CN117894428A - 一种基于多传感器数据融合的康复机器人控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及康复机器人控制方法。具体的说是一种基于多传感器数据融合的康复机器人控制方法。包括以下步骤：首先布置集成多种传感器的系统，包括运动传感器、力量传感器、温度传感器和压力传感器，用于实时收集患者在康复过程中的生理和运动数据；接着开发数据融合算法，利用机器学习和人工智能技术，综合解析来自不同传感器的数据，并从中提取关键信息；然后根据这些融合后的数据，设计自适应控制策略，使机器人能够根据患者的实时状态调整其动作，确保康复过程的个性化和精准性；最后利用收集和融合的数据，为每位患者定制个性化康复方案，设定具体康复需求和进展，从而提高康复效率和安全性。

Description

一种基于多传感器数据融合的康复机器人控制方法

技术领域

本发明涉及康复机器人控制方法。具体的说是一种基于多传感器数据融合的康复机器人控制方法。

背景技术

目前康复机器人控制方法虽然在许多方面已经取得了显著进步，但仍存在一些不足和弊端。首先是数据处理和融合方面的局限性。传统的康复机器人通常依赖有限的传感器数据，这可能导致康复过程的信息不全面，无法提供一个完整的康复状态画面。例如，如果一个机器人只使用运动传感器而忽视了力量或压力传感器，它可能无法准确评估患者的力量恢复情况。此外，数据融合技术的不成熟也意味着来自不同传感器的数据可能无法被有效整合，从而影响康复方案的准确性和效果。其次，个性化程度不足是另一个关键问题。许多现有的康复机器人采用标准化的康复方案，这些方案可能无法完全符合每个患者的特定需求。由于每个患者的康复状况、身体条件和康复速度都有所不同，标准化的方案可能无法提供最优的康复效果。这种“一刀切”的方法可能导致康复效率低下，甚至可能对某些患者造成伤害。

此外，实时响应和调整能力的不足也是一个显著的问题。传统的康复机器人可能缺乏足够的灵活性来即时响应患者状态的变化。例如，在康复过程中，患者可能会感到疲劳或疼痛，但机器人可能无法即时识别这些信号并相应地调整康复活动。这种缺乏实时反馈和调整能力的问题不仅影响了康复的效果，还可能增加患者受伤的风险。安全性问题也不容忽视。虽然大多数康复机器人都经过精心设计和严格测试，以确保在正常操作条件下的安全性，但在异常情况下，它们可能无法保证患者的完全安全。例如，在机器故障或意外情况下，机器人可能无法正确执行康复动作或及时停止操作，从而可能导致患者受伤。适应性和灵活性的不足也是目前康复机器人面临的挑战。康复过程是动态且多变的，需要根据患者的进展和反应不断调整。然而，许多康复机器人可能缺乏足够的智能化功能来自动学习和适应这些变化。这意味着机器人可能无法针对患者的实时进展提供最合适的康复支持。

此外，成本和可访问性也是一个重要问题。高端的康复机器人可能配备了先进的传感器和控制系统，但它们的成本往往较高，这可能限制了它们在临床环境中的普及。此外，对于低收入地区的患者来说，这些高成本的设备可能完全无法触及。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于多传感器数据融合的康复机器人控制方法，从而解决背景技术中所指出的部分弊端和不足。

本发明解决其上述的技术问题所采用以下的技术方案：包括以下步骤：首先布置集成多种传感器的系统，包括运动传感器、力量传感器、温度传感器和压力传感器，用于实时收集患者在康复过程中的生理和运动数据；接着开发数据融合算法，利用机器学习和人工智能技术，综合解析来自不同传感器的数据，并从中提取关键信息；

然后根据这些融合后的数据，设计自适应控制策略，使机器人能够根据患者的实时状态调整其动作，确保康复过程的个性化和精准性；

最后利用收集和融合的数据，为每位患者定制个性化康复方案，设定具体康复需求和进展，从而提高康复效率和安全性。

进一步地，所述的数据融合算法实现步骤包括：

S1、利用深度学习驱动的多模态数据融合来处理和解析不同类型传感器数据，包括图像、声音、运动数据，通过应用卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)提高从复杂和高维度数据中提取特征的能力；

S2、结合时间序列分析和预测建模，利用长短时记忆网络(LSTM)或门控循环单元(GRU)高级循环神经网络，对传感器数据进行时间依赖性分析和康复趋势预测；

S3、采用跨模态数据融合技术，处理和整合不同类型传感器数据，提高数据解析的准确性；

S4、结合实时异常检测和响应机制，利用机器学习算法进行异常行为的识别和及时调整康复方案。

进一步地，所述深度学习驱动的多模态数据融合采用深度学习模型F(x)，其中x表示从不同传感器获得的数据；对于图像数据I，使用卷积网络C(I)来提取视觉特征，其中C表示卷积操作的公式：

其中w_i是权重参数，I_i是图像数据的第i个元素，μ和σ分别是局部图像区域的均值和标准差；

对于声音和运动数据，使用循环神经网络R进行特征提取；设定递归公式：

R_t＝αR_t-1+(1-α)·S_t

其中S_t表示在时间t的声音或运动数据，α是介于0到1之间的学习率；

然后，创建融合函数M来整合由C和R提取的特征，使用公式：

M＝∫(C(I)·R)dx

表示对于所有特征的加权积分；

最后为了适应康复任务，定义场景适应函数：

其中x代表从融合数据中提取的特征，y代表康复场景的需求，k是调节曲线陡峭程度的参数。

进一步地，所述的时间序列分析和预测建模采用设定混合型神经网络模型，其中LSTM或GRU单元与CNN单元的结合表示为：

H(x)＝L(x)·C(x)

