康復(fù)機器人感知系統(tǒng)及其方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種康復(fù)機器人感知系統(tǒng)，所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)包括以下模塊：初始化模塊，用于對所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)進行初始化并啟動康復(fù)訓(xùn)練模式；環(huán)境感知模塊，用于對康復(fù)機器人所處的環(huán)境進行分析判斷并選擇合適的行走模式；運動意圖感知模塊，用于在確定合適的行走模式之后通過傳感器采集傳感數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述傳感數(shù)據(jù)生成患者的運動意圖指令；動作執(zhí)行模塊，用于根據(jù)所述運動意圖指令控制所述康復(fù)機器人執(zhí)行康復(fù)訓(xùn)練動作，實施該方法，能夠使得患者對康復(fù)機器人的控制和使用能夠兼顧環(huán)境適應(yīng)性好、運動意圖感知精確度高的優(yōu)點。本發(fā)明還公開了一種康復(fù)機器人感知方法。
【專利說明】康復(fù)機器人感知系統(tǒng)及其方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及康復(fù)設(shè)備【技術(shù)領(lǐng)域】，更具體地說，涉及一種康復(fù)機器人感知系統(tǒng)及其方法。
【背景技術(shù)】
[0002]中風(fēng)、腦外傷等疾病的患者，他們由于中樞神經(jīng)受損，進而導(dǎo)致下肢運動障礙給他們的生活帶來了嚴(yán)重的不便，如果不能得到有效地治療，他們可能永遠無法站立和行走。中樞神經(jīng)具有可塑性，及時和科學(xué)的康復(fù)治療對肢體運動功能的恢復(fù)和提高起到非常重要的作用。
[0003]康復(fù)機器人是機器人和康復(fù)醫(yī)療相結(jié)合的新應(yīng)用，可以為下肢癱瘓患者提供科學(xué)豐富的訓(xùn)練方法和訓(xùn)練效果評估指標(biāo)，成為康復(fù)治療領(lǐng)域除了傳統(tǒng)治療方法的新突破。在康復(fù)機器人平時訓(xùn)練的過程中，用于獲取外界信息的感知系統(tǒng)起著至關(guān)重要的作用。
[0004]一篇中國專利文獻(CN203417440U，一種可穿戴式氣動下肢康復(fù)機器人復(fù)合感知系統(tǒng))公開了利用多種傳感器(編碼器、二維力傳感器、加速度傳感器、壓力傳感器、六維力傳感器)配合CAN總線來進行復(fù)合感知的可穿戴式氣動下肢康復(fù)機器人復(fù)合感知系統(tǒng)。同時一篇中國專利文獻(CN103431976A，基于肌電信號反饋的下肢康復(fù)機器人系統(tǒng)及其控制方法)公開了利用肌電信號反饋來控制下肢康復(fù)機器人的系統(tǒng)。
[0005]另一篇中國 專利文獻(CN102551994A，一種康復(fù)助行機器人)公開了利用紅外線傳感器、激光測距儀對周圍環(huán)境進行感知，并進行障礙檢測和規(guī)避，實現(xiàn)了能夠?qū)ν饨绛h(huán)境自適應(yīng)的康復(fù)助行機器人。
[0006]然而，現(xiàn)有技術(shù)中的康復(fù)機器人感知系統(tǒng)無法將外界環(huán)境感知與運動意圖感知結(jié)合，使得患者對康復(fù)機器人的控制和使用不能兼顧環(huán)境適應(yīng)性好、運動意圖感知精確度高。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]有鑒于此，有必要提供一種能夠兼顧環(huán)境適應(yīng)性好、運動意圖感知精確度高的康復(fù)機器人感知系統(tǒng)。
[0008]本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是:構(gòu)造一種康復(fù)機器人感知系統(tǒng)，所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)包括以下模塊:
