[发明专利]驱动部件的驱动方法及按摩设备、电子设备、存储介质

权利要求书

1.一种驱动部件的驱动方法，其特征在于，应用于按摩设备，所述按摩设备包括驱动部件，所述方法包括：

获取当前按摩部位的肌肉状态数据；

根据所述肌肉状态数据确定所述当前按摩部位的肌肉疲劳等级；

确定与所述肌肉疲劳等级对应的驱动部件参数；

根据所述驱动部件参数调节输入到驱动部件的驱动信号，以使所述驱动部件在所述驱动信号的作用下产生与所述肌肉疲劳等级对应的机械运动。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述肌肉状态数据确定所述当前按摩部位的肌肉疲劳等级，包括：

将所述肌肉状态数据输入训练好的分类模型，并根据所述分类模型输出的分类结果确定所述当前按摩部位的肌肉疲劳等级。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述获取当前按摩部位的肌肉状态数据之前，所述方法还包括：

获取用户的个人信息；

所述将所述肌肉状态数据输入训练好的分类模型包括：

根据所述用户的个人信息，确定与所述用户的个人信息相匹配的分类模型；

将所述肌肉状态数据输入与所述用户的个人信息相匹配的分类模型。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将所述肌肉状态数据输入训练好的分类模型之前，所述方法还包括：

从样本数据中提取样本特征参数，所述样本数据携带有肌肉疲劳等级标签，所述样本数据包括样本肌电数据和样本血氧数据；

将所述样本特征参数及对应的肌肉疲劳等级标签输入待训练的分类模型，通过所述待训练的分类模型输出所述样本特征参数对应的预估肌肉疲劳等级；

根据所述肌肉疲劳等级标签及所述预估肌肉疲劳等级计算损失，并根据所述损失调整所述待训练的分类模型的参数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述样本数据还携带有个人信息标签，所述从样本数据中提取样本特征参数，包括：

从携带有相同个人信息标签的样本数据中提取样本特征参数；

所述将所述肌肉状态数据输入训练好的分类模型，并根据所述分类模型输出的分类结果确定所述当前按摩部位的肌肉疲劳等级，包括：

获取与所述肌肉状态数据对应的个人信息；

确定与所述个人信息对应的目标个人信息标签，并将所述肌肉状态数据输入训练好的目标分类模型，并根据所述目标分类模型输出的分类结果确定所述当前按摩部位的肌肉疲劳等级，所述目标分类模型为通过携带有所述目标个人信息标签的样本数据完成训练的分类模型。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述肌肉状态数据包括肌电数据及血氧数据；

所述获取当前按摩部位的肌肉状态数据，包括：

通过肌电信号传感器采集当前按摩部位的肌电信号；

通过血氧传感器向所述当前按摩部位发出探测光信号，并采集与所述探测光信号对应的反射光信号；

对所述肌电信号进行计算，获得所述当前按摩部位的肌电数据；

根据所述探测光信号和所述反射光信号计算得到所述当前按摩部位的血氧含量，并将所述血氧含量作为血氧数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述肌电信号进行计算，获得所述当前按摩部位的肌电数据，包括：

计算在第一预设时长内采集的目标肌电信号的信号特征参数，并将所述信号特征参数作为肌电数据，其中，所述信号特征参数至少包括所述目标肌电信号的时域特征参数和/或频域特征参数。

8.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述确定与所述肌肉疲劳等级对应的驱动部件参数，包括：

确定与所述肌肉疲劳等级匹配的按摩模式和/或按摩档位；

获取与所述按摩模式和/或按摩档位匹配的驱动部件参数，所述驱动部件参数包括转速、振动频率、振幅中的一种或多种。