CN114831784A - 基于多源信号的下肢义肢地形识别系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于多源信号的下肢义肢地形识别系统及方法，包括：将残肢固定在固定穿戴设备上；固定穿戴设备与支撑连接设备连接；支撑连接设备与第一刚性外壳连接；第一刚性外壳与第一驱动设备连接；第一驱动设备与第二刚性外壳连接；第二刚性外壳与第二驱动设备通过连接杆连接；第二驱动设备与假脚连接；第一刚性外壳内部形成容纳空腔；惯性测量模块和数据整合模块设置在容纳空腔内；距离测量模块固定在第一刚性外壳的侧表面；绑带束缚在健肢一侧的膝盖上方，距离测量模块固定在绑带上；距离测量模块分别测量残肢和健肢端传感器距离地面的距离。相机模块固定在第二刚性外壳的侧表面，用来获取膝盖前方地面的信息。

Description

基于多源信号的下肢义肢地形识别系统及方法
技术领域
本发明涉及医学治疗可穿戴设备技术领域，具体地，涉及基于多源信号的下肢义肢地形识别系统及方法，更为具体地，涉及一种可以自动识别地形的下肢电动义肢设计。
背景技术
作为残肢的唯一代偿，义肢的出现和发展为截肢者重新正常生活带来了希望。目前的下肢义肢可以分为无动力假肢和有动力假肢两种。无动力假肢的关节不提供动力，主要依靠纯机械结构模仿人体健肢，对于患者来说，其行走将会比健康人行走多耗费20％-30％左右的能量，这对患者的体力提出了比较苛刻的要求，但是因为其成本相对较低，其发展比较迅速，目前很多患者使用的都是这种无动力假肢。为了弥补这个缺陷，逐渐发展出了有动力假肢。目前的有动力假肢根据其驱动方式不同，可以分为两种，一种是气动人工肌肉，其原理在于利用气泵将高压空气注入腔体来模仿肌肉的收缩，但是其缺点十分明显，义肢的体积大、噪声明显，这给患者的使用带来了极大的精神压力。同时，因为空气的可压缩性，它的理论控制效果和实际使用具有一定差距。电机作为另外一种动力提供源，它具有更高的能量转换效率，同时其驱动过程比较安静，控制比气动精确。因此，目前的主流观点认为采用电机作为动力假肢的驱动源更加合理。目前的一些公司和研究机构使用电机配合弹簧储能释放，使得能量使用效率得到了进一步的提升。
但是，动力假肢的缺点也的确存在，其中最为明显的两个缺点分别是健肢和患侧的行走不对称性以及在复杂环境下的稳定性问题。其中第一个缺点不仅存在于动力假肢中，在无动力假肢中也存在，而第二个缺点在动力假肢方面则表现得更加明显。为了解决在复杂环境下的稳定性问题，学者提出了各种解决方案，并发展了人体运动意图识别，目前主流的有基于机械信号、生物神经信号和生物力学信号进行人体运动意图识别。本发明针对动力假肢的这一缺点，设计了一种可以自动识别地形的下肢动力义肢设计，可以应用日常生活中的主要五种运动场景，包括平底行走、上下坡、上下楼梯等。
专利文献CN113499173A(申请号：202110780493.5)公开了一种基于实时实例分割的下肢假肢地形识别与运动预测系统，包括：双目相机采集下肢假肢周围的地形信息，图像采集与信息传输硬件平台采集双目相机得到的信息，并上传至云服务器，图像采集与信息传输硬件平台与下肢假肢控制器电连接，下肢假肢控制器控制下肢假肢的运动方式；云服务器上部署有目标地形监测模块、实例分割模块、特征匹配模块和位置尺寸计算模块，地形信息依次经过上述模块处理后，反馈至图像采集与信息传输硬件平台。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于多源信号的下肢义肢地形识别系统及方法。
根据本发明提供的一种基于多源信号的下肢义肢地形识别系统，包括：
