[发明专利]一种基于RGB-D相机与IMU传感器的机器人辅助康复训练方法

摘要

本发明公开了一种基于RGB‑D相机与IMU传感器的机器人辅助康复训练方法，方法通过包括RGB‑D相机和IMU传感器的康复机器人实现，包括：利用RGB‑D相机采集肢体的三维空间方位轨迹数据，利用IMU传感器采集肢体的姿态角信息数据；分别基于三维空间方位轨迹数据和姿态角信息数据采用算法分别得到两组肩关节外展内收角、肩关节屈伸角、肩关节内外旋角和肘关节屈伸角数据；通过融合滤波器将上述求得的两组角度数据融合得到目标患者稳定可靠的运动轨迹数据；搭建辅助康复训练虚拟环境，并将运动轨迹数据进行坐标变换得到康复机器人对应的实时控制数据，基于实时控制数据控制控制康复机器人辅助目标患者进行康复训练运动；本发明可提高康复训练的工作效率，优化训练效果。

主权项

1.一种基于RGB‑D相机与IMU传感器的机器人辅助康复训练方法，其特征在于，所述方法通过包括RGB‑D相机和IMU传感器的康复机器人实现，方法具体包括步骤：S1、利用所述RGB‑D相机采集目标患者在训练过程中的三维空间方位轨迹数据，以及利用IMU传感器采集目标患者在训练过程中的姿态角信息数据；S2、基于所述三维空间方位轨迹数据采用肢体空间方位‑关节角转换算法得到目标患者肢体的第一肩关节外展内收角α₁、第一肩关节屈伸角α₂、第一肩关节内外旋角α₃和第一肘关节屈伸角α₄，并基于所述姿态角信息数据采用指定算法获得目标患者肢体的第二肩关节外展内收角β₁、第二肩关节屈伸角β₂、第二肩关节内外旋角β₃和第二肘关节屈伸角β₄；S3、通过动态加权的融合滤波器的融合算法将所述第一肩关节外展内收角α₁、第一肩关节屈伸角α₂、第一肩关节内外旋角α₃和第一肘关节屈伸角α₄与所述第二肩关节外展内收角β₁、第二肩关节屈伸角β₂、第二肩关节内外旋角β₃和第二肘关节屈伸角β₄融合得到目标患者稳定可靠且与康复医师演示对应的运动轨迹数据；S4、基于所述运动轨迹数据利用指定的3D引擎软件搭建辅助康复训练虚拟环境，并将所述运动轨迹数据进行坐标变换得到康复机器人对应的实时控制数据，基于所述实时控制数据控制控制所述康复机器人辅助目标患者进行康复训练运动。