这里L(x)代表LSTM或GRU单元的输出，C(x)代表CNN单元的输出；L和C的结合通过乘积操作；

然后引入自适应时间窗口函数：

其中t代表时间点，Δt代表时间窗口的长度，μ_t和σ_t分别表示时间窗口的中心和宽度，这两个参数根据输入数据动态调整；

最后使用态数据增强公式：

D(x,λ)＝x+λsin(βx)

其中x代表原始数据，λ和β是用于控制数据增强程度和频率的参数。

进一步地，所述的跨模态数据融合技术采用混合型神经网络N(x)，其中x表示来自多种传感器的输入数据；该网络包括针对不同数据类型的子网络，包括N_cnn(x)用于处理图像数据，N_rnn(x)用于处理时间序列数据；然后采用提取函数其中/>代表对图像数据应用指数函数增强其特征，而log(N_rnn(x))则用于平滑时间序列数据的特征；

接着采用融合层G(F)，用于整合不同子网络提取的特征；采用新型融合算法：

其中F(u)代表从混合型特征提取网络得到的特征集，积分运算用于在不同特征之间建立平滑过渡和相互作用。

进一步地，所述的实时异常检测和响应机制，采用引入异常检测函数：

其中x＝{x₁,x₂,…,x_n}表示来自康复机器人传感器的数据流，w_i是权重参数，表示对不同传感器数据的重视程度，θ是用于识别异常的阈值，而k是调节曲线陡峭程度的参数；

然后再引入调整函数：

其中A(x)是异常检测函数的输出，x(t)是时间t的传感器数据，T是考虑的时间窗口长度，而α是衰减因子，用于减少旧数据对当前调整的影响。

进一步地，所述的自适应控制策略是利用深度学习模型D(x)，其中x表示来自多个传感器的融合数据；模型输出y＝D(x)代表对患者未来需求的预测值，由函数公式：

给出；这里σ是激活函数，a_i和b_i是模型参数，x_i是输入特征；

然后引入自适应控制函数C(y,z)，其中y是深度学习模型的输出，z是实时反馈信号，包括生理信号或运动数据；控制调整由函数公式：

给出；其中γ是调整因子，表示反馈信号的重要性；根据实时数据和历史预测调整机器人的动作，以响应患者的即时需求和长期康复目标。

进一步地，所述的定制个性化康复方案采用以下的步骤：

S1、采用机器学习模型M(x)，其中x表示来自多传感器的数据；模型的输出y＝M(x)用于指示康复方案，由函数公式：

给出，其中tanh是双曲正切激活函数，a_i和b_i是模型参数，x_i是输入特征；所述的机器学习模型从复杂数据中提取关键特征，用于制定针对患者特定需求的康复方案；

S2、使用优化算法P(y)来生成个性化康复路径，其中y是机器学习模型的输出；路径规划由公式：

给出，其中θ表示康复活动的参数集，g是代价函数，T是规划的时间范围；通过所述的优化算法找到适合个体康复目标和约束的路径；

S3、集成风险评估函数：

R(x,θ)＝∫|f(x(t),θ)h(t)|dt

其中f表示基于模型参数θ的预测康复状态，h(t)是安全阈值函数，t是时间变量。

本发明具有以下有益效果：

1.提高康复精度：通过整合来自多种传感器的数据，如运动、力量、温度和压力传感器，该方法能够为患者提供一个更全面和详细的康复状态分析。这种深度的数据融合使得康复机器人能够更准确地评估患者的康复进展和需求，从而提供更精确的康复指导。

2.个性化康复方案：机器学习模型能够从复杂的数据中提取关键特征，用于制定针对患者特定需求的康复方案。这种个性化方法确保了康复方案不仅符合患者的物理恢复需求，还考虑到他们的个人偏好和舒适度，从而提升康复效果。

3.实时响应与调整：通过实时异常检测和响应机制，康复机器人能够即时识别患者在康复过程中的任何异常行为或模式，并迅速做出调整。这种及时的反应能够有效减少患者受伤的风险，同时确保康复方案的连续性和适应性。

4.安全性提升：集成的风险评估函数能够在患者进行康复活动时持续评估风险，确保所有康复活动都在安全的范围内进行。这样可以有效地预防因康复活动不当导致的二次伤害，增加康复过程的整体安全性。

附图说明

图1为本发明一种基于多传感器数据融合的康复机器人控制方法流程图。

图2为本发明数据融合算法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式做一个详细的说明。

本案首先涉及布置集成了多种传感器的系统，这些传感器包括运动传感器、力量传感器、温度传感器和压力传感器，它们共同工作以实时收集某患者在康复过程中的生理和运动数据。这些数据包括但不限于某患者的运动范围、力量输出、身体部位的温度以及施加的压力等信息，这些信息对于理解某患者的康复状态和需求至关重要。紧接着，为了有效利用这些收集到的数据，开发了一种数据融合算法。这个算法利用机器学习和人工智能技术，对来自不同传感器的数据进行综合分析。在这个过程中，算法不仅仅简单地汇总数据，而是通过高级数据处理和分析技术，如模式识别和预测建模，从这些数据中提取关键信息。这包括识别特定的康复模式、监测康复进展以及预测潜在的康复问题。总的来说，这种控制方法通过高效整合和分析来自多个源的数据，使康复机器人能够对某患者的具体情况做出更加精确和个性化的响应，从而优化康复过程的效率和效果。