固定穿戴设备1、支撑连接设备2、第一刚性外壳3、第一驱动设备4、距离测量模块5、绑带6、惯性测量模块7、相机模块8、第二刚性外壳9、第二驱动设备10、足底压力传感模块11、数据整合模块14以及假脚18；
将残肢固定在所述固定穿戴设备1上；所述固定穿戴设备1与所述支撑连接设备2连接；所述支撑连接设备2与所述第一刚性外壳3连接；所述第一刚性外壳3与所述第一驱动设备4连接；所述第一驱动设备4与所述第二刚性外壳9连接；所述第二刚性外壳9与所述第二驱动设备10通过连接杆连接；所述第二驱动设备10与所述假脚18连接；
所述第一刚性外壳3内部形成容纳空腔13；所述惯性测量模块7和所述数据整合模块14设置在所述容纳空腔13内；所述惯性测量模块7用于测量残肢侧股四头肌肉在运动时的加速度和角速度信息；所述数据整合模块14基于采集到的数据判定当前地形；
所述距离测量模块5固定在所述第一刚性外壳3的侧表面；所述绑带6束缚在健肢一侧的膝盖上方，所述距离测量模块5固定在所述绑带6上；所述距离测量模块5分别测量残肢和健肢端传感器距离地面的距离；
所述相机模块8固定在所述第二刚性外壳9的侧表面，用来获取膝盖前方地面的信息；
所述第一驱动模块4和所述第二驱动模块10代替残肢膝关节和踝关节；驱动下肢义肢模仿正常健肢的行走；
所述足底压力传感模块11设置在所述假脚18的底部，获取行走时所述假脚18造成的压力；
所述脑电帽20穿戴在人体头部，并利用电极片19收集脑电信号，患者目视前方路面会下意识做出运动动作，产生脑电信号，针对不同步态会产生不同的脑电信号，脑电信号输入所述数据整合模块14，作为判定依据之一；
基于所述惯性测量模块7、距离测量模块5、相机模块8、足底压力传感模块11以及电极片19采集数据，所述数据整合模块14基于采集到的数据利用训练后的分类器判定当前地形。
优选地，所述固定穿戴设备1包括假肢接受腔15和气压阀16；将假肢放置在所述假肢接受腔15中，并利用所述气压阀16固定。
优选地，所述徦肢接受腔15采用硅胶、聚丙烯板材或者采用ABS树脂浇筑成型。
优选地，所述第一驱动设备4和第二驱动模块10采用Maxon微型电机或者冯哈勃电机。
优选地，所述足底压力传感模块11包括垫板12和预设数量的压力传感器17；所述预设数量的压力传感器17设置在所述垫板12上；所述预设数量的压力传感器17分别分布在趾骨、跖骨和跟骨处；所述假脚18放置在所述垫板12上，当行走时，对所述假脚18对所述压力传感器17造成的压力变化进行步态分析。
优选地，所述绑带6的外侧附上魔术贴纸，所述距离测量模块5通过魔术贴纸固定在所述绑带6上。
根据本发明提供的一种基于多源信号的下肢义肢地形识别系统，运用上述所述的基于多源信号的下肢义肢地形识别系统执行如下步骤：
步骤S1：基于所述惯性测量模块7、距离测量模块5、相机模块8、足底压力传感模块11以及电极片19采集各维度数据；
步骤S2：对采集到的数据进行预处理，得到预处理后的数据；
步骤S3：利用预处理后的数据对神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络；
步骤S4：利用训练后的神经网络进行地形识别，并通过驱动模块驱动电机采用相应的步态输出。
优选地，所述步骤S2采用：对采集的数据进行滤波处理，并提取时频域特征。
优选地，所述神经网络包括：BP网络和/或模糊神经网络。
优选地，所述步骤S3采用：由于线性回归算法的局限性，采用岭回归方法，引入正则项范式解决病态矩阵不可逆问题，并采用最小均方误差方法求解，得到训练后的岭回归分类器。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1.本发明设计的一种基于多源信号的下肢义肢地形识别方法，采集机械信号、生物力学信号和视觉信号等多维度信号作为输入，能有效克服机械信号的滞后性、生物神经信号的时变性等缺点，使得处理器能够更加准确地判断当前地形，确保患者能够更加舒适地使用义肢；
