CN114191260A - 高度集成化脑控神经电刺激外骨骼机器人系统及控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种高度集成化脑控神经电刺激外骨骼机器人系统，腰部机构两侧分别通过一个连接机构连接大腿机构上端，每个大腿机构下端通过一个膝关节控制机构连接小腿机构上端，小腿机构下端通过限位机构连接足部机构；所述控制箱内的主控模块输入端连接多个脑电极，该多个脑电极设置在病患头部并用于采集信号；主控模块根据采集信号来产生输出信号，该输出信号输出至与大腿机构、小腿机构对位的病患两侧大腿和小腿上设置的腿电极。本发明通过体外搭建的脑部到腿部的“人工神经环路”，实现了外骨骼对大脑神经系统的多模刺激强化，唤醒功能障碍的中枢与外周神经系统功能，促使患者积极参与康复训练，实现了患者神经与运动功能障碍的最优化康复。

Description

高度集成化脑控神经电刺激外骨骼机器人系统及控制方法
技术领域
本发明属于脑卒中患者康复器材技术领域，涉及一种康复训练用外骨骼，尤其是一种高度集成化脑控神经电刺激外骨骼机器人系统。
背景技术
脑卒中(cerebral stroke)又称“中风”、“脑血管意外”，是由于脑部血管突然破裂或因血管阻塞导致血液不能流入大脑而引起脑组织损伤的一组疾病，包括缺血性和出血性卒中。脑卒中会造成运动障碍，比如无法按照正常的行走方式行走，而不正常的行走方式不仅降低了病患的生活质量，还会使病患因为他人过多的注视或歧视产生抑郁或丧失生活信心等心理问题。目前，较常用的行走康复训练器材包括平行杠、手杖、助行车、助行架等，但上述设备属于辅助性器材，其主要起到辅助支撑的作用，避免病患因失衡而摔倒的问题。随着科技的发展，脑卒中病患可以使用助行机器人进行康复训练，助行机器人酷似人体下肢，腰部和腿部分别设有固定带，病患可以通过控制器控制机器人前进的速度，使机器人能模拟自然的行走步态和行走姿势，由此实现重塑病患行走能力的目的。
上述助行机器人的腿部运动通过固定带带动病患的腿部随之运动，仅能机械性的完成行走的模拟。而从人体运动的过程来说，应该是人脑产生运动的脑电信号，再由神经系统传递到腿部的肌肉群，由肌肉群中各位置的肌肉协同运动来完成伸腿、迈步、落地等动作，再由人脑对腿部状态进行判断来完成一些如平衡等辅助动作，也就是说，采用助行机器人行走时，仅是一个带动腿部运动的过程，腿部仅参与了运动，而减少了腿部与人脑之间的互动过程，这样不利于人脑内因脑卒中而损伤的神经系统的康复训练。
发明内容
本发明旨在克服现有技术不足，提供一种高度集成化脑控神经电刺激外骨骼机器人系统。首先，通过脑电信号采集来使人脑在腿部运动时关注运动过程，利用病患不断的运动想象来训练脑部机能以及解码人脑的运动意图，促使受损运动传导回路的修复或重建；另外，通过膝关节角度传感器和惯性测量传感器的输出值的误差对电刺激信号进行调节，以使肌肉控制符合正常行走时的状态。
本发明采取的技术方案是：
一种高度集成化脑控神经电刺激外骨骼机器人系统，包括腰部机构、大腿机构、小腿机构、足部机构和控制箱，其特征在于：腰部机构两侧分别通过一个连接机构连接大腿机构上端，每个大腿机构下端通过一个膝关节控制机构连接小腿机构上端，小腿机构下端通过限位机构连接足部机构；
所述控制箱内的主控模块输入端连接多个脑电极，该多个脑电极设置在病患头部并用于采集信号；
主控模块根据采集信号来产生输出信号，该输出信号输出至与大腿机构、小腿机构对位的病患两侧大腿和小腿上设置的腿电极。
进一步的：所述腰部机构包括贴在病患两侧腰部的两个骨盆架，该两个骨盆架后端横向可调的设置在二者后侧的安装架上，该两个骨盆架前端设置有将两个骨盆架前端相互固定的固定部件；每个骨盆架的侧面通过所述连接机构连接一个大腿机构；
优选的方案是：所述大腿机构包括大腿板和大腿滑动板，大腿板上端连接在所述连接机构的下端，大腿滑动板能由上至下的沿着大腿板限位滑动，大腿滑动板下端连接所述膝关节控制机构一端。
优选的方案是：所述小腿机构包括小腿板和小腿滑动板，小腿板上端连接所述膝关节机构的另一端，小腿滑动板能由上至下沿着小腿板限位滑动，小腿滑动板下端连接所述限位机构上端；
优选的方案是：所述足部机构包括足托，足托设置在限位机构下端。
进一步的：所述限位机构包括人字形板和连接板，连接板上端连接小腿滑动板下端，连接板下端设置有由前侧至后侧的开槽，该开槽内铰装人字形板的上端，人字形板的两个下端连接所述足托；
连接板前侧和后侧设置有竖向的空心管，前侧的空心管内设置弹簧，该弹簧下端顶在所述人字形板上端面前侧表面；后侧的空心管内设置调节柱，该调节柱能在空心管内竖向滑动并能限位顶住人字形板上端面后侧表面。
进一步的：所述连接机构包括骨盆架连接板、外摆转板和前后摆转板，骨盆架连接板竖向可调的设置在同侧的骨盆架上，骨盆架连接板下端外侧铰装能向骨盆架连接板外侧摆转的外摆转板，外摆转板下端内铰装能向外摆转板前侧和后侧摆转的前后摆转板，该前后摆转板的下端连接所述大腿板上端。
进一步的：前后摆转板与外摆转板铰装的铰轴位于外摆转板外侧的端部设置有磁块，与磁块对位的大腿板上端设置有髋部角度传感器，该髋部角度传感器连接主控模块；
