CN114366556B - 一种面向下肢康复的多模式训练控制系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种面向下肢康复的多模式训练控制系统及方法。主要自顶向下实现分层实现下肢康复机器人的多种模式康复训练的控制。针对不同的训练模式，控制通过不同传感器获取的多种维度多种模态的数据，进行分析处理，预估当前康复机器人及康复训练患者的状态，同时，反馈给控制器，在线调整下肢驱动执行器的控制输出，保证人体下肢按照想要的轨迹运行，想要的交互力运动。同时将康复训练的过程和结果同步在云端服务器，可是在线访问、查询历史训练数据，实现智能化的康复新模式，优化下肢康复的训练效果，提升康复的效率。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于下肢多模态康复训练的控制方法及系统，属于康复医学与控制的交叉技术领域。
背景技术
偏瘫是由于脑部血管异常导致人体单侧功能受损的一种局部功能障碍性疾病，主要表现为一侧身体失能。一般偏瘫是由于中风后出现的，如果不经过有效的康复治疗，患者或将出现包括永久性失能、发生代偿运行、肌肉萎缩等一系列的后遗症，会不同程度的失去生活自理能力，严重影响患者的生活质量，给患者家庭和社会造成巨大的负担。
据有关统计，截止至2017年，中风已经成为中国人十大致死疾病之首，而我国每年有新发中风患者150～200万人，现存的中风患者有1000多万，其中75％的中风患者需要进行康复治疗。
庞大的人口基数下，不断上涨的中风患者人群，促成了对康复的巨大需求，同时也对有限的康复资源造成巨大的压力，而合格的康复治疗师的培养需要一定的周期和较大的投入，不断增加的康复任务，也给康复治疗师及其科室造成巨大的压力。
为解决上述矛盾，康复机器人是一款能够有效的解决途径，但是当前我国的康复机器人起步较晚，康复模式和康复场景过于简单，康复结果评价还不是很成熟。
宋爱国等在中国专利申请“基于Kinect视觉步态分析的情景交互康复训练方法”中，主要通过Kinect视觉来提取臀部关节、膝关节和踝关节的三维空间坐标位置，实现步态的测量，通过虚拟的情景，模拟虚拟场景中的动作，实现与虚拟场景中的人物进行交互，达到康复训练的目的。王雪刚等在中国发明授权专利“一种基于足底压力的步态分析方法”中，通过脚底布置的四个压力传感器采集压力的大小，然后与预先设置的阈值进行比较，通过压力的变化信息来判断支撑相与摆动相，以及之间的切换，根据切换的时间长短，分析步态的特征。采用回归模型和决策树分类器的方法，实现对下肢运动模式的识别。但以上方法虽然都用来对下肢康复步态进行识别，但获取的数据信息模态相对单一有限，而下肢的运动是一个多变量动态的运动系统，依靠单一的数据信息对运动进行识别或评估，结果缺乏全面性，结果往往易容干扰而影响准确性。
发明内容
本发明针对现有康复机器人在康复训练过程中存在的缺陷和不足，通过系统化的思路，自顶向下设计了面向临床康复需求的多模式康复训练控制方法。保证康复训练的场景的多样化、训练模式的差异性、训练过程的个性化，最大限度结合临床康复需求和工程实现，提升康复的训练效果和效率。
为了实现本发明目的，本发明提供的一种面向下肢康复的多模式训练控制系统，包括：采用三层分层控制实施策略，逐层设计对应康复训练任务内用，保证从临床需求到工程实现的统一性。主要分为顶层训练任务规划、中间层控制策略实现和底层驱动与传感器数据采集。
康复患者的个人数据、训练数据、康复训练的历史，均采用数据库来进行存储和管理，并且上传至云端，方便医生和患者及其家属查阅、诊断和改进康复治疗。
与现有技术相比，本发明能够实现的有益效果至少如下：
1、本发明通过采用包括角度编码器、Kinect视觉相机、力矩传感器、足底压力传感器和惯性传感器，感知获得下肢康复运动过程中的多种模态信息，同时将这些信息反馈给相关的运动控制器，动态的修正调整下肢的运动，用以提升康复效果。