2.本发明设计的一种基于多源信号的下肢义肢地形识别方法，在地形判断过程中，将步态信息纳入考量，利用上下坡时背屈和跖屈对足底不同部位压力的不同，为运动场景判断提供了新的思路；同时利用距离测量模块测量假肢侧与义肢侧之间的高度差，利用提取的健肢侧的信息，使得处理模块在判断上下楼梯场景下的准确度得到提升；
3.本发明设计的一种基于多源信号的下肢义肢地形识别方法，所设计的下肢外壳采用ABS工程塑料，相比于其它动力义肢质量更小，能够缓解病人的使用时的负担；
4.本发明针对现有下肢动力假肢使用存在的问题，设计了一种可以自动识别地形的动力下肢假肢。该项目的实施有利于推动相关产品的研发与应用，提高患者使用的舒适性，尽可能确保患者的正常生活。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为动力义肢的穿戴者在上楼梯时示意图。
图2为足底压力模块示意图。
图3为脑电帽示意图。
图4为网络训练示意图。
图5为网络使用示意图。
其中，1-固定穿戴模块；2-支撑连接模块；3-第一刚性外壳；4-第一驱动模块； 5-距离测量模块；6-绑带；7-惯性测量模块；8-相机模块；9-第二刚性外壳9；10- 第二驱动模块；11-足底压力传感模块；12-垫板12；13-容纳空腔；14-数据整合模块；15-假肢接受腔；16-气压阀；17-压力传感器；18-假脚；19-电极片；20-脑电帽。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对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，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
下肢截肢患者在使用动力义肢时，由于地形的不同，在上楼下楼或者上下坡和平地行走时，义肢不能和健肢形成有效配合，导致使用效果不佳。患者在使用本发明时，利用训练后的分类器，通过各个传感模块所获取的数据，能够有效判别出当前地形，从而使义肢和健肢能够相互配合，提升使用效果。
实施例1
根据本发明提供的一种基于多源信号的下肢义肢地形识别系统，包括：
固定穿戴设备1、支撑连接设备2、第一刚性外壳3、第一驱动设备4、距离测量模块5、绑带6、惯性测量模块7、相机模块8、第二刚性外壳9、第二驱动设备10、足底压力传感模块11、数据整合模块14以及假脚18；
将残肢固定在所述固定穿戴设备1上；所述固定穿戴设备1与所述支撑连接设备2连接；所述支撑连接设备2与所述第一刚性外壳3连接；所述第一刚性外壳3与所述第一驱动设备4连接；所述第一驱动设备4与所述第二刚性外壳9连接；所述第二刚性外壳9与所述第二驱动设备10通过连接杆连接；所述第二驱动设备10与所述假脚18连接；所述第一驱动设备4充当人体的膝关节；所述第二驱动设备10充当残肢的踝关节；
所述第一刚性外壳3内部形成容纳空腔13；所述惯性测量模块7和所述数据整合模块14设置在所述容纳空腔13内；所述惯性测量模块7用于测量残肢侧股四头肌肉在运动时的加速度和角速度信息；所述数据整合模块14将采集到的数据通过有线和/或无线的方式传输到数据整合模块，判定当前地形；
所述距离测量模块5固定在所述第一刚性外壳3的侧表面；所述绑带6束缚在健肢一侧的膝盖上方，所述距离测量模块5固定在所述绑带6上；所述距离测量模块5分别测量残肢和健肢端传感器距离地面的距离；
所述相机模块8固定在所述第二刚性外壳9的侧表面，用来获取膝盖前方地面的信息；
