用于控制大脑机器接口和神经假肢系统的系统技术方案

本发明专利技术描述了一种用于已知从神经成像数据推断的运动意图来控制扭矩控制假肢装置的系统。该系统包括与一个或更多个处理器可操作地连接的至少一个扭矩控制假肢装置。并且，该系统被配置成从神经成像装置接收用户的神经成像数据并解码神经成像数据以推断用户的空间运动意图，其中，该空间运动意图包括以坐标系表示的扭矩控制假肢装置的期望运动命令。该系统之后使用假肢控制器执行运动命令作为扭矩命令，以使扭矩控制假肢装置根据用户的空间运动意图来运动。

System for controlling brain machine interface and neural prosthetic system

A system for controlling a torque controlled prosthetic device is disclosed for use in a motion intention inferred from neuroimaging data. The system includes at least one torque control prosthetic device operatively connected to one or more processors. And, the space motion of the system is configured to receive user data from the neural imaging neural imaging device and decoding neural imaging data to infer the intentions of the user, wherein, the space motion intention includes the desired motion command to coordinate the torque control of prosthetic devices. The system then uses a prosthetic controller to perform a motion command as a torque command to enable the torque control prosthetic device to move in accordance with the user's spatial movement intent.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】相关申请的交叉引用这是于2013年11月13日提交的美国临时申请号61/903,538、题为“Acontrolandsimulationarchitectureforapplicationtobrainmachineinterfacesandneuralprostheticsystems(一种应用于大脑机器接口和神经假肢系统的控制和仿真分层结构)”的非临时专利申请。这还是于2013年11月13日提交的美国临时申请号61/903,526、题为“Agoal-orientedsensorimotorcontrollerforcontrollingmusculoskeletalsimulationswithneuralexcitationcommands(用于使用神经激励命令控制肌肉骨骼仿真的面向目的的感觉运动控制器)”的非临时专利申请。
本专利技术涉及一种机器人控制系统，更具体地涉及一种用于已知从神经成像数据推断的运动意图来控制机器人假肢装置的系统。
技术介绍
大脑机器接口(BMI)和神经假肢为受到脊髓损伤的人和被截肢者恢复功能提供了很大希望，而且以完整的运动功能增大并提高了人的能力。在神经成像以及在从神经成像数据解码运动意图方面进展很大。然而，关于假肢装置控制则进展不大，大多数方案扎根于常规的机器人控制。在BMI和神经假肢研究中已存在许多工作，其涉及表层信号的解码，用于通过外部装置在下游执行运动命令(例如，参见所纳入的参考文献列表，参考文献号1、9、11、12和15)。该工作的大部分集中于神经解码，对假肢控制所施加的精确性不大。在控制机器人臂假肢的情况下，运动轨迹典型地被转换成关节命令并使用关节空间控制来执行(例如，参见参考文献号11、12和15)。迄今，未提出公知的使用任务/姿势分解的假肢控制系统。任务/姿势分解与BMI中的关节空间控制相比具有特别的优点。任务/姿势分解基于与编码表层信号的方式(例如，眼居中、手居中的笛卡尔坐标)类似的抽象。并且，它对涉及多个假肢的全身假肢控制和高自由度运动是可通用化的。关节空间假肢控制由于其依靠逆向运动解决方案而在该能力方面受到限制。另外，任务/姿势分解允许基于使与执行表层运动命令一致的重要目标功能最小化(例如，功率消耗，虚拟肌力等)指定姿势行为。在将神经形态计算分层结构应用于BMI和神经假肢系统方面已存在许多工作。例如，Dethier等人的工作集中于将人工尖峰脉冲神经网络用于解码和滤波表层信号(基于卡尔曼(Kalman)滤波器的解码，使用端点运动作为状态向量并使用神经尖峰脉冲率作为测量向量)而不是假肢控制(参见参考文献号7)。另外，Bouganis和Shanahan的工作关注于使用人工尖峰脉冲神经网络控制机器人臂；尽管他们的工作未涉及神经假肢系统(参见专利文献号2)。其他研究者结合生物机械模型在神经假肢仿真中进行了工作(参见专利文献号4、5和8)。然而，尽管他们的工作将肌肉骨架模型实施于仿真中，然而这些工作的焦点在于仿真并验证假肢装置的控制。这样，还是未公知一种除了假肢控制器以外还集成有感觉运动控制器的系统。因此，存在对这样一种系统的不断需求，该系统允许对不仅与生物和工程部件相关联、而且与生物和工程控制系统相关联的接口问题的增强模型化和分析。并且，存在对这样一种系统级分层结构的需求，该系统级分层结构用于按照姿势准则将人工尖峰脉冲神经网络应用于运动映射的学习，用于控制在BMI和神经假肢系统中的运动。