本案涉及利用融合后的数据来设计自适应控制策略，使得康复机器人能够根据某患者的实时状态灵活调整其动作。这个过程中，机器人控制系统首先分析由多个传感器如运动、力量、温度和压力传感器收集并融合的数据，这些数据提供了关于某患者当前康复状态的详细信息。接着，基于这些数据，控制系统利用先进的算法来动态调整机器人的行为和响应。这些算法包括机器学习模型，它们能够根据某患者的运动模式、力量水平、生理反应和其他相关指标来优化机器人的动作。这种自适应控制策略的核心在于其能够实时响应某患者的状态变化，确保康复活动既安全又有效。通过这种方式，康复机器人不仅仅是执行预设的动作，而是能够提供高度个性化和精确的康复支持，从而显著提高康复过程的效率和效果。

本案控制方法还包括利用收集和融合的数据为每位某患者定制个性化康复方案。这个过程涉及分析从传感器如运动、力量、温度和压力传感器收集的数据，这些数据提供了关于某患者当前康复状态的全面视图。通过这些综合数据，康复机器人能够识别每位某患者的具体康复需求和进展水平。然后，根据这些信息，机器人通过其控制系统制定和实施量身定制的康复计划，考虑到某患者的独特需求、康复目标和当前的康复状态。这种个性化的方法使得康复活动更加有效，因为它们是基于每位某患者的具体情况而非一般性的康复方案。此外，通过持续监测某患者的反应和进展，并根据需要调整康复方案，这种方法还提高了康复过程的安全性。总之，这种控制方法通过精确的数据分析和个性化的康复计划，旨在提高康复效率，同时确保某患者的康复过程既安全又符合其个人需求。

实施例1：

数据融合算法实现步骤包括：

S1、利用深度学习驱动的多模态数据融合来处理和解析不同类型的传感器数据，例如图像、声音和运动数据。在这一步骤中，卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)被应用于提高从这些复杂和高维度数据中提取特征的能力。CNN特别适用于处理图像数据，因为它可以有效地识别和处理图像中的空间层级结构，例如形状、纹理和对象。另一方面，RNN，尤其是其变体如长短期记忆网络(LSTM)，适用于处理时间序列数据如声音或运动传感器数据，因为它们能够捕捉数据随时间的动态变化和长期依赖关系。通过结合CNN和RNN，这种多模态数据融合方法能够综合不同类型传感器的信息，实现更为全面和准确的数据分析和特征提取，从而为康复机器人提供更精准的控制指令，以适应某患者的具体康复需求。

S2、涉及结合时间序列分析和预测建模，通过使用长短时记忆网络(LSTM)或门控循环单元(GRU)这类高级循环神经网络来处理传感器数据。这一步骤的关键是对传感器数据进行时间依赖性分析和康复趋势预测。LSTM和GRU网络特别适合处理时间序列数据，因为它们能够捕捉和学习数据随时间的变化模式。在康复机器人的应用中，这意味着可以从连续收集的传感器数据(如运动范围、力量输出等)中学习某患者的康复模式，并预测其未来的康复趋势。例如，LSTM或GRU网络可以识别某患者康复过程中的改善或潜在问题，并据此调整机器人的响应和辅助策略。通过这种方式，康复机器人能够根据某患者的实际进展和预测结果，提供更加个性化和有效的康复支持，从而提高康复效率和某患者的整体体验。

S3、采用跨模态数据融合技术，这一技术旨在处理和整合来自不同类型传感器的数据，从而提高数据解析的准确性。跨模态数据融合是关键过程，它涉及将来自如运动传感器、力量传感器、温度传感器和压力传感器的不同类型数据结合起来，以获取关于某患者康复状态的更全面的视角。这种融合不仅仅是简单地将数据堆叠在一起，而是通过先进的算法和技术，如深度学习或其他智能数据处理方法，确保不同数据类型之间的相关性和互动得到适当的识别和利用。例如，机器人可以同时分析某患者的运动范围(从运动传感器获得)和施加的力量(从力量传感器获得)，以准确评估某患者的康复进展。这种跨模态融合使得数据解析更为精确和全面，为康复机器人提供了更加可靠的信息，以便于做出更精确的控制决策，从而提高康复过程的效率和安全性。

S4、结合实时异常检测和响应机制，并利用机器学习算法进行异常行为的识别和及时调整康复方案。这个步骤的关键在于使用先进的机器学习技术来监测和分析从传感器收集到的数据，以便实时识别任何偏离正常康复模式的行为。例如，如果某患者在执行某个康复动作时出现不稳定或过度劳累的迹象，机器学习算法可以快速识别这些异常信号。一旦检测到异常行为，康复机器人的控制系统会立即响应，根据某患者的实时状态调整其辅助策略或动作，甚至可以提出建议暂停康复活动，以保护某患者免受伤害。这种实时的异常检测和响应机制使得康复过程更加安全和有效，确保某患者在康复过程中得到恰当的支持，并减少了由于错误动作或过度劳累导致的伤害风险。通过持续监控某患者的状态并及时调整康复方案，这种控制方法显著提升了康复机器人的智能化和适应性，为某患者提供了更加个性化和响应灵敏的康复支持。

实施例2：某位某患者正在使用康复机器人进行康复训练。所述康复机器人使用深度学习驱动的多模态数据融合方法，能够处理和分析来自不同传感器的数据：

S1、首先机器人内置多个传感器，包括用于捕捉某患者膝盖的运动范围的运动传感器，监测康复力量的力量传感器，以及记录膝部温度和皮肤压力的温度和压力传感器。所有这些数据作为输入x被送入深度学习模型F(x)。