2、多种模态的信息同时也被存储记录，后续通过统计分析算法，对下肢康复训练过程给出综合的评价，对康复训练的结果进行多种角度和多种量化指标的分析，帮助医护人员及时的调整康复训练任务，提升康复效率与缩短康复的时长。
3、基于多钟模态信息的融合，将提升对下肢运动模式的识别的准确度，减少错误诊断的发生率。
附图说明
图1为三层康复训练控制结构示意图。
图2为针对具体的康复训练模式的控制框图。
图3为数据管理程序流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步的说明，本发明包括但不限于下述实施例。
请参阅图1-图3，本发明提供了一种用于下肢康复多模态训练的控制方法，采用三层分级控制结构来实现从临床康复端到工程算法实现端的结合，三层控制结构包括：顶层的训练任务规划层、中间层的控制策略实现层以及底层的驱动与传感器数据采集层。所涉及的三层实施结构中间采用多种通信协议来进行数据交互。包括但不限于：TCP/IP，UDP、Wifi、CAN通信、串口通信、USB通信和蓝牙无线通信。
所述顶层的训练任务规划层主要是面向康复治疗师和康复患者，选择合适模式和合适训练难度的康复训练任务。同时，可以显示康复训练的结果。
在本发明的其中一些实施例中，训练任务规划层包括：
康复患者参数录入单元，用于采集输入康复患者的个人信息、生理参数、病史档案等；
康复模式选取单元，用于根据康复患者的恢复阶段及生理恢复水平选取合适的康复训练模式和康复训练的难易程度和训练的虚拟场景，并实时进行信息反馈；
康复患者关节/肌肉的状态评估测试单元，用于通过患者完成的指定动作来获取患者生理指标，所述生理指标包括肌肉的阻抗、肌肉的力量、关节的活动范围等。
在本发明的其中一些实施例中，所述康复训练模式包括被动训练模式、主动训练模式、阻力训练模式和沉浸式游戏训练模式，以及不同模式切换功能。所述被动训练模式主要适用于0-1级的中风康复患者，通过运动刺激，可以防止肌肉萎缩，从而逐步恢复肌肉的收缩出力控制状态。所述主动训练模式主要适用于2-3级的中风康复患者，在患者主动运动下，辅助下肢关节，实现关节全范围的运动，逐步恢复抗重力作用下的运动。所述阻力训练模式主要面向4-5级的中风康复患者，训练康复患者肌肉力量，保证完整完全运动的过程中，给予一定的阻力，提升肌肉的训练强度。所述沉浸式游戏训练模式主要是增加康复训练过程的趣味性，给康复患者相应的环境场景刺激，提升康复患者的运动认知水平，促进生成康复运动——多感官认知正向反馈促进。
在本发明的其中一些实施例中，所述康复训练模式的训练难度分为易、中、和难三个等级，康复患者可以循序渐进的依次增加康复训练的难度，同时也可随机穿插的选择相应难度，以训练身体的快速适应和切换能力。
本发明中，中间的控制策略实现层包括康复步态生成单元、任务轨迹生成规划单元、步态动力学控制律生成单元、参数自适应调整单元、多传感信息融合与决策单元、基于脑机接口的运动想象、识别与控制单元、基于柔性交互的力/力矩控制单元和用于应对现实环境中多外部干扰的鲁棒控制策略单元。
其中，康复步态生成单元用于根据康复患者的生理参数以及所选择的训练模式，采用大数据和人工神经网络的方法，通过轨迹生成器，生成个性化的康复步态。
任务轨迹规划单元主要是用来生成相应的三维空间轨迹，配备不同的规划速度，实现平稳、安全的目标轨迹规划。
步态动力学控制律生成单元，主要根据人体的身体参数，生成个性化的动力学模型，依据模型，结合控制的目标，生成相应的控制律，用于控制执行器产生相应的动作。
参数自适应调整单元主要是针对缓慢变化的动力学模型参数、控制器参数，通过误差修正的方式，估计出真实值，保证控制模型和控制器稳定高精度的运行。
