一种用于下肢康复恢复的训练方法技术

本发明专利技术涉及一种用于下肢康复恢复的训练方法，包括如下步骤：S1、将训练结构的穿戴在患者下肢各上；S2、在患者的双腿上固定传感器；S3、设定特定的运动期望轨迹，通过传感器模块采集对应的肌电信号和运动信号；S4、传感器模块将信号上传到上位机，并对信号进行处理；S5、主控单元通过分控单元驱动相应的训练结构的驱动组件，实现基于患者意图的在线调整运动轨迹和精确跟踪；本发明专利技术提供的训练方法，传感器组件进行步态信息的采集并上传到上位机，在信息上传的过程中进行降噪滤波处理以降低干扰，主控单元对信号进行特征提取和选取后进行步态识别，并与主控单元内的步态训练集进行对比识别，以寻求最优的训练方式。

【技术实现步骤摘要】
一种用于下肢康复恢复的训练方法
本专利技术属于康复医疗器械
，具体涉及一种用于下肢康复恢复的训练方法。
技术介绍
我国正面临日益严重的老龄化问题和数量庞大的残疾人群，康复机器人与智能辅助系统的研究开发和应用有望为解决养老、失能辅助和康复问题提供部分技术手段。康复机器人的研究与应用较多面向脑卒中、脊髓损伤等造成的神经损伤患者，现代康复医学认为，在患者病情稳定之后应尽早开展康复治疗，康复治疗手段日益丰富，运动治疗和作业治疗是其中较为典型并在临床广泛应用的康复治疗方法。传统的康复训练方法主要是由人工或者借助简单器械带动患肢进行，这类训练方法一般需要多名医护人员辅助，而且医护人员的体力消耗很大，因此，很难保证康复训练的强度和持久性。康复机器人正是为了应对传统康复训练方法的不足而产生并发展起来的，它是将先进的机器人技术和临床康复医学相结合的一种自动化康复训练设备，能够发挥机器人擅长执行重复性繁重劳动的优势，并可实现精确化、自动化、智能化的康复训练，进一步提升康复医学水平，增加患者接受康复治疗的机会，提高患者的康复质量。随着科学技术的进步，步态识别的技术得到快速的发展，随着表面肌电信号检测技术的逐渐成熟，结合表面肌电信号进行步态的识别成为了研究热点。在早期的步态研究中，主要通过陀螺仪、压力传感器等物理传感器进行运动步态的识别，虽然这种方式检测到的步态信号较为稳定，但容易产生信号异位现象，而且在复杂环境行走下获取信号不充分，从而导致步态的误判。人体康复过程是一个动态的、不断变化的过程。无论是理疗师还是康复机器人，治疗过程的本质都是纠正患者在运动过程中的异常行为姿态以达到预期的效果，因此，康复过程中对患者生理状况的实时跟踪以及科学分析非常必要。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决
技术介绍
中所提出的问题，而提供一种用于下肢康复恢复的训练方法，传感器组件进行步态信息的采集并上传到上位机，在信息上传的过程中进行降噪滤波处理以降低干扰，主控单元对信号进行特征提取和选取后进行步态识别，并与主控单元内的步态训练集进行对比识别，以寻求最优的训练方式。本专利技术的目的是这样实现的：一种用于下肢康复恢复的训练方法，包括上位机、主控单元、传感器模块和训练结构，包括如下步骤：S1、将训练结构的穿戴组件与患者的下肢各关节对应的穿戴在患者的下肢上并与下肢绑紧；S2、在患者的双腿上固定传感器模块，找出四块目标肌肉，贴上表面肌电信号传感器，在患者双腿的大腿和小腿上分别固定九轴姿态仪传感器，在患者的足底固定上压力传感器；S3、根据患者的训练需求，通过上位机设定特定的运动期望轨迹，在训练过程中通过传感器模块采集对应的肌电信号和运动信号；S4、传感器模块将采集到的信号上传到上位机，并对信号进行滤波、特征提取和姿态解算处理，主控单元识别出当前的运动姿态，对接收到的各种传感器信号进行分析运用，并与训练集进行识别对比；S5、主控单元根据识别对比的结果计算出实际测量值与预设值的偏差，通过分控单元驱动相应的训练结构的驱动组件，同时分控单元将接收的驱动组件的内置编码器的信息上传至主控单元，实现基于患者意图的在线调整运动轨迹和精确跟踪。