初始化模塊，用于對所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)進行初始化并啟動康復(fù)訓(xùn)練模式；環(huán)境感知模塊，用于對康復(fù)機器人所處的環(huán)境進行分析判斷并選擇合適的行走模式；運動意圖感知模塊，用于在確定合適的行走模式之后通過傳感器采集傳感數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述傳感數(shù)據(jù)生成患者的運動意圖指令；
動作執(zhí)行模塊，用于根據(jù)所述運動意圖指令控制所述康復(fù)機器人執(zhí)行康復(fù)訓(xùn)練動作。
[0009]本發(fā)明提供的康復(fù)機器人感知系統(tǒng)，通過環(huán)境感知模塊對康復(fù)機器人所處的環(huán)境進行分析判斷并選擇合適的行走模式之后再對患者的運動意圖進行判斷，使得患者對康復(fù)機器人的控制和使用能夠兼顧環(huán)境適應(yīng)性好、運動意圖感知精確度高的優(yōu)點。[0010]本申請還提供一種康復(fù)機器人感知方法，所述康復(fù)機器人感知方法包括以下步驟:
51、對康復(fù)機器人感知系統(tǒng)進行初始化并啟動康復(fù)訓(xùn)練模式；
52、對康復(fù)機器人所處的環(huán)境進行分析判斷并選擇合適的行走模式；
53、在確定合適的行走模式之后通過傳感器采集傳感數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述傳感數(shù)據(jù)生成患者的運動意圖指令；
54、根據(jù)所述運動意圖指令控制所述康復(fù)機器人執(zhí)行康復(fù)訓(xùn)練動作。
[0011]本發(fā)明提供的康復(fù)機器人感知方法，通過步驟S2對康復(fù)機器人所處的環(huán)境進行分析判斷并選擇合適的行走模式之后，實施步驟S3對患者的運動意圖進行判斷，使得患者對康復(fù)機器人的控制和使用能夠兼顧環(huán)境適應(yīng)性好、運動意圖感知精確度高的優(yōu)點。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0012]下面將結(jié)合附圖及實施例對本發(fā)明作進一步說明，附圖中:
圖1是本發(fā)明 一較佳實施例提供的康復(fù)機器人的機械結(jié)構(gòu)立體圖；
圖2是本發(fā)明一較佳實施例提供的康復(fù)機器人的硬件系統(tǒng)組成示意圖；
圖3是本發(fā)明一較佳實施例提供的康復(fù)機器人感知系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；
圖4是圖3中初始化模塊的子結(jié)構(gòu)框圖；
圖5是圖3中環(huán)境感知模塊的子結(jié)構(gòu)框圖；
圖6是圖5中環(huán)境感知單元的子結(jié)構(gòu)框圖；
圖7是圖3中運動意圖感知模塊的子結(jié)構(gòu)框圖；
圖8是本發(fā)明一較佳實施例提供的康復(fù)機器人感知方法流程圖；
圖9是圖8中步驟SI的子流程圖；
圖10是圖8中步驟S2的子流程圖；
圖11是圖10中步驟S21的子流程圖；
圖12是圖8中步驟S3的子流程圖。
【具體實施方式】
[0013]為了對本發(fā)明的技術(shù)特征、目的和效果有更加清楚的理解，現(xiàn)對照附圖詳細(xì)說明本發(fā)明的【具體實施方式】，下述【具體實施方式】以及附圖，僅為更好地理解本發(fā)明，并不對本發(fā)明做任何限制。
[0014]如圖1所示，康復(fù)機器人機械結(jié)構(gòu)部分主要由以下部件組成:背部支撐部件1，背部吊帶2，同步齒輪3、6，驅(qū)動電機4，大腿固定部件5，小腿固定部件9，下肢機器人骨架7，電機編碼器8，腳10。
[0015]如圖2所示，康復(fù)機器人的硬件系統(tǒng)組成包括外界環(huán)境傳感器11，運動意圖感知傳感器12，主控系統(tǒng)13，驅(qū)動器以及電機14 ;其中外界環(huán)境傳感器11、運動意圖感知傳感器12以及驅(qū)動器以及電機14分別與主控系統(tǒng)13相連。連接方式可以是通過CAN總線相連。
[0016]外界環(huán)境傳感器11可以包括超聲波傳感器、視覺傳感器、激光測距儀中的一種或幾種。超聲波傳感器可以感知是否存在障礙物，并且判斷范圍較大；視覺傳感器可以對障礙物進行具體定位和判斷地形的判斷；激光測距儀則具有測量精度高和效率高等優(yōu)點。[0017]運動意圖傳感器12可以包括腳底壓力傳感器、編碼器、陀螺儀和肌電儀。腳底壓力傳感器、編碼器和陀螺儀分別通過采集卡把采集到的信息傳到CAN總線上，并傳送到主控系統(tǒng)13上，CAN總線可以使康復(fù)機器人的硬件系統(tǒng)的各部件得到其它部件的信息。肌電儀采集到的信息也可以通過LAN傳送到主控系統(tǒng)13上，并與運動意圖傳感器12中其他各傳感器采集到的信息進行融合。
