CN116650914A - 多信息融合的上肢主被动康复训练机器人系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及训练型康复器械技术领域,尤其是多信息融合的上肢主被动康复训练机器人系统,包括训练模式获取模块,获取训练模式选择结果;运动意图识别模块,根据表面肌电信号,识别上肢运动意图,并生成期望位移量;期望位移分析模块,根据扭矩信号,生成实际位移量;运动量生成模块,根据期望位移量和实际位移量,生成装置本体运动量;训练启动模块,根据装置本体运动量,控制装置本体运动。采用本方案,能够满足患者自主运动训练的需求,训练的强度与患者的能力匹配,适用于更多的患者;并根据实际位移量与期望位移量分析如何对机器人进行控制,从而使机器人能够跟随患者进行运动,提升了人机同步性,提升了康复训练效果,从而促进患者的康复。
Description
技术领域
本发明涉及训练型康复器械技术领域,特别涉及多信息融合的上肢主被动康复训练机器人系统。
背景技术
脑卒中是指因意外致使脑血管破裂并伴有出血或急性闭塞,从而对大脑造成严重损害,最终导致患者单侧上肢麻木、肌肉无力,甚至令患者肌肉萎缩从而丧失肌肉能力的疾病。对于患有脑卒中的患者而言,早期的药物治疗和手术治疗必不可少,术后的肢体康复训练也尤为重要。除脑卒中以外,还有诸多其他因素也会导致相应的患者需要进行肢体康复训练,如交通事故、体育运动性质的关节损伤、中风偏瘫等。
传统的肢体康复训练多由护士或康复理疗师辅助患者去完成关节、肌肉及韧带的康复训练,以维持患者关节和肌肉的活动度,并促进患者关节运动功能的早日康复,但其不但人工成本高,康复效果还十分依赖于医师的自身经验。故又通过上肢康复训练机器人自动辅助患者进行康复训练,但现有的康复训练机器人通常是直接采用统一的训练强度对不同患者进行被动训练,无法根据患者个人的情况进行训练强度调整,从而导致康复训练机器人无法适用于部分患者;更无法满足患者自主运动训练的需求。
发明内容
本发明提供了多信息融合的上肢主被动康复训练机器人系统,能够满足患者自主运动训练的需求,训练的强度与患者的能力匹配,使其实用性增强,适用于更多的患者;并根据实际位移量与期望位移量分析如何对机器人进行控制,从而使机器人能够跟随患者进行运动,提升了人机同步性,提升了康复训练效果,从而促进患者的康复。
为了达到上述目的,本申请提供如下技术方案:
多信息融合的上肢主被动康复训练机器人系统,包括装置本体和控制系统;
所述装置本体包括若干关节连杆,所述关节连杆间连接有关节旋转自由度机构;
所述控制系统包括,训练模式获取模块、肌电信号获取模块、运动意图识别模块、扭矩信号获取模块、期望位移分析模块、运动量生成模块和训练启动模块;
所述训练模式获取模块,用于获取训练模式选择结果;训练模式包括主动训练模式;
所述肌电信号获取模块,用于若训练模式选择结果为主动训练模式,则获取表面肌电信号;
所述运动意图识别模块,用于根据表面肌电信号,识别上肢运动意图,并生成期望位移量;
所述扭矩信号获取模块,用于若训练模式选择结果为主动训练模式,则获取用户与装置本体间相互作用产生的扭矩信号;
所述期望位移分析模块,用于根据扭矩信号,生成实际位移量;
所述运动量生成模块,用于根据期望位移量和实际位移量,生成装置本体运动量;
所述训练启动模块,用于根据装置本体运动量,控制装置本体运动。
进一步,所述训练模式还包括被动训练模式和教学训练模式;所述控制系统还包括训练数据生成模块;
所述训练数据生成模块,用于根据训练模式选择结果,生成训练数据;
所述训练启动模块,还用于根据训练数据,控制装置本体运动。
进一步,所述训练数据包括关节自由度旋转量、阻尼力和预设训练时长。
进一步,所述控制系统还包括训练时长获取模块;
所述训练时长获取模块,用于获取已训练时长;
所述训练停止模块,用于将已训练时间与预设训练时长进行比对,若已训练时长大于预设训练时长,则停止康复训练。
进一步,所述控制系统还包括生理参数监测模块、参数比对模块和警报模块;
所述生理参数监测模块,用于监测用户的生理参数;
所述参数比对模块,用于将监测的生理参数与相应的预设参数阈值进行比对,并生成参数比对结果;
所述警报模块,用于根据参数比对结果,发出异常警报。
进一步,所述训练停止模块,还用于根据参数比对结果,控制康复训练停止。