优选的，所述主控单元通过无线传输模块读取传感器模块采集到的数据，并对获取的数据进行滤波、特征提取和姿态解算处理，然后识别出当前的运动姿态，所述主控单元基于当前的运动姿态通过训练结构实现对患者的运动轨迹的调整。优选的，所述主控单元包括信息采集模块、信息处理模块和矫正模块，所述信息处理模块将信息采集模块采集到的数据进行处理后识别出当前的运动姿态，并通过矫正模块对训练结构的运动轨迹进行调整；所述传感器模块包括表面肌电信号传感器、九轴姿态仪传感器和压力传感器，所述传感器模块将从训练结构采集到的数据上传至主控单元的信息采集模块；所述训练结构包括与下肢相适配的穿戴组件和驱动穿戴组件相应部位的驱动组件，所述驱动组件通过分控单元连接至主控单元，所述分控单元负责驱动组件在位置、速度和扭矩的控制，所述分控单元接收驱动组件的内置编码器的信息并将信息上传至主控单元。优选的，所述表面肌电信号传感器包括三个电极贴片和肌电仪，所述肌电仪通过无线传输模块连接至上位机进行数据存储。优选的，所述的三个电极贴片采用粘贴式Ag-AgCl电极片，所述的三个电机贴片中的其中两个分别贴在对应的四块肌肉表面进行肌电信号采集，所述的四块肌肉分别为股直肌、股二头肌、股外侧肌和股内侧肌四个肌肉群，所述的四个肌肉群的每个肌肉群连接正负两个电极贴片，正负两个电极贴片的间距为3-4cm，用于测取运动过程中肌肉表面产生的电势差值，所述三个电机贴片中另一个贴在下肢的膝盖处，以膝盖作为零电势点。优选的，所述九轴姿态仪传感器包括陀螺仪、加速度计和地磁场传感器，所述九轴姿态仪传感器对运动时的加速度、角速度和角度信号进行采集，并通过串口方式传输到上位机。优选的，所述九轴姿态仪传感器的内部集成了x、y和z轴三个方向的角度、角速度和角加速度的解算器，使用卡尔曼滤波算法进行滤波，所述九轴姿态仪传感器设两个，所述的两个九轴姿态仪传感器分别绑在患者的大腿和小腿上，所述的两个九轴姿态仪传感器的固定方向都是y轴的方向垂直向下。优选的，所述压力传感器包括薄膜变阻器和模数转换模块，所述压力传感器将采集到的压力信号通过薄膜电阻阻值的变化、再使用模数转换模块传输到上位机进行显示和存储。优选的，所述驱动组件包括驱动电机和连接驱动电机输出轴的丝杠，所述丝杠的输入端通过弹性联轴器连接驱动电机的输出轴，所述丝杠的输出端连接有推头，所述推头设于穿戴组件上对应的大腿处和小腿处。优选的，所述表面肌电信号传感器的肌电信号的预处理包括如下步骤：a、提取信号特征值的肌电信号处理：由于肌电信号主要处于10-500Hz之间，利用2阶的巴特沃斯滤波器进行10Hz-500Hz的带通滤波处理，然后进行零相位IIR滤波，以抑制信号的基线漂移，最后进行50Hz的陷波处理，以消除工频干扰；b、获取肌肉激活度的信号处理：利用二阶的Butterworth高通滤波器进行截止频率为20Hz的高通滤波，然后利用四阶的Butterworth低通滤波器进行全波整流和低通滤波，最后，进行信号的归一化处理，获取肌肉的激活度曲线。优选的，表面肌电信号传感器的肌电信号的特征提取中，采用滑动窗+重叠窗的方法沿着时间轴方向的策略依次提取信号的特征值。优选的，所述九轴姿态仪传感器和压力传感器内均设有卡尔曼滤波器，并采用biro1.5小波、五分解层数的软阈值、无偏估方法进行降噪处理。优选的，所述矫正模块包括轨迹规划模块和运动控制模块，所述轨迹规划模块包括设定期望轨迹层和在线轨迹规划层，所述运动控制模块包括调整期望轨迹层和调整规划的轨迹层。