[发明专利]一种用于下肢康复机器人的多模态感知系统

说明书

本发明提供了一种用于下肢康复机器人的多模态感知系统，角度编码器可获取下肢关节运动参数；力矩传感器可以测量关节的力矩；惯性传感器感知人体各躯段的三维的姿态信息，检查异常的关节运动；足底压力传感器能获取步行的压力信息；视觉传感器则能感知视场中人体三维轨迹；表面肌电信号传感器获得肌肉的激活程度，疲劳时间、触发激活时间的信息；心率血氧传感器则获取训练时人体的血氧中氧气含量、心率速率变化。脑电仪则负责或者运动激活的相应的大脑皮层的兴奋、监测训练反馈神经回路的有效性。通过多种不同类型的传感器，系统地、全面地监测和评估康复患者在进行康复训练时过程和状态量。

技术领域

本发明属于康复机器人领域，尤其涉及一种用于下肢康复机器人的多模态感知系统。

背景技术

根据《中国脑卒中防治工程工作报告》统计及预测，到2030年我国将会有高达3177万的脑卒中患者。现有的1300多万患者中，卒中40-65岁年龄段患者占比高达50％。脑卒中高危人群中40-65岁人群占比也高于60％。脑卒中患者逐步呈现高发病率、年轻的趋势。

随着生活水平的提高，中风患者的康复需求也日益迫切。越来越多的中风患者寄希望于康复训练来重新获得运动或行走的能力，改善生活质量。由于我国庞大的人口基数，存在广大的需要的康复训练的群体，但是康复资源却比较稀缺。因而，许多中风患者只进行过短期的康复治疗，或者仅仅在家中训练。这样易错过康复黄金期，留下永久的残疾或后遗症。

目前我国康复领域的发展还远算不上先进，大部分康复科室还是依靠康复治疗师的手动辅助，康复的效果与康复治疗师的经验、个人能力等很相关。而且康复治疗工作任务繁重，工作强度也比较大，工作效率受限。人工康复训练还存在康复训练参数不直观难量化、运动速度、轨迹以及作用交互力协同的问题。

现有的康复治疗器械或康复机器人虽然可以代替部分康复治疗师的工作。但是，由于现有的大部分产品采集的康复患者的训练过程数据有限，而且大部分不能及时地显示反馈。而且，对康复训练的过程和状态监测地不够全面，无法与康复的量表进行量化的对应，导致无法精确的对康复效果做出客观的评价，也缺乏相应的改进康复效果的措施。

王文东等在中国发明公开专利“一种上肢康复机器人多模态信息融合感知系统”中提及的多模态信息融合感知系统，主要的传感器信息是基于生理信号的 sEMG、EEG和ECG信号，通过采集处理以及M-C-E来进行运动意图的分类识别。但是该专利申请中没有考虑其他形式的运动信息，比如关节的角度信息、力矩信息与周围的交互力信、血氧心率的变化，其所提及的方法主要用于上肢的康复，但下肢康复与上肢康复具有很大的差异。

发明内容

为了解决现有的康复训练的不足，本发明提供一种用于下肢康复机器人的多模态感知系统，能多维度、多模态地全面系统地感知下肢康复训练中的各种运动学参数、力学以及康复患者的生理参数，用于下肢运动的监测、状态感知，能够便于后续对康复训练过程做出准确、量化、客观的评价。

为了实现本发明目的，本发明提供的一种用于下肢康复机器人的多模态感知系统，包括外骨骼机体、角度编码器、力矩传感器、惯性传感器、足底压力传感器、视觉传感器、心率血氧传感器、表面肌电传感器、脑电传感器和数据采集处理器，

外骨骼机体用于穿戴在人体下肢上；

所述角度编码器设置在外骨骼机体上的关节处，用于监测人体关节的运动参数；

所述力矩传感器设置在外骨骼机体上的关节处，用于监测外骨骼机体关节随人体关节转动时的关节力矩大小；

所述惯性传感器用于实时测量人体的重心姿态、脚部的内/外翻程度，并且用于测量关节的转动角度；

所述足底压力传感器用于检测人体的压力信息，通过所述压力信息获取人体的步态参数、压力中心变化、步态同步性信息；