进一步,所述关节旋转自由度机构包括肩关节旋转自由度机构、肘关节旋转自由度机构、腕关节自由度机构。
本发明的原理及优点在于:
1、采用本方案,能够满足患者自主运动训练的需求,相对于现有技术中采用固定的训练强度对不同的患者进行训练而言,其不存在训练强度过大对患者造成负面影响,也不存在训练强度过小,训练效果不佳的情况;且康复训练本身就需要患者的主动训练,本方案能根据实际位移量与期望位移量分析如何对机器人进行控制,从而使机器人能够跟随患者进行运动,一方面保障了人机同步性,另一方面机器人的运动范围有限,能够防止患者在训练过程中出现运动过度损害机体等情况的发生。综上,采用本方案,不同患者训练过程中的训练的强度与患者的能力匹配,使其实用性增强,适用于更多的患者,且提升了人机同步性,提升了康复训练效果,从而促进患者的康复。
2、训练时长过多反而会不利于患者的康复,故本方案中,已训练时长超过预设训练时长后,会停止康复训练,保障康复过程循序渐进。
3、生理参数监测模块监测用户的生理参数,当用户的生理参数出现异常时,及时发出异常警报并控制康复训练停止,能够提升康复训练过程中的安全性。
附图说明
图1为本发明实施例多信息融合的上肢主被动康复训练机器人系统的逻辑框图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明:
实施例1:
实施例1基本如附图1所示:
多信息融合的上肢主被动康复训练机器人系统,其特征在于:包括装置本体和控制系统;
所述装置本体包括若干关节连杆,所述关节连杆间连接有关节旋转自由度机构;所述关节旋转自由度机构包括肩关节旋转自由度机构、肘关节旋转自由度机构、腕关节自由度机构。患者使用装置本体时,各关节连杆在各关节旋转自由度机构的带动下跟随患者的肢体运动。
所述控制系统包括,训练模式获取模块、训练数据生成模块、肌电信号获取模块、运动意图识别模块、扭矩信号获取模块、期望位移分析模块、运动量生成模块、训练启动模块、训练时长获取模块、训练停止模块。
所述训练模式获取模块,用于获取训练模式选择结果;训练模式包括主动训练模式、被动训练模式和教学训练模式;具体的,装置本体开机后,用户可在显示屏上选择训练模式,训练模式获取模块获取用户的训练模式选择结果。
所述训练数据生成模块,用于根据训练模式选择结果,生成训练数据;所述训练数据包括关节自由度旋转量、阻尼力和预设训练时长。具体的,若训练模式选择结果为被动训练模式,则生成的关节自由度旋转量为:肩关节旋转自由度机构(伸展:45°、内收(大臂由体前经过):30°)、肘关节旋转自由度机构(屈曲:120°)、腕关节自由度机构(外展(桡侧):15°、内收(尺侧):45°);阻尼力:0;预设训练时长:20分钟。若训练模式选择结果为教学训练模式,则生成的关节自由度旋转量为:肩关节旋转自由度机构(伸展:50°、内收(大臂由体前经过):40°)、肘关节旋转自由度机构(屈曲:140°)、腕关节自由度机构(外展(桡侧):18°、内收(尺侧):45°);阻尼力:5N/(m/s),;预设训练时长:30分钟。
所述肌电信号获取模块,用于若训练模式选择结果为主动训练模式,则获取表面肌电信号;所述运动意图识别模块,用于根据表面肌电信号,识别上肢运动意图,并生成期望位移量;本实施例中,运动意图识别模块通过人工智能的方式,将表面肌电信号作为输入层的输入,期望位移量作为输出层的输出。
具体的,肌电信号获取模块包括BP神经网络模块,BP神经网络模块包括BP神经网络模型,BP神经网络模块使用BP神经网络技术来对期望位移量进行分析,具体的首先构建一个三层的BP神经网络模型,包括输入层、隐层和输出层,本实施例中,将表面肌电信号作为输入层的输入,因此输入层有1个节点,期望位移量作为输出层的输出,因此共有1个节点;针对于隐层,本实施例使用了以下公式来确定隐层节点的数量:其中l为隐层的节点数,n为输入层的节点数,m为输出层的节点数,a为1至10之间的一个数,本实施例中取为6,因此隐层共有8个节点。BP神经网络通常采用Sigmoid可微函数和线性函数作为网络的激励函数。本实施例选择S型正切函数tansig作为隐层神经元的激励函数。预测模型选取S型对数函数tansig作为输出层神经元的激励函数。在BP网络模型构建完毕后,利用历史数据作为样本对模型进行训练,训练完成后得到的模型可以取得较为准确的分析结果。
