述的基于脑可塑的动作辅助装置的控制方法，其特征在于：所述运动意图识别系统(2-2)包括存储模块(2-2-1)、信号特征提取模块(2-2-2)、LDA分类器(2-2-3)、投票器(2-2-4)、运动意图判断模块(2-2-5)。
11.根据权利要求7所述的基于脑可塑的动作辅助装置的控制方法，其特征在于：识别运动意图的具体方法为：
S31存储模块(2-2-1)接收所述模拟数字处理模块(2-1)中ADC传输的电信号，并将其进行存储；
S32当存储的电信号达到存储阈值后，信号特征提取模块(2-2-2)进行电信号特征提取；
S32将提取的特征送入LDA分类器(2-2-3)，得到分类结果；
S33将分类结果送入投票器(2-2-4)，获得投票结果；
S34将投票结果传输到运动意图判断模块(2-2-5)，同时在其中进行阈值对比；
S35将投票器(2-2-4)结果与阈值对比结果进行对比，两者结果一致，则输出最终运动意图结果，两者结果不一致，则输出静息态结果。
12.根据权利要求7所述的基于脑可塑的动作辅助装置的控制方法，其特征在于：驱动力计算的具体方法为：
S41根据运动意图结果计算驱动力，驱动力的计算公式为：
F1＝c1MAV1
F2＝c2MAV2
其中，F1为使用者做伸张运动时需要的驱动力，c1为肌肉做伸张运动时的电信号-力的转换系数，MAV1为使用者做伸张运动时表面肌电信号的绝对平均值；F2为使用者做弯曲运动时需要的驱动力，c1为肌肉做弯曲运动时的电信号-力的转换系数，MAV1为使用者做弯曲运动时表面肌电信号的绝对平均值；
S42将计算得到的驱动力进行自适应控制，即利用自适应算法通过自适应律调整控制律使得实际系统模型的输出趋于和参考系统模型相同，最后输出控制后的驱动力。
13.根据权利要求8所述的基于脑可塑的动作辅助装置的控制方法，其特征在于：训练动作辅助装置的具体方法为：
操作机构(3)发送训练指令给动作辅助装置，操作机构(3)上显示动作画面，使用者按照画面提示做相应动作，信号采集机构(1)采集使用者的生物电信号，进行模拟数字处理，并在信号特征提取模块(2-2-2)进行电信号特征提取，将提取的电信号特征存入LDA分类器(2-2-3)，获得基于该使用者的LDA分类器(2-2-3)后训练完成。
14.根据权利要求13所述的基于脑可塑的动作辅助装置的控制方法，其特征在于：所述生物电信号为表面肌电信号。
15.根据权利要求14所述的基于脑可塑的动作辅助装置的控制方法，其特征在于：当生物电信号为表面肌电信号时，信号特征提取模块(2-2-2)提取的表面肌电信号特征为表面肌电信号的绝对平均值MAV和过零点数ZC；
Figure FDA0002814325710000071
Figure FDA0002814325710000072
其中，N表示设定时间内采集的表面肌电信号的数据点数，xi表示第i通道的表面肌电信号，i∈N*。
16.根据权利要求11所述的基于脑可塑的动作辅助装置的控制方法，其特征在于：所述阈值对比的具体方法为：首先在运动意图判断模块(2-2-5)中设置阈值TH1和TH2，TH1表示伸张阈值，TH2表示弯曲阈值，其次将经过计算的表面肌电信号的绝对平均值与TH1、TH2进行对比；当MAV1>TH1时判断动作意图是伸张运动，当MAV2>TH2时判断动作意图是弯曲运动。
17.一种计算机可读存储介质，其特征在于：计算机可读存储介质上存储有动作辅助装置的控制方法，其中所述动作辅助装置的控制方法被处理器执行时，实现如权利要求7-16任一项所述的动作辅助装置的控制方法。
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