一种多模态交互的上肢康复机器人训练系统技术方案

本发明专利技术公开了一种多模态交互的上肢康复机器人训练系统，包括脑电信号采集与处理模块、机器人本体模块、患肢肌肉综合数据采集及处理模块、康复训练评估模块和虚拟现实模块；脑电信号采集与处理模块通过脑电信号反映患者的动作意图，触发康复训练；机器人本体模块辅助患肢进行康复运动；患肢肌肉综合数据采集及处理模块采集并得到患肢的综合数据指标；康复训练评估模块用于对患肢的肌肉综合数据指标进行处理分析，得到患者手臂康复运动训练的量化评估参数；虚拟现实模块用于显示康复训练的虚拟环境，通过场景显示和对话与患者互动。本发明专利技术提供的多模态交互的上肢康复机器人训练方法实现了上肢康复训练的安全化、科学化和趣味化。

A Multi-modal Interactive Training System for Upper Limb Rehabilitation Robot

The invention discloses a multi-modal interactive upper limb rehabilitation robot training system, which includes EEG signal acquisition and processing module, robot ontology module, integrated data acquisition and processing module of affected limb muscle, rehabilitation training evaluation module and virtual reality module; EEG signal acquisition and processing module reflects the patient's action intention through EEG signal and triggers rehabilitation training machine; The human body module assists the rehabilitation movement of the affected limbs; the comprehensive data acquisition and processing module collects and obtains the comprehensive data indicators of the affected limbs; the rehabilitation training evaluation module is used to process and analyze the comprehensive data indicators of the affected limbs, and obtains the quantitative evaluation parameters of the rehabilitation movement training of the affected limbs; the virtual reality module is used to display the virtual environment of the rehabilitation training. Interactive with patients through scene display and dialogue. The multi-modal interactive upper limb rehabilitation robot training method provided by the invention realizes the safety, scientificity and interesting of upper limb rehabilitation training.

