一种智能交互式步行训练系统及其实现方法技术方案

本发明专利技术公开了一种智能交互式步行训练系统，包括下肢运动捕获传感器组合，与该下肢运动捕获传感器组合相连接的步态处理器，与步态处理器相连接的反馈控制器，以及与反馈控制器相连接的提示模块。本发明专利技术还公开了一种智能交互式步行训练系统的实现方法，其包括在步态识别模块建立步态模型，并在训练设置模块设定训练目标值；下肢运动捕获传感器组合实时获取左下肢和右下肢在运动过程中的磁场强度、角速度和加速度值等步骤。本发明专利技术采用的步态识别方法将每一步分解为4个步态，每个步态持续时间很短，因此异常步态识别的速度很快，一旦发现异常步态，在下一次重复时会立刻提示矫正，具有很快的响应性，也和康复治疗师的实际指导场景相类似。

【技术实现步骤摘要】
一种智能交互式步行训练系统及其实现方法
本专利技术涉及步行康复训练设备领域，具体是指一种具有智能识别异常步态，并以交互方式矫正异常步态的步行康复训练系统及其使用方法。
技术介绍
行走能力是人类转移功能的重要评价指标，人类下肢每一个步行动作都是多器官和肢体部位协同完成的，包括大脑的控制，神经传导、下肢肌肉收缩、下肢关节屈伸等。其中任何一个环节出问题都会导致步行障碍，因此大量疾病及后遗症都可能与之相关，包括神经中枢损伤、脊髓损伤、肌肉损伤、骨科疾病、术后长期制动等。以脑卒中为主的神经中枢损伤占据了步行障碍患者的大部分，这类患者的特点是脑部控制下肢运动的功能区受到损伤，而脊髓、肌肉和关节部位都相对正常。对于此类患者进行的步行训练有很多种，例如早期借助站立训练床的站立训练，使用有承重和身体支撑功能的步行训练机进行的非承重步行训练；具有着地能力后进行的设备辅助步行训练；具有一定步行能力后的跨越障碍训练、上下坡训练等。这些训练的主要目标是建立新的大脑功能反射区，诱发控制功能反射，增强分离动作控制能力，增强平衡能力。此类运动训练要么借助大型设备，要么需要专业的康复治疗师在身边指导，因此几乎都要在医院里进行，对于出院的患者很难开展。院外的步行训练指导多来自于医生的长期医嘱，例如每天步行训练一小时，每天进行上下楼梯训练等。但由于不能进行直接的监控和督导，无法评价使用者的步行动作是否符合训练要求，在出现异常步态时也无法进行实时指导，因此出院后的步行训练难以保证质量，导致很多患者的步行功能迟迟无法改善，需长期借助辅助器械行走。r>针对以上情况，具有交互和监控功能的家用步行训练设备具有很大的价值，但很遗憾，目前市面上还没有成熟的此类设备供患者使用。可供借鉴的技术有专利号为ZL2011205619611的专利所公开的一种基于微型传感器的交互式上肢康复设备，此设备采用多个穿戴式传感器对上肢运动进行跟踪，实现交互式训练，也可以对上肢功能进行评定。但这一设备专为上肢运动设计，其监控和评估算法都不适用于步行训练。专利申请号为2019102852009的专利披露了一种交互式难度分级颈部训练系统，此设备采用单传感器检测头颈部运动，根据使用者的当前动作的执行情况自动推荐下一个训练动作，在训练过程中对使用者的执行角度、牵伸保持时间等进行监控并做出实时指导。这一技术虽然具有智能性和实时交互功能，但和上一个专利技术一样，其算法和交互模式都不适用于步行训练。具有智能化的家用交互式步行训练系统必须要综合考虑以下多个因素：首先，家用环境无法部署大的体重支撑设备，且无法实施类似于医院康复科的设施改造，出于安全性考虑，步行训练应以主动训练为主，主要针对具有初步行走和支撑能力的患者；第二，家用环境不只局限于室内，而是包括家中及小区、公园等适宜行走训练的地方，目标设备应具备便携性和环境适应性；第三，步行过程的主要外在表现是髋关节、膝关节和踝关节的周期性屈伸变化，有效的步态监控不仅要获取这三个关节的实时角度，还要考虑这三个关节的联动关系；第四，步行训练的交互不能来自于视觉，这是因为训练时使用者必须观测脚下路况，而不是屏幕，因此交互应以语音、体表感觉为主。基于此，提供一种新型的步行训练系统则显得尤为重要。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述缺陷，提供一种智能交互式步行训练系统及其使用方法，实时监督使用者的步行训练，在训练过程中采集髋、膝、踝三个关节的屈伸角度，使用隐马尔可夫模型(HMM)进行步态识别和评估，检测到异常步态后，在下一相同步态开始时以语音和体表震动方式给出提示和刺激，协助使用者矫正异常步态，这一技术实现了高度专业性的家用步行康复训练，保证了使用者离开医院后的训练质量。为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：一种智能交互式步行训练系统，包括：下肢运动捕获传感器组合：所述下肢运动捕获传感器组合用于实时测量所佩戴肢体在各个步态下相对于传感器三个轴的磁场强度、角速度和加速度值。训练设置模块：所述训练设置模块用于设置训练时各个步态的目标值；所述各个步态的目标值包括在各个步态下髋关节、膝关节、踝关节的屈伸角度的最大、最小值范围，以及该各个步态的持续时间范围。