[0018]腳底壓力傳感器優(yōu)選使用薄膜式壓力傳感器。陀螺儀主要用于對康復(fù)機器人整體狀態(tài)進行監(jiān)測，包括各個方向的速度、加速度等信息，以便對其進行調(diào)整。陀螺儀優(yōu)選使用三軸陀螺儀。肌電儀主要通過肌電儀的電極對患者肌電信號的采集，然后對采集的肌電信號進行濾波、放大和抗干擾處理。
[0019]如圖1、2所示，陀螺儀可以設(shè)置在背部支撐部件I上；電機編碼器8用于驅(qū)動兩個驅(qū)動電機和計算康復(fù)機器人的關(guān)節(jié)處角度、角加速度；康復(fù)機器人每個關(guān)節(jié)由兩個驅(qū)動電機4過同步齒輪3和6驅(qū)動；兩個腳10的底部分布設(shè)置3個腳底壓力傳感器(分布在腳跟、腳掌、腳尖處)，用于采集患者腳部受力狀況。
[0020]如圖3所示，本發(fā)明優(yōu)選實施例提供一種康復(fù)機器人感知系統(tǒng)，所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)包括以下模塊:
初始化模塊100，用于對所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)進行初始化并啟動康復(fù)訓(xùn)練模式；在本發(fā)明實施例中，通過初始化模塊100對所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)進行初始化，可以在啟動康復(fù)訓(xùn)練模式之前徹底排查所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)所可能存在的問題，使得康復(fù)訓(xùn)練模式啟動時康復(fù)機 器人感知系統(tǒng)處于良好的狀態(tài)。
[0021]環(huán)境感知模塊200，用于對康復(fù)機器人所處的環(huán)境進行分析判斷并選擇合適的行走模式；
在本發(fā)明實施例中，通過環(huán)境感知模塊200對康復(fù)機器人，包括最地形信息和障礙物的判斷。具體地，在硬件方面可以通過圖2中外界環(huán)境傳感器11和主控系統(tǒng)13來實施，外界環(huán)境傳感器11可以是超聲波傳感器、視覺傳感器、激光測距儀中的一種或幾種。
[0022]運動意圖感知模塊300，用于在確定合適的行走模式之后通過傳感器采集傳感數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述傳感數(shù)據(jù)生成患者的運動意圖指令；
在本發(fā)明實施例中，在硬件方面可以通過圖2中所示的運動意圖傳感器12和主控系統(tǒng)13來實施，運動意圖傳感器12可以包括腳底壓力傳感器、編碼器、陀螺儀和肌電儀中的一種或幾種。例如，通過圖2中的運動意圖傳感器12中的陀螺儀判斷康復(fù)機器人是否有位移，如果沒有位移，則康復(fù)機器人處于靜止?fàn)顟B(tài)，如果存在位移，繼續(xù)判斷康復(fù)機器人存在垂直位移還是水平位移，如果是垂直位移，則康復(fù)機器人在進行蹲起動作，如果是水平位移，則康復(fù)機器人處于正常步態(tài)；在確定康復(fù)機器人處于正常步態(tài)后，通過圖2中的運動意圖傳感器12中的腳底壓力傳感器判斷是康復(fù)機器人的雙腳存在壓力還是左(右)腳存在壓力，如果康復(fù)機器人的雙腳存在壓力，則康復(fù)機器人處于雙支撐期，如果康復(fù)機器人的左腳或右腳存在壓力，則判斷康復(fù)機器人處于左支撐期(右搖擺期)或者處于右支撐期(左搖擺期);進一步地，通過分布在腳跟、腳掌、腳尖處的腳底壓力傳感器判斷，如果腳跟有壓力，則康復(fù)機器人處于左支撐前期(右搖擺前期)或者右支撐前期(左搖擺前期)，如果腳掌有壓力，則康復(fù)機器人處于左支撐中期(右搖擺中期)或者右支撐中期(左搖擺中期)，如果腳尖有壓力，則康復(fù)機器人處于左支撐末期(右搖擺末期)或者右支撐末期(左搖擺末期)。[0023]動作執(zhí)行模塊400，用于根據(jù)所述運動意圖指令控制所述康復(fù)機器人執(zhí)行康復(fù)訓(xùn)練動作。在硬件方面可以通過圖2中所示的主控系統(tǒng)13驅(qū)動康復(fù)機器人機械結(jié)構(gòu)部分來實施。