【技术实现步骤摘要】
一种多模态交互的上肢康复机器人训练系统
本专利技术涉及上肢康复领域领域，具体涉及一种多模态交互的上肢康复机器人训练系统。
技术介绍
随着经济发展和生活水平的提高人口老龄化问题日益凸显。脑卒中发病率逐年递增，致死致残率高，严重危害人类健康，患者中风后其运动功能的重建和康复引起了普遍关注。通过大剂量的运动康复治疗对脑卒中患者的恢复具有关键作用，但中风患者数量过于庞大，康复治疗师严重匮乏，传统的人工物理疗法无法满足巨大的康复需求。同时，现有康复训练缺乏客观数据的记录，没有量化的评估机制，不能进行有效的反馈和改进训练计划，影响训练效果。此外，由于康复训练动作单一重复，往往使患者感觉枯燥，导致康复积极性差甚至不配合等情况。
技术实现思路
本专利技术公开了一种多模态交互的上肢康复机器人训练系统，包括脑电信号采集与处理模块、机器人本体模块、肌电信号采集与处理模块、康复训练评估模块和虚拟现实模块。本专利技术提供的多模态交互的上肢康复机器人训练方法采用脑电控制，通过脑电信号采集与处理模块提取脑电信号的特征参数，触发康复训练，充分地反映患者的康复训练意图；通过采集分析肌电信号，实时反映患肢的肌肉功能状态，结合力反馈反映肌力大小，机器视觉捕捉患肢的姿态位置反映患肢肌肉协同情况，综合进行康复训练评估；康复训练评估结果一方面作为机器人本体的反馈参数，调节训练动作，一方面输入到虚拟现实模块实时显示给患者，实现了上肢康复训练的安全化、科学化和数据化；同时利用虚拟现实技术，提高整个康复训练过程的趣味性，调动患者的积极性与主动性。为实现上述目的，本专利技术的技术方案如下。一种多模态交互的上肢康复机器人训练系统，所述上肢康复机器人训练系统包括脑电信号采集与处理模块、机器人本体模块、患肢肌肉综合数据采集及处理模块、康复训练评估模块和虚拟现实模块，所述的脑电信号采集与处理模块用于提取患者脑电信号中的相关特征参量来获得患者的动作意图，进而触发所述机器人本体模块的康复训练动作；所述机器人本体模块在所述脑电信号采集与处理模块的触发及所述康复训练评估模块反馈的量化评估参数下进行训练动作帮助患者的患肢进行空间运动完成康复训练过程；所述患肢肌肉综合数据采集及处理模块用于采集并得到患肢的综合数据指标；所述康复训练评估模块用于对患肢的肌肉综合数据指标进行处理分析，所述的肌肉综合数据指标包括肌肉功能状态指标、肌力大小指标和肌肉协同指标，对三项指标分别进行打分并计算三项指标的总分，得到患者手臂康复运动训练的量化评估结果；所述虚拟现实模块用于显示患肢康复训练的虚拟环境，通过感官刺激患者训练的主动性，参数输入分别来自机器人本体模块和康复训练评估模块。进一步地，所述肌力大小指标由力反馈数据反映；所述肌肉功能指标由包括肌电信号的振幅、积分肌电值、中值频率和平均频率的特征参数反映；肌肉协同指标由机器视觉捕获的患者姿态位置信息反映。进一步地，所述对三项指标分别进行打分具体包括：所述的肌肉功能状态指标的分数通过对比患者与健康人的肌电信号的特征值获得，两者差值越大，患者所得分数越低；所述的肌力大小指标的分数通过力反馈数据获得，力的数值越大，说明患者主动训练程度越低，患者所得分数越低；所述的肌肉协同指标的分数通过对比患者与健康人的运动数据，计算患肢运动速度和轨迹的误差大小，误差越大，患者所得分数越低；通过计算三项指标的总分，得到患者手臂康复运动训练的量化评估结果，分数的高低与患肢运动能力、康复训练的效果成正比。进一步地，所述的患肢肌肉综合数据采集及处理模块包括肌电信号采集与处理模块、力反馈装置、机器视觉装置，所述肌电信号采集与处理模块通过提取患者上肢的肌电信号特征，获得患肢的所述肌肉功能状态指标；所述的力反馈装置通过获取的力反馈数据得到患肢的所述肌力大小指标；所述的机器视觉装置通过捕获的患肢姿态位置数据得到患肢的所述肌肉协同指标。进一步地，所述的脑电信号采集与处理模块包括脑电信号采集部分、多通道模拟前端放大电路部分、支持多通道采集的数字电路部分和信息处理部分，所述脑电信号采集部分采集患者的脑电信号输送至多通道模拟前端电路放大，并且将模拟量转换为数字量，提高信号在传输中的抗干扰性；所述支持多通道采集的数字电路对数字信号进行缓存和转换，然后传输至信息处理部分进行储存和还原；最后在信息处理部分中进行相应处理，包括特征提取与模式识别，输出信号触发机器人本体模块的运行。进一步地，所述的机器人本体模块由脑电信号采集与处理模块输出的信号触发时，用于带动患者的患肢进行被动康复、主动康复及主被动康复训练，并将训练的数据传输至虚拟现实模块作为输入参数。进一步地，所述的肌电信号采集与处理模块包括前置放大电路部分、陷波器、滤波器部分和信号分析部分，所述前置放大电路部分用于对获取的肌电信号进行放大；所述的陷波器用于降低50Hz工频干扰；所述的滤波器部分用于来滤除肌电信号中的低频和高频噪声；所述的信号分析部分通过对肌电信号进行时域分析和频域分析，提取包括振幅、积分肌电值、中值频率和平均频率的特征参数反映患者上肢的肌肉功能状态。进一步地，所述的康复训练评估模块的输出数据一方面作为康复训练的反馈参数输入到机器人本体模块调节训练的动作，一方面作为训练情况的量化指标输入到虚拟现实模块，直观地显示给患者。进一步地，所述的虚拟现实模块包括训练场景显示部分和对话交互部分，其输入参数来自机器人本体模块和康复训练评估模块，通过视觉和语音刺激患者感官，激发康复训练的积极性与主动性。与现有技术比较，本专利技术具有如下优点和技术效果：本专利技术通过脑电控制，充分体现了患者的康复意图，结合肌电信号反馈，实时获取患肢肌肉功能状态，加上力反馈和姿态位置信息，提供了综合的康复训练评估，同时通过虚拟现实模块进行显示互动，构成一种多模态交互的上肢康复机器人训练系统，实现了患肢康复训练过程的安全化、科学化、数据化和趣味化。附图说明图1为一种多模态交互的上肢康复机器人训练系统的示意图。图中所示：1-脑电信号采集与处理模块、2-机器人本体模块、3-肌电信号采集与处理模块、4-康复训练评估模块、5-虚拟现实模块。具体实施方式下面将结合具体实施例对本专利技术作进一步说明，但不限于此。如图1所示，一种多模态交互的上肢康复机器人训练系统，所述上肢康复机器人训练系统包括脑电信号采集与处理模块1、机器人本体模块2、患肢肌肉综合数据采集及处理模块，患肢肌肉综合数据采集及处理模块、康复训练评估模块4和虚拟现实模块5，所述的脑电信号采集与处理模块1用于提取患者脑电信号中的相关特征参量来获得患者的动作意图，进而触发所述机器人本体模块2的康复训练动作；所述机器人本体模块2在所述脑电信号采集与处理模块1的触发及所述康复训练评估模块4反馈的量化评估参数下进行训练动作帮助患者的患肢进行空间运动完成康复训练过程；所述患肢肌肉综合数据采集及处理模块用于采集并得到患肢的综合数据指标，所述的肌肉综合数据指标包括肌肉功能状态指标、肌力大小指标、肌肉协同指标，所述的患肢肌肉综合数据采集及处理模块包括肌电信号采集与处理模块3、力反馈装置、机器视觉装置，所述肌电信号采集与处理模块3通过提取患者上肢的肌电信号特征，获得患肢的所述肌肉功能状态指标；所述的力反馈装置通过获取的力反馈数据得到患肢的所述肌力大小指标；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多模态交互的上肢康复机器人训练系统，其特征在于，所述上肢康复机器人训练系统包括脑电信号采集与处理模块（1）、机器人本体模块（2）、患肢肌肉综合数据采集及处理模块，患肢肌肉综合数据采集及处理模块、康复训练评估模块（4）和虚拟现实模块（5），所述的脑电信号采集与处理模块（1）用于提取患者脑电信号中的相关特征参量来获得患者的动作意图，进而触发所述机器人本体模块（2）的康复训练动作；所述机器人本体模块（2）在所述脑电信号采集与处理模块（1）的触发及所述康复训练评估模块（4）反馈的量化评估参数下进行训练动作帮助患者的患肢进行空间运动完成康复训练过程；所述患肢肌肉综合数据采集及处理模块用于采集并得到患肢的综合数据指标；所述康复训练评估模块（4）用于对患肢的肌肉综合数据指标进行处理分析，所述的肌肉综合数据指标包括肌肉功能状态指标、肌力大小指标和肌肉协同指标，对三项指标分别进行打分并计算三项指标的总分，得到患者手臂康复运动训练的量化评估结果；所述虚拟现实模块（5）用于显示患肢康复训练的虚拟环境，通过感官刺激患者训练的主动性，参数输入分别来自机器人本体模块（2）和康复训练评估模块（4）。

