[发明专利]肢体外骨骼辅助康复脑-肌电融合感知的自主学习与进化方法

权利要求书

1.一种脑-肌电融合外骨骼系统，其特征在于：该外骨骼系统包括脑/肌电采集单元及上位机，所述上位机包括脑-肌电信号整合矫正模块、脑-肌电信号融合感知识别模块、脑-肌电自主权重分配模块及识别模型自主学习与进化模块；

所述脑/肌电采集单元用于用户脑电信号与肌电信号的采集及向上位机的传输；

所述脑-肌电信号整合矫正模块用于针对采集的脑电信号与肌电信号，进行时间偏移矫正、噪声及伪迹去除、时窗分割和特征整合；特征整合是指将肌电信号集与基于公共空间模式算法提取的脑电信号特征矩阵集，分别经过神经网络前向传播，得到脑电、肌电神经网络权重变量；

所述脑-肌电信号融合感知识别模块包括通过对多层卷积神经网络前向传播与反向传播模型进行训练而形成的基于脑-肌电分类网络的融合识别子模块，以获得用户运动意图；

所述脑-肌电自主权重分配模块用于根据脑电信号与肌电信号活跃程度，自主分配脑电信号与肌电信号在脑-肌电分类网络中的决策权重；分配原则是指通过脑电信号与肌电信号活跃程度，分别获得活跃程度比，即为脑电权重分配系数与肌电权重分配系数；以实验获得的正常人脑电信号与肌电信号活跃程度为基准，以比值计算的方法得到活跃程度比；

所述识别模型自主学习与进化模块用于通过脑-肌电分类网络重训练对脑电信号与肌电信号特征进行自主学习。

2.根据权利要求1所述一种脑-肌电融合外骨骼系统，其特征在于：所述外骨骼系统还包括外骨骼通信与控制单元，所述外骨骼通信与控制单元用于接收上位机指令，并根据上位机指令控制用户穿戴的外骨骼设备执行相对应的预设动作。

3.根据权利要求1所述一种脑-肌电融合外骨骼系统，其特征在于：所述脑-肌电信号融合感知识别模块还包括用户指令启停判断子模块，用户指令启停判断子模块用于接收来自用户的语音控制指令或操作控制指令。

4.根据权利要求1所述一种脑-肌电融合外骨骼系统，其特征在于：所述脑-肌电自主权重分配模块具有权重分配预设初始值，并对决策权重执行周期性机器自识别，其中识别周期可以人为设定。

5.根据权利要求1所述一种脑-肌电融合外骨骼系统，其特征在于：所述识别模型自主学习与进化模块周期性地、有选择性的将用户康复动作或外骨骼辅助动作的脑电信号与肌电信号更新至数据库堆栈，利用更新后的数据库堆栈对脑-肌电分类网络进行重训练。

6.根据权利要求1或5所述一种脑-肌电融合外骨骼系统，其特征在于：所述重训练是按一定权重继承原有已训练变量信息，执行继承性训练，以适应用户在康复过程时间跨度上由于身体状态变化而产生的脑电信号与肌电信号特征水平变化。

7.根据权利要求1所述一种脑-肌电融合外骨骼系统，其特征在于：所述用户选自肢体需要外骨骼辅助动作或康复的人群。

8.根据权利要求2所述一种脑-肌电融合外骨骼系统，其特征在于：所述外骨骼设备选自机械外骨骼或动力外骨骼中的任意一种。

9.一种如权利要求1所述的脑-肌电融合外骨骼系统的脑-肌电分类网络自主权重分配与机器自学习方法，其特征在于：包括以下步骤：

在用户实时使用的过程中，对预训练形成的基于脑-肌电分类网络的融合识别子模块，通过调用脑-肌电自主权重分配模块及识别模型自主学习与进化模块，进行时间跨度自学习。