[0024]實施本發(fā)明實施例提供的康復(fù)機器人感知系統(tǒng)，通過環(huán)境感知模塊200對康復(fù)機器人所處的環(huán)境進行分析判斷并選擇合適的行走模式之后再通過運動意圖感知模塊300對患者的運動意圖進行判斷，使得患者對康復(fù)機器人的控制和使用能夠兼顧環(huán)境適應(yīng)性好、運動意圖感知精確度高的優(yōu)點。
[0025]優(yōu)選地,如圖4所示,所述初始化模塊IOOa包括以下單元:
初始化單元110，用于對所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)進行初始化；
狀態(tài)判斷單元120，用于判斷初始化以后的所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)的狀態(tài)是否正確；當(dāng)所述狀態(tài)錯誤時，重新啟動所述初始化單元的功能；當(dāng)所述狀態(tài)正確時，啟動康復(fù)訓(xùn)練模式啟動單元的功能；
康復(fù)訓(xùn)練模式啟動單元130,用于啟動所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)的康復(fù)訓(xùn)練模式。
[0026]在本發(fā)明實施例中，通過狀態(tài)判斷單元120判斷初始化以后的所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)的狀態(tài)是否正確，選擇是否重新啟動初始化單元110的功能，可以將所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)的狀態(tài)調(diào)整到最佳。
[0027]優(yōu)選地，如圖5所示，所述環(huán)境感知模塊200a包括以下單元:
環(huán)境感知單元210，用于采集所述康復(fù)機器人所處環(huán)境的地面信息，并生成行走模式選擇指令；
行走模式選擇單元220，用于根據(jù)行走模式選擇指令選擇上坡行走模式、正常行走模式、下坡行走模式中的一種。
[0028]在本發(fā)明實施例中，通過采集所述康復(fù)機器人所處環(huán)境的地面信息，選擇合適的行走模式，可以使得康復(fù)機器人的行走更為穩(wěn)定。
[0029]優(yōu)選地，如圖6所示，所述環(huán)境感知單元210包括以下子單元:
障礙物判斷子單元211，用于判斷所述康復(fù)機器人所處環(huán)境的周圍是否存在障礙物；當(dāng)存在障礙物時，啟動路徑規(guī)劃子單元的功能；當(dāng)不存在障礙物時，啟動地形判斷子單元的功能；
所述路徑規(guī)劃子單元212，用于確定障礙物的位置，并根據(jù)障礙物的位置信息規(guī)劃所述康復(fù)機器人的路徑；
所述地形判斷子單元213，用于采集所述康復(fù)機器人所處環(huán)境的地形信息，并根據(jù)所述地形信息生成行走模式選擇指令。
[0030]在本發(fā)明實施例中，可以判斷所述康復(fù)機器人所處環(huán)境的周圍是否存在障礙物，當(dāng)存在障礙物時，可以通過所述路徑規(guī)劃子單元212規(guī)劃所述康復(fù)機器人的路徑，使得康復(fù)機器人能夠自動的避開障礙物，智能化程度高。
[0031]優(yōu)選地，如圖7所示，所述運動意圖感知模塊300a包括以下單元:
信息采集單元310，用于在確定合適的行走模式之后通過傳感器采集所述康復(fù)機器人的狀態(tài)數(shù)據(jù)以及所述患者的肌電信號數(shù)據(jù)；
信息分析單元320，用于對采集到的所述康復(fù)機器人的狀態(tài)數(shù)據(jù)以及所述患者的肌電信號數(shù)據(jù)進行融合處理；對所述患者的肌電信號數(shù)據(jù)進行融合處理包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)決策和數(shù)據(jù)融合等，做出正確的判斷與決策，同時大大提高患者運動意圖判斷的準(zhǔn)確度。
[0032]數(shù)據(jù)預(yù)處理方面，可以使用最小二乘時間對準(zhǔn)算法并進行仿真和比較。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方面，可以使用灰色關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法，在灰色關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的基礎(chǔ)上，提出了基于熵權(quán)的灰色關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法，該算法能夠自適應(yīng)的根據(jù)特征信息給出特征的權(quán)重，使關(guān)聯(lián)結(jié)果更加合理可靠。
