The invention discloses an interactive control method of a rehabilitation robot based on emotion recognition, which is divided into three steps. The first step is to construct a virtual training scene based on a Omega7 force feedback platform combined with a CHAI3D rendering engine. The object of training is stroke patients, so the task of training should be simple and clear, easy to operate, and close to life. With the actual training task as the main function, a simple and warm virtual scene is constructed. The second step: building EMGBP model. EMG was used to collect EMG signals of patients at different emotional levels. The feature vectors of emotional responses were analyzed statistically and classified by improved BP neural network. The third step: human-computer interaction control based on target emotion recognition. According to the emotion level identified by the MEGBP model, input into the EMGFB model, gradually adjust the training difficulty, and finally achieve the training difficulty of patient satisfaction. From the \psychological\ to mobilize the initiative to participate in the enthusiasm of patients, from the \physiological\ so that patients achieve the best rehabilitation effect.
【技术实现步骤摘要】
一种基于情绪识别的康复机器人交互控制方法
本专利技术涉及康复机器人传感与治疗控制领域,尤其是关于一种基于情绪识别的康复机器人交互控制方法。
技术介绍
现代社会,随着世界各国相继进入老龄化,在老龄化过程中会产生大量的脑卒中或中风病患者。此类患者通常由于脑血管血栓或脑血管破裂出血而导致脑供血中断,从而使相应的运动、感觉和认知等功能遭到丧失或受到损害。现代神经康复医学及其临床研究结果表明,中枢神经系统具有高度的可塑性,对因脑卒中(中风或脑血管意外)等疾病引起的肢体功能障碍,通过科学合理的康复治疗训练可以在一定程度上恢复其受损的肢体功能。康复机器人技术是近年来发展起来的一种新的运动神经康复治疗技术。在机器人辅助患者运动康复治疗过程中,患者的主动参与对提高康复训练效果具有至关重要的作用。基于患者主动参与意识的机器人辅助康复治疗研究,目前主要集中在“基于生物力学的主动运动交互控制”和“基于生物电的主动运动交互控制”两个方面,患者与康复机器人之间的交互协作主要是以感知患者主动“运动”参与为主。在传统康复治疗方法中,康复医师除了能感受到患者主动“运动”参与外,还能够观察到患者对不同难度训练任务所表现出来的高兴、厌烦和挫败等情绪变化,并根据情绪变化及时调整自己的训练行为。由情绪心理学可知,训练过程中患者表现出来的情绪反应是一种以患者主观参与感受的变化为特征的心理活动过程。为使患者与康复机器人之间的交互控制更加和谐自然,研究人员自然地期望机器人能像康复医师那样,实时感知训练过程中患者情绪的变化,并根据情绪变化实时调整机器人辅助训练行为。由此可见,从患者主动“心理”参与角度,研 ...
【技术保护点】
一种基于情绪识别的康复机器人交互控制方法,其特征在于包括如下步骤:步骤1、设计虚拟训练场景:以实际训练任务为背景构建虚拟训练场景;步骤2、获得患者训练过程中不同情绪层次的肌电信号;步骤3、通过时频域分析方法,统计分析出反应目标情绪变化的特征值,并选取对应的特征向量;步骤4、建立EMGBP模型:根据分析得到的目标情绪特征向量,采用改进的BP神经网络分类器识别出患者目标情绪层次;步骤5、基于目标情绪识别的人机交互控制:根据识别到的患者目标情绪层次,基于EMGFB难度反馈模型,获取最适合患者的训练难度,从而达到最佳的康复效果。
【技术特征摘要】
1.一种基于情绪识别的康复机器人交互控制方法,其特征在于包括如下步骤:步骤1、设计虚拟训练场景:以实际训练任务为背景构建虚拟训练场景;步骤2、获得患者训练过程中不同情绪层次的肌电信号;步骤3、通过时频域分析方法,统计分析出反应目标情绪变化的特征值,并选取对应的特征向量;步骤4、建立EMGBP模型:根据分析得到的目标情绪特征向量,采用改进的BP神经网络分类器识别出患者目标情绪层次;步骤5、基于目标情绪识别的人机交互控制:根据识别到的患者目标情绪层次,基于EMGFB难度反馈模型,获取最适合患者的训练...
【专利技术属性】
技术研发人员:高翔,刘大炜,徐国政,
申请(专利权)人:南京邮电大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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