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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明公开了基于肌肉协同和变刚度阻抗控制的手腕部康复训练系统，包括以下模块：肌电信号采集及预处理模块、肌肉协同分解及映射模型获取模块、人机交互控制模块以及虚拟现实严肃游戏模块。该系统采集用户前臂表面肌电信号，利用非负矩阵分解的方法获取时域协同，并建立位置和刚度估计模型，通过变刚度阻抗控制方式控制严肃游戏中目标的移动以完成训练任务。该系统使用肌肉协同分解和多层感知模型来提升从肌电信号到关节角度估计的准确性；使用变阻抗控制策略使得用户能够根据环境干扰调节调节手腕肌肉的激活，从而改变手腕刚度；使用严肃游戏提高用户在参与康复训练中的积极性，提高康复训练的效率。

主权项：1.基于肌肉协同和变刚度阻抗控制的手腕部康复训练系统，其特征在于：包括：肌电信号采集及预处理模块，通过表面肌电信号传感器采集运动时的表面肌电信号，并且进行预处理；肌肉协同分解及映射模型获取模块，通过肌肉协同分解方法和回归网络模型建立表面肌电信号和关节角度映射模型以及表面肌电信号和人体刚度映射模型；所述的肌肉协同分解及映射模型获取模块，包括：肌肉协同分解，将预处理后的信号通过非负矩阵分解的方法，得到其空域协同和空域协同；非负矩阵分解方法如下：Zt＝W·Ct其中Zt为预处理后的表面肌电信号，W为空域协同，Ct为空域协同；非负矩阵分解方法中所有的元素都为非负值；获取关节角度映射模型，使用时域协同数据和运动标签数据对多层感知模型进行训练，得到关节角度映射模型：xt＝MLPW+·Zt其中xt为关节角度，W+为时域协同的逆矩阵，Zt为预处理后的表面肌电信号，MLP·为训练完成的多层感知模型；获取人体刚度映射模型，利用协同效应模型为将预处理后的表面肌电信号投影到不同自由度不同方向上的协同，在这些协同即为每个方向肌肉收缩的贡献，再由共收缩原理得到表面肌电信号到人体刚度的模型：Kit＝minWi+T·Zt，Wi-T·Zt其中Kit为每个自由度上的刚度值，Wi+T，Wi-T为该自由度两个方向上的协同效应系数矩阵，Zt为预处理后的表面肌电信号；人机交互控制模块，通过阻抗控制的方法对虚拟环境中的代理进行控制，所述的阻抗控制中的刚度随人体手臂的刚度变化；所述的阻抗控制为阻尼-弹簧-质量系统，该系统的表述方法为： 其中M为物体质量，B阻尼系数，K为弹簧系数，xt，分别为当前位置，当前速度，当前加速度，Fext为额外干扰力；在该方法中，xt可由表面肌电信号与关节角度关系的模型得到，分别为xt的一阶导数和二阶导数；K可由表面肌电信号到人体刚度的模型得到，系统的阻尼系数与弹簧系数的关系为：物体质量M为预设在训练游戏中目标的质量，额外干扰力Fext为设置在训练游戏中的可变的虚拟力；虚拟现实严肃游戏模块，生成适合用户康复训练严肃游戏难度以及虚拟干扰，并提供视觉反馈。

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