技术实现思路
本专利技术描述了一种用于已知从神经成像数据推断的运动意图来控制扭矩控制假肢装置的系统。该系统包括一个或更多个处理器和一个存储器，在所述存储器上编码有可执行指令，使得一旦执行所述指令，则所述一个或更多个处理器执行若干操作，例如从神经成像装置接收用户的神经成像数据。所述神经成像数据则被解码以推断用户的空间运动意图，其中，所述空间运动意图包括以坐标系表示的所述扭矩控制假肢装置的期望运动命令。之后，所述系统使用假肢控制器执行所述运动命令作为扭矩命令，以使所述扭矩控制假肢装置根据用户的所述空间运动意图来运动。在另一个方面中，所述系统包括至少一个扭矩控制假肢装置，所述扭矩控制假肢装置与所述一个或多个处理器可操作地连接。在又一个方面中，所述系统执行在所述控制器中接收与所述假肢装置的当前状态相关的感觉信息的操作。另外，在执行所述运动命令时，使用任务分解和姿势分解来执行所述运动命令，其中，所述任务分解是任务空间控制，所述姿势分解被公式化为成本位能(costpotential)，所述成本位能表示成本函数。并且，在执行所述运动命令时，所述运动命令被执行作为扭矩命令，所述扭矩命令生成期望任务空间控制，同时使成本位能最小化。在又一个方面中，在执行所述运动命令时，使用尖峰脉冲神经网络执行所述运动命令。在另一个方面中，所述假肢控制器是神经形态假肢控制器并且还包括：神经形态尖峰脉冲编码器，用于将所述运动命令表示为一组神经尖峰脉冲；神经形态运动映射器，用于将表示笛卡尔位移的神经尖峰脉冲映射到表示配置(关节)空间位移的神经尖峰脉冲；尖峰脉冲解码器，用于解码所述表示配置(关节)空间位移的神经尖峰脉冲并生成关节空间命令；以及关节伺服器，用于执行关节空间命令。在又一个方面中，所述系统进行以下操作：接收所述假肢装置的模型和用户的肌肉骨架模型，其中，所述肌肉骨架模型包括肌肉骨架动力学，所述肌肉骨架动力学包括稳态腱力；已知所述运动命令来使用感觉运动控制器生成仿真神经激励，以便在肌肉骨架仿真中驱动一组肌肉激活；以及已知所述运动命令来使用所述假肢控制器生成仿真致动器关节扭矩，以便驱动仿真假肢装置。最后，本专利技术还涉及一种计算机程序产品和计算机实施方法。所述计算机程序产品包括存储在非暂时计算机可读介质上的计算机可读指令，所述计算机可读指令可由一种具有一个或更多个处理器的计算机执行，使得一旦执行所述指令，则所述一个或更多个处理器执行本文中所列举的操作。替代地，所述计算机实施方法包括使计算机执行这些指令并执行所产生的操作的动作。附图说明本专利技术的目的、特征和优点将结合参照附图从以下对本专利技术的各种方面的详细说明中明白，在附图中：图1是示出根据本专利技术的原理的系统部件的框图；图2是实施本专利技术的一个方面的计算机程序产品的图；图3是示出如何解码来自大脑的高级运动意图并将任务级运动命令传送到假肢装置控制器的流程图，该假肢装置控制器则使用任务/姿势分解执行该运本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于已知从神经成像数据推断的运动意图来控制扭矩控制假肢装置的系统，所述系统包括：一个或更多个处理器和存储器，在所述存储器上编码有可执行指令，使得一旦执行所述指令，则所述一个或更多个处理器执行以下操作：从神经成像装置接收用户的神经成像数据；解码所述神经成像数据以推断所述用户的空间运动意图，其中，所述空间运动意图包括以坐标系表示的所述扭矩控制假肢装置的期望运动命令；以及使用假肢控制器执行所述运动命令作为扭矩命令，以使所述扭矩控制假肢装置根据所述用户的所述空间运动意图来运动。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2013.11.13 US 61/903,5381.一种用于已知从神经成像数据推断的运动意图来控制扭矩控制假肢装置的系
统，所述系统包括：
一个或更多个处理器和存储器，在所述存储器上编码有可执行指令，使得一旦执
行所述指令，则所述一个或更多个处理器执行以下操作：
从神经成像装置接收用户的神经成像数据；
解码所述神经成像数据以推断所述用户的空间运动意图，其中，所述空间运
动意图包括以坐标系表示的所述扭矩控制假肢装置的期望运动命令；以及
使用假肢控制器执行所述运动命令作为扭矩命令，以使所述扭矩控制假肢装
置根据所述用户的所述空间运动意图来运动。
2.根据权利要求1所述的系统，所述系统还包括至少一个扭矩控制假肢装置，
所述至少一个扭矩控制假肢装置与所述一个或更多个处理器可操作地连接。
3.根据权利要求2所述的系统，所述系统还包括在所述控制器中接收与所述假
肢装置的当前状态相关的感觉信息的操作。
4.根据权利要求3所述的系统，其中，在执行所述运动命令时，使用任务分解
和姿势分解来执行所述运动命令，其中，所述任务分解是任务空间控制，所述姿势分
解被公式化为成本位能，所述成本位能表示成本函数。
5.根据权利要求4所述的系统，其中，在执行所述运动命令时，所述运动命令
被执行作为扭矩命令，所述扭矩命令生成期望任务空间控制，同时使所述成本位能最
小化。
6.根据权利要求3所述的系统，其中，在执行所述运动命令时，使用尖峰脉冲
神经网络执行所述运动命令。
7.根据权利要求6所述的系统，其中，所述假肢控制器是神经形态假肢控制器
并且还包括：
神经形态尖峰脉冲编码器，其用于将所述运动命令表示为一组神经尖峰脉冲；
神经形态运动映射器，其用于将表示笛卡尔位移的神经尖峰脉冲映射到表示配置
(关节)空间位移的神经尖峰脉冲；
尖峰脉冲解码器，其用于解码所述表示配置(关节)空间位移的神经尖峰脉冲并