优选的方案是：在外摆转板下端设置一限位柱，该限位柱位于外摆转板下端由前侧至后侧的通槽内的部分滑动穿设在前后摆转板后侧对位开设的弧形限位槽内。
进一步的：所述足托中脚部踩踏的部位设置有足底压力传感器，该足底压力传感器连接主控模块；
优选的方案是：所述足托上或病患脚部上设置有惯性测量传感器，该惯性测量传感器连接主控模块。
进一步的：所述主控模块通过脑电放大模块连接脑电帽，脑电帽设置有多通道采集电极；
主控模块通过控制箱内设置的背包模块连接两条腿设置的两个髋部模块中的两个髋部角度传感器、两条腿设置的两个髋部模块中的两个电刺激器、两条腿设置的两个膝关节模块中的两个膝部角度传感器、两条腿设置的两个踝关节模块中的足底压力传感器和两条腿设置的两个踝关节模块中的惯性测量传感器；
主控模块通过两个电刺激器分别连接两条腿设置的腿部电极。
进一步的：背包模块连接控制箱表面设置的按钮模块、控制箱向外引出的手柄模块和电池电量检测模块。
进一步的：所述大腿机构、小腿机构和足部机构分别设置有壳，在壳上设置有固定带或绑带；
优选的方案是：所述安装架上设置所述控制箱。
本发明的另一个目的是提供根据权利要求一种高度集成化脑控神经电刺激外骨骼机器人系统的控制方法，包括以下步骤：
⑴病患穿戴外骨骼，处于运动想象状态；
⑵主控模块接收病患的脑波信号并计算出注意力输出状态和运动想象输出状态；
⑶当注意力输出状态和运动想象输出状态均大于各自阀值时，提示病患开始行走；
⑷病患行走期间检测病患的脑波信号并计算出注意力输出状态和运动想象输出状态；
当注意力输出状态和运动想象输出状态均大于各自阀值时，调用电刺激处理过程，跳到步骤⑸；
否则，提示病患停下，跳到步骤⑴；
⑸重复步骤⑷；
所述电刺激处理过程包括以下步骤：
⑴主控模块查询当前的足底压力传感器和惯性测量传感器的输出数据；
⑵根据步骤⑴的输出数据计算病患处于步态周期中的阶段；
⑶按照所述阶段对应的电刺激方案向对应的肌肉发出电刺激信号；
优选的方案是：
所述注意力输出状态包括以下步骤：
⑴采集脑波信号，重采样至250Hz；
⑵使用H∞算法除去眼伪影；
⑶利用最大视觉阀值对每个通道数据进行标准化处理；
⑷噪声通道滤除；
⑸50Hz陷波滤波、带通滤波、公共平均参考处理；
⑹最大熵法计算30-45Hz和55-90Hz波段的功率谱密度；
⑺LDA分类，输出注意力输出状态值；
优选的方案是：
所述运动想象输出状态的计算过程是：
⑴采集脑波信号，重采样至250Hz；
⑵使用H∞算法除去眼伪影；
⑶利用最大视觉阀值对每个通道数据进行标准化处理；
⑷50Hz陷波滤波、带通滤波、公共平均参考处理；
⑸提取5-10Hz、10-15Hz、15-20Hz、20-25Hz的数据；
⑹采取公共空间模式算法提取特征；
⑺LDA分类，输出运动想象输出状态值；
优选的方案是：
电刺激处理过程中的步态周期的阶段分为足跟触地、全脚掌着地、足跟离地、摆动相前期和摆动相后期；
优选的方案是：
所述电刺激处理过程中对应的电刺激方案是：
足跟触地、全脚掌着地和摆动相后期阶段刺激股直肌；
足跟离地和摆动相前期阶段刺激腘绳肌；
摆动相前期和摆动相后期阶段刺激胫骨前肌；
全脚掌着地和足跟离地阶段刺激腓肠肌。
本发明的另一个目的是提供根据权利要求一种高度集成化脑控神经电刺激外骨骼机器人系统的控制方法，所述训练方法包括并行的输出状态处理过程和电刺激信号处理过程：
所述输出状态处理过程包括以下步骤：
⑴病患穿戴下肢外骨骼行走，行走过程中病患可以处于运动想象状态、空闲状态或其他状态；
⑵主控单元接收病患的脑波信号并计算出注意力输出状态和运动想象输出状态；
⑶重复步骤⑴-⑵；
所述电刺激信号处理过程包括以下步骤：
⑴主控模块查询当前的足底压力传感器和惯性测量传感器的输出数据；
⑵根据步骤⑴的输出数据计算病患处于步态周期中的阶段；
⑶读取当前的注意力输出状态和运动想象输出状态并分别与二者的阈值进行比较；
⑷当注意力输出状态和运动想象输出状态均大于各自阈值时，则按照所述阶段对应的电刺激方案向对应的肌肉发出电刺激信号，跳到步骤⑸；
否则，跳到步骤⑸；
⑸重复步骤⑴-⑷；
优选的方案是：
所述注意力输出状态的计算过程是：
⑴采集脑波信号，重采样至250Hz；
⑵使用H∞算法除去眼伪影；
⑶利用最大视觉阀值对每个通道数据进行标准化处理；
⑷噪声通道滤除；
⑸50Hz陷波滤波、带通滤波、公共平均参考处理；
⑹最大熵法计算30-45Hz和55-90Hz波段的功率谱密度；
⑺LDA分类，输出注意力输出状态值；
优选的方案是：
所述运动想象输出状态的计算过程是：
⑴采集脑波信号，重采样至250Hz；
⑵使用H∞算法除去眼伪影；
⑶利用最大视觉阀值对每个通道数据进行标准化处理；
⑷50Hz陷波滤波、带通滤波、公共平均参考处理；
⑸提取5-10Hz、10-15Hz、15-20Hz、20-25Hz的数据；
⑹采取公共空间模式算法提取特征；
⑺LDA分类，输出运动想象输出状态值；
优选的方案是：
电刺激处理过程中的步态周期的阶段分为足跟触地、全脚掌着地、足跟离地、摆动相前期和摆动相后期；
优选的方案是：