步态识别模块：所述步态识别模块根据下肢运动捕获传感器组合测量的数据计算出所佩戴肢体各个关节的屈伸角度，并根据屈伸角度识别当前步态，更新当前步态各个关节屈伸角度的最大值和最小值以及当前步态的持续时间；步态识别模块还用于将已结束步态的各关节屈伸角度与设定的屈伸角度目标值进行比较，同时将该结束步态的持续时间与设定的步态持续时间进行比较，判定该结束步态是否达标，输出判定结果；在出现步态转换时，步态识别模块输出新步态标志。步态存储模块：步态存储模块用于存储历史步态的判定结果。反馈生成模块：反馈生成模块根据上一周期同一步态的判定结果，确定是否在下一步态开始时给出提示或反馈。提示模块：提示模块用于发送提示信息。下肢运动捕获传感器组合包括左下肢运动捕获传感器节点和右下肢运动捕获传感器节点。该智能交互式步行训练系统，还包括校准模块，校准模块用于测量下肢运动捕获传感器组合的佩戴误差，以及行进方向相对于各个传感器的角度，并将佩戴误差和行进方向输入至步态识别模块。步态识别模块还用于根据校准模块提供的佩戴误差和行进方向修正左下肢和右下肢的右髋关节、膝关节、踝关节的屈伸角度。该智能交互式步行训练系统，还包括传感器接口，所述传感器接口包括左下肢传感器接口和右下肢传感器接口；左下肢传感器接口用于给左下肢运动捕获传感器节点提供电力，并获取左下肢运动捕获传感器节点的测量数据；右下肢传感器接口用于给右下肢运动捕获传感器节点提供电力，并获取右下肢运动捕获传感器节点的测量数据。所述提示模块包括振动电机组合，耳机或音箱。一种智能交互式步行训练系统的实现方法，包括以下步骤：步骤1：在步态识别模块建立步态模型，并在训练设置模块设定训练目标值；步骤2：下肢运动捕获传感器组合实时获取左下肢和右下肢在运动过程中的磁场强度、角速度和加速度值；步骤3：步态识别模块根据获取的左下肢和右下肢的磁场强度、角速度和加速度值，分别计算出左下肢和右下肢的髋关节、膝关节、踝关节的屈伸角度；步骤4：步态识别模块通过步态模型结合左下肢和右下肢的髋关节、膝关节、踝关节的屈伸角度，识别出左下肢和右下肢的当前步态；步骤5：步态识别模块更新左下肢和右下肢在当前步态里髋关节、膝关节、踝关节达到的最大屈伸角度值和最小屈伸角度值，同时更新左下肢和右下肢当前步态的持续时间；步骤6：步态识别模块判断是否出现步态转换；是，步态识别模块将左下肢和右下肢前面已结束步态的髋关节、膝关节、踝关节的最大屈伸角度值和最小屈伸角度值以及已结束步态的持续时间与训练设置模块设定的训练目标值进行比较，判断已结束步态是否出现异常，并将判断结果发送至步态存储模块储存，同时步态识别模块也将新步态标志发送至反馈生成模块；否，返回步骤2；步骤7：反馈生成模块在接收到步态识别模块发送的新步态本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能交互式步行训练系统，其特征在于，包括：/n下肢运动捕获传感器组合：所述下肢运动捕获传感器组合用于实时测量所佩戴肢体在各个步态下相对于传感器三个轴的磁场强度、角速度和加速度值；/n训练设置模块：所述训练设置模块用于设置训练时各个步态的目标值；所述各个步态的目标值包括在各个步态下髋关节、膝关节、踝关节的屈伸角度的最大、最小值范围，以及该各个步态的持续时间范围；/n步态识别模块：所述步态识别模块根据下肢运动捕获传感器组合测量的数据计算出所佩戴肢体各个关节的屈伸角度，并根据屈伸角度识别当前步态，更新当前步态各个关节屈伸角度的最大值和最小值以及当前步态的持续时间；步态识别模块还用于将已结束步态的各关节屈伸角度与设定的屈伸角度目标值进行比较，同时将该结束步态的持续时间与设定的步态持续时间进行比较，判定该结束步态是否达标，输出判定结果；在出现步态转换时，步态识别模块输出新步态标志；/n步态存储模块：步态存储模块用于存储历史步态的判定结果；/n反馈生成模块：反馈生成模块根据上一周期同一步态的判定结果，确定是否在下一步态开始时给出提示或反馈；/n提示模块：提示模块用于发送提示信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种智能交互式步行训练系统，其特征在于，包括：
下肢运动捕获传感器组合：所述下肢运动捕获传感器组合用于实时测量所佩戴肢体在各个步态下相对于传感器三个轴的磁场强度、角速度和加速度值；
训练设置模块：所述训练设置模块用于设置训练时各个步态的目标值；所述各个步态的目标值包括在各个步态下髋关节、膝关节、踝关节的屈伸角度的最大、最小值范围，以及该各个步态的持续时间范围；
步态识别模块：所述步态识别模块根据下肢运动捕获传感器组合测量的数据计算出所佩戴肢体各个关节的屈伸角度，并根据屈伸角度识别当前步态，更新当前步态各个关节屈伸角度的最大值和最小值以及当前步态的持续时间；步态识别模块还用于将已结束步态的各关节屈伸角度与设定的屈伸角度目标值进行比较，同时将该结束步态的持续时间与设定的步态持续时间进行比较，判定该结束步态是否达标，输出判定结果；在出现步态转换时，步态识别模块输出新步态标志；
步态存储模块：步态存储模块用于存储历史步态的判定结果；
反馈生成模块：反馈生成模块根据上一周期同一步态的判定结果，确定是否在下一步态开始时给出提示或反馈；
提示模块：提示模块用于发送提示信息。