多传感信息融合与决策单元主要是用以处理多种模态的信息，包括生理、肌电、运动以及力学信息，通过卡尔曼滤波融合算法，得到更加接近真实的状态信息，然后用于控制器的反馈、康复训练的评估、安全状态的监测与评判。
基于脑机接口的运动想象、识别与控制单元主要用于更加高级的康复训练，康复者先进行目标运动的想象，结合脑电传感器，采集人体大脑皮层的电信号，进行特征提取与解码处理，获得人体运动的意图，然后根据意图来控制外骨骼辅助患肢进行康复训练。
基于柔性交互的力/力矩控制单元，主要是为了更好的实现更加安全的人体与外骨交互，通过传感器检测交互力的方式，控制外骨骼的位置输出和作用强度，实现人和外骨骼柔性的“软”交互，保证康复患者的安全。
鲁棒控制策略单元为适应不同康复患者的差异性、不同的外部随机干扰对康复外骨骼辅助人体的性能产生的影响，通过设计更加鲁棒的控制器来保证鲁棒稳定和鲁棒性能。保证康复外骨骼在外界干扰的情况下依然能够获得较好的性能。
所述中间层控制策略可以根据不同的康复模式，选择合适的控制律，包括阻抗控制、导纳控制和环境进行友好的力交互、自适应控制以估计缓慢变化的模型参数以及鲁棒控制用以抵消外界干扰和噪声。
在本发明的其中一些实施例中，所述个性化的康复步态，是根据康复患者的重心转移轨迹和下肢关节运动轨迹，通过结合人体的步态动力学，以及传感器采集的重心轨迹、关节角度数据，设计对应的控制器，实现对人体重心和下肢运动的精确控制。
本发明中，底层的驱动与传感器数据采集层具有执行器驱动与传感器数据采集功能，对于执行器驱动功能，主要是执行器接收上层的控制指令，并根据相应指令完成相应的动作，实现期望的运动；对于传感器数据采集功能，主要依赖监测人体下肢运动的多种模态传感器收集运动训练过程的运动学、力学和生理学信息。具体地，驱动与传感器数据采集层包括控制指令接口单元、多电机运动功能单元、执行器状态监测单元和多传感器数据采集单元。
控制指令接口单元主要是底层的电机及驱动器接收上层控制器的通信协议、通信速率。这会影响控制的稳态性和跟踪性能。在本发明的其中一些实施例中，所述底层驱动主要是通过直流伺服电机及其配套的驱动器来执行相应的运动，驱动器通过通信指令来控制，然后驱动电机动作。指令的通信协议可以是CAN总线、RS232/RS485、Ethercat通信协议中任一种，能够快速双向通信，保证能够及时的送达控制指令并且读取响应的执行器状态。通信的速率应满足设计控制的需要，一般要满足控制周期小于100ms。
多电机运动功能单元主要是指通过编组的方式，将执行器有序的组合起来，形成一个运动功能单元。在本发明的其中一些实施例中，所述执行器包括直流伺服电机动力单元及配套的驱动器和减速器。能够实现位置、速度和力矩的闭环输出，具有满足下肢运动需求的控制带宽。
执行器状态监测单元和多传感器数据采集单元主要是用于或者执行器或者所检测的目标对象状态的功能单元，在本发明的其中一些实施例中，所述的执行器状态监测单元主要是通过通信协议获得电机的运行温度、电机的输出力矩、角度及角速度，控制模式。所述多传感器数据采集单元包括多种传感器，所述多种传感器用来监测下肢及躯干的运动学量和力学量，包括角度编码器、力矩传感器、足底压力传感器、Kinect视觉相机。其中关节角度编码器用来监测下肢关节的角度信息，力矩传感器用来测量关节的力矩信息，足底压力传感器主要测量足底和地面接触时的交互力大小，用于后续解算足底的压力中心分布情况；Kinect视觉相机用来捕获人体运动时躯干的位移姿态变换，用于后续解算出人体的重心变化规律。
所述运动康复评估主要通过传感器采集的实际的信号，结合选定的康复模式，对标康复的量表，定量的评估康复患者的运动训练幅度、强度，力学指标是否达到的标准值，用统计学的方法分析评价康复的整体训练效果。
数据管理主要通过本地和云端同步，将康复患者的身份信息、生理参数、训练过程数据、康复结果记录下来并同步云端，在新的康复平台上或者手机上也可以自行查阅下载相关的数据和结果，优化康复治疗，实现智能化康复新模式。
