【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗器械，具体涉及一种机器人多模态自适应调节方法、系统、存储介质及计算机。
技术介绍
1、患者康复训练主要是对肩部、腰部、手臂、大腿和手指功能等进行训练，根据患者的病重程度不同，上肢康复训练包括患者的主动训练和在康复训练师指导辅助下的被动助力训练。轻微患者采用主动训练，可根据患者的主观意识进行相应的康复训练，例如患者自主散步、借助健身器材锻炼等；被动助力训练适用于重症患者，康复训练时需要为患者提供外力辅助。
2、目前重症患者采用被动助力训练目前常见被动式训练有两种，一种是护师根据自身的经验定期带着重症患者进行康复训练，针对性强、训练效果好，然而，通过护师帮助康复训练，对护师的经验要求较高，难以推广；另一种是通过为康复机器人设定运动路径，通过康复机器人带动患者进行康复训练，效率高，但康复机器人的行使轨迹一般都是提前设定的，与患者之间缺乏互动，针对性不高，难以满足患者的实际需求。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术的目的是提供一种机器人多模态自适应调节方法、系统及存...
【技术保护点】
1.一种机器人多模态自适应调节方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的机器人多模态自适应调节方法，其特征在于，所述获取不同类型患者对应的运动学和动力学数据，在理疗师交互下将运动学和动力学数据进行仿真的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的机器人多模态自适应调节方法，其特征在于，所述根据所述运动学模型对角度信息进行求解的表达式为：
4.根据权利要求1所述的机器人多模态自适应调节方法，其特征在于，所述根据若干惯性导航传感器构建多模态信息采集阵列，根据多模态信息采集阵列采集患者在不同康复场景运动过程中的运动数据的步骤包括：
...【技术特征摘要】
1.一种机器人多模态自适应调节方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的机器人多模态自适应调节方法，其特征在于，所述获取不同类型患者对应的运动学和动力学数据，在理疗师交互下将运动学和动力学数据进行仿真的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的机器人多模态自适应调节方法，其特征在于，所述根据所述运动学模型对角度信息进行求解的表达式为：
4.根据权利要求1所述的机器人多模态自适应调节方法，其特征在于，所述根据若干惯性导航传感器构建多模态信息采集阵列，根据多模态信息采集阵列采集患者在不同康复场景运动过程中的运动数据的步骤包括：
5.一种机器人多模态自适应调节系统，其特征在于，包括：
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：曾海敏，陈翔，杨濡汇，陈勃帆，杨轩宇，李争铮，
申请(专利权)人：南昌大学第二附属医院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。