所述电刺激处理过程中对应的电刺激方案是：
足跟触地、全脚掌着地和摆动相后期阶段刺激股直肌；
足跟离地和摆动相前期阶段刺激腘绳肌；
摆动相前期和摆动相后期阶段刺激胫骨前肌；
全脚掌着地和足跟离地阶段刺激腓肠肌。
本发明的优点和积极效果是：
1.本外骨骼中，腰部机构由两个对称的骨盆架构成，两个骨盆架的后端能够在安装架上横向调整间距并通过粘接条、卡扣、锁钩等固定部件将前端固定，由此适应不同胖瘦体型，满足各种身材病患的穿戴要求。
2.本外骨骼中，大腿机构上端能够调节与骨盆架的连接位置，大腿机构和小腿机构均设置有限位滑动的部件，每一侧腿部均可以进行三级调节或单独调节，以适应不同病患大腿和/小腿长度的差异，使病患能够更舒适的穿戴。
3.本外骨骼中，足托两侧的人字板上端与小腿机构下端有一定角度的弹性背屈角度，当病患蹬地时提供一定的弹性活动，当离地后人字板上端面前侧对位的弹簧和上端面后侧的限位柱使足托复位，防止病患足下垂，足托内部设置有足底压力传感器，病患脚面设置有惯性测量传感器，可以检测病患足部的步态以及角度。
4.本发明中，通过脑电信号采集来使人脑在腿部运动时关注运动过程，利用病患不断的运动想象来训练脑部机能以及解码人脑的运动意图，促使受损运动传导回路的修复或重建；通过膝关节角度传感器和惯性测量传感器的输出值的误差对电刺激信号进行调节，以使肌肉控制符合正常行走时的状态；相比于传统康复训练，通过体外搭建的脑部到腿部的“人工神经环路”，实现了外骨骼对大脑神经系统的多模刺激强化，唤醒功能障碍的中枢与外周神经系统功能，促使患者积极参与康复训练，实现了患者神经与运动功能障碍的最优化康复。
附图说明
图1为本发明的结构示意图；
图2为图1的右视图；
图3为图1的轴侧图；
图4为图3的右视图(去掉大腿、膝关节、小腿和足部的外壳)；
图5为图4的I部放大图；
图6为图5中的连接机构的放大右视图；
图7为图4的II部放大图；
图8为图4的III部放大图；
图9为脑电极的分布图；
图10为训练数据集采集过程；
图11为注意力状态和运动想象状态的计算流程图；
图12为足托压力传感器的示意图；
图13为一个步态周期中的四个阶段；
图14为行走过程中采集的足部角度变化曲线图；
图15为一个步态周期细分后的五个阶段；
图16为电刺激肌肉部位图。
具体实施方式
下面对本发明通过实施例作进一步说明,但不仅限于本实施例。实施例中未注明具体条件的实验方法,通常按照常规条件以及手册中所述的条件,或按照制造厂商所建议的条件所用的通用设备、材料、试剂等,如无特殊说明,均可从商业途径得到。
一种脑卒中患者康复训练用可调式外骨骼，如图所示，包括腰部机构2、大腿机构、小腿机构、足部机构和控制箱7，本发明的特征在于：腰部机构两侧分别通过一个连接机构4连接大腿机构上端，每个大腿机构下端通过一个膝关节控制机构28连接小腿机构上端，小腿机构下端通过限位机构连接足部机构。
所述控制箱内的主控模块输入端连接多个脑电极，该多个脑电极设置在病患头部并用于采集信号；主控模块根据采集信号来产生输出信号，该输出信号输出至与大腿机构、小腿机构对位的病患两侧大腿和小腿上设置的腿电极。
控制箱由前侧壳体和后侧壳体相互扣装而成，在后侧壳体上设置有维修活门19，后侧壳体上设置有散热孔18，散热孔内侧设置有主动风扇。前侧壳体和后侧壳体相互扣装后的两侧设置有按钮模块6，该按钮模块包括电源开关和急停开关。
腰部机构包括贴在病患两侧腰部的两个骨盆架21，该两个骨盆架相互对称设置且二者的后端横向可调的设置在二者后侧控制箱前侧壳体表面的安装架5上，安装架固定控制箱上。两个骨盆架前端设置有将两个骨盆架前端相互固定的固定部件1，该固定部件可以是粘接带、魔术贴、卡扣、挂钩等常用固定的结构。每个骨盆架的侧面通过所述连接机构连接一个大腿机构。骨盆架为塑胶材质，安装架为铝合金材质，安装架上设置有成排的通孔，可以通过螺栓安装骨盆架以实现骨盆架间距的调整，在骨盆架内设置有透气内衬，提高穿戴的舒适性。
连接机构包括骨盆架连接板23、外摆转板39和前后摆转板41，骨盆架连接板竖向设置有滑槽24，每个滑槽内设置有螺栓33的末端穿入骨盆架对位设置的开孔内，由此使骨盆架连接板可调的设置在同侧的骨盆架上。骨盆架连接板下端外侧的铰轴座38中铰装能向骨盆架连接板外侧摆转的外摆转板，外摆转板下端由前侧至后侧的通槽40内通过铰轴44铰装能向外摆转板前侧和后侧摆转的前后摆转板，该前后摆转板的下端连接所述大腿机构上端。外摆转板向外侧摆转角度最大为90度，向内侧摆转角度最大为20度。
上述铰轴位于外摆转板外侧的端部设置有磁块，与磁块对位的大腿机构上端的安装架43上设置有髋部角度传感器25，该髋部角度传感器连接主控模块。在外摆转板下端设置一限位柱45，该限位柱位于外摆转板下端内的部分滑动穿设在前后摆转板后侧对位开设的弧形限位槽42内。该弧形限位槽使前后摆转板向前侧最大的摆转角度(限位柱位于弧形限位槽后侧上端边缘处)为100度(与铅垂方向的夹角)，向后侧最大的摆转角度(限位柱位于弧形限位槽前侧下端边缘处)为-20度(与铅垂方向的夹角)。
