[发明专利]基于脑肌信息变阻抗的下肢康复机器人控制方法

说明书

本发明公开了一种基于脑肌信息变阻抗的下肢康复机器人控制方法，通过脑电、表面肌电信号采集仪实时采取患者的脑电和表面肌电信号，监测、评估患者的康复程度。然后，据此采取不同的康复训练策略。康复程度低时，实施被动训练控制，采用PD位置伺服控制方法，控制下肢康复装置使患者以正确的生理学步态轨迹运动。康复程度高时，采取主动控制模式，通过实时提取患者脑电信号和表面肌电信号的特征向量，对患者的运动意图作出预测。再用模糊神经网络算法将脑电信号和表面肌电信号进行融合，实时产生患者期望的运动步态轨迹曲线。然后，利用变阻抗控制方法实现下肢康复机器人人机系统的主动、实时协同控制。

技术领域

本发明涉及机器人控制技术，特别涉及一种下肢康复机器人的控制方法。

背景技术

近年来，脊椎损伤、脑卒中风等中枢神经系统疾病引起的下肢运动功能障碍患者呈急剧增加的趋势，严重危害着人类的健康。随着社会的发展和人民医疗、生活水平的提高，残疾人的健康引起了全社会的关注。减重步行训练是针对该类疾病患者步行康复治疗的重要手段之一，已有大量的临床研究证实了其有效性。传统的康复治疗方法主要是由护理师协助患者进行康复训练，其康复训练效果取决于护理师的技术水平及爱心，同时，护理师数量严重不足，训练效率低，工作强度大，所以难以迅速提高患者的康复训练效率。

为此，将机器人技术与康复医学结合，研制智能化的下肢康复机器人代替护理师完成偏瘫患者的步态运动训练，可以显著地提高患者的康复效率，减轻护理师的劳动强度。目前国内外有许多研究人员在开展康复机器人的研究工作，但已有的康复机器人，训练动作种类比较少，动作范围具有局限性，运动幅度较小，多数忽略了患者下肢的主动运动意图，不利于激发患者的主动意识及参与康复训练的兴趣，很难达到理想的康复训练要求。

近年来，国内外的研究机构研制了各种类型的康复机器人，但大多采用较简单的控制方法，没能很好地设计有效的人机交互接口，不能很好地实现人机系统的协同控制。申请号为201010561379.5和201310306301.2的中国专利文献，从下肢康复机器人控制的角度分别以人机交互力、表面肌电信号单一信息为控制源实现一定程度的主动康复控制。由于缺乏考虑人体运动特性的时变阻抗特点，所以不能很好地实现人机系统的实时协同控制。此外，缺乏对患者生理信息的实时监测及康复程度评估、实现康复程度的实时反馈、提前预测修正人体的运动控制均比较困难，不能实现真正意义上的人机系统的主动协同控制。

发明内容

针对背景技术所指出的下肢康复机器人康复运动控制存在的问题，本发明的目的在于提供一种能够实时监测、反馈康复程度、并考虑患者运动柔顺特性及阻抗参数的时变特点来合理训练患者的下肢康复机器人控制方法。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案予以实现的：

一种基于脑肌信息变阻抗的下肢康复机器人控制方法，其特征是，包括下述步骤：

(1)实时采集患者大脑皮层边缘系统的脑电信号，以及股四头肌和胫骨前肌的表面肌电信号；

(2)对采集到的患者脑电信号和表面肌电信号进行放大、带通滤波的预处理；

(3)通过特征提取方法，获取患者脑电信号和表面肌电信号的时频域特征向量；

(4)将健康人的脑电信号和表面肌电信号特征向量与患者脑电信号和表面肌电信号特征向量进行比对，设定康复程度阈值，当小于该阈值时，进行步骤(5)的被动康复训练模式；当大于该阈值时，进行步骤(6)的主动康复训练模式；

(5)被动康复训练模式，采用PD(Proportion‐Derivative)位置伺服控制方法，患者完全由下肢康复机器人带动，以标准的生理学步态轨迹进行下肢康复运动；同时，检测下肢康复机器人各关节的角度、角速度，并作为反馈信号，实时调整下肢康复机器人的运动轨迹；

(6)主动康复训练模式，采取实时变阻抗控制方法，具体包括下述子步骤：