[0033]在數(shù)據(jù)決策方面，可以根據(jù)DS證據(jù)合成理論方法對傳感器報告進行融合判決，能夠去除冗余信息，降低不確定度，使判決結(jié)果可靠度高。
[0034]運動意圖指令生成單元330，用于根據(jù)所述康復(fù)機器人的狀態(tài)數(shù)據(jù)以及所述患者的肌電信號數(shù)據(jù)融合處理的結(jié)果確定用戶的運動意圖，并根據(jù)所述用戶的運動意圖生成運動意圖指令。
[0035]在本發(fā)明實施例中，可以通過圖2中的運動意圖傳感器12中的多種傳感器來采集所述康復(fù)機器人的狀態(tài)數(shù)據(jù)和患者的肌電信號數(shù)據(jù)，提高了人體運動意圖判斷的范圍和準(zhǔn)確性。
[0036]如圖8所示，本發(fā)明實施例還提供一種康復(fù)機器人感知方法，所述康復(fù)機器人感知方法包括以下步驟:
S1、對康復(fù)機器人感知系統(tǒng)進行初始化并啟動康復(fù)訓(xùn)練模式；
在本發(fā)明實施例中，通過對所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)進行初始化，可以在啟動康復(fù)訓(xùn)練模式之前徹底排查所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)所可能存在的問題，使得康復(fù)訓(xùn)練模式啟動時康復(fù)機器人感知系統(tǒng)處于良好的狀態(tài)。
[0037]S2、對康復(fù)機器人所處的環(huán)境進行分析判斷并選擇合適的行走模式；
在本發(fā)明實施例中，通過對康復(fù)機器人，包括最地形信息和障礙物的判斷，可以選擇最優(yōu)的行走模式。具體地，在硬件方面可以通過圖2中外界環(huán)境傳感器11和主控系統(tǒng)13來實施，外界環(huán)境傳感器11可以是超聲波傳感器、視覺傳感器、激光測距儀中的一種或幾種。
[0038]S3、在確定合適的行走模式之后通過傳感器采集傳感數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述傳感數(shù)據(jù)生成患者的運動意圖指令；在本發(fā)明實施例中，在硬件方面可以通過圖2中所示的運動意圖傳感器12和主控系統(tǒng)13來實施，運動意圖傳感器12可以包括腳底壓力傳感器、編碼器、陀螺儀和肌電儀中的一種或幾種。
[0039]例如，通過圖2中的運動意圖傳感器12中的陀螺儀判斷康復(fù)機器人是否有位移，如果沒有位移，則康復(fù)機器人處于靜止?fàn)顟B(tài)，如果存在位移，繼續(xù)判斷康復(fù)機器人存在垂直位移還是水平位移，如果是垂直位移，則康復(fù)機器人在進行蹲起動作，如果是水平位移，則康復(fù)機器人處于正常步態(tài)；在確定康復(fù)機器人處于正常步態(tài)后，通過圖2中的運動意圖傳感器12中的腳底壓力傳感器判斷是康復(fù)機器人的雙腳存在壓力還是左(右)腳存在壓力，如果康復(fù)機器人的雙腳存在壓力，則康復(fù)機器人處于雙支撐期，如果康復(fù)機器人的左腳或右腳存在壓力，則判斷康復(fù)機器人處于左支撐期(右搖擺期)或者處于右支撐期(左搖擺期);進一步地，通過分布在腳跟、腳掌、腳尖處的腳底壓力傳感器判斷，如果腳跟有壓力，則康復(fù)機器人處于左支撐前期(右搖擺前期)或者右支撐前期(左搖擺前期)，如果腳掌有壓力，則康復(fù)機器人處于左支撐中期(右搖擺中期)或者右支撐中期(左搖擺中期)，如果腳尖有壓力，則康復(fù)機器人處于左支撐末期(右搖擺末期)或者右支撐末期(左搖擺末期)。[0040]S4、根據(jù)所述運動意圖指令控制所述康復(fù)機器人執(zhí)行康復(fù)訓(xùn)練動作。
[0041]在硬件方面可以通過圖2中所示的主控系統(tǒng)13驅(qū)動康復(fù)機器人機械結(jié)構(gòu)部分來實施。
[0042]實施本發(fā)明實施例提供的康復(fù)機器人感知系統(tǒng)，通過環(huán)境感知模塊200對康復(fù)機器人所處的環(huán)境進行分析判斷并選擇合適的行走模式之后再通過運動意圖感知模塊300對患者的運動意圖進行判斷，使得患者對康復(fù)機器人的控制和使用能夠兼顧環(huán)境適應(yīng)性好、運動意圖感知精確度高的優(yōu)點。
