[发明专利]一种基于脑-机-肌信息环路的助行机器人系统

权利要求书

1.一种基于脑-机-肌信息环路的助行机器人系统，其特征在于，所述系统包括：计算机、神经肌肉电刺激仪和机械外骨骼，

结合神经肌肉电刺激仪和机械外骨骼搭建助行机器人的混合神经肌骨动力系统框架；

在计算机中建立助行神经机器人中脑-机-肌协同交互信息环路模型，该模型由脑机信息交互模块、机肌信息交互模块、以及脑肌信息交互模块组成；

计算机实时处理脑电数据与肌电数据，通过分析脑电数据和肌电数据中的运动相关特征，实时获取用户的运动意图；

计算机获得用户有运动意图信息以及运动状态信息后，送入混合助行驱动模型，输出两种控制参数分别控制神经肌肉电刺激仪和机械外骨骼；

第一控制参数用于控制神经肌肉电刺激仪在有运动意图的迈腿侧施加电刺激进而驱动意图侧产生抬腿动作；

第二控制参数用于控制机械外骨骼调节重心角度进而维持站立和行走转换中的平衡；

计算机以神经可塑性为指标，优化协同脑机信息交互模块、机肌信息交互模块、以及脑肌信息交互模块组成的环路模型，最终建立高紧密性脑-机-肌信息环路模型的助行机器人系统。

2.根据权利要求1所述的一种基于脑-机-肌信息环路的助行机器人系统，其特征在于，所述脑机信息交互模块用于解码脑电运动意图信息和反馈运动意图识别结果，包括：第一信号采集子模块、第一信号处理子模块、第一指令控制子模块和第一信息反馈子模块。

3.根据权利要求2所述的一种基于脑-机-肌信息环路的助行机器人系统，其特征在于，

所述第一信号采集子模块，用于在用户进行下肢行走运动想象时同步进行脑电信号采集；

所述第一信号处理子模块，用于对脑电信号进行信息处理以识别用户的运动意图，包括预处理、特征提取、模式识别；

所述第一指令控制子模块，用于将识别结果进行决策分析，并转换成控制指令；

所述第一信息反馈子模块，用于将量化的运动意图识别结果以视觉、听觉、体感形式反馈给用户。

4.根据权利要求1所述的一种基于脑-机-肌信息环路的助行机器人系统，其特征在于，所述肌机信息交互模块用于下肢运动模式调控和反馈运动状态信息，包括：第二信号采集子模块、第二信号处理子模块、第二指令控制子模块和第二信息反馈子模块。

5.根据权利要求4所述的一种基于脑-机-肌信息环路的助行机器人系统，其特征在于，

所述第二信号采集子模块，用于在用户进行下肢行走时同步进行肌电信号采集；

所述第二信号处理子模块，用于对肌电信号进行信息处理以识别用户的运动状态，包括预处理、特征提取、模式识别；

所述第二指令控制子模块，用于将识别结果进行决策分析，并转换成控制指令；

所述第二信息反馈子模块将量化的运动状态识别结果以视觉、听觉、体感等形式反馈给用户。

6.根据权利要求1所述的一种基于脑-机-肌信息环路的助行机器人系统，其特征在于，所述脑肌信息交互模块将同步采集到的肌电信号和脑电信号进行相干分析，得到脑肌电相干性参数，以脑肌电相干性参数评价运动功能状态。

7.根据权利要求1所述的一种基于脑-机-肌信息环路的助行机器人系统，其特征在于，所述混合助行驱动模型具体为：

采集下肢关键肌肉的表面肌电信号和运动学数据，处理肌电数据，获取肌电特征，处理运动学数据，获取步态特征；

将两类特征进行特征融合后利用模式识别算法对助行关键参数进行预测分析；

根据预测结果选定FES助行驱动的关键参数以及Exo助行驱动的关键参数，并通过计算机输出控制FES和Exo设备模块。

8.根据权利要求1-7中任一权利要求所述的一种基于脑-机-肌信息环路的助行机器人系统，其特征在于，所述系统还包括：

采用支持向量机回归预测，利用肌电均方根值和均值频率预测下肢运动轨迹，利用步态周期预测重心倾角，预测结果用相关系数和均方根误差来评价。