机器人还装备了摄像头，用于捕捉某患者的运动姿势。图像数据I被送入卷积网络C(I)来提取视觉特征。例如，当某患者尝试弯曲膝盖时，卷积网络通过公式：

分析图像中膝盖的弯曲角度。这里，每个像素I_i的重要性通过权重参数w_i加以考量，而μ和σ分别代表图像的局部区域均值和标准差，帮助模型专注于某患者膝盖的关键区域。

同时，机器人利用麦克风和运动传感器收集某患者的声音和运动数据。例如，当某患者试图移动膝盖时发出的声音和膝盖的具体运动模式，通过循环神经网络R进行分析。网络通过递归公式R_t＝αR_t-1+(1-α)·S_t处理这些数据，其中S_t代表在时间t的声音或运动数据，α是学习率，帮助网络平衡对历史数据和新数据的关注。

S2、为了进一步提高康复效果，机器人使用融合函数M来整合由前面提到的卷积网络C(I)和循环神经网络R提取的特征。这个融合函数的目的是将图像数据的视觉特征和声音以及运动数据的时间序列特征结合起来，从而获得更全面的数据表示。

融合函数M的工作原理可以用公式：

M＝∫(C(I)·R)dx

来描述，这里的积分代表对所有特征的加权积分。在某患者的例子中，这意味着机器人不仅分析了他的膝盖弯曲角度(由卷积网络C提供)和他的膝盖运动模式及发出的声音(由循环神经网络R提供)，而且还结合了这些信息来获得更准确的康复状态评估。

例如，如果卷积网络分析显示某患者的膝盖弯曲角度小于理想范围，而循环神经网络同时指出在进行特定运动时他的膝盖发出异常声音，融合函数M将这些信息综合起来，得出结论某患者遇到了某种困难或疼痛。然后，康复机器人可以据此调整康复方案，比如减少运动强度或改变运动类型。

S3、为了进一步优化康复过程，机器人引入了场景适应函数G(x,y)，这个函数旨在根据某患者特定的康复需求调整康复策略。场景适应函数：

G(x,y)＝1/(1+e^(-k(x-y)))

被设计用来调整机器人的响应，以最好地适应某患者的康复进度和需求。在这个公式中，x代表从之前步骤中融合数据提取的特征，比如某患者膝盖的运动范围、弯曲角度和发出的声音特征。y代表康复场景的需求，例如，医生推荐的运动范围或康复目标。k是参数，用于调节函数响应的敏感度，即场景变化对康复策略调整的影响程度。

设定通过数据融合和分析，机器人确定某患者当前的膝盖弯曲角度为40度(x)，而康复目标是达到60度(y)。如果设定k的值使得机器人对于达到康复目标的敏感度较高，场景适应函数G(40,60)将输出较低的值，表明当前的康复状态与目标之间有较大差距。这个输出将促使机器人调整其策略，例如增加辅助力量或建议更多的康复练习。随着某患者康复的进展，设定他的膝盖弯曲角度提高到了55度。此时，场景适应函数G(55,60)将输出较高的值，说明某患者接近于达到康复目标。因此，机器人减少辅助力量，让某患者更多地依靠自己的力量来完成练习，从而进一步加强肌肉。

实施例3：某患者正在使用康复机器人进行膝盖康复。为了进一步提升康复效果和精度，机器人采用了混合型神经网络模型，该模型结合了长短时记忆网络(LSTM)或门控循环单元(GRU)和卷积神经网络(CNN)的优点，这在康复机器人领域是创新的应用。

S1、混合型神经网络模型的设计如下：H(x)＝L(x)·C(x)，其中L(x)代表LSTM或GRU单元的输出，而C(x)代表CNN单元的输出。这个结合通过乘积操作实现，意味着LSTM/GRU和CNN的输出不是简单地叠加在一起，而是相互作用，以提取更深层次、更复杂的特征。

在某患者的例子中，L(x)可以处理来自运动传感器的时间序列数据，比如监测某患者膝盖的运动范围和速度。LSTM/GRU优秀的时间序列处理能力使其能够捕捉膝盖运动的动态变化和时间上的依赖关系，如在某一特定动作中，膝盖的移动速度如何变化。同时，C(x)则处理来自摄像头的图像数据，分析某患者的姿势和动作质量，比如他的站立姿势是否正确，膝盖弯曲的角度是否达到了理想状态。CNN通过其强大的图像处理能力，可以从视觉数据中提取出关于姿势和运动的关键视觉特征。

这种混合型神经网络模型，通过将时间序列数据和图像数据的处理结果相乘，提供了综合视角，以便更全面地理解和响应某患者的康复需求。例如，如果L(x)显示某患者的膝盖运动速度突然减慢，而C(x)显示他的姿势突然改变，H(x)的输出表明某患者在进行某个动作时感到疼痛或不适。基于这种综合分析，康复机器人可以适时调整康复方案，比如减少运动强度，或建议采取不同的康复动作。通过这种混合型神经网络模型，康复机器人能够更精确地评估某患者的康复状态，提供更符合他个人需求的康复建议。

S2、为了进一步优化康复过程，机器人引入了自适应时间窗口函数：

这个函数旨在更精确地分析和响应随时间变化的康复数据。在这个函数中，t代表时间点，而Δt代表时间窗口的长度。μ_t和σ_t是这个时间窗口的中心和宽度参数，它们根据输入数据动态调整。这个自适应时间窗口允许机器人专注于最相关的时间段内的数据，从而提高分析的准确性和相关性。

