[发明专利]用户肢体运动障碍程度度量系统、方法和计算机装置

权利要求书

1.用户肢体运动障碍程度度量方法，其特征在于，所述用户肢体运动障碍程度度量方法包括：

在用户按照预定的肢体动作运动时，接收用户对应肢体部位的运动学数据；

根据机器人运动学算法和所述运动学数据，确定每一时刻用户肢体对应关节的欧拉角，并形成相应的欧拉角时间序列；

根据形成的所述欧拉角时间序列，并通过变化点检测算法，确定肢体运动的启动和终止阶段；

去除确定肢体运动的启动和终止阶段的时间序列，并根据去除后的时间序列，度量用户对应肢体的障碍程度。

2.根据权利要求1所述用户肢体运动障碍程度度量方法，其特征在于，所述用户肢体运动障碍程度度量方法包括：

在接收用户对应肢体部位的运动学数据后，对与用户预设的肢体部位对应的运动学数据滤波。

3.根据权利要求1所述用户肢体运动障碍程度度量方法，其特征在于，用户所述肢体部位选自腰部中间，左右侧大腿中部、左右侧小腿中部、左右脚面中部、前胸部、左右侧大臂中部、左右侧小臂中部、头部中的至少一个。

4.根据权利要求1所述用户肢体运动障碍程度度量方法，其特征在于，所述用户肢体运动障碍程度度量方法包括：

通过预设的平稳性检验算法，检验用户肢体每个关节的时间序列的平稳性，如果平稳性低于预设的平稳性标准，则表示平稳；如果稳性超过预设的平稳性标准，则表示不平稳。

5.根据权利要求4所述用户肢体运动障碍程度度量方法，其特征在于，所述用户肢体运动障碍程度度量方法包括：

如果不平稳，则通过差分方法得到平稳的时间序列，并基于所述平稳的时间序列计算合适的延迟时间和嵌入维度，重建相空间，且在重建的相空间中提取非线性特征，以形成一个向量表示一个关节对应的时间序列所对应的特征向量，进而确定对应于所有关节的特征向量。

6.根据权利要求5所述用户肢体运动障碍程度度量方法，其特征在于，并根据去除后的时间序列，度量用户对应肢体的障碍程度，包括：

通过支持向量机的方法对每个用户的所有关节的特征向量训练，确定最优超平面；

计算每个用户的所有关节的特征向量到最优超平面的距离，以度量用户肢体运动障碍的程度。

7.用户肢体运动障碍程度度量系统，其特征在于，所述用户肢体运动障碍程度度量系统包括：

数据接收模块，其中所述数据接收模块被设置在用户按照预定的肢体动作运动时，接收用户对应肢体部位的运动学数据；

处理模块，其中所述处理模块包括一分析模块，其中所述分析模块被可通信地连接于所述数据接收模块，并根据机器人运动学算法和所述运动学数据，确定每一时刻用户肢体对应关节的欧拉角，并形成相应的欧拉角时间序列；并根据形成的所述欧拉角时间序列，并通过变化点检测算法，确定肢体运动的启动和终止阶段；

去除确定肢体运动的启动和终止阶段的时间序列，并根据去除后的时间序列，度量用户对应肢体的障碍程度；和

输出模块，其中所述输出模块被可通信地连接于所述分析模块，并输出度量用户对应肢体的障碍程度对应的结果。

8.根据权利要求7所述用户肢体运动障碍程度度量系统，其特征在于，所述用户肢体运动障碍程度度量系统包括：

数据预处理模块，其中所述数据预处理模块被可通信地连接于所述数据接收模块，并在接收用户对应肢体部位的运动学数据后，对与用户预设的肢体部位对应的运动学数据滤波。

9.根据权利要求8所述用户肢体运动障碍程度度量系统，其特征在于，所述用户肢体运动障碍程度度量系统包括：

检验模块，其中所述检验模块被可通信地连接于所述数据接收模块或所述数据预处理模块，并且所述检验模块通过预设的平稳性检验算法，检验用户肢体每个关节的时间序列的平稳性，如果平稳性超过预设的平稳性标准，则表示不平稳，其中所述检验模块通过差分方法处理所述不平稳的时间序列，以得到平稳的时间序列。

10.根据权利要求9所述用户肢体运动障碍程度度量系统，其特征在于，所述分析模块被设置：如果不平稳，则通过差分方法得到平稳的时间序列，并基于所述平稳的时间序列计算合适的延迟时间和嵌入维度，重建相空间，且在重建的相空间中提取非线性特征，以形成一个向量表示一个关节对应的时间序列所对应的特征向量，进而确定按一定的顺序排布的对应于所有关节的特征向量。