[發明專利]一種神經電刺激模擬觸覺的建模和預測方法

有效

• 申請號: 202110219148.4
• 申請日: 2021-02-26
• 公開（公告）號: CN112965595B
• 公開（公告）日: 2023-09-05
• 發明（設計）人: 李鑫;姜偉峰;王智
• 申請（專利權）人: 清華大學深圳國際研究生院
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06F30/27;G06N3/084;G06N3/092
• 代理公司: 深圳新創友知識產權代理有限公司 44223
• 代理人: 王震宇

一種神經電刺激模擬觸覺的建模和預測方法，包括如下步驟：S1、通過向受試者的臂部和/或手部施加神經電刺激脈沖信號，測量受試者的肌肉因神經電刺激所產生的力的大?。籗2、根據多路神經電刺激脈沖信號和測量的力大小的相關數據集進行分析和處理，并利用相關數據集對神經電刺激模擬觸覺的輸入和輸出信息進行關聯模型的建模，以便通過所建立的模型進行神經電刺激模擬觸覺的預測，其中，進行所述關聯模型的建模包括通過Q?Learning算法或Deep?Q?Learning進行觸覺模擬生成策略的建立。利用本發明能夠有效建立關于神經電刺激模擬觸覺的相關因素的模型。

技術領域

本發明涉及一種神經電刺激模擬觸覺的建模和預測方法。

背景技術

利用神經電刺激方法模擬觸覺是科研領域中的一個新興課題，現有的研究主要是從定性分析角度獲取和分析受試者在接受神經電刺激后的主觀感受，缺少針對神經電刺激方法模擬觸覺的相關方法和設備，以及利用相關數據集對神經電刺激模擬觸覺的輸入和輸出信息進行建模和預測的方法。如何有效地采集并分析大規模神經電刺激方法模擬觸覺實驗的數據集，是現有技術有待解決的問題。

需要說明的是，在上述背景技術部分公開的信息僅用于對本申請的背景的理解，因此可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。

發明內容

本發明的主要目的在于克服上述背景技術的缺陷，提供一種神經電刺激模擬觸覺的建模和預測方法。

為實現上述目的，本發明采用以下技術方案：

一種神經電刺激模擬觸覺的建模和預測方法，包括如下步驟：

S1、通過向受試者的臂部和/或手部施加神經電刺激脈沖信號，測量受試者的肌肉因神經電刺激所產生的力的大小；

S2、根據多路神經電刺激脈沖信號和測量的力大小的相關數據集進行分析和處理，并利用相關數據集對神經電刺激模擬觸覺的輸入和輸出信息進行關聯模型的建模，以便通過所建立的模型進行神經電刺激模擬觸覺的預測，其中，進行所述關聯模型的建模包括通過Q-Learning算法或Deep?Q-Learning進行觸覺模擬生成策略的建立。

進一步地：

通過Q-Learning算法進行觸覺模擬生成策略的建立，具體包括如下步驟：

A1：用表存儲Q-Table在各個狀態下執行各種動作能夠帶來的獎勵reward；利用已有數據集構建Q-Table；

其中，使用有限狀態state集合S，以及有限動作action集合A，Transition?ModelT(S,s,S′)～P_r(s′|s,a)，根據當前狀態s和動作a預測下一個狀態s’，即從s采取行動a轉移到s’的概率，轉移到s’后，狀態合集S變為S’；其中s表示某個特定狀態測試者可變特征，例如心率、血壓兩個特征，a表示某個特定動作神經電刺激特征，例如頻率、波形、強度；由Reward?R(s,a)表示agent采取某個動作后的即時獎勵Q-value:ΔF²＝(F-F_N)²，其中，F為測試者感受到的實際的力的大小，F_N為理論上讓測試者感受到的所模擬的力的大??；

A2：當受試者處于某狀態s時，根據Q-Table的值選擇動作a，即選擇某個特定動作神經電刺激特征，從表格獲取的reward為Q(s,a)，此時的reward為預期獲取的reward；執行了動作a并轉移到了下一個狀態s'時，能夠獲取一個即時的reward，記為r；真實的reward，記為Q'(s,a)，包括即時的reward和未來期望的reward，且未來的reward設置折扣因子γ,則真實的reward表示如下：