所述扭矩信号获取模块,用于若训练模式选择结果为主动训练模式,则获取用户与装置本体间相互作用产生的扭矩信号;所述期望位移分析模块,用于根据扭矩信号,生成实际位移量;具体采用人工智能的方式进行分析,将扭矩信号作为输入层的输入,将实际位移量作为输出层的输出,具体分析方式与运动意图识别模块的分析方式相同,在此不再赘述。
所述运动量生成模块,用于根据期望位移量和实际位移量,生成装置本体运动量;本实施例中,装置本体运动量=(期望位移量-实际位移量)/4+实际位移量。由此,在患者穿戴装置本体进行训练时,可以跟随患者同步运动,同时,适当的带动患者运动,一方面提升机器人跟随的同步性,另一方面通过机器人给予患者少量带动运动的力,在能力范围内更加大幅度的锻炼,提升患者的康复效果。还用于根据装置本体运动量,生成主动训练时长;若装置本体运动量大于预设运动量,则生成主动训练时长为15分钟,否则生成主动训练时长为20分钟。其原理在于,患者自主训练会比装置本体带动患者被动训练,更加消耗体力,故主动训练时长小于被动训练时长,且运动量大的时候体力消耗更大,所以根据装置本体运动量,分别生成不同档次的主动训练时长。
所述训练启动模块,用于根据训练数据或装置本体运动量,控制装置本体运动。
所述训练时长获取模块,用于获取已训练时长。
所述训练停止模块,用于将已训练时间与预设训练时长进行比对,若已训练时长大于预设训练时长,则停止康复训练。
所述控制系统还包括生理参数监测模块、参数比对模块和警报模块。
所述生理参数监测模块,用于监测用户的生理参数;本实施例中,所述生理参数包括心率和血压,在本申请的其他实施例中,还可以包括心电、呼吸、肌张力等生理参数。
所述参数比对模块,用于将监测的生理参数与相应的预设参数阈值进行比对,并生成参数比对结果;本实施例中,所述心率对应的预设参数阈值为100次/分,所述血压对应的预设参数阈值为140mmHg。
所述警报模块,用于根据参数比对结果,发出异常警报。具体的,若监测到的心率或血压高于相应的预设参数阈值,则发出异常警报。
所述训练停止模块,还用于根据参数比对结果,控制康复训练停止。具体的,若监测到的心率或血压高于相应的预设参数阈值,则控制康复训练停止。
以上的仅是本发明的实施例,方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述,所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识,能够获知该领域中所有的现有技术,并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力,所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下,结合自身能力完善并实施本方案,一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出,对于本领域的技术人员来说,在不脱离本发明结构的前提下,还可以作出若干变形和改进,这些也应该视为本发明的保护范围,这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准,说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
Claims (7)
1.多信息融合的上肢主被动康复训练机器人系统,其特征在于:包括装置本体和控制系统;
所述装置本体包括若干关节连杆,所述关节连杆间连接有关节旋转自由度机构;
所述控制系统包括,训练模式获取模块、肌电信号获取模块、运动意图识别模块、扭矩信号获取模块、期望位移分析模块、运动量生成模块和训练启动模块;
所述训练模式获取模块,用于获取训练模式选择结果;训练模式包括主动训练模式;
所述肌电信号获取模块,用于若训练模式选择结果为主动训练模式,则获取表面肌电信号;
所述运动意图识别模块,用于根据表面肌电信号,识别上肢运动意图,并生成期望位移量;
所述扭矩信号获取模块,用于若训练模式选择结果为主动训练模式,则获取用户与装置本体间相互作用产生的扭矩信号;
所述期望位移分析模块,用于根据扭矩信号,生成实际位移量;
所述运动量生成模块,用于根据期望位移量和实际位移量,生成装置本体运动量;