[0043]優(yōu)選地,如圖9所示,所述步驟SI包括以下子步驟:
511、對所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)進行初始化；
512、判斷初始化以后的所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)的狀態(tài)是否正確；當(dāng)所述狀態(tài)錯誤時，跳轉(zhuǎn)并執(zhí)行步驟Sll ;當(dāng)所述狀態(tài)正確時，執(zhí)行步驟S13 ；
513、啟動所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)的康復(fù)訓(xùn)練模式。
[0044]在本發(fā)明實施例中，通過狀態(tài)判斷單元120判斷初始化以后的所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)的狀態(tài)是否正確，選擇是否重新啟動初始化單元110的功能，可以將所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)的狀態(tài)調(diào)整到最佳。
[0045]優(yōu)選地,如圖10所示,所述步驟S2包括以下步驟: 521、采集所述康復(fù)機器人所處環(huán)境的地面信息，并生成行走模式選擇指令；
522、根據(jù)行走模式選擇指令選擇上坡行走模式、正常行走模式、下坡行走模式中的一種。
[0046]在本發(fā)明實施例中，通過采集所述康復(fù)機器人所處環(huán)境的地面信息，選擇合適的行走模式，可以使得康復(fù)機器人的行走更為穩(wěn)定。
[0047]優(yōu)選地,如圖11所示，所述步驟S21包括以下子步驟:
5211、判斷所述康復(fù)機器人所處環(huán)境的周圍是否存在障礙物；當(dāng)存在障礙物時，跳轉(zhuǎn)并執(zhí)行步驟S212 ;當(dāng)不存在障礙物時，跳轉(zhuǎn)并執(zhí)行步驟S213 ；
5212、確定障礙物的位置，并根據(jù)障礙物的位置信息規(guī)劃所述康復(fù)機器人的路徑；
5213、采集所述康復(fù)機器人所處環(huán)境的地形信息，并根據(jù)所述地形信息生成行走模式選擇指令。
[0048]在本發(fā)明實施例中，可以判斷所述康復(fù)機器人所處環(huán)境的周圍是否存在障礙物，當(dāng)存在障礙物時，可以通過所述路徑規(guī)劃子單元212規(guī)劃所述康復(fù)機器人的路徑，使得康復(fù)機器人能夠自動的避開障礙物，智能化程度高。
[0049]優(yōu)選地,如圖12所示,所述步驟S3包括以下子步驟:
531、在確定合適的行走模式之后通過傳感器采集所述康復(fù)機器人的狀態(tài)數(shù)據(jù)以及所述患者的肌電信號數(shù)據(jù)；
532、對采集到的所述康復(fù)機器人的狀態(tài)數(shù)據(jù)以及所述患者的肌電信號數(shù)據(jù)進行融合處理；對所述患者的肌電信號數(shù)據(jù)進行融合處理包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)決策和數(shù)據(jù)融合等，做出正確的判斷與決策，同時大大提高患者運動意圖判斷的準(zhǔn)確度。
[0050]數(shù)據(jù)預(yù)處理方面，可以使用最小二乘時間對準(zhǔn)算法并進行仿真和比較。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方面，可以使用灰色關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法，在灰色關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的基礎(chǔ)上，提出了基于熵權(quán)的灰色關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法，該算法能夠自適應(yīng)的根據(jù)特征信息給出特征的權(quán)重，使關(guān)聯(lián)結(jié)果更加合理可靠。
