上肢神经康复机器人的运动模式参数化表征方法与人机协同机制的研究

Upper-extremity neural rehabilitation robot based on human-machine cooperation plays an important role in the aspect of the assessment and rehabilitation training with disability. In view of the current problems of the upper-extremity neural rehabilitation robot, such as the training efficiency is low, the control information source is insufficient and the human-machine cooperation is not good. The project intends to use the Brain-muscle electrical signals as the driving control information source. Meanwhile put forward the quantitative evaluation method of upper-extremity neural rehabilitation training and human-machine cooperation working method. The research will study the description and reestablishment of the parameterization characterization method of upper-extremity neural rehabilitation training. It aims to establish a quantitative evaluation