大腿机构包括大腿板26和大腿滑动板27，大腿板上端连接在连接机构中前后摆转板的下端，大腿滑动板能由上至下的沿着大腿板限位滑动，大腿滑动板下端连接所述膝关节控制机构一端(内侧端部)。大腿板下端设置有滑动套37，大腿滑动板上竖向设置有多个销孔34和一个长竖槽35，在滑动套上设置有弹簧销9和能旋紧在长竖槽内的固定螺栓36。弹簧销拔起时，拧松固定螺栓，大腿滑动板在滑动套内滑动，滑动到位后放下弹簧销并拧紧固定螺栓，由此将调节后的大腿滑动板和大腿板相互固定。大腿板上端的安装架上设置髋关节角度传感器。销孔竖向间距10毫米，共调节长度为80毫米。
小腿机构包括小腿板29和小腿滑动板30，小腿板上端连接所述膝关节机构的另一端(外侧端部)，小腿板下端设置有滑动套37，小腿滑动板上竖向设置有多个销孔34和一个长竖槽35，在滑动套上设置有弹簧销9和能旋紧在长竖槽内的固定螺栓36。弹簧销拔起时，拧松固定螺栓，小腿滑动板在滑动套内滑动，滑动到位后放下弹簧销并拧紧固定螺栓，由此将调节后的小腿滑动板和小腿板相互固定。小腿滑动板下端连接限位机构上端。销孔竖向间距为10毫米，共调节长度为70毫米。
膝关节制动机构包括定子、转子，定子与大腿滑动板下端连接，转子与小腿板上端连接，定子和转子之间设置有锁紧部件和膝关节角度传感器，膝关节角度传感器用于检测大腿滑动板和小腿板之间的夹角，锁紧部件将夹角限制在0-90度。转子可以采用磁吸、机械、电动等常见的驱动方式保持在夹角限制中的某个位置，磁吸、机械或电动的控制端连接主控模块。
足部机构包括足托15，足托设置在限位机构下端。足托中脚部踩踏的部位设置有足底压力传感器，该足底压力传感器连接主控模块。足托上或病患脚部上设置有惯性测量传感器，该惯性测量传感器连接主控模块。
限位机构包括人字形板32和连接板31，连接板上端连接小腿滑动板下端，连接板下端设置有由前侧至后侧的开槽50，该开槽内通过轴47铰装人字形板的上端51，人字形板的两个下端连接所述足托的外侧表面上。连接板前侧和后侧设置有竖向的空心管49，前侧的空心管内设置弹簧，该弹簧下端顶在所述人字形板上端面前侧表面46；后侧的空心管内设置调节柱，该调节柱与空心管上端的调节螺栓48啮合连接，调节螺栓的转动使调节柱在空心管内竖向滑动并能限位顶住人字形板上端面后侧表面。弹簧和调节柱相互配合，使足托能够在弹簧的弹力作用下复位并被调节柱限位。
骨盆连接板与骨盆架安装处设置有保护壳3。前后摆转板的外侧和大腿板的外侧共同设置有随二者运动的上外壳8，前后摆转板的内侧和大腿板的内侧共同设置有随二者运动的上内壳20。大腿滑动板外侧设置有中随着运动的上外壳11，小腿板外侧和小腿滑动板外侧共同设置有随二者运动的下外壳53，小腿板内侧和小腿滑动板内侧设置有随二者运动的下内壳17，膝关节控制机构的外侧设置有与下外壳一体的膝关节外壳52，膝关节外壳罩住膝关节控制机构且通过自攻螺丝拧在下内壳上。大腿滑动板内侧和膝关节控制机构的内侧共同设置有随着大腿滑动板运动的中内壳12。大腿板的弹簧销从上外壳下端穿出，小腿板的弹簧销从下外壳下端穿出。足托后侧设置有足托护套16。
上内壳固定大腿的固定带10，内部通过魔术粘粘有衬层，具有较好的舒适度。每个下内壳固定小腿的两个绑带14外侧，一个靠近膝关节处，一个靠近踝关节处，两个绑带的内侧固定在足托同侧设置的限位机构中连接板上端所设的小腿杆13。足托前侧设置有绑脚带(图中未画出)。
电源开关为自锁式大电流防水按钮，急停开关为自锁式金属急停按钮，二者连接控制箱内设置的背包模块，背包模块还连接控制箱向外引出的手柄模块、控制箱内设置的电池电量检测模块和主控模块。主控模块通过脑电放大模块连接脑电帽，脑电帽设置有多通道采集电极；主控模块通过控制箱内设置的背包模块连接两条腿设置的两个髋部模块中的两个髋部角度传感器、两条腿设置的两个髋部模块中的多个电刺激器、两条腿设置的两个膝关节模块中的两个膝部角度传感器、两条腿设置的两个踝关节模块中的足底压力传感器和两条腿设置的两个踝关节模块中的惯性测量传感器。
控制箱内设置有电池组，该电池组为各模块进行供电，在控制箱外设置有充电口22。
多通道采集电极包括32通道脑电极(银/氯化银)，选择采集的27个通道为:F3、FZ、FC1、FCZ、C1、CZ、CP1、CPZ、FC5、FC3、C5、C3、CP5、CP3、P3、PZ、F4、FC2、FC4、FC6、C2、C4、CP2、CP4、C6、CP6、P4。在眼旁放置四个电极记录眼电图，接地和参考电极分别位于右和左耳垂，采样频率为1000Hz。电极的表面涂上适量的电极膏，电极放置位置参照国际标准的10-10导联分布。
脑电放大模块使用市售的产品，提供45个导联(32个单极导联，10个双极导联，3个额外导联)，其具有24位分辨率的直流耦合数字放大器系统，可以对脑皮层和深部电极的脑电生理信号进行放大和数字化处理。
主控模块采用Raspberry Pi 4B系统，是一款基于ARM的微型电脑主板,体积虽小，但具有计算机的所有基本功能。芯片采用BCM2711,频率是1.5GHz；主板上有2个USB2.0接口、2个USB3.0接口、2个Micro HDMI视频输出接口，40个GPI0接口，1个MicroSD卡插槽,并配有WiFi模块和蓝牙模块可以和上位机直接通讯。