2.根据权利要求1所述的智能交互式步行训练系统，其特征在于，下肢运动捕获传感器组合包括左下肢运动捕获传感器节点和右下肢运动捕获传感器节点。


3.根据权利要求1所述的智能交互式步行训练系统，其特征在于，还包括校准模块，校准模块用于测量下肢运动捕获传感器组合的佩戴误差，以及行进方向相对于各个传感器的角度，并将佩戴误差和行进方向输入至步态识别模块；
步态识别模块还用于根据校准模块提供的佩戴误差和行进方向修正左下肢和右下肢的右髋关节、膝关节、踝关节的屈伸角度。


4.根据权利要求2所述的智能交互式步行训练系统，其特征在于，还包括传感器接口，所述传感器接口包括左下肢传感器接口和右下肢传感器接口；左下肢传感器接口用于给左下肢运动捕获传感器节点提供电力，并获取左下肢运动捕获传感器节点的测量数据；右下肢传感器接口用于给右下肢运动捕获传感器节点提供电力，并获取右下肢运动捕获传感器节点的测量数据。


5.根据权利要求1所述的智能交互式步行训练系统，其特征在于，所述提示模块包括振动电机组合，耳机或音箱。


6.一种权利要求1～5任一项所述的智能交互式步行训练系统的实现方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：在步态识别模块建立步态模型，并在训练设置模块设定训练目标值；
步骤2：下肢运动捕获传感器组合实时获取左下肢和右下肢在运动过程中的磁场强度、角速度和加速度值；
步骤3：步态识别模块根据获取的左下肢和右下肢的磁场强度、角速度和加速度值，分别计算出左下肢和右下肢的髋关节、膝关节、踝关节的屈伸角度；
步骤4：步态识别模块通过步态模型结合左下肢和右下肢的髋关节、膝关节、踝关节的屈伸角度，识别出左下肢和右下肢的当前步态；
步骤5：步态识别模块更新左下肢和右下肢在当前步态里髋关节、膝关节、踝关节达到的最大屈伸角度值和最小屈伸角度值，同时更新左下肢和右下肢当前步态的...

【专利技术属性】
技术研发人员：董梁，鲜沛宜，
申请(专利权)人：百年旭康医疗器械有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51