[0051]在數(shù)據(jù)決策方面，可以根據(jù)DS證據(jù)合成理論方法對傳感器報告進行融合判決，能夠去除冗余信息，降低不確定度，使判決結(jié)果可靠度高。
[0052]S33、根據(jù)所述康復(fù)機器人的狀態(tài)數(shù)據(jù)以及所述患者的肌電信號數(shù)據(jù)融合處理的結(jié)果確定用戶的運動意圖，并根據(jù)所述用戶的運動意圖生成運動意圖指令。
[0053]在本發(fā)明實施例中，可以通過圖2中的運動意圖傳感器12中的多種傳感器來采集所述康復(fù)機器人的狀態(tài)數(shù)據(jù)和患者的肌電信號數(shù)據(jù)，提高了人體運動意圖判斷的范圍和準(zhǔn)確性。
[0054]上面結(jié)合附圖對本發(fā)明的實施例進行了描述，但是本發(fā)明并不局限于上述的【具體實施方式】，上述的【具體實施方式】僅僅是示意性的，而不是限制性的，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在本發(fā)明的啟示下，在不脫離本發(fā)明宗旨和權(quán)利要求所保護的范圍情況下，還可做出很多形式，這些均屬于本發(fā) 明的保護之內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種康復(fù)機器人感知系統(tǒng)，其特征在于，所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)包括以下模塊: 初始化模塊，用于對所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)進行初始化并啟動康復(fù)訓(xùn)練模式； 環(huán)境感知模塊，用于對康復(fù)機器人所處的環(huán)境進行分析判斷并選擇合適的行走模式； 運動意圖感知模塊，用于在確定合適的行走模式之后通過傳感器采集傳感數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述傳感數(shù)據(jù)生成患者的運動意圖指令； 動作執(zhí)行模塊，用于根據(jù)所述運動意圖指令控制所述康復(fù)機器人執(zhí)行康復(fù)訓(xùn)練動作。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的康復(fù)機器人感知系統(tǒng)，其特征在于，所述初始化模塊包括以下單元: 初始化單元，用于對所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)進行初始化； 狀態(tài)判斷單元，用于判斷初始化以后的所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)的狀態(tài)是否正確；當(dāng)所述狀態(tài)錯誤時，重新啟動所述初始化單元的功能；當(dāng)所述狀態(tài)正確時，啟動康復(fù)訓(xùn)練模式啟動單元的功能； 康復(fù)訓(xùn)練模式啟動單元，用于啟動所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)的康復(fù)訓(xùn)練模式。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所 述的康復(fù)機器人感知系統(tǒng)，其特征在于，所述環(huán)境感知模塊包括以下單元: 環(huán)境感知單元，用于采集所述康復(fù)機器人所處環(huán)境的地面信息，并生成行走模式選擇指令； 行走模式選擇單元，用于根據(jù)行走模式選擇指令選擇上坡行走模式、正常行走模式、下坡行走模式中的一種。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的康復(fù)機器人感知系統(tǒng)，其特征在于，所述環(huán)境感知單元包括以下子單元: 障礙物判斷子單元，用于判斷所述康復(fù)機器人所處環(huán)境的周圍是否存在障礙物；當(dāng)存在障礙物時，啟動路徑規(guī)劃子單元的功能；當(dāng)不存在障礙物時，啟動地形判斷子單元的功倉泛; 所述路徑規(guī)劃子單元，用于確定障礙物的位置，并根據(jù)障礙物的位置信息規(guī)劃所述康復(fù)機器人的路徑； 所述地形判斷子單元，用于采集所述康復(fù)機器人所處環(huán)境的地形信息，并根據(jù)所述地形信息生成行走模式選擇指令。