背包模块、髋部模块、膝关节模块和踝关节模块均以STM32F103C8T6单片机为核心。
髋关节模块可以设置在上外壳和上内壳之间，除了设置有髋部角度传感器以外，还连接有电刺激器，电刺激器单个模块为4通道功能性电刺激输出，每条腿最多可安装2块电刺激器，即两条腿上的4块电刺激器可产生16通道的电刺激输出(单腿8通道)。电刺激的参数为：频率：1-100Hz、脉宽：0-500us、幅值：0-80mA。
膝关节模块可以设置在膝关节外壳内，膝关节角度传感器选用磁编码器，进行非接触式绝对角度位置测量，传感器型号为AS5048A，14位分辨率，通过SPI通信发送角度信息。膝关节模块能根据收到的指令以磁吸的方式锁止定子和转子的相对位置。
踝关节模块设置在足托的护套内，选用柔性薄膜压力传感器(FSR)作为足底压力传感器，型号为ZNX-01，基于电阻式传感器，输出电阻随着施加于传感器表面压力增大而减小，通过特定的压力-电阻关系，即可测量出压力的大小。将ZNX-01传感器置于鞋底，即可检测出人体站立和行走时的足底压力，检测数据可用于足底压力分析。惯性测量传感器用于检测足对地面的角度，传感器型号为JY901S，该传感器设置在病患的脚面处，可安装在足托的绑带位于病患脚面的部位上。
病患使用前，对外骨骼进行系统初始化，具体过程包括脑电波训练数据集的采集、步态周期划分、膝关节角度参考带以及足部角度参考带和肌肉选取。
一.脑电波训练数据集的采集是：
1.对受试者进行10组的训练，每组训练包括一系列的3个任务，如图10所示，分别是：
a.专注于行走动作的运动想象状态；
b.行走步态中的空闲状态(即行走中大脑放空)；
c.步态过程中递减计数(包含开始阶段15s的去噪数据采集)，即随机出一个处于300-400范围的数，受试者要求在心中进行-2的递减运算，如400-2，受试者就得计算一系列的减法398,396……；
该项训练的目的是让受试者专注于一项任务，以评估对步态的注意力水平。
每组任务包含6个试次，根据视觉提示完成运动过程中的放空、运动想象、倒数计数各14s/试次。
2.在步态康复训练过程中，被试的注意力不会在短时间内出现快速变化，选择0.5s为系统的一个信号时间单元，即每0.5s输出一个注意力水平的值。为了获得足够的信息，采用1s滑动窗的作为一个信号处理单元，即当前0.5s数据和上一个0.5s的数据按照上一个0.5s的数据在前、当前0.5s数据在后的顺序排列方式组合在一起。
对采集的脑电信号降采样至250Hz，为了减轻与眨眼相关的伪影，采用了H∞算法。
3.避免受试者在训练和测试实验之间的脑电电压变化影响分类的准确性。标准化过程中采用最大视觉阈值(MV)。在训练模型中，对于每个电极，根据其电压对每个信号处理单元进行更新。
Figure BDA0003397064210000111
其中，i代表通道数；L为样本长度，将一个时间单元(0.5s)分成多少个样本(降采样频率为250Hz，L为125个数据)；N表示N个信息处理单元；Vi t表示电极i处的电位和时间点t处的电位；m表示时间单元(10s的数据，m＝1、2、3、4……)。
某一时刻的标准电压：
Figure BDA0003397064210000112
其中Vi(t)是原始的脑电图信号电极i；MVj是通道j的MV阈值。
步骤3处理后的数据分别进入注意立范式分类模型建立的处理过程(步骤4)和运动想象范式分类模型建立的处理过程(步骤5)。
4.注意力范式分类模型的建立。
⑴噪声通道滤除：对注意力范式下27个脑电通道继续检测信号中是否存在残余噪声，如果一个信号处理单元中(每一秒的采样值)MV值＞150μV、瞬时电极峰度＞15μV或谱功率超过14μV2的通道认为是噪声通道，予以去除。
噪声通道滤除MV值＞150μV(运用最大阈值，这些值代表每个时期测量到的最大振幅)；电极峰度＞15μV(它被广泛用于检测与眨眼和类似低频电位有关的脑电图信号的意外变化，阈值的选取是基于SV值)；功率谱＞14μV2，γ波段功率与选择性注意机制的变化有关，但它也受到肌电图信号的调节(通常是由那些头皮附近区域产生的，如咬紧牙关或面部扭曲)。然而，与脑电图信号相比，肌电图的影响可以很容易地区分，因为它在γ波段产生了显著的功率变化。
⑵采用50Hz陷波滤波器、带通滤波、公共平均参考(CAR)的去噪处理。
⑶采用最大熵方法(PMEM)对标准化信号进行自回归谱分析，这种方法突出显示与最高熵相关的光谱成分，计算每个通道的30-45Hz和65-90Hz波段的功率谱密度，作为各个通道的特征。
⑷使用线性判别分析(LDA)算法对特征进行二分类，以建立对运动想象高低注意力的注意力二分类模型。
上述注意力二分类模型中，对应训练集中行走过程中运动想象高注意力时，输出状态1，对应训练集中行走过程中运动想象低注意力时，输出状态0。
5.运动想象范式分类模型的建立。
⑴采用50Hz陷波滤波器、带通滤波、公共平均参考的去噪处理。
⑵对运动相关的中央电极Fz、FC1、FCz、FC2、C1、Cz、C2、CP1、CPz和CP2通道提取5-10Hz、10-15Hz、15-20Hz、20-25Hz的数据。
