[发明专利]一种下肢康复恢复的训练装置

权利要求书

1.一种下肢康复恢复的训练装置，其特征在于：包括上位机、主控单元、传感器模块和训练结构，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；

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信息上传至主控单元；

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；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；

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；

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；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；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；

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=∑ⁿ_i-1(y-x)²/n，其中x为训练集角度数据归一化的数据值，y为利用训练好的模型对训练集各通道表面肌电信号数据归一化后的数据值进行仿真后的结果，n为训练样本的采样点数，平均平方误差M的值越小则说明训练效果越好；

将采集到的实时表面肌电信号输入至角度预测模型，所得的角度的准确性由均方根误差RM、最大允许误差MP和相关系数ω进行判断，具体的：

RM=[∑ⁿ_i-1(η₀-η_i)/n]^1/2；

MP=∑ⁿ_i-1∣η₀-η_i∣/n；

ω=[∑ⁿ_i-1(η₀-S_η)(η_i-S_ηi)/n]/｛[∑ⁿ_i-1(η₀-S_η)2/n]^1/2·[∑ⁿ_i-1(η_i-S_ηi)²/n]^1/2}；

其中η0是角度估计值，ηi是角度实际测量值，n为测试样本的采样点数，Sη和Sηi分别是预测角度和实际预测角度的平均值，相关系数ω越接近于1，则说明角度预测结果的准确性越高。