所述多模态的康复训练方法如图2所示。根据训练模式任务选择，轨迹生成器规划相应的重心运动轨迹和下肢运动轨迹，相应的规划轨迹作为目标输入，和实际的运动(主要通过Kinect视觉和角度编码器来获取)作比较后得到相应的误差，将相应的误差传输到重心转移控制器和步态控制器，通过相应的运动执行器(主要是电机和减速器)进行调节。对于步态的控制，除了规划轨迹部分的控制信息外，还有基于轨迹生成器得到的前馈力矩信息和执行器端反馈回来的实际力矩信息，加以调整作用于下肢。通过执行器的作用，使人体产生相应的运动，而运动的状态通过角度编码器、Kinect视觉、足底压力传感器和足部姿态传感器感知获取，反馈给用于康复训练结果评估，对运动过程中的状态量进行统计分析和量化评估，结合当前的训练模式，由训练结果输出与显示模块进行结果呈现。
所述康复训练系统的执行流程如图3所示。首先进入程序，根据训练患者是否为新老用户，若为新用户则需要创建新的用户，并且录入相关的信息，如果为老用户，则通过查询或者导入历史用户的方式来载入患者的信息，载入的数据也可以是云端数据中的数据，通过在线下载的方式导入。接下来是医护人员根据患者的实际状态，选择训练模式/难易程度/训练场景。接下来执行相应的康复准备工作，包括对于患者的参数进行设备的初始化，传感器初始化，进行康复设备的穿戴，准备完毕后，即可开始训练，同时多传感器数据采集单元开始采集运动训练过程的数据，同时将记录的数据保存下来。训练一定时长后，程序询问是否要继续训练，如果是，则确定是否要继续当前训练模式，还是要切换到新的训练模式。如果否，则结束当前训练，然后程序会根据采集的数据进行分析，得到评估训练结果，将结果显示出来，同时上传到云端数据库，供日后查阅。至此，结束训练，完成一次康复任务。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其他实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (8)
1.一种面向下肢康复的多模式训练控制系统，其特征在于：包括训练任务规划层、控制策略实现层以及驱动与传感器数据采集层，
训练任务规划层用于选择康复训练模式、选择训练难度，且用于显示康复训练的结果；
控制策略实现层用于针对具体的康复训练任务来规划生成相应的康复步态、三维空间轨迹，用于控制执行器产生相应动作的控制律，用于对多种模态的信息进行融合得到状态信息，用于采集人体大脑皮层的电信号，进行特征提取与解码处理，获得人体运动的意图，用于控制外骨骼的位置输出和作用强度，用于给予外界干扰生成鲁棒控制器；
驱动与传感器数据采集层，用于根据控制策略实现层输送的信息来控制执行器，响应执行相应的控制指令，并且用于采集传输相应的传感数据；
其中，所述控制策略实现层包括：
康复步态生成单元，用于根据康复患者的生理参数以及所选择的训练模式，通过轨迹生成器，生成康复步态；
任务轨迹生成规划单元，用于生成相应的三维空间轨迹；
步态动力学控制律生成单元，用于根据人体的身体参数生成动力学模型，根据所述动力学模型并结合控制的目标，生成相应的控制律；
参数自适应调整单元，用于针对动力学模型参数、控制器参数，通过误差修正，估计出真实值；
多传感信息融合与决策单元，用于处理多种模态的信息，包括生理、肌电、运动以及力学信息，通过融合算法，得到更加接近真实的状态信息；
基于脑机接口的运动想象、识别与控制单元，用于采集康复者进行目标运动想象时的大脑皮层的电信号，获得人体运动的意图，然后根据意图来控制外骨骼辅助患肢进行康复训练；
基于柔性交互的力/力矩控制单元，用于通过传感器检测交互力的方式，控制外骨骼的位置输出和作用强度；
鲁棒控制策略单元，用于应对现实环境中多外部干扰，生成鲁棒控制器；