⑶采取公共空间模式(CSP算法)的方法创建一个最优的公共空间滤波器，得到4个频段带的特征。
⑷使用线性判别分析(LDA)算法对特征进行二分类，以建立是否进行运动想象的运动想象二分类。
上述运动想象二分类模型中，对应于训练集中行走过程中进行运动想象时，输出状态1，在行走过程中空闲状态或递减计数时，输出状态0。
6.为减小分类错误对判断的影响，选择10个上述信息单元作为一个滑动窗口，即对10个信息单元的运动想象范式的输出和注意力水平范式的输出求平均并做出控制决策，当运动想象和注意力水平范式的输出均大于设定的触发阈值时。比如：设置的触发阈值为0.5，当注意力水平范式的输出ATT＞0.5且运动想象范式的输出MI＞0.5，则触发外骨骼机器人给予病患相应的电刺激。
二.步态周期划分
如图12所示，足底压力传感器划分为脚掌部和脚跟部两个区域，分别设定压力鞋垫前后两个区域的阈值，超过阈值即认为该区域被触发，将步态周期划分为如图13所示的足跟触地(HS)、全脚掌着地(FF)、足跟离地(HO)和摆动相(SW)四个阶段。
在摆动相中还可以继续细分，具体是：
进入摆动相后，当足对地面角度(足部角度)未达到该步态周期内的最小值时，当前步态相位为摆动相前期；
当足对地面角度(足部角度)达到该步态周期内的最小值后，到摆动相结束，为摆动相后期。
足对地面角度(足部角度)如图14所示，图中曲线为连续行走过程中的足对地面角度(足部角度)，两条虚线之间的区域为某次步态周期中的摆动相对应的足对地面角度(足部角度)，圆圈内为此次步态周期中足对地面角度(足部角度)的最小值。即左侧虚线到圆圈内的最小值之前为摆动相前期，圆圈内的最小值之后到右侧虚线为摆动相后期。
所以，每个步态周期细分后为足跟触地、全脚掌着地、足跟离地、摆动相前期和摆动相后期五个阶段。
三.肌肉选取
如图16所示，左侧为人体正面，右侧为人体背面。
大腿正面的股直肌上下各粘贴一个腿电极，大腿背面的腘绳肌上下各粘贴一个腿电极，该两处肌肉分别用于膝关节的伸肌和屈肌。
小腿正面的胫骨前肌上下各粘贴一个腿电极，小腿背面的腓肠肌上下各粘贴一个腿电极，该两处肌肉分别用于足背屈肌和足跖屈肌。
在使用外骨骼进行康复训练前，需测定每名使用者每块目标肌肉的电刺激强度调整范围，包括：
1.最小值/阈值：能够使肌肉产生收缩的最小电刺激强度。
2.最大值：患者能够耐受的最大电刺激强度。
上述高度集成化脑控神经电刺激外骨骼机器人系统的控制方法分为两种，第一种以脑波信号为主，第二种以电刺激信号为主，下面分别进行说明。
一.脑波信号为主的控制方法
第一种控制方法包括以下步骤：
⑴病患穿戴外骨骼，处于运动想象状态；
⑵主控模块接收病患的脑波信号并计算出注意力输出状态和运动想象输出状态；
⑶当注意力输出状态和运动想象输出状态均大于各自阀值时，提示病患开始行走；
⑷病患行走期间检测病患的脑波信号并计算出注意力输出状态和运动想象输出状态；
当注意力输出状态和运动想象输出状态均大于各自阀值时，调用电刺激处理过程，跳到步骤⑸；
否则，提示病患停下，跳到步骤⑴；
⑸重复步骤⑷；
所述电刺激处理过程包括以下步骤：
⑴主控模块查询当前的足底压力传感器和惯性测量传感器的输出数据；
⑵根据步骤⑴的输出数据计算病患处于步态周期中的阶段；
⑶按照所述阶段对应的电刺激方案向对应的肌肉发出电刺激信号。
二.电刺激信号为主的控制方法
第二种控制方法包括并行的输出状态处理过程和电刺激信号处理过程：
所述输出状态处理过程包括以下步骤：
⑴病患穿戴下肢外骨骼行走，行走过程中病患可以处于运动想象状态、空闲状态或其他状态；
⑵主控单元接收病患的脑波信号并计算出注意力输出状态和运动想象输出状态；
⑶重复步骤⑴-⑵；
所述电刺激信号处理过程包括以下步骤：
⑴主控模块查询当前的足底压力传感器和惯性测量传感器的输出数据；
⑵根据步骤⑴的输出数据计算病患处于步态周期中的阶段；
⑶读取当前的注意力输出状态和运动想象输出状态并分别与二者的阈值进行比较；
⑷当注意力输出状态和运动想象输出状态均大于各自阈值时，则按照所述阶段对应的电刺激方案向对应的肌肉发出电刺激信号，跳到步骤⑸；
否则，跳到步骤⑸；
⑸重复步骤⑴-⑷。
步骤⑷提到的注意力输出状态和运动想象输出状态均大于各自阈值的含义是：
设置阈值为0.5，当注意力输出状态为1且运动想象输出状态为1，则二者均大于阈值，则给予病患的肌肉施加电刺激信号。
而任意一个输出状态为0时，则不满足电刺激信号触发的条件。
无论上述哪种方法，注意力输出状态的计算过程、运动想象输出状态的计算过程和对应的电刺激方案均相同，具体是：
注意力输出状态的计算过程是：
⑴采集脑波信号，重采样至250Hz；
⑵使用H∞算法除去眼伪影；
⑶利用最大视觉阀值对每个通道数据进行标准化处理；
⑷噪声通道滤除；
⑸50Hz陷波滤波、带通滤波、公共平均参考处理；
⑹最大熵法计算30-45Hz和55-90Hz波段的功率谱密度；
⑺LDA分类，输出注意力输出状态值(1或0)。
运动想象输出状态的计算过程是：
⑴采集脑波信号，重采样至250Hz；
⑵使用H∞算法除去眼伪影；
⑶利用最大视觉阀值对每个通道数据进行标准化处理；
