[发明专利]一种康复机器人性能分析方法

权利要求书

1.一种康复机器人性能分析方法，其特征在于，包括：

轨迹捕获步骤，捕获康复机器人的运动信息，得到康复机器人的运动数据集；

有效信息获取步骤，从所述运动数据集中筛选有效运动信息；

运动信息分析步骤，对所述有效运动信息进行分析，得到康复机器人性能指标；

分级步骤，按照预设规则对所述性能指标进行分级，得到分级结果；

匹配步骤，将所述分级结果在预存的最优使用表中匹配出最优使用方法，并将最优使用方法进行反馈。

2.根据权利要求1所述的一种康复机器人性能分析方法，其特征在于：所述运动信息通过网口相机和光学靶标进行捕获。

3.根据权利要求1所述的一种康复机器人性能分析方法，其特征在于，所述轨迹捕获步骤的具体流程为：

轨迹设置子步骤，设置康复机器人的参考运动轨迹，并对所述参考运动轨迹进行存储，所述参考运动轨迹包括运动的起点位置、终点位置、拐点位置、路径、时长、力度、速度和重复轮次；

运行子步骤，根据设置的参考运动轨迹驱动康复机器人运动，获取康复机器人实际运动轨迹所对应的运动信息，将康复机器人的运动信息进行存储；所述运动信息主要包括康复机器人在三维坐标系中的时间信息、位置坐标信息、次序编号信息、运动轮次信息、康复机器人型号与ID；

重复执行子步骤，重复执行轨迹设置子步骤和运行子步骤，重新设置参考运动轨迹，将多次重复执行所产生的运动信息存储到运动数据集中。

4.根据权利要求3所述的一种康复机器人性能分析方法，其特征在于，所述有效信息获取步骤包括：

历史数据获取子步骤，获取康复机器人的历史参考运动轨迹的路径和历史运动轨迹的路径；

历史标准轨迹获取子步骤，对相同历史参考运动轨迹下的历史运动轨迹的路径进行众数分析，获取唯一路径，即历史标准路径；

筛选子步骤，将实际运动轨迹的路径与历史标准路径进行分析，获得偏差值，筛选一定阈值范围内偏差值所对应的实际运动轨迹，此实际运动轨迹产生的运动信息为有效运动信息。

5.根据权利要求1所述的一种康复机器人性能分析方法，其特征在于，所述性能指标包括：轨迹准确度、位姿准确度、定位精度、自由度、冗余自由度、重复度、工作空间、负载。

6.根据权利要求1所述的一种康复机器人性能分析方法，其特征在于，所述预设规则包括：对单个性能指标进行分级；对所有性能指标进行综合处理，获取综合性能指标，并对综合性能指标进行分级。

7.根据权利要求1所述的一种康复机器人性能分析方法，其特征在于，所述匹配步骤还包括：

修改子步骤，对最优使用表进行删除、增加、修改和更新操作，并对修改后的最优使用表进行存储。

8.根据权利要求1所述的一种康复机器人性能分析方法，其特征在于，还包括：

质量评估步骤，根据性能指标对康复机器人的质量进行评估，获得质量评估系数；

性能提升建议反馈步骤，当质量评估系数低于阈值时，反馈性能提升建议，以及对应的操作指南。

9.根据权利要求1所述的一种康复机器人性能分析方法，其特征在于，还包括：

病患分类步骤，将病患病情信息按照患病程度和患病类型进行分类；

识别步骤，识别患病程度为一级的病患，并获取对应的病患属性；

聚类步骤，将一级病患与其历史性能指标和参考运动轨迹进行聚类分析，获得一级病患恢复情况所需最佳性能指标和最佳参考运动轨迹，同时获取一级病患各个恢复阶段与对应时长。

10.根据权利要求9所述的一种康复机器人性能分析方法，其特征在于，还包括：

分配步骤，根据病患所需最佳性能指标分配康复训练的康复机器人；

参考运动轨迹配置步骤，根据病患类型配置最佳参考运动轨迹；

提示步骤，当采用最佳性能指标与最佳参考运动轨迹进行康复训练，在任一阶段的恢复时长超出时间阈值时，将此阶段定义为非正常阶段，并发出提示；

策略调整步骤，对非正常阶段的下一阶段的病患属性进行分析，当恢复时长超出时间阈值是由病患属性引起时，重新调整最佳性能指标与最佳参考运动轨迹，并进行存储。