[发明专利]一种基于模糊情绪识别的机器人辅助康复控制方法

权利要求书

1.一种基于模糊情绪识别的机器人辅助康复控制方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

S1：利用生物传感器采集患者的心电和皮电信号，进行数据预处理，得到与患者情绪有关的特征值；

S2：将所述S1步骤得到的特征值利用mRMR算法筛选出生理信号关键特征集，得到患者的实时情绪状态；

S3：对特征集进行模糊推理，采用情绪识别方法对康复训练中的训练对象进行情绪识别；得到患者在训练中的情绪状态。

S4：根据S3步骤中患者在训练中的情绪状态所得到的反馈结果控制训练节奏，在识别到消极的情绪时，调整康复训练难度。

2.根据权利要求1所述的一种基于模糊情绪识别的机器人辅助康复控制方法，其特征在于：在所述S1步骤中，

生理信号特征提取包括如下步骤：

S11：用归一化的方法对采集到的患者的心电和皮电信号进行预处理；得到患者在训练情绪中的生理信号用于情绪状态分析。

S12：从患者心电和皮电信号中提取各自均值、标准差、一阶差分均值等共40个特征值作为特征集。

3.根据权利要求1所述的一种基于模糊情绪识别的机器人辅助康复控制方法，其特征在于：在所述S2步骤中，利用mRMR算法筛选出10个生理信号关键特征值组成关键特征集。

4.根据权利要求3所述的一种基于模糊情绪识别的机器人辅助康复控制方法，其特征在于：在所述S2步骤中，mRMR算法包括以下步骤

S21：定义每种生理特征参数X、Y与目标情绪C之间的互信息I(X，Y)；

S22：输入患者数据集；

S23：计算每种数据集下特征参数与目标情绪之间的相关性；

S24：冗余性分析；

S25：生理特征参数与目标情绪之间的互信息排序；

S26：选取对特征提取贡献最大的特征子集。

5.根据权利要求1所述的一种基于模糊情绪识别的机器人辅助康复控制方法，其特征在于：在所述S3步骤中，采用模糊模式识别方法进行情绪识别。

6.根据权利要求1所述的一种基于模糊情绪识别的机器人辅助康复控制方法，其特征在于：在所述S4步骤中，采用训练难度变换设计与患者目标情绪状态变化相一致的机器人辅助康复训练切换控制器，对所得到的情绪识别结果对所述康复训练的训练难度进行调整。在识别到消极的情绪时，调整康复训练难度来提高患者的积极性。