⑷50Hz陷波滤波、带通滤波、公共平均参考处理；
⑸提取5-10Hz、10-15Hz、15-20Hz、20-25Hz的数据；
⑹采取公共空间模式算法提取特征；
⑺LDA分类，输出运动想象输出状态值(1或0)。
对应的电刺激方案如图15所示：
足跟触地、全脚掌着地和摆动相后期阶段刺激股直肌；
足跟离地和摆动相前期阶段刺激腘绳肌；
摆动相前期和摆动相后期阶段刺激胫骨前肌；
全脚掌着地和足跟离地阶段刺激腓肠肌。
本发明中，通过脑电信号采集来使人脑在腿部运动时关注运动过程，利用病患不断的运动想象来训练脑部机能以及解码人脑的运动意图，促使受损运动传导回路的修复或重建；通过膝关节角度传感器和惯性测量传感器的输出值的误差对电刺激信号进行调节，以使肌肉控制符合正常行走时的状态；相比于传统康复训练，通过体外搭建的脑部到腿部的“人工神经环路”，实现了外骨骼对大脑神经系统的多模刺激强化，唤醒功能障碍的中枢与外周神经系统功能，促使患者积极参与康复训练，实现了患者神经与运动功能障碍的最优化康复。

Claims (10)

1.一种高度集成化脑控神经电刺激外骨骼机器人系统，包括腰部机构、大腿机构、小腿机构、足部机构和控制箱，其特征在于：腰部机构两侧分别通过一个连接机构连接大腿机构上端，每个大腿机构下端通过一个膝关节控制机构连接小腿机构上端，小腿机构下端通过限位机构连接足部机构；
所述控制箱内的主控模块输入端连接多个脑电极，该多个脑电极设置在病患头部并用于采集信号；
主控模块根据采集信号来产生输出信号，该输出信号输出至与大腿机构、小腿机构对位的病患两侧大腿和小腿上设置的腿电极。
2.根据权利要求1所述的一种高度集成化脑控神经电刺激外骨骼机器人系统，其特征在于：所述腰部机构包括贴在病患两侧腰部的两个骨盆架，该两个骨盆架后端横向可调的设置在二者后侧的安装架上，该两个骨盆架前端设置有将两个骨盆架前端相互固定的固定部件；每个骨盆架的侧面通过所述连接机构连接一个大腿机构；
优选的方案是：所述大腿机构包括大腿板和大腿滑动板，大腿板上端连接在所述连接机构的下端，大腿滑动板能由上至下的沿着大腿板限位滑动，大腿滑动板下端连接所述膝关节控制机构一端。
优选的方案是：所述小腿机构包括小腿板和小腿滑动板，小腿板上端连接所述膝关节机构的另一端，小腿滑动板能由上至下沿着小腿板限位滑动，小腿滑动板下端连接所述限位机构上端；
优选的方案是：所述足部机构包括足托，足托设置在限位机构下端。
3.根据权利要求2所述的一种高度集成化脑控神经电刺激外骨骼机器人系统，其特征在于：所述限位机构包括人字形板和连接板，连接板上端连接小腿滑动板下端，连接板下端设置有由前侧至后侧的开槽，该开槽内铰装人字形板的上端，人字形板的两个下端连接所述足托；
连接板前侧和后侧设置有竖向的空心管，前侧的空心管内设置弹簧，该弹簧下端顶在所述人字形板上端面前侧表面；后侧的空心管内设置调节柱，该调节柱能在空心管内竖向滑动并能限位顶住人字形板上端面后侧表面。
4.根据权利要求2或3所述的一种高度集成化脑控神经电刺激外骨骼机器人系统，其特征在于：所述连接机构包括骨盆架连接板、外摆转板和前后摆转板，骨盆架连接板竖向可调的设置在同侧的骨盆架上，骨盆架连接板下端外侧铰装能向骨盆架连接板外侧摆转的外摆转板，外摆转板下端内铰装能向外摆转板前侧和后侧摆转的前后摆转板，该前后摆转板的下端连接所述大腿板上端。
5.根据权利要求4所述的一种高度集成化脑控神经电刺激外骨骼机器人系统，其特征在于：前后摆转板与外摆转板铰装的铰轴位于外摆转板外侧的端部设置有磁块，与磁块对位的大腿板上端设置有髋部角度传感器，该髋部角度传感器连接主控模块；
优选的方案是：在外摆转板下端设置一限位柱，该限位柱位于外摆转板下端由前侧至后侧的通槽内的部分滑动穿设在前后摆转板后侧对位开设的弧形限位槽内。
6.根据权利要求5所述的一种高度集成化脑控神经电刺激外骨骼机器人系统，其特征在于：所述足托中脚部踩踏的部位设置有足底压力传感器，该足底压力传感器连接主控模块；
优选的方案是：所述足托上或病患脚部上设置有惯性测量传感器，该惯性测量传感器连接主控模块。
7.根据权利要求6所述的一种高度集成化脑控神经电刺激外骨骼机器人系统，其特征在于：所述主控模块通过脑电放大模块连接脑电帽，脑电帽设置有多通道采集电极；
主控模块通过控制箱内设置的背包模块连接两条腿设置的两个髋部模块中的两个髋部角度传感器、两条腿设置的两个髋部模块中的多个电刺激器、两条腿设置的两个膝关节模块中的两个膝部角度传感器、两条腿设置的两个踝关节模块中的足底压力传感器和两条腿设置的两个踝关节模块中的惯性测量传感器；
主控模块通过两个电刺激器分别连接两条腿设置的腿部电极。
8.根据权利要求7所述的一种高度集成化脑控神经电刺激外骨骼机器人系统，其特征在于：背包模块连接控制箱表面设置的按钮模块、控制箱向外引出的手柄模块和电池电量检测模块；
优选的方案是：
所述大腿机构、小腿机构和足部机构分别设置有壳，在壳上设置有固定带或绑带；
优选的方案是：所述安装架上设置所述控制箱。
9.根据权利要求8所述的一种高度集成化脑控神经电刺激外骨骼机器人系统的控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