\t生成关节空间命令；以及
关节伺服器，其用于执行所述关节空间命令。
8.根据权利要求1所述的系统，所述系统还包括以下操作：
接收所述假肢装置的模型和所述用户的肌肉骨架模型，其中，所述肌肉骨架模型
包括肌肉骨架动力学，所述肌肉骨架动力学包括稳态腱力；
已知所述运动命令来使用感觉运动控制器生成仿真神经激励，以便在肌肉骨架仿
真中驱动一组肌肉激活；以及
已知所述运动命令来使用所述假肢控制器生成仿真致动器关节扭矩，以便驱动仿
真假肢装置。
9.一种用于已知从神经成像数据推断的运动意图来控制扭矩控制假肢装置的计
算机程序产品，所述计算机程序产品包括：
非暂时计算机可读介质，在所述非暂时计算机可读介质上编码有可执行指令，使
得一旦通过一个或更多个处理器执行所述指令，则所述一个或更多个处理器执行以下
操作：
从神经成像装置接收用户的神经成像数据；
解码所述神经成像数据以推断所述用户的空间运动意图，其中，所述空间运
动意图包括以坐标系表示的所述扭矩控制假肢装置的期望运动命令；以及
使用假肢控制器执行所述运动命令作为扭矩命令，以使所述扭矩控制假肢装
置根据所述用户的所述空间运动意图来运动。
10.根据权利要求9所述的计算机程序产品，所述计算机程序产品还包括用于控
制与所述一个或更多个处理器可操作地连接的至少一个扭矩控制假肢装置的指令。
11.根据权利要求10所述的计算机程序产品，所述计算机程序产品还包括在所
述控制器中接收与所述假肢装置的当前状态相关的感觉信息的操作。
12.根据权利要求11所述的计算机程序产品，其中，在执行所述运动命令时，
使用任务分解和姿势分解来执行所述运动命令，其中，所述任务分解是任务空间控制，
所述姿势分解被公式化为成本位能，所述成...

【专利技术属性】
技术研发人员：V·德萨皮奥，N·斯里尼瓦萨，
申请(专利权)人：赫尔实验室有限公司，
类型：发明
国别省市：美国;US