[发明专利]基于肌肉协同和变刚度阻抗控制的手腕部康复训练系统

说明书

本发明公开了基于肌肉协同和变刚度阻抗控制的手腕部康复训练系统，包括以下模块：肌电信号采集及预处理模块、肌肉协同分解及映射模型获取模块、人机交互控制模块以及虚拟现实严肃游戏模块。该系统采集用户前臂表面肌电信号，利用非负矩阵分解的方法获取时域协同，并建立位置和刚度估计模型，通过变刚度阻抗控制方式控制严肃游戏中目标的移动以完成训练任务。该系统使用肌肉协同分解和多层感知模型来提升从肌电信号到关节角度估计的准确性；使用变阻抗控制策略使得用户能够根据环境干扰调节调节手腕肌肉的激活，从而改变手腕刚度；使用严肃游戏提高用户在参与康复训练中的积极性，提高康复训练的效率。

技术领域

本发明属于康复训练、运动学习领域，具体涉及基于肌肉协同和变刚度阻抗控制的手腕部康复训练系统。

背景技术

脑卒中是一种急性的脑血管疾病，是由于脑部血管突然破裂或者血管阻塞，而导致血液不能流入大脑，从而引起脑组织损伤的一种疾病。《中国脑卒中防治报告2019》概要指出卒中是严重危害中国国民健康的重大慢性疾病。脑卒中的发病率高、致残率高，其中70％-80％的患者会出现偏瘫的症状，使得患者失去独立日常生活活动的能力，严重影响了患者的生活水平，还可能引发各种生理上和心理上的疾病，甚至会危及生命。并且随着人口老龄化和城市化的进程不断加速，以及居民不健康的生活方式，使得脑卒中的患病率不断提高，给家庭和社会带来了严重的负担。

目前，人体中枢神经系统的可塑性已经得到了验证，通过科学有规律的康复训练能够帮助患者改善受损功能以及恢复患者肢体的功能。对于脑卒中患者运动功能恢复通常需要专业的医护人员长时间的引导、帮助来完成康复训练。但由于患者数量和医护人员的数量严重失衡，有大量的患者无法得到及时的康复训练，影响患者恢复的效果和时机。并且传统康复训练方法主要由医护人员人工或者借助简单的机械带动患者肢体进行治疗，很难保证训练的强度和时间。近年来，传感器技术、人机接口技术、虚拟现实技术以及机器人技术的迅速发展，弥补了传统的康复训练的不足，可以以更加精确，更加智能的方法进行康复训练。外骨骼设备以及机器人将人体的运动信号(位置信号、力信号、力位混合信号)或者生理信号(肌电信号、脑电信号、眼电信号)作为交互信息，通过各种控制算法，对患者肢体进行康复训练。其记录训练过程中的相关信息，可供专业治疗师分析，以及时的调整康复训练的方法。

表面肌电信号作为神经中枢控制肌肉收缩产生的生物电信号，由于其包含的动作信息超前于人体相应动作，能够更好的体现人体动作意图，所以经常被用作各种康复训练系统的交互信号。神经肌肉协同控制理论解释了从中枢神经到肌肉的过程，由中枢神经系统系统产生少量的信号，这些信号通过网络将其分配给对应的肌肉，肌肉进行收缩产生力，从而带动肢体的运动。因此在训练康复中使用肌肉协同作用将肌电信号转化为运动信号。

手作为人体最为灵活的部位，对人们的日常生活影响最大，也是最容易受伤的部位。在脑卒中患者中，大多数病人都会出现手部肌力异常症状和手部功能障碍。对于患者手部功能的恢复极为重要，手部的康复训练需求多样，康复难度较高。目前多采用被动式的康复训练，通过机器人带动患者完成预设的轨迹，无法发挥患者自生的主动性和积极性。此外，大多数的康复训练只注重于患者手部腕部动作的恢复，而没有关注手部肌肉力量的恢复。在与物理环境交互时，需要有效的改变肌力大小，从而提高与环境交互时的稳定性和准确性。

发明内容

为解决上述问题，本发明公开了基于肌肉协同和变刚度阻抗控制的手腕部康复训练系统，从表面肌电信号中提取出关节角度和刚度信息，运用到康复训练游戏中，使得被试可以完成训练游戏，从而达到对手腕部的康复训练效果。

为达到上述目的，本发明的技术方案如下：

基于肌肉协同和变刚度阻抗控制的手腕部康复训练系统，包括：

肌电信号采集及预处理模块，通过表面肌电信号传感器采集运动时的表面肌电信号，并且进行滤波等预处理；