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的康復(fù)機器人感知系統(tǒng)，其特征在于，所述運動意圖感知模塊包括以下單元: 信息采集單元，用于在確定合適的行走模式之后通過傳感器采集所述康復(fù)機器人的狀態(tài)數(shù)據(jù)以及所述患者的肌電信號數(shù)據(jù)； 信息分析單元，用于對采集到的所述康復(fù)機器人的狀態(tài)數(shù)據(jù)以及所述患者的肌電信號數(shù)據(jù)進行融合處理； 運動意圖指令生成單元，用于根據(jù)所述康復(fù)機器人的狀態(tài)數(shù)據(jù)以及所述患者的肌電信號數(shù)據(jù)融合處理的結(jié)果確定用戶的運動意圖，并根據(jù)所述用戶的運動意圖生成運動意圖指令。
6.一種康復(fù)機器人感知方法，其特征在于，所述康復(fù)機器人感知方法包括以下步驟: S1、對康復(fù)機器人感知系統(tǒng)進行初始化并啟動康復(fù)訓(xùn)練模式；S2、對康復(fù)機器人所處的環(huán)境進行分析判斷并選擇合適的行走模式； S3、在確定合適的行走模式之后通過傳感器采集傳感數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述傳感數(shù)據(jù)生成患者的運動意圖指令； S4、根據(jù)所述運動意圖指令控制所述康復(fù)機器人執(zhí)行康復(fù)訓(xùn)練動作。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的康復(fù)機器人感知方法，其特征在于，所述步驟SI包括以下子步驟: S11、對所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)進行初始化； S12、判斷初始化以后的所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)的狀態(tài)是否正確；當(dāng)所述狀態(tài)錯誤時，跳轉(zhuǎn)并執(zhí)行步驟Sll ;當(dāng)所述狀態(tài)正確時，執(zhí)行步驟S13 ； S13、啟動所述康復(fù)機器人感知系統(tǒng)的康復(fù)訓(xùn)練模式。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的康復(fù)機器人感知方法，其特征在于，所述步驟S2包括以下步驟: S21、采集所述康復(fù)機器人所處環(huán)境的地面信息，并生成行走模式選擇指令； S22、根據(jù)行走模式選擇指令選擇上坡行走模式、正常行走模式、下坡行走模式中的一種。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的康復(fù)機器人感知方法，其特征在于，所述步驟S21包括以下子步驟: S211、判斷所述康復(fù)機器人所處環(huán)境的周圍是否存在障礙物；當(dāng)存在障礙物時，跳轉(zhuǎn)并執(zhí)行步驟S212 ;當(dāng)不存在障礙物時，跳轉(zhuǎn)并執(zhí)行步驟S213 ； S212、確定障礙物的位置，并根據(jù)障礙物的位置信息規(guī)劃所述康復(fù)機器人的路徑； S213、采集所述康復(fù)機器人所處環(huán)境的地形信息，并根據(jù)所述地形信息生成行走模式選擇指令。
10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的康復(fù)機器人感知方法，其特征在于，所述步驟S3包括以下子步驟: S31、在確定合適的行走模式之后通過傳感器采集所述康復(fù)機器人的狀態(tài)數(shù)據(jù)以及所述患者的肌電信號數(shù)據(jù)； S32、對采集到的所述康復(fù)機器人的狀態(tài)數(shù)據(jù)以及所述患者的肌電信號數(shù)據(jù)進行融合處理； S33、根據(jù)所述康復(fù)機器人的狀態(tài)數(shù)據(jù)以及所述患者的肌電信號數(shù)據(jù)融合處理的結(jié)果確定用戶的運動意圖，并根據(jù)所述用戶的運動意圖生成運動意圖指令。
【文檔編號】A61B5/103GK104013513SQ201410246126
【公開日】2014年9月3日 申請日期:2014年6月5日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月5日
【發(fā)明者】葛樹志, 賀威, 李敏, 麻天照 申請人:電子科技大學(xué)