所述第一驱动模块4和所述第二驱动模块10形成两自由度的下肢动力徦肢，代替残肢膝关节和踝关节；驱动下肢义肢模仿正常健肢的行走；
所述足底压力传感模块11设置在所述假脚18的底部，获取行走时所述假脚18造成的压力；
所述脑电帽20穿戴在人体头部，并利用电极片19收集脑电信号，患者目视前方路面会下意识做出运动动作，产生脑电信号，针对不同步态会产生不同的脑电信号，脑电信号输入所述数据整合模块14，作为判定依据之一；脑电数据采集设备可以使用 ActiveTwo32通道脑电图仪；
基于所述惯性测量模块7、距离测量模块5、相机模块8、足底压力传感模块11以及电极片19采集数据，所述数据整合模块14基于采集到的数据利用训练后的分类器判定当前地形。
具体地，固定穿戴模块1，固定到下肢残肢处；下肢残肢距膝间隙范围为150mm到250mm，下肢残肢外径最小周长为400mm，最大周长为600mm；
具体地，可在残肢上套上薄的、光滑的尼龙袜套；
具体地，所述支撑连接设备2采用聚乙烯板材或者聚丙烯板材制成；
具体地，所述第一刚性外壳3和第二刚性外壳9可以使用钛合金或者超轻铝合金材料；
具体地，所述相机模块8采用双目相机。
具体地，所述惯性测量模块采用IMU惯性传感器，可选9轴姿态传感器-HI229；
所述距离测量模块采用两个激光测距雷达；
所述足底压力传感模块11采用碳纤维材料制成，所述传感器使用微型压力传感器。
具体地，所述固定穿戴设备1包括假肢接受腔15和气压阀16；将假肢放置在所述假肢接受腔15中，并利用所述气压阀16固定；所述气压阀采用负压阀门。
所述徦肢接受腔15通过支撑连接设备2和所述第一刚性外壳3连接，充当人体残肢的股骨头；
具体地，所述徦肢接受腔15采用硅胶或者板材浇筑成型，所述气压阀16及相关结构件安装在所述接受腔15上；采用树脂浇筑成型，所述接受腔15和气压阀16 等结构件采用粘接实现密封连接。
具体地，所述第一驱动设备4和第二驱动模块10采用Maxon微型电机或者冯哈勃电机。
具体地，所述足底压力传感模块11包括垫板12和预设数量的压力传感器17；所述预设数量的压力传感器17设置在所述垫板12上；所述预设数量的压力传感器17分别分布在趾骨、跖骨和跟骨处；所述假脚18放置在所述垫板12上，当行走时，对所述假脚18对所述压力传感器17造成的压力变化进行步态分析。所述垫板12采用聚乙烯或聚丙烯板材制成；所述徦肢18采用硅胶浇筑成型；所述垫板12置于鞋内，所述徦肢18 放在鞋内，处于所述垫板12之上，模拟正常人脚。
具体地，所述绑带6的外侧附上魔术贴纸，所述距离测量模块5通过魔术贴纸固定在所述绑带6上。
所述绑带6可以使用涤纶牛津布缝合而成；
根据本发明提供的一种基于多源信号的下肢义肢地形识别系统，运用上述所述的基于多源信号的下肢义肢地形识别系统执行如下步骤：
步骤S1：基于所述惯性测量模块7、距离测量模块5、相机模块8、足底压力传感模块11以及电极片19采集各维度数据；
步骤S2：对采集到的数据进行预处理，得到预处理后的数据；具体地，对采集的数据首先进行滤波处理，由于各个模块的数据的干扰不同，因此须对各个模块的数据进行滤波，对于脑电信号采用EEGLAB工具箱进行预处理，并提取时频域特征，得到预处理后的数据，对于其它各模块采集到的数据，均采用类似过程，滤波去除掉噪声干扰之后，提取相应的时频域特征，得到预处理数据；
步骤S3：利用预处理后的数据对神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络；其中，神经网络模型包括BP网络模型和/或模糊神经网络模型。