【技术特征摘要】
1.一种多模态交互的上肢康复机器人训练系统，其特征在于，所述上肢康复机器人训练系统包括脑电信号采集与处理模块（1）、机器人本体模块（2）、患肢肌肉综合数据采集及处理模块，患肢肌肉综合数据采集及处理模块、康复训练评估模块（4）和虚拟现实模块（5），所述的脑电信号采集与处理模块（1）用于提取患者脑电信号中的相关特征参量来获得患者的动作意图，进而触发所述机器人本体模块（2）的康复训练动作；所述机器人本体模块（2）在所述脑电信号采集与处理模块（1）的触发及所述康复训练评估模块（4）反馈的量化评估参数下进行训练动作帮助患者的患肢进行空间运动完成康复训练过程；所述患肢肌肉综合数据采集及处理模块用于采集并得到患肢的综合数据指标；所述康复训练评估模块（4）用于对患肢的肌肉综合数据指标进行处理分析，所述的肌肉综合数据指标包括肌肉功能状态指标、肌力大小指标和肌肉协同指标，对三项指标分别进行打分并计算三项指标的总分，得到患者手臂康复运动训练的量化评估结果；所述虚拟现实模块（5）用于显示患肢康复训练的虚拟环境，通过感官刺激患者训练的主动性，参数输入分别来自机器人本体模块（2）和康复训练评估模块（4）。2.根据权利要求1所述的多模态交互的上肢康复机器人训练系统，其特征在于，所述肌力大小指标由力反馈数据反映；所述肌肉功能指标由包括肌电信号的振幅、积分肌电值、中值频率和平均频率的特征参数反映；肌肉协同指标由机器视觉捕获的患者姿态位置信息反映。3.根据权利要求1所述的多模态交互的上肢康复机器人训练系统，其特征在于，所述对三项指标分别进行打分具体包括：所述的肌肉功能状态指标的分数通过对比患者与健康人的肌电信号的特征值获得，两者差值越大，患者所得分数越低；所述的肌力大小指标的分数通过力反馈数据获得，力的数值越大，说明患者主动训练程度越低，患者所得分数越低；所述的肌肉协同指标的分数通过对比患者与健康人的运动数据，计算患肢运动速度和轨迹的误差大小，误差越大，则患者所得分数越低；通过计算三项指标的总分，得到患者手臂康复运动训练的量化评估结果，分数的高低与患肢运动能力、康复训练的效果成正比。4.根据权利要求1所述的多模态交互的上肢康复机器人训练系统，其特征在于，所述的患肢肌肉综合数据采集及处理模块包括肌电信号采集与处理模块（3）、力反馈装置、机器视觉装置，所述肌电信号采集与处理模块（3）通过提取患者上肢的肌电信号特征，获得患肢的所述肌肉功能状态指标；所述的力反馈装置...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢龙汉，蔡思祺，李国峰，黄双远，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东,44