⑴病患穿戴外骨骼，处于运动想象状态；
⑵主控模块接收病患的脑波信号并计算出注意力输出状态和运动想象输出状态；
⑶当注意力输出状态和运动想象输出状态均大于各自阀值时，提示病患开始行走；
⑷病患行走期间检测病患的脑波信号并计算出注意力输出状态和运动想象输出状态；
当注意力输出状态和运动想象输出状态均大于各自阀值时，调用电刺激处理过程，跳到步骤⑸；
否则，提示病患停下，跳到步骤⑴；
⑸重复步骤⑷；
所述电刺激处理过程包括以下步骤：
⑴主控模块查询当前的足底压力传感器和惯性测量传感器的输出数据；
⑵根据步骤⑴的输出数据计算病患处于步态周期中的阶段；
⑶按照所述阶段对应的电刺激方案向对应的肌肉发出电刺激信号；
优选的方案是：
所述注意力输出状态包括以下步骤：
⑴采集脑波信号，重采样至250Hz；
⑵使用H∞算法除去眼伪影；
⑶利用最大视觉阀值对每个通道数据进行标准化处理；
⑷噪声通道滤除；
⑸50Hz陷波滤波、带通滤波、公共平均参考处理；
⑹最大熵法计算30-45Hz和55-90Hz波段的功率谱密度；
⑺LDA分类，输出注意力输出状态值；
优选的方案是：
所述运动想象输出状态的计算过程是：
⑴采集脑波信号，重采样至250Hz；
⑵使用H∞算法除去眼伪影；
⑶利用最大视觉阀值对每个通道数据进行标准化处理；
⑷50Hz陷波滤波、带通滤波、公共平均参考处理；
⑸提取5-10Hz、10-15Hz、15-20Hz、20-25Hz的数据；
⑹采取公共空间模式算法提取特征；
⑺LDA分类，输出运动想象输出状态值；
优选的方案是：
电刺激处理过程中的步态周期的阶段分为足跟触地、全脚掌着地、足跟离地、摆动相前期和摆动相后期；
优选的方案是：
所述电刺激处理过程中对应的电刺激方案是：
足跟触地、全脚掌着地和摆动相后期阶段刺激股直肌；
足跟离地和摆动相前期阶段刺激腘绳肌；
摆动相前期和摆动相后期阶段刺激胫骨前肌；
全脚掌着地和足跟离地阶段刺激腓肠肌。
10.根据权利要求8所述的一种高度集成化脑控神经电刺激外骨骼机器人系统的控制方法，其特征在于：所述训练方法包括并行的输出状态处理过程和电刺激信号处理过程：
所述输出状态处理过程包括以下步骤：
⑴病患穿戴下肢外骨骼行走，行走过程中病患可以处于运动想象状态、空闲状态或其他状态；
⑵主控单元接收病患的脑波信号并计算出注意力输出状态和运动想象输出状态；
⑶重复步骤⑴-⑵；
所述电刺激信号处理过程包括以下步骤：
⑴主控模块查询当前的足底压力传感器和惯性测量传感器的输出数据；
⑵根据步骤⑴的输出数据计算病患处于步态周期中的阶段；
⑶读取当前的注意力输出状态和运动想象输出状态并分别与二者的阈值进行比较；
⑷当注意力输出状态和运动想象输出状态均大于各自阈值时，则按照所述阶段对应的电刺激方案向对应的肌肉发出电刺激信号，跳到步骤⑸；
否则，跳到步骤⑸；
⑸重复步骤⑴-⑷；
优选的方案是：
所述注意力输出状态的计算过程是：
⑴采集脑波信号，重采样至250Hz；
⑵使用H∞算法除去眼伪影；
⑶利用最大视觉阀值对每个通道数据进行标准化处理；
⑷噪声通道滤除；
⑸50Hz陷波滤波、带通滤波、公共平均参考处理；
⑹最大熵法计算30-45Hz和55-90Hz波段的功率谱密度；
⑺LDA分类，输出注意力输出状态值；
优选的方案是：
所述运动想象输出状态的计算过程是：
⑴采集脑波信号，重采样至250Hz；
⑵使用H∞算法除去眼伪影；
⑶利用最大视觉阀值对每个通道数据进行标准化处理；
⑷50Hz陷波滤波、带通滤波、公共平均参考处理；
⑸提取5-10Hz、10-15Hz、15-20Hz、20-25Hz的数据；
⑹采取公共空间模式算法提取特征；
⑺LDA分类，输出运动想象输出状态值；
优选的方案是：
电刺激处理过程中的步态周期的阶段分为足跟触地、全脚掌着地、足跟离地、摆动相前期和摆动相后期；
优选的方案是：
所述电刺激处理过程中对应的电刺激方案是：
足跟触地、全脚掌着地和摆动相后期阶段刺激股直肌；
足跟离地和摆动相前期阶段刺激腘绳肌；
摆动相前期和摆动相后期阶段刺激胫骨前肌；
全脚掌着地和足跟离地阶段刺激腓肠肌。
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Assignee: DATIAN MEDICAL SCIENCE ENGINEERING (TIANJIN) Co.,Ltd.

Assignor: Tianjin University

Contract record no.: X2023980039143

Denomination of invention: Highly Integrated Brain Controlled Neuroelectric Stimulation Exoskeleton Robot System and Control Method

License type: Common License

Record date: 20230807

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