神经网络融合来自所述相机模块8、所述惯性测量模块7、所述距离测量模块5、所述足底压力传感器模块11和所述脑电模块20的特征数据，激活函数采用Sigmoid函数，神经元的权值通过权值变换量△Wij调节Wij,通过不断迭代，反复调节Wij权值。
具体地，所述步骤S3采用：由于线性回归算法的局限性，采用岭回归方法，引入正则项范式解决病态矩阵不可逆问题，并采用最小均方误差方法求解，得到训练后的岭回归分类器。
步骤S4：利用训练后的神经网络进行地形识别，并通过驱动模块驱动电机采用相应的步态输出。
实施例2
实施例2是实施例1的优选例
本发明提供了一种基于多源信号的下肢义肢地形识别方法，如图1至5所示，包括固定穿戴模块1、支撑连接模块2、数据整合模块14、第一刚性外壳3、第二刚性外壳9、距离测量模块5、惯性测量模块7、足底压力传感模块11、相机模块8、脑电信号测量模块20和若干结构件等。
进一步地，所述结构件包括第一刚性外壳3以及第二刚性外壳9，所述绑带6 束缚在健肢一侧的膝盖上方，在所述绑带6的外侧可以附上魔术贴纸，所述距离测量模块5通过魔术贴纸固定在所述绑带6上。
具体地，所述假肢接受腔15可通过树脂材料浇筑成型，所述气压阀16固定在股骨后侧，患者通过将残肢放置在所述假肢接受腔15，并利用气压阀16固定。
进一步地，动力下肢假肢设定为双自由度，所述第一驱动模块4和所述第二驱动模块10采用maxon微型电机，依次固定在所述第一刚性外壳3和所述第二刚性外壳9的下端，作为患者残肢膝关节和踝关节的代偿。
更进一步地，所述假脚18固定在所述第二刚性外壳9的下端，作为患者残肢的代替。所述垫板12充当鞋垫放在鞋的底部，所述压力传感器17共有5个，分别分布在趾骨、跖骨和跟骨处，和将所述假脚18放到所述垫板12，用行走时所述假脚 18对所述垫板上的压力传感器17造成的压力变化进行步态分析。所述相机8安装在所述第二刚性外壳9的前上端，具体地，被放置在第一刚性外壳3和第二刚性外壳9的连接处，在所述第一驱动模块4的正前方，用来获取膝盖前方地面的信息，把这些信息作为判断地形的依据之一。所述距离测量模块5由一对激光雷达组成，其中一个固定在所述第一刚性外壳的侧端，另外一个通过所述绑带6固定在健肢侧的对应位置，它们分别测量残肢和健肢端传感器距离地面的距离，利用距离差作为判断地形的依据之一。所述惯性测量模块7内置于所述容纳空腔13，测量残肢侧股四头肌肉在运动时的加速度、角速度等信息，通过积分得到角度信号，根据不同运动状态下夹角范围的差别，作为判断地形的佐证。
具体地，根据实际的应用场景中可能出现的几种地形来进行说明。截肢患者的日常生活中会出现以下五种地形，分别是平地行走、上楼梯行走、下楼梯行走、上坡行走和下坡行走。首先是各个模块的传感器收集数据，对收到的数据进行预处理。主要进行的操作是对数据进行滤波降噪和数据分帧，在滤波降噪时，对于IMU惯性传感器采集到的数据，采用低通滤波器滤除高配噪声，滤波器的带宽设置为30Hz 上下，对于其它传感器收集的信号，采用带通滤波器过滤掉高频噪声和低频运动伪迹，若类间的数据样本数量存在较大偏差，再进行样本平衡操作，对数据进行抽取插值，使得各类的样本数量保持彼此大致平衡。其次，由于传感器收集到的数据是源源不断的，为了从中提取出有用的信息，还要将数据分割成数据窗口，在这里，采用滑动窗口的方式，按照每100ms来划分数据窗口长度，然后在原始数据上移动 50ms作为下一帧数据。在得到数据窗口后，为了得到窗口的有效信息，再进行特征提取，将每帧作为一个时间窗，通过短时傅里叶变换提取时频域特征，从提取的大量特征中选择最具鉴别能力，对分类器性能贡献最大的特征建立现有特征子集。经过降维后的特征最后进行模式分类，采用基于模式识别的分类方法，在这里，采用线性判别分析LDA。在使用前，首先要对分类器进行训练，用训练好的模型参数对实际数据进行分类。各传感器采集到的数据经过预处理后，传递到所述数据整合模块14，所述数据整合模块14通过WiFi5.8G模块接受来自上位PC机的指令，并将整合的数据发送给上位PC机。