例如，设定某患者在特定一周内表现出了膝盖活动能力的显著提升。在这种情况下，μ_t被设置为这一周的中点，而σ_t调整为覆盖整周。这样，时间窗口函数W(t,Δt)会特别关注这一关键周内的数据，比如膝盖的运动范围和力量输出。随着某患者的康复进展，如果他在随后的几天内感到不适并减少了运动量，机器人可以动态调整μ_t和σ_t，使时间窗口聚焦于这个新的关键时期。这种灵活的时间窗口适应某患者的实际表现，确保机器人的响应始终与他当前的康复状况保持一致。

通过这种自适应时间窗口的应用，康复机器人能够更精确地识别和分析某患者康复过程中的关键时刻和趋势。例如，机器人可以识别出在何时某患者的康复活动最活跃，何时又出现了潜在的问题或挑战。然后，机器人可以据此调整其康复方案，比如在活跃期增加某些运动，或在某患者感到不适时调整运动计划。

S3、多传感器数据融合的康复机器人不仅利用了先进的数据分析方法，还应用了独特的动态数据增强公式D(x,λ)＝x+λsin(βx)来进一步优化康复过程。这个公式用于增强和丰富机器人处理的数据，使其能够更好地适应各种康复情景并提高康复效果。

在这个公式中，x代表原始从传感器收集的数据，如某患者膝盖的运动范围或弯曲角度。λ和β是两个关键参数，分别用于控制数据增强的程度和频率。通过调整这些参数，机器人能够在原始数据的基础上引入有控制的变化，从而增加数据的多样性和丰富性。

例如，设定在某一时刻，某患者的膝盖运动范围数据x显示他能够达到45度的弯曲。为了模拟不同的康复情境并测试某患者的反应，机器人可以使用数据增强公式D(x,λ)来产生新的、稍微变化的数据点。如果设定λ＝0.1和β＝2，那么增强后的数据是x+0.1sin(2x)，这意味着机器人会在原始的45度基础上轻微地增加或减少角度，模拟不同的运动范围。这种数据增强方法使得机器人能够在保持原始数据真实性的基础上，探索更多的康复动作性。它可以帮助机器人更好地理解某患者在不同运动范围和条件下的表现，从而提供更加个性化和有效的康复建议。比如，如果增强后的数据显示某患者在稍大的运动范围内仍然感觉舒适，机器人会推荐增加一些更具挑战性的练习，以进一步加强膝盖的力量和灵活性。

实施例4：某患者使用多传感器数据融合的康复机器人进行膝盖康复。这个康复机器人采用了跨模态数据融合技术，结合了混合型神经网络N(x)来处理和分析来自不同传感器的数据。在这个神经网络中，x代表了从多种传感器收集的输入数据，这些传感器包括摄像头、运动传感器、压力传感器等，它们共同提供了某患者康复活动的全面视图。

S1、该混合型神经网络包括几个子网络，每个子网络专门处理一种类型的数据。N_cnn(x)是用于处理图像数据的卷积神经网络子网络，它专门分析来自摄像头的视觉信息，如某患者的姿势和动作。而N_rnn(x)则是处理时间序列数据的循环神经网络子网络，它处理来自运动传感器的数据，如某患者膝盖的运动范围和速度。

接下来，康复机器人使用特殊的提取函数：

该函数结合了两种不同类型数据的特点。部分通过应用指数函数来增强图像数据的特征，使得视觉信息更加突出和明确。比如，通过强调图像数据中的特定模式，机器人可以更准确地识别某患者康复动作的正确性和效率。而log(N_rnn(x))部分则用于平滑处理时间序列数据的特征，这有助于减少数据的噪声和波动，使得运动数据的分析更加稳定和可靠。

例如，当某患者进行膝盖弯曲练习时，机器人可以通过N_cnn(x)分析他的膝盖角度和身体姿势的图像数据，同时用N_rnn(x)跟踪他的膝盖移动速度和连贯性。通过F(x)函数的综合分析，机器人不仅能够评估某患者的康复动作是否正确，还能够监测他的运动是否流畅连贯。如果机器人发现某患者在某个特定角度出现困难或动作不连贯，它可以据此调整康复方案，比如建议更多的拉伸练习或调整动作的难度。通过这种跨模态数据融合技术，康复机器人能够更全面和精准地分析某患者的康复状态，为他提供个性化且高效的康复计划。

S2、为了进一步提升康复效果，机器人采用了融合层G(F)，这一层负责整合来自不同子网络的特征。这个融合层使用了新型的融合算法：

G(F)＝∫₀ ¹F(u)/(1+u²)du

其中F(u)代表从混合型特征提取网络得到的特征集，积分运算用于在不同特征之间建立平滑过渡和相互作用。例如，考虑到某患者的康复情况，混合型特征提取网络会从他的运动和图像数据中提取出关于膝盖活动能力和姿势的关键信息。F(u)便是这些信息的集合，其中u可以看作是特征提取过程中的变量，代表不同类型的数据和分析角度。

通过使用融合层G(F)，机器人能够更精细地分析某患者的康复状态。积分运算：

∫₀ ¹F(u)/(1+u²)du

能够有效地融合来自卷积神经网络和循环神经网络的信息，使得最终的特征集不仅仅是简单的数据叠加，而是综合考虑了多种因素的综合特征。例如，如果卷积神经网络分析显示某患者的姿势在某个特定动作中是正确的，但循环神经网络分析显示他的膝盖运动速度不够连贯，融合层G(F)就能够识别出这种不一致，并指出需要改进的具体方面。

通过这种方式，融合层G(F)使得康复机器人能够更全面地理解某患者的康复需求，提供更精准的指导和支持。这种深度的数据融合和分析确保了康复方案的高度个性化和效率，从而帮助某患者在康复过程中取得更好的进展，确保他能够更快地恢复到正常的日常活动。