驱动与传感器数据采集层包括多传感器数据采集单元， 多传感器数据采集单元包括多种传感器，多种传感器包括角度编码器、力矩传感器、足底压力传感器、Kinect视觉相机，角度编码器用于监测下肢关节的角度信息，力矩传感器用于测量关节的力矩信息，足底压力传感器用于测量足底和地面接触时的交互力大小，用于后续解算足底的压力中心分布情况，Kinect视觉相机用于捕获人体运动时躯干的位移姿态变换，用于后续解算出人体的重心变化规律。
2.根据权利要求1所述的一种面向下肢康复的多模式训练控制系统，其特征在于，所述训练任务规划层包括：
康复患者参数录入单元，用于采集输入康复患者的个人信息、生理参数、病史档案；
康复模式选取单元，用于根据康复患者的恢复阶段及生理恢复水平选取合适的康复训练模式和康复训练的难易程度和训练的虚拟场景，并实时进行信息反馈；
康复患者关节/肌肉的状态评估测试单元，用于通过患者完成的指定动作来获取患者生理指标，所述生理指标包括的肌肉的阻抗、肌肉的力量、关节的活动范围。
3.根据权利要求1所述一种面向下肢康复的多模式训练控制系统，其特征在于：所述控制策略实现层结构包括康复患者参数录入单元，用于采集输入康复患者的个人信息、生理参数、病史档案；康复模式选取单元，用于根据康复患者的恢复阶段及生理恢复水平选取合适的康复训练模式和康复训练的难易程度，训练的虚拟场景，实时的信息反馈；康复患者关节/肌肉的状态评估测试单元，用于根据患者完成指定的动作来获取患者的生理指标。
4.根据权利要求1所述的一种面向下肢康复的多模式训练控制系统，其特征在于，所述康复训练模式包括被动训练模式、主动训练模式、阻力训练模式和沉浸式游戏训练模式，所述被动训练模式适用于0-1级的中风康复患者，通过运动刺激，可以防止肌肉萎缩，从而逐步恢复肌肉的收缩出力控制状态；所述主动训练模式适用于2-3级的中风康复患者，在患者主动运动下，辅助下肢关节，实现关节全范围的运动，逐步恢复抗重力作用下的运动，所述阻力训练模式面向4-5级的中风康复患者，训练康复患者肌肉力量，所述沉浸式游戏训练模式用于是增加康复训练过程的趣味性，给康复患者相应的环境场景刺激，提升康复患者的运动认知水平，促进生成康复运动——多感官认知正向反馈促进。
5.根据权利要求1所述一种面向下肢康复的多模式训练控制系统，其特征在于：所述驱动与传感器数据采集层包括执行器单元的控制指令接口，多电机运动单元协同控制接口，执行器状态监测，多传感器数据采集与处理。
6.根据权利要求1所述一种面向下肢康复的多模式训练控制系统，其特征在于，各个层通过通信协议来进行数据的交互，所述通信协议包括TCP/IP，UDP、Wifi、CAN通信、串口通信、USB通信和蓝牙无线通信中任一种或多种。
7.根据权利要求1所述一种面向下肢康复的多模式训练控制系统，其特征在于，康复患者的个人数据、训练数据、康复训练的历史，均采用数据库来进行存储和管理，并且上传至云端。
8.根据权利要求1-7任一所述一种面向下肢康复的多模式训练控制系统，其特征在于，驱动与传感器数据采集层包括：
控制指令接口单元，用于收控制策略实现层发出的指令；
多电机运动功能单元，用于通过电机和驱动器执行相应的运动，实现位置、速度和力矩的闭环输出；
执行器状态监测单元，用于获得电机的运行温度、电机的输出力矩、角度及角速度和控制模式；
多传感器数据采集单元，用于监测下肢及躯干的运动学量和力学量，包括角度编码器、力矩传感器、足底压力传感器、视觉相机，其中关节角度编码器用来监测下肢关节的角度信息，力矩传感器用来测量关节的力矩信息，足底压力传感器用于测量足底和地面接触时的交互力大小；视觉相机用于捕获人体运动时躯干的位移姿态变换，用于后续解算出人体的重心变化规律。
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| GR01 | Patent grant | ||
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