更为具体地，本发明利用所述相机模块8和所述惯性测量模块7来进行地形信息的识别重建，利用所述足底压力传感模块11验证地形的正确程度，并利用所述距离测量模块5和所述足底压力传感模块11根据识别的地形采取适应地形的步态。利用所述相机模块8，将初始点定位参考位置，将之后测量的障碍物的高度和距离信息全部转化成起初的参考坐标系中，从而形成一幅地形图。
相机模块通过按照规则网络排列的一组有序的三维坐标离散点构成三维点云数据，根据不同的地形所对应的数据，经过训练比对后可以通过实时采集到的点云数据匹配相对应的地形，从而实现地形重建功能；惯性测量模块所采集到的惯性数据包括角速度信息和加速度信息，采用捷联惯导算法SINS进行解算，包括坐标变换积分变换零速修正等；
所述足底压力模块根据地形采取不同的步态时底部的五个压力传感器所接受到的压力分布的时幅特征是不同的，根据事先对残肢患者不同步态的数据读取，对对应步态的压力数据打上标签用于训练，之后在使用过程中便可以根据该压力信息判断所对应的哪种地形步态，而其关键在于决策时其权值的比重大小。
所述距离测量模块是通过在假肢和残肢上的膝盖位置附近的激光测距雷达来实现相应功能，因为患者在平路和上下坡和上下楼梯时，双腿膝盖的抬起高度差是有区别的，在上下楼梯时高度差最大，而平路是则相对斜坡较为平缓，故可根据此作为分类器的判据之一；
由于下肢的主要运动场景是在矢状面上进行运动，因此不需要考虑左右运动。以某个特定障碍物为例，当人体从T1时刻移动到T2时刻时，利用所述惯性测量模块7可以得到水平方向的加速度ax和竖直方向的加速度ay，可以利用积分得到水平位移L1和垂直位移H1：
Figure RE-GDA0003681867720000101
Figure RE-GDA0003681867720000102
在T2时刻，所述相机模块8的测量距离为L2，所述相机模块8和水平面夹角为α，那么可以得到障碍物在T2时刻与所述相机模块8的水平距离L3和垂直距离H2分别为：
L3＝L2*cosα
H2＝L2*s inα
那么便可以得到在T1时刻，即初始时刻该特定障碍物与所述相机模块8的水平距离L和垂直距离H分别为：
L＝L1+L3
H＝H2-H1
利用上述方法，可以一直对后续场景进行不断扫描计算，从而实现对前方地形场景的重建。
所述足底压力传感模块11依次分布在趾骨、跖骨和跟骨处，构成3排，各排数量分别为2,1,2。以平地行走为例，患者在平地行走时，当位于跟骨处的足底压力传感器测得压力上升，并超过设定阈值后，可以标定此时脚跟触底，标记触底事件为FS，当位于跖骨处的压力传感器测得压力上升到一定阈值后开始下降，伴随着位于趾骨处的压力传感器的压力开始在跖骨压力传感器测得后一个时域内展现出类似的周期性变化，则可以标定此时是脚尖离地，标记离地事件为FO。此外，由于在上下楼梯和上下坡时患者的足部处于背屈或者趾屈时足底压力的分布也各不相同，可以根据不同的地形可以得到不同的足底压力变化信息，验证所述相机模块8和所述惯性测量模块7构建的地形信息，并可以采用相应的步态周期来应对不同的地形。所述距离测量模块5分别测量健肢侧和残肢侧距离地面的高度信息，分别记为Hp和 Hs,在T1初始时刻，记录该距离信息作为参考信息。当患者处于行走的状态时，Hp和Hs的变化是周期性的，定义高度差Δ＝Hp-HS,根据人在行走时Δ的阈值变化范围可以将其划分为两种情况，即低阈值和高阈值两种状态，其中低阈值状态对应平地行走时的步态，而高阈值状态则对应上下楼梯和上下坡两种状态。