实施例5：某患者继续使用康复机器人进行膝盖康复。为了确保康复过程的安全性和有效性，机器人采用了实时异常检测和响应机制。这个机制的核心是异常检测函数：

它专门设计用来实时监控某患者的康复活动，及时识别任何异常行为。

S1、在这个异常检测函数中，x＝x₁,x₂,…,x_n表示从康复机器人的各种传感器收集的数据流，如某患者的膝盖运动范围、弯曲角度、速度等。w_i是每个传感器数据的权重参数，这表示机器人对不同传感器数据的重视程度，而θ是用于识别异常的阈值。k是参数，用于调节函数响应的敏感度。

例如，设定在一次康复活动中，某患者的膝盖突然出现了不正常的抖动，这是疼痛或不适的迹象。这种异常动作将被传感器捕捉，并反映在x的值中。如果这个异常行为导致函数A(x)的输出超过了某个设定阈值θ，这意味着出现了异常。此时，K的作用是确保函数对这种变化足够敏感，能够迅速反映出异常的存在。

一旦异常被检测到，康复机器人可以立即采取措施，如调整康复动作的强度、提醒某患者调整姿势，或者在需要时建议暂停康复活动。通过这种方式，实时异常检测和响应机制帮助确保某患者在整个康复过程中的安全性，避免由于不当的康复动作造成的进一步伤害。这种机制的实施不仅提高了康复过程的安全性，而且通过对异常行为的及时响应，确保了康复方案的实时调整和优化，使得康复过程更加高效和个性化。

S2、通过调整函数：

R(A,x)＝A(x)·∫₀ ^Te^(-αt)x(t)dt

来响应这些异常。这个调整函数是康复机器人控制系统的关键组成部分，它使得机器人能夜根据捕捉到的异常数据灵活调整康复方案。在这个公式中，A(x)是前面提到的异常检测函数的输出，它反映了是否存在任何异常行为。x(t)是在时间点t的传感器数据，这些数据包括某患者的膝盖运动范围、速度、压力等。T是考虑的时间窗口长度，α是衰减因子，用于减少过去数据对当前调整的影响。

例如，设定在一次康复练习中，机器人检测到某患者的膝盖运动突然变得不连贯，是由于疼痛或不适引起的。这时，异常检测函数A(x)将输出高值，指示出现了异常。随后，机器人将使用调整函数E(A,x)来确定如何调整康复方案。这个调整是基于最近的传感器数据(考虑到时间窗口T和衰减因子α)，确保响应是基于最新的、最相关的信息。

如果这个计算结果表明需要降低康复活动的强度，机器人将相应地调整其辅助力量，或建议某患者进行更轻柔的运动。这种动态调整使得康复过程不仅反应迅速，也更加个性化和安全。通过这种方式，康复机器人能够实时监控某患者的康复状态，并在检测到任何潜在问题时立即作出调整。这种高度响应性和个性化的康复方案不仅帮助某患者更有效地康复，也极大地增加了康复过程的安全性。

实施例6：某患者使用康复机器人进行膝盖康复。为了提供更加个性化和有效的康复支持，机器人采用了自适应控制策略，该策略基于深度学习模型D(x)。这个模型利用来自多个传感器的融合数据x来预测某患者未来的康复需求。

S1、具体来说，这个深度学习模型通过函数公式：

来工作，其中σ是激活函数，a_i和b_i是模型参数，x_i是输入特征。这些输入特征包括某患者的运动数据、膝盖的压力读数、以及从康复过程中收集的其他相关信息。模型的输出y＝D(x)表示对某患者未来康复需求的预测。

例如，如果某患者在某一天的康复练习中表现出了较高的运动范围和良好的压力控制，这些数据将被送入深度学习模型。模型通过计算：

来分析这些信息；这个计算过程会揭示某患者已准备好进行更高强度的康复练习。因此，机器人根据这一预测调整其康复方案，包括增加练习的难度或引入新的康复活动。这种自适应控制策略的关键优势在于其能够实时地根据某患者的当前康复表现和进展，灵活调整康复方案。通过持续分析来自不同传感器的融合数据，并预测某患者的未来需求，康复机器人能够确保其提供的支持始终符合某患者的最新康复状态，从而使康复过程更加高效、安全和个性化。

S2、为了进一步提升康复过程的适应性和精确性，机器人引入了自适应控制函数C(y,z)，这一控制函数结合了深度学习模型的输出和实时反馈信号来调整康复方案。

在这个自适应控制函数中，y是深度学习模型的输出，表示机器人基于多种传感器数据所做出的康复需求预测。z是实时反馈信号，包括某患者的生理信号(如心率、肌肉张力等)或运动数据(如运动幅度、速度等)。这些实时反馈信号提供了某患者当前状态的直接信息。控制调整的过程通过函数公式：

C(y,z)＝∫₀ ¹(y(t)+γz(t))/(1+e^(-t))dt

实现，其中γ是调整因子，用于表示反馈信号的重要性。

例如，设定在一次康复练习中，深度学习模型预测某患者可以尝试更大范围的膝盖运动。然而，实时反馈信号z显示某患者的心率有些过高，表明他正在经历一定程度的压力或不适。在这种情况下，自适应控制函数C(y,z)将结合这两方面的信息，通过计算：

