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申请/专利权人：东北大学;辽宁省残疾人服务中心

摘要：本发明属于末端牵引式上肢康复机器人感知—控制技术领域，公开一种基于sEMG驱动的上肢康复机器人仿康复师牵引训练方法及系统，构建基于sEMG的连续力估计模型，通过长短期记忆神经网络提取上肢前臂和上臂的肌肉运动信息用于对人‑机交互力进行估计；构建基于连续交互力估计和肌肉激活的连续力估计模型，用于模仿康复师训练时的上肢牵引力和刚度；提出一种导纳控制器，结合上肢连续交互力和刚度估计，实现末端牵引式上肢康复机器人的仿康复师牵引的拟人化康复任务。本发明能够仅使用sEMG对上肢进行个性化轨迹训练和仿康复师牵引训练，使机器人拥有康复师般柔顺、安全的交互方式，有效防止二次伤害的发生和提高康复机器人的康复效率。

主权项：1.一种基于sEMG驱动的上肢康复机器人仿康复师牵引训练方法，其特征在于，同时估计上肢末端的训练力和训练刚度，结合适应任意拖动示教轨迹的柔顺场控制，进行基于肌电信号驱动的上肢康复机器人拟人化牵引训练任务；具体包括如下步骤：步骤1：根据待康复肢体的康复程度和损伤原因制定个性化的康复训练轨迹；受试者于上肢前臂和上臂穿戴表面肌电信号采集设备，在手部穿戴末端连接器，将上肢固定在配有六维力传感器的上肢康复机器人末端；操作者通过平面示教的方式带动受试者的上肢和机器人末端进行平面运动，同时记录受试者的运动轨迹用于制作个性化的康复训练轨迹；将得到的个性化康复训练轨迹进行最小二乘拟合得到其对应的一元三次多项式，将拟合后的一元三次多项式函数方程通过位置控制的方式将其添加至所设计的导纳控制器中，得到拖动示教轨迹的柔顺场；步骤2：将采集到的上肢肌电信号进行预处理和肌肉激活空间特征提取，得到肌肉运动特征；肌肉运动特征信息和六维力传感器采集到的交互力特征信息作为连续力估计模型的输入，用于训练并得到连续力估计模型；步骤2.1：使用4阶10～500Hz巴特沃斯带通滤波器、50Hz陷波滤波器对采集的上肢肌电信号进行去噪；使用Min-Max标准化方法对去噪后的肌电信号进行归一化处理；采用时间窗95ms和滑动窗10ms的方法对肌电信号进行分割处理；最后对每个窗口的数据进行绝对平均值处理，作为非负矩阵分解的输入数据；步骤2.2：使用非负矩阵分解的方法将经过预处理后的肌电信号数据从肌肉活动空间转换到协同空间，得到肌肉运动特征；使用长短期记忆神经网络构建连续力估计模型，把肌肉运动特征和交互力特征信息一同输入到连续力估计模型，输出平面X和Y两个方向上的交互力信息；步骤3：通过肌肉发力原理构建刚度映射模型，输入为连续力估计模型输出的交互力信息和经非负矩阵分解得到的肌肉运动特征，刚度映射模型输出上肢末端的交互刚度；步骤4：将经连续力估计模型估计得到的交互力和刚度映射模型得到的交互刚度同时作为步骤1中拖动示教轨迹柔顺场的输入，实时改变柔顺场控制中的交互力参数和交互刚度参数，使上肢康复机器人末端的刚度模仿康复师的上肢刚度变化，将柔顺场表示的导纳控制器的输出作为机器人位置控制环的输入，进而使上肢康复机器人带动待康复肢体进行拟康复师的牵引训练；当交互刚度不存在变化时，通过连续力估计模型得到的交互力充当导纳控制器中的外力，推动康复机器人牵引待康复肢体进行运动；通过刚度映射模型实时估计待康复肢体末端刚度的变化充当上肢康复机器人的训练刚度，结合所模仿的康复师上肢初始刚度，使上肢康复机器人末端模仿康复师的上肢刚度，在待康复肢体偏离训练轨迹的偏移距离大于0.125m或沿着训练轨迹的训练速度大于0.2ms的异常运动情况下进行仿康复师牵引的训练。

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