所述训练启动模块,用于根据装置本体运动量,控制装置本体运动。
2.根据权利要求1所述的多信息融合的上肢主被动康复训练机器人系统,其特征在于:所述训练模式还包括被动训练模式和教学训练模式;所述控制系统还包括训练数据生成模块;
所述训练数据生成模块,用于根据训练模式选择结果,生成训练数据;
所述训练启动模块,还用于根据训练数据,控制装置本体运动。
3.根据权利要求2所述的多信息融合的上肢主被动康复训练机器人系统,其特征在于:所述训练数据包括关节自由度旋转量、阻尼力和预设训练时长。
4.根据权利要求3所述的多信息融合的上肢主被动康复训练机器人系统,其特征在于:所述控制系统还包括训练时长获取模块;
所述训练时长获取模块,用于获取已训练时长;
所述训练停止模块,用于将已训练时间与预设训练时长进行比对,若已训练时长大于预设训练时长,则停止康复训练。
5.根据权利要求4所述的多信息融合的上肢主被动康复训练机器人系统,其特征在于:所述控制系统还包括生理参数监测模块、参数比对模块和警报模块;
所述生理参数监测模块,用于监测用户的生理参数;
所述参数比对模块,用于将监测的生理参数与相应的预设参数阈值进行比对,并生成参数比对结果;
所述警报模块,用于根据参数比对结果,发出异常警报。
6.根据权利要求5所述的多信息融合的上肢主被动康复训练机器人系统,其特征在于:所述训练停止模块,还用于根据参数比对结果,控制康复训练停止。
7.根据权利要求1所述的多信息融合的上肢主被动康复训练机器人系统,其特征在于:所述关节旋转自由度机构包括肩关节旋转自由度机构、肘关节旋转自由度机构、腕关节自由度机构。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310519485.4A CN116650914A (zh) | 2023-05-09 | 2023-05-09 | 多信息融合的上肢主被动康复训练机器人系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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CN202310519485.4A CN116650914A (zh) | 2023-05-09 | 2023-05-09 | 多信息融合的上肢主被动康复训练机器人系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
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CN116650914A true CN116650914A (zh) | 2023-08-29 |
Family
ID=87718156
Family Applications (1)
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CN202310519485.4A Pending CN116650914A (zh) | 2023-05-09 | 2023-05-09 | 多信息融合的上肢主被动康复训练机器人系统 |
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Country | Link |
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CN (1) | CN116650914A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN118053544A (zh) * | 2024-02-01 | 2024-05-17 | 江苏医药职业学院 | 运动损伤康复训练方法及系统 |
-
2023
- 2023-05-09 CN CN202310519485.4A patent/CN116650914A/zh active Pending
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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