∫₀ ¹(y(t)+γz(t))/(1+e^(-t))dt

来决定如何调整康复活动。如果γ被设置为较高的值，这意味着实时反馈信号在决策中占据更重要的地位，因此机器人会选择降低运动强度，以确保某患者的舒适和安全。通过这种方式，自适应控制函数C(y,z)使康复机器人能够灵活地根据某患者的即时需求和长期康复目标来调整其动作。这种方法的实施不仅确保了康复过程的个性化和安全性，而且增强了康复方案的适应性和效果。随着康复过程的进行，机器人能够根据某患者的反馈不断学习和优化，提供最适合他当前状态的康复支持，从而帮助他更有效、更舒适地恢复。

实施例7：某患者在使用康复机器人进行膝盖康复。为了为他定制个性化的康复方案，康复机器人采用了机器学习模型M(x)，其中x表示来自机器人多个传感器的数据。这个模型的目的是从复杂的传感器数据中提取关键特征，进而用于制定特定于某患者需求的康复方案。S1、机器学习模型M(x)的工作原理可以通过函数公式：

来描述，其中tanh是双曲正切激活函数，a_i和b_i是模型参数，x_i是输入特征。这些输入特征包括某患者的膝盖运动范围、速度、施加的压力等。tanh函数在这里被用作激活函数，它有助于模型捕捉复杂的非线性关系，从而使模型能够更好地理解和处理康复数据。

例如，设定在一次康复练习中，传感器收集到某患者的膝盖运动范围达到了40度，压力传感器显示在某些动作上施加的压力较高。这些数据作为输入特征x_i被送入模型。模型通过计算：

分析这些信息。这个计算过程揭示某患者的膝盖在达到特定角度时承受了较大压力，或者表明他可以在某些方面进行更多的康复练习。根据这个分析结果，康复机器人可以调整某患者的康复方案，比如减少在某些角度的运动量，增加在其他角度的练习，或者引入新的康复活动来加强膝盖的力量和灵活性。通过这种方式，机器学习模型M(x)使得康复机器人能够根据某患者的具体需求和反馈灵活调整康复方案，提供更加个性化和有效的康复支持。这种定制个性化康复方案的方法不仅提高了康复的个性化程度和有效性，而且确保了整个康复过程的安全性和适应性。

S2、进一步使用优化算法P(y)来生成某患者的个性化康复路径。这个优化算法是康复过程中的关键环节，它确保了康复活动不仅符合某患者当前的康复需求，而且还考虑到他的长期康复目标。

优化算法的过程可以通过公式：

来描述，其中y是机器学习模型的输出，θ表示康复活动的参数集，g是代价函数，T是规划的时间范围。这个公式的目的是找到一条最小化代价函数g的康复路径，同时考虑某患者的康复目标和任何潜在的限制。

例如，设定机器学习模型的输出y显示某患者在某些康复动作上表现良好，但在其他动作上则显得较为困难。在这种情况下，优化算法P(y)将评估不同康复活动的组合，以找到最佳的康复路径。如果g函数被设计为评估康复动作的难度和某患者的舒适度，那么优化算法倾向于选择那些既能有效促进康复又不会过度负担某患者的活动。

通过这种方式，优化算法P(y)能够为某患者提供一条量身定制的康复路径，这条路径不仅考虑到他当前的康复状态，还考虑到他的长期康复目标。这样的康复路径旨在逐步提升康复活动的强度和复杂性，同时确保整个过程的安全性和可行性。这种方法的应用不仅提升了康复方案的个性化程度和有效性，而且通过不断调整和优化康复路径，确保了整个康复过程符合某患者的实际需要和能力。

S3、为了确保整个康复过程的安全性，机器人集成了一种风险评估函数：

R(x,θ)＝∫|f(x(t),θ)-h(t)|dt

这个函数的目的是实时评估康复活动的风险，并确保这些活动在安全阈值内进行。

在这个风险评估函数中，f表示基于模型参数θ的预测康复状态，它基于机器人的深度学习模型和优化算法来预测某患者在特定时间点的康复状态。h(t)是安全阈值函数，它定义了康复活动的安全界限，例如运动范围的最大值或压力的安全上限。t是时间变量，代表在康复过程中的不同时间点。

例如，设定机器人通过其深度学习模型预测某患者在接下来的康复练习中可以尝试更大的运动范围。然而，安全阈值函数h(t)基于某患者的医疗记录和当前健康状况设定了较低的运动范围上限。在这种情况下，风险评估函数R(x,θ)将计算预测康复状态和安全阈值之间的差异，即：

∫|f(x(t),θ)-h(t)|dt

如果这个差异超过了某个特定的阈值，机器人将认为即将进行的康复活动风险过高，并据此调整康复方案，比如降低运动强度或更改康复活动的类型。

通过这种风险评估机制，康复机器人能够确保某患者在整个康复过程中始终保持在安全的运动范围内，防止因过度劳累或不当运动而造成的潜在伤害。这种方法不仅提高了康复过程的安全性，而且通过实时监控和调整，确保康复方案始终符合某患者的个人健康状况和康复需求，从而帮助他更有效、更安全地康复。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (8)

1.一种基于多传感器数据融合的康复机器人控制方法，其特征在于包括以下步骤：首先，布置集成多种传感器的系统，包括运动传感器、力量传感器、温度传感器和压力传感器，用于实时收集患者在康复过程中的生理和运动数据；接着开发数据融合算法，利用机器学习和人工智能技术，综合解析来自不同传感器的数据，并从中提取关键信息；

