[發明專利]康復運動的自適應訓練方法、裝置、介質及康復機器人

在審

• 申請號: 202010887847.1
• 申請日: 2020-08-28
• 公開（公告）號: CN112017750A
• 公開（公告）日: 2020-12-01
• 發明（設計）人: 李娜;施長城;左國坤;王昱;張佳楫;胡靜艷;馬冶浩
• 申請（專利權）人: 中國科學院寧波材料技術與工程研究所慈溪生物醫學工程研究所;中國科學院寧波材料技術與工程研究所
• 主分類號: G16H20/30
• 分類號: G16H20/30;B25J11/00
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 劉新雷

本申請公開了一種康復運動的自適應訓練方法、裝置、計算機可讀存儲介質及康復機器人。方法包括預先基于不同的誤差調控策略與不同類型的多感覺反饋組合生成多種不同難度等級的康復訓練模式。在康復訓練過程中，計算訓練者在當前康復訓練模式下的當前任務完成度值；基于當前任務完成度值和在當前康復訓練模式下的訓練者的功能狀態，調用預先設置的模式切換條件自適應調整康復訓練模式的難度級別。模式切換條件基于訓練者在當前康復訓練模式下的任務完成度值的變化情況和訓練者的運動狀態共同確定。本申請無需采集訓練者過多的生理信號，不僅可有效降低康復訓練過程中的數據處理復雜度，易于操作，還可有效提升訓練者的康復訓練效果。

技術領域

本申請涉及智能機器人技術領域，特別是涉及一種康復運動的自適應訓練方法、裝置、計算機可讀存儲介質及康復機器人。

背景技術

近年來腦卒中的患病率逐年上升，隨著醫療水平的提升腦卒中的致死率降低，但是這也意味著致殘率的升高，給社會和家庭帶來了極大的經濟負擔?？祻蜋C器人技術的發展有望能夠解決康復醫師相對不足的現狀，幫助更多患者實現康復訓練。主動的運動學習有利于神經重塑，為了使康復機器人的訓練能夠達到更好的訓練效果并使之在訓練后有一個很好的保持效果，提供有利于運動學習的康復策略有著重要意義。研究表明，增強的反饋有利于運動學習，整合多種外部反饋給患者提供最合適的反饋策略在康復訓練中是十分必要的。

運動學習是以兩種方式進行的，一種是通過鏡像神經元模仿正確的動作，另一種是通過一次次的訓練減少誤差?？梢哉f運動學習是一個減小目標任務和實際動作的誤差的過程，所以對運動誤差的反饋十分重要。相關技術通過視覺和力覺把誤差的反饋進行放大和減小會產生不同的效果來設計康復機器人的康復訓練方法，誤差減小(ErrorReduction，ER)的反饋可以增加人的自信，對于運動能力比較低的人有著積極的作用；誤差放大(Error Augmentation，EA)的反饋則可以帶給人挑戰的感覺，可以激發運動能力較高的人付出努力。不同的反饋策略可以調動在運動學習過程中的內在動機，將不同反饋策略以自適應的方式提供給患者，使患者能夠在訓練中保持著主動運動學習的狀態有利于患者的康復訓練效果。

盡管相關技術可以提供多感覺反饋的虛擬交互系統，但是每種感覺單獨反饋無法保證好的康復訓練效果，且在康復訓練過程中若不考慮使用機器的訓練者的內在動機調控，訓練者的康復保持效果不佳；且考慮訓練者情緒調控調整訓練策略，又需要采集過多的生理信號，整個數據處理過程較為復雜不能實現實時的切換訓練方式。

發明內容

本申請提供了一種康復運動的自適應訓練方法、裝置、計算機可讀存儲介質及康復機器人，無需采集訓練者過多的生理信號，不僅可有效降低康復訓練過程中的數據處理復雜度，易于操作，還可有效提升訓練者的康復訓練效果。

為解決上述技術問題，本發明實施例提供以下技術方案：

本發明實施例一方面提供了一種康復運動的自適應訓練方法，包括：

預先基于不同的誤差調控策略與不同類型的多感覺反饋組合，生成多種不同難度等級的康復訓練模式；

計算訓練者在當前康復訓練模式下的當前任務完成度值；

基于所述當前任務完成度值和在所述當前康復訓練模式下的訓練者的功能狀態，調用預先設置的模式切換條件自適應調整康復訓練模式的難度級別；

其中，所述模式切換條件基于訓練者在所述當前康復訓練模式下的任務完成度值的變化情況和訓練者的運動狀態共同確定。

可選的，所述基于不同的誤差調控策略與不同類型的多感覺反饋組合，生成多種不同難度等級的康復訓練模式包括：

分別基于正常誤差、誤差減小、誤差增大的視覺反饋和力覺反饋生成9種康復訓練模式，每種康復訓練模式設置有不同訓練難度級別；