更为具体地，当Δ的波动处于高阈值范围时，PC上位机根据高度的信息求出其关于时间的偏导，若该偏导处于连续状态，则对应高度时间曲线是光滑的，则可以断定这种情况下所述距离测量模块8测得计算的高阈值高度差Δ对应上下坡，而相对应的若偏导是非连续的，则对应高度时间曲线是不光滑的，则可以断定该情况下所述距离测量模块8所测得计算的高阈值高度差Δ对应上下楼梯。此外，结合重建后的地形信息和足底压力信息，PC上位机可以进一步判断出对应的地形并采取相应的步态，并将步态信息通过WiFi传递给所述数据整合模块14，所述数据整合模块14将信号发送给所述第一驱动模块4和所述第二驱动模块10，驱动假肢的行动。
所述脑电信号测量模块20通过柔性电极帽采集患者的原始脑电信号，并通过放大器放大，记录500Hz采样频率下的EEG信号，通过0.5-50Hz的带通滤波器对原始信号进行滤波，消除高频信号干扰，并通过离散小波变换提取时频特征，利用空间矩阵对角化，找到一组最优的投影空间滤波器，使得其中一种信号的方差最大，另外一种方差最小，最大化和最小化两种信号之间的方差差，从而获得高分辨率的特征向量，提取各类信号的空间分布特征。将所得到的特征经过WiFi传递给所述数据整合模块14，所述数据整合模块14利用WiFi(5.8G)将数据传递给PC上位机。
来自所述数据整合模块14的五组特征数据输入PC上位机，数据融合采用中级层次的特征层融合，采用典型的神经网络来处理多传感目标跟踪，神经网络采用BP 神经网络，BP网络采用三层结构，其中输入节点个数初始设定为5个，输出节点数为1个，学习速率采用自适应，隐含层节点数未知，根据经验可以假设隐含层节点数为H个，设m和n分别是出入层和输出层的节点数目，a为1到10的调节参数，那么
Figure RE-GDA0003681867720000111
为了得到最合适的隐含层节点数，初始学习速率设定为0.3，通过训练不断迭代选取合适的调节参数，从而得到合适的隐含层节点数目，在获得了隐含层节点数目之后，可以将学习速率设为自适应，使得网络的收敛尽可能迅速。在网络经过训练后，得到对应各组节点的权值分量，使用时将各传感器获得的特征数据输入对应权值分量的节点中，得到对应的输出，将输出传递给驱动模块，进一步驱动电机采用对应的步态。
本发明能够通过测量模块测量的五组信息，通过分类器的分类，判断出当前地形，使得截肢患者在使用义肢时能够更加便捷舒适。
在本申请的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的系统、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (10)

1.一种基于多源信号的下肢义肢地形识别系统，其特征在于，包括：
固定穿戴设备(1)、支撑连接设备(2)、第一刚性外壳(3)、第一驱动设备(4)、距离测量模块(5)、绑带(6)、惯性测量模块(7)、相机模块(8)、第二刚性外壳(9)、第二驱动设备(10)、足底压力传感模块(11)、数据整合模块(14)以及假脚(18)；
将残肢固定在所述固定穿戴设备(1)上；所述固定穿戴设备(1)与所述支撑连接设备(2)连接；所述支撑连接设备(2)与所述第一刚性外壳(3)连接；所述第一刚性外壳(3)与所述第一驱动设备(4)连接；所述第一驱动设备(4)与所述第二刚性外壳(9)连接；所述第二刚性外壳(9)与所述第二驱动设备(10)通过连接杆连接；所述第二驱动设备(10)与所述假脚(18)连接；
所述第一刚性外壳(3)内部形成容纳空腔(13)；所述惯性测量模块(7)和所述数据整合模块(14)设置在所述容纳空腔(13)内；所述惯性测量模块(7)用于测量残肢侧股四头肌肉在运动时的加速度和角速度信息；所述数据整合模块(14)基于采集到的数据判定当前地形；
