[发明专利]一种基于运动想象的上肢外骨骼控制方法及系统在审
申请号: | 201710107353.5 | 申请日: | 2017-02-27 |
公开(公告)号: | CN106821681A | 公开(公告)日: | 2017-06-13 |
发明(设计)人: | 唐智川;杨红春;李超;王卫星 | 申请(专利权)人: | 浙江工业大学 |
主分类号: | A61H1/02 | 分类号: | A61H1/02;A61B5/0476;B25J9/16 |
代理公司: | 杭州斯可睿专利事务所有限公司33241 | 代理人: | 王利强 |
地址: | 310014 浙江省杭*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 运动 想象 上肢 骨骼 控制 方法 系统 | ||
1.一种基于运动想象的上肢外骨骼控制方法,其特征在于:所述控制方法包括以下步骤:
1)被试根据显示屏中的左箭头或下箭头提示进行相应的运动想象,即左手运动想象和脚运动想象,产生的原始脑电信号进行预处理;
2)针对脑电信号的时-空特性,设计了一种5层的CNN结构,第1层为输入层,第2层为卷积层,第3层为降采样层,第4、5层为全连接层,第3层的输出和第4、5层构成分类部分;
根据脑电信号时间和空间特征相结合的特性,将卷积核设置为向量;
将预处理后的原始脑电信号输入所述CNN结构,对脑电信号进行特征提取和分类,输出识别结果;
3)上肢外骨骼控制器根据输出识别结果获得驱动器控制信号,驱动上肢外骨骼并带动前臂做相应运动;如果分类结果为左手运动想象,则上肢外骨骼做伸动作,如果分类结果为脚运动想象,则上肢外骨骼做屈动作。
2.如权利要求1所述的一种基于运动想象的上肢外骨骼控制方法,其特征在于:所述步骤2)中,
所述第1层中,每个输入样本为的输入矩阵,其中28代表通道数,60表示每个通道中的时间采样点;
所述第2层中,对原始输入样本进行空间滤波,因此该层与输入层之间的连接是局部连接。;在该层使用8种滤波器,每种滤波器去卷积输入矩阵就得到不同特征的映射,即得到8个特征图;卷积核的大小设置为[28×1],每个特征图的大小为(1×60);卷积核设置为向量;
所述第3层中,对脑电信号在时间上的特征提取,针对第2层中每个特征图使用5种滤波器,因此在经过此部分的映射后,第3层共有40个特征图,卷积核的大小设置为[1×10],每个特征图的大小为(1×6);设置卷积步长与卷积核长度相同;
所述第4层,配合第3层和输出层组成分类部分,因此该层前后都是全连接,神经元个数定为100个;
所述第5层为输出层,包含2个神经元,代表了二分类问题,即左手运动想象或脚运动想象。
3.如权利要求1或2所述的一种基于运动想象的上肢外骨骼控制方法,其特征在于:所述步骤1)中,被试通过左箭头或下箭头的提示信号,进行左手运动想象和脚运动想象,分别控制上肢外骨骼的伸动作和屈动作。
4.如权利要求1或2所述的一种基于运动想象的上肢外骨骼控制方法,其特征在于:所述步骤1)中,所述预处理包括放大、A/D转换和滤波步骤,滤波频率段为8-30Hz。
5.一种实现如权利要求1所述的基于运动想象的上肢外骨骼控制方法的控制系统,其特征在于:所述控制系统包括原始脑电信号采集单元、预处理模块、CNN分类模块和上肢外骨骼控制器,所述原始脑电信号采集单元采集的原始脑电信号通过预处理模块进行处理,然后输入CNN分类模块中的特征提取模块和分类模块对脑电信号进行特征提取和分类,输出识别结果;上肢外骨骼控制器根据输出结果获得驱动器控制信号,驱动上肢外骨骼并带动前臂做相应运动;如果分类结果为左手运动想象,则上肢外骨骼做伸动作,如果分类结果为脚运动想象,则上肢外骨骼做屈动作。
6.如权利要求5所述的控制系统,其特征在于:所述上肢外骨骼包括两条气动肌肉、气动肌肉固定件、后臂金属连杆、前臂金属连杆、电位器、电位器固定件、连接绳、尼龙关节和四个大小可调的碳纤维护腕;两条气动肌肉作为驱动器,所述驱动器的固定端和气动肌肉固定件通过螺丝固定,所述驱动器的活动段通过连接绳相连;气动肌肉固定件与后臂金属连杆相固定;连接绳与尼龙关节的一段相固定,两条气动肌肉通过拉伸连接绳带动尼龙关节旋转;尼龙关节和前臂金属连杆相连,尼龙关节运动时,前臂金属连杆跟着同步运动;电位器用来实时反馈角度信号,输入给显示屏上的模拟反馈条使其运动,同时作为分类模型的输出值,结合期望值评估分类表现;电位器的外壳和电位器固定件相连,电位器的转柄和尼龙关节相连。
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