[發明專利]一種上肢康復機器人多模態信息融合感知系統

有效

• 申請號: 202010926488.6
• 申請日: 2020-09-07
• 公開（公告）號: CN112022619B
• 公開（公告）日: 2022-11-25
• 發明（設計）人: 王文東;李翰豪;郭棟;張鵬;孔德智
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: A61H1/02
• 分類號: A61H1/02;G06K9/00;G06N3/04
• 代理公司: 西北工業大學專利中心 61204
• 代理人: 金鳳

本發明公開了一種上肢康復機器人多模態信息融合感知系統，包括初始狀態檢驗模塊、信息采集識別模塊、意圖融合感知模塊和運動反饋執行模塊。該系統的整體流程為四個模塊循環進行，通過對感知系統進行初始化操作，然后基于信號采集電路所得到的運動信號特征信息完成sEMG、EEG、ECG信號的數學模型建立、信號濾波處理以及信號特征表征，再通過建立M?C?E融合模型實現運動意圖感知融合，從而進入卷積神經網絡進行識別分類，最后通過預測模型對驅動單元發出操作指令，以完成患者的上肢康復訓練。本發明系統成熟高效，可滿足上肢康復機器人的人機交互和運動康復等功能，具有廣泛的應用范圍和良好的經濟效益。

技術領域

本發明屬于智能信息處理領域，具體涉及一種信息融合感知系統。

背景技術

在當今社會老齡化嚴重的情況下，中風是老年疾病中造成人體殘疾并失去生活自理能力的主要因素。人體臨床研究表明，運動訓練可以誘導皮質層變化和重組。這意味著發生中風后，患者可以基于腦組織的自我恢復以及對受損功能的重新學習與補償并通過上肢康復機器人進行康復訓練。上肢康復機器人作為一種仿生輔助裝備，為實現人機耦合的運動控制效果，其關鍵點是準確感知人體運動意圖。因此，準確感知人體運動意圖是實現人機耦合的基礎，也是實現機器人柔順控制的難點。目前，基于人體生物電信號的方法運用廣泛，多模態信息融合感知是指利用人體產生的腦電信號(EEG)和表面肌電信號(sEMG)以及心電(ECG)等信號解析其中所包含的人體運動信息。開發上肢康復機器人運動意圖感知系統的目的是完善人體生物電信號的信號感知處理體系。最大程度地提高運動意圖感知準確性成為實現人機耦合的關鍵。

發明專利CN104013513A公開了“康復機器人感知系統機器方法”，所述康復機器人感知系統包括以下模塊：初始化模塊，用于對感知系統進行初始化并啟動；環境感知模塊，用于對康復機器人進行分析判斷并選擇合適的行走模式；運動意圖感知模塊，用于通過傳感器采集傳感數據，并生成患者的運動意圖指令；動作執行模塊，用于控制所述康復機器人執行康復訓練動作。發明專利CN109953761A公開了一種“下肢康復機器人感知系統及運動意圖推理方法”能夠有效地對分布式異構步態數據源從采集、處理、分析進行組織和管理，利用信息融合、學習推理的方式完成對運動模態的判別、步態子相的分類和補償力矩值的預測，推理出人體運動意圖。

但是，現有技術與方法在以下幾個方面還有不足：

1.缺少生物電信號sEMG-ECG-EEG的多模態信息融合，意圖感知分類方法集中在如SVM、BPNN、KNN等單一的識別精度與深度尚淺的分類方法中，缺少多類神經網絡協同分類的模式；

2.生物電信號采集過程較為簡單，導致信號跟隨性、實時性較差，單一硬件電路的設計服務于某一特定模態信息中，不具有良好的通用性。

發明內容

為了克服現有技術的不足，本發明提供了一種上肢康復機器人多模態信息融合感知系統，包括初始狀態檢驗模塊、信息采集識別模塊、意圖融合感知模塊和運動反饋執行模塊。該系統的整體流程為四個模塊循環進行，通過對感知系統進行初始化操作，然后基于信號采集電路所得到的運動信號特征信息完成sEMG、EEG、ECG信號的數學模型建立、信號濾波處理以及信號特征表征，再通過建立M-C-E融合模型實現運動意圖感知融合，從而進入卷積神經網絡進行識別分類，最后通過預測模型對驅動單元發出操作指令，以完成患者的上肢康復訓練。本發明系統成熟高效，可滿足上肢康復機器人的人機交互和運動康復等功能，具有廣泛的應用范圍和良好的經濟效益。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案如下：

一種上肢康復機器人多模態信息融合感知系統，包括初始狀態檢驗模塊、信息采集識別模塊、意圖融合感知模塊和運動反饋執行模塊；

所述初始狀態檢驗模塊完成上肢康復機器人中信號采集器件的初始化工作及按照預設值設定系統參數；

所述信息采集識別模塊包括M-C-E信號采集電路和信號濾波單元；