[发明专利]一种基于双侧协同用于肢体运动康复的超前预测控制方法

说明书

本发明公开了一种基于双侧协同用于肢体运动康复的超前预测控制方法，所述方法包括：获取健侧运动信息，建立患侧运动的预测模型，并基于所述健侧运动信息进行运动预测，得到预测信息；获取患侧运动信息，并基于患侧运动信息对所述预测模型参数在线反馈校正，修正所述预测模型的参数及所述健侧运动信息与所述患侧运动信息之间的健侧差异值，得到修正后的预测值；根据修正后的预测值控制患侧运动，以使得所述健侧运动信息与所述患侧运动信息协同。本发明有利于提高协同运动的实时性和患者训练过程中的注意力和协调性，减少代偿性动作，有利于患者受损脑功能的神经重塑和肢体康复。

技术领域

本发明涉及偏瘫运动康复技术领域，尤其涉及一种基于双侧协同用于肢体运动康复的超前预测控制方法。

背景技术

脑卒中是一种常见的急性脑血管疾病，临床表现主要为脑部血管损伤或栓塞引起的脑部缺血，而卒中患者苏醒后都存在不同程度的功能障碍，偏瘫是卒中后遗症中最常见的，给患者卒中后的生活质量造成了严重的影响。传统的康复训练方法主要采用康复师引导或协助患者完成指定的康复运动动作，避免患者肢体的获得性废用，同时一定程度上有助于患者肢体的康复。但患者康复所需长期、持续的康复训练是以一定强度和重复次数为基础，这种训练方法显得枯燥无味且无法保证训练强度，并且增加康复训练师的负担。这种以康复训练师为中心的康复训练方法过高的依赖治疗师的专业技术水平及经验，难以形成系统标准化的康复流程，进而影响患者的康复进度，错过最佳的康复时期。目前国内外虽然具有用于主动康复训练的康复机器人，但大部分康复机器无法做到双侧协同，双侧肢体运动存在明显的差异性，运动协调性和连贯性很差。

因此，现有技术还有待改进和提高。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种基于双侧协同用于肢体运动康复的超前预测控制方法，旨在解决现有技术中大部分康复机器无法做到双侧协同，双侧肢体运动存在明显的差异性，运动协调性和连贯性很差的问题。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：

第一方面，本发明提供一种基于双侧协同用于肢体运动康复的超前预测控制方法,其中，所述方法包括：

获取健侧运动信息，建立患侧运动的预测模型，并基于所述健侧运动信息进行运动预测，得到预测信息；

获取患侧运动信息，并基于患侧运动信息对所述预测模型参数在线反馈校正，修正所述预测模型的参数及所述健侧运动信息与所述患侧运动信息之间的健侧差异值，得到修正后的预测值；

根据修正后的预测值控制患侧运动，以使得所述健侧运动信息与所述患侧运动信息协同。

在一种实现方式中，所述健侧运动信息包括：健侧力矩信息、健侧运动轨迹信息以及健侧角度信息。

在一种实现方式中，所述患侧运动信息包括：患侧力矩信息、患侧运动轨迹信息以及患侧角度信息。

在一种实现方式中，所述获取健侧运动信息，建立患侧运动的预测模型，并基于所述健侧运动信息进行运动预测，得到预测信息，包括：

获取运动意图，并基于所述运动意图，获取健侧运动信息；

建立患侧运动的预测模型；

根据滤波模块，对所述健侧运动信息进行滤波处理，得到滤波处理后的健侧运动信息；

基于预设的CARI MA模型对滤波处理后的健侧运动信息进行运动预测，得到所述预测信息。

在一种实现方式中，所述滤波模块为卡尔曼滤波模块。

在一种实现方式中，所述获取患侧运动信息，并基于患侧运动信息对所述预测模型参数在线反馈校正，修正所述预测模型的参数及所述健侧运动信息与所述患侧运动信息之间的健侧差异值，得到修正后的预测值，包括：