优选的，所述矫正模块对训练结构的运动轨迹进行调整后，相应关节角度的预测是否符合训练要求，可通过求取平均平方误差M进行验证：M=∑ni-1(y-x)2/n，其中x为训练集角度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于下肢康复恢复的训练方法，其特征在于：包括上位机、主控单元、传感器模块和训练结构，包括如下步骤：/nS1、将训练结构的穿戴组件（1）与患者的下肢各关节对应的穿戴在患者的下肢上并与下肢绑紧；/nS2、在患者的双腿上固定传感器模块，找出四块目标肌肉，贴上表面肌电信号传感器，在患者双腿的大腿和小腿上分别固定九轴姿态仪传感器，在患者的足底固定上压力传感器；/nS3、根据患者的训练需求，通过上位机设定特定的运动期望轨迹，在训练过程中通过传感器模块采集对应的肌电信号和运动信号；/nS4、传感器模块将采集到的信号上传到上位机，并对信号进行滤波、特征提取和姿态解算处理，主控单元识别出当前的运动姿态，对接收到的各种传感器信号进行分析运用，并与训练集进行识别对比；/nS5、主控单元根据识别对比的结果计算出实际测量值与预设值的偏差，通过分控单元驱动相应的训练结构的驱动组件（2），同时分控单元将接收的驱动组件（2）的内置编码器的信息上传至主控单元，实现基于患者意图的在线调整运动轨迹和精确跟踪。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于下肢康复恢复的训练方法，其特征在于：包括上位机、主控单元、传感器模块和训练结构，包括如下步骤：
S1、将训练结构的穿戴组件（1）与患者的下肢各关节对应的穿戴在患者的下肢上并与下肢绑紧；
S2、在患者的双腿上固定传感器模块，找出四块目标肌肉，贴上表面肌电信号传感器，在患者双腿的大腿和小腿上分别固定九轴姿态仪传感器，在患者的足底固定上压力传感器；
S3、根据患者的训练需求，通过上位机设定特定的运动期望轨迹，在训练过程中通过传感器模块采集对应的肌电信号和运动信号；
S4、传感器模块将采集到的信号上传到上位机，并对信号进行滤波、特征提取和姿态解算处理，主控单元识别出当前的运动姿态，对接收到的各种传感器信号进行分析运用，并与训练集进行识别对比；
S5、主控单元根据识别对比的结果计算出实际测量值与预设值的偏差，通过分控单元驱动相应的训练结构的驱动组件（2），同时分控单元将接收的驱动组件（2）的内置编码器的信息上传至主控单元，实现基于患者意图的在线调整运动轨迹和精确跟踪。


2.根据权利要求1所述的一种用于下肢康复恢复的训练方法，其特征在于：所述主控单元通过无线传输模块读取传感器模块采集到的数据，并对获取的数据进行滤波、特征提取和姿态解算处理，然后识别出当前的运动姿态，所述主控单元基于当前的运动姿态通过训练结构实现对患者的运动轨迹的调整。


3.根据权利要求2所述的一种用于下肢康复恢复的训练方法，其特征在于：所述主控单元包括信息采集模块、信息处理模块和矫正模块，所述信息处理模块将信息采集模块采集到的数据进行处理后识别出当前的运动姿态，并通过矫正模块对训练结构的运动轨迹进行调整；
所述传感器模块包括表面肌电信号传感器、九轴姿态仪传感器和压力传感器，所述传感器模块将从训练结构采集到的数据上传至主控单元的信息采集模块；
所述训练结构包括与下肢相适配的穿戴组件（1）和驱动穿戴组件（1）相应部位的驱动组件（2），所述驱动组件（2）通过分控单元连接至主控单元，所述分控单元负责驱动组件（2）在位置、速度和扭矩的控制，所述分控单元接收驱动组件（2）的内置编码器的信息并将...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟令杰，牛琳，齐园圃，闫秀丽，
申请(专利权)人：郑州铁路职业技术学院，
类型：发明
国别省市：河南;41