然后根据这些融合后的数据，设计自适应控制策略，使机器人能够根据患者的实时状态调整其动作，确保康复过程的个性化和精准性；

最后利用收集和融合的数据，为每位患者定制个性化康复方案，设定具体康复需求和进展，从而提高康复效率和安全性。

2.根据权利要求1所述的一种基于多传感器数据融合的康复机器人控制方法，其特征在于所述的数据融合算法实现步骤包括：

S1、利用深度学习驱动的多模态数据融合来处理和解析不同类型传感器数据，包括图像、声音、运动数据，通过应用卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)提高从复杂和高维度数据中提取特征的能力；

S2、结合时间序列分析和预测建模，利用长短时记忆网络(LSTM)或门控循环单元(GRU)高级循环神经网络，对传感器数据进行时间依赖性分析和康复趋势预测；

S3、采用跨模态数据融合技术，处理和整合不同类型传感器数据，提高数据解析的准确性；

S4、结合实时异常检测和响应机制，利用机器学习算法进行异常行为的识别和及时调整康复方案。

3.根据权利要求2所述的一种基于多传感器数据融合的康复机器人控制方法，其特征在于所述深度学习驱动的多模态数据融合采用深度学习模型F(x)，其中x表示从不同传感器获得的数据；对于图像数据I，使用卷积网络C(I)来提取视觉特征，其中C表示卷积操作的公式：

其中w_i是权重参数，I_i是图像数据的第i个元素，μ和σ分别是局部图像区域的均值和标准差；

对于声音和运动数据，使用循环神经网络R进行特征提取；设定递归公式：

R_t＝αR_t-1+(1-α)·S_t

其中S_t表示在时间t的声音或运动数据，α是介于0到1之间的学习率；

然后，创建融合函数M来整合由C和R提取的特征，使用公式：

M＝∫(C(I)·R)dx

表示对于所有特征的加权积分；

最后为了适应康复任务，定义场景适应函数：

其中x代表从融合数据中提取的特征，y代表康复场景的需求，k是调节曲线陡峭程度的参数。

4.根据权利要求2所述的一种基于多传感器数据融合的康复机器人控制方法，其特征在于所述的时间序列分析和预测建模采用设定混合型神经网络模型，其中LSTM或GRU单元与CNN单元的结合表示为：

H(x)＝L(x)·C(x)

这里L(x)代表LSTM或GRU单元的输出，C(x)代表CNN单元的输出；L和C的结合通过乘积操作；

然后引入自适应时间窗口函数：

其中t代表时间点，Δt代表时间窗口的长度，μ_t和σ_t分别表示时间窗口的中心和宽度，这两个参数根据输入数据动态调整；

最后使用态数据增强公式：

D(x，λ)＝x+λsin(βx)

其中x代表原始数据，λ和β是用于控制数据增强程度和频率的参数。

5.根据权利要求2所述的一种基于多传感器数据融合的康复机器人控制方法，其特征在于所述的跨模态数据融合技术采用混合型神经网络N(x)，其中x表示来自多种传感器的输入数据；该网络包括针对不同数据类型的子网络，包括N_cnn(x)用于处理图像数据，N_rnn(x)用于处理时间序列数据；然后采用提取函数其中/>代表对图像数据应用指数函数增强其特征，而log(N_rnn(x))则用于平滑时间序列数据的特征；

接着采用融合层G(F)，用于整合不同子网络提取的特征；采用新型融合算法：

其中F(u)代表从混合型特征提取网络得到的特征集，积分运算用于在不同特征之间建立平滑过渡和相互作用。

6.根据权利要求2所述的一种基于多传感器数据融合的康复机器人控制方法，其特征在于所述的实时异常检测和响应机制，采用引入异常检测函数：

其中x＝{x₁，x₂，...，x_n}表示来自康复机器人传感器的数据流，w_i是权重参数，表示对不同传感器数据的重视程度，θ是用于识别异常的阈值，而k是调节曲线陡峭程度的参数；

然后再引入调整函数：

其中A(x)是异常检测函数的输出，x(t)是时间t的传感器数据，T是考虑的时间窗口长度，而α是衰减因子，用于减少旧数据对当前调整的影响。

7.根据权利要求1所述的一种基于多传感器数据融合的康复机器人控制方法，其特征在于所述的自适应控制策略是利用深度学习模型D(x)，其中x表示来自多个传感器的融合数据；模型输出y＝D(x)代表对患者未来需求的预测值，由函数公式：

给出；这里σ是激活函数，a_i和b_i是模型参数，x_i是输入特征；

然后引入自适应控制函数C(y，z)，其中y是深度学习模型的输出，z是实时反馈信号，包括生理信号或运动数据；控制调整由函数公式：

给出；其中γ是调整因子，表示反馈信号的重要性；根据实时数据和历史预测调整机器人的动作，以响应患者的即时需求和长期康复目标。

8.根据权利要求1所述的一种基于多传感器数据融合的康复机器人控制方法，其特征在于所述的定制个性化康复方案采用以下的步骤：

S1、采用机器学习模型M(x)，其中x表示来自多传感器的数据；模型的输出y＝M(x)用于指示康复方案，由函数公式：

给出，其中tanh是双曲正切激活函数，a_i和b_i是模型参数，x_i是输入特征；所述的机器学习模型从复杂数据中提取关键特征，用于制定针对患者特定需求的康复方案；

S2、使用优化算法P(y)来生成个性化康复路径，其中y是机器学习模型的输出；路径规划由公式：

给出，其中θ表示康复活动的参数集，g是代价函数，T是规划的时间范围；通过所述的优化算法找到适合个体康复目标和约束的路径；

S3、集成风险评估函数：

R(x，θ)＝∫|f(x(t)，θ)h(t)|dt

其中f表示基于模型参数θ的预测康复状态，h(t)是安全阈值函数，t是时间变量。