所述距离测量模块(5)固定在所述第一刚性外壳(3)的侧表面；所述绑带(6)束缚在健肢一侧的膝盖上方，所述距离测量模块(5)固定在所述绑带(6)上；所述距离测量模块(5)分别测量残肢和健肢端传感器距离地面的距离；
所述相机模块(8)固定在所述第二刚性外壳(9)的侧表面，用来获取膝盖前方地面的信息；
所述第一驱动模块(4)和所述第二驱动模块(10)代替残肢膝关节和踝关节；驱动下肢义肢模仿正常健肢的行走；
所述足底压力传感模块(11)设置在所述假脚(18)的底部，获取行走时所述假脚(18)造成的压力；
所述脑电帽(20)穿戴在人体头部，并利用电极片(19)收集脑电信号，患者目视前方路面会下意识做出运动动作，产生脑电信号，针对不同步态会产生不同的脑电信号，脑电信号输入所述数据整合模块(14)，作为判定依据之一；
基于所述惯性测量模块(7)、距离测量模块(5)、相机模块(8)、足底压力传感模块(11)以及电极片(19)采集数据，所述数据整合模块(14)基于采集到的数据利用训练后的分类器判定当前地形。
2.根据权利要求1所述的基于多源信号的下肢义肢地形识别系统，其特征在于，所述固定穿戴设备(1)包括假肢接受腔(15)和气压阀(16)；将假肢放置在所述假肢接受腔(15)中，并利用所述气压阀(16)固定。
3.根据权利要求1所述的基于多源信号的下肢义肢地形识别系统，其特征在于，所述徦肢接受腔(15)采用硅胶、聚丙烯板材或者采用ABS树脂浇筑成型。
4.根据权利要求1所述的基于多源信号的下肢义肢地形识别系统，其特征在于，所述第一驱动设备(4)和第二驱动模块(10)采用Maxon微型电机或者冯哈勃电机。
5.根据权利要求1所述的基于多源信号的下肢义肢地形识别系统，其特征在于，所述足底压力传感模块(11)包括垫板(12)和预设数量的压力传感器(17)；所述预设数量的压力传感器(17)设置在所述垫板(12)上；所述预设数量的压力传感器(17)分别分布在趾骨、跖骨和跟骨处；所述假脚(18)放置在所述垫板(12)上，当行走时，对所述假脚(18)对所述压力传感器(17)造成的压力变化进行步态分析。
6.根据权利要求1所述的基于多源信号的下肢义肢地形识别系统，其特征在于，所述绑带(6)的外侧附上魔术贴纸，所述距离测量模块(5)通过魔术贴纸固定在所述绑带(6)上。
7.一种基于多源信号的下肢义肢地形识别系统，其特征在于，运用权利要求1至6任一权利要求所述的基于多源信号的下肢义肢地形识别系统执行如下步骤：
步骤S1：基于所述惯性测量模块(7)、距离测量模块(5)、相机模块(8)、足底压力传感模块(11)以及电极片(19)采集各维度数据；
步骤S2：对采集到的数据进行预处理，得到预处理后的数据；
步骤S3：利用预处理后的数据对神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络；
步骤S4：利用训练后的神经网络进行地形识别，并通过驱动模块驱动电机采用相应的步态输出。
8.根据权利要求7所述的基于多源信号的下肢义肢地形识别方法，其特征在于，所述步骤S2采用：对采集的数据进行滤波处理，并提取时频域特征。
9.根据权利要求7所述的基于多源信号的下肢义肢地形识别方法，其特征在于，所述神经网络包括：BP网络和/或模糊神经网络。
10.根据权利要求7所述的基于多源信号的下肢义肢地形识别方法，其特征在于，所述步骤S3采用：由于线性回归算法的局限性，采用岭回归方法，引入正则项范式解决病态矩阵不可逆问题，并采用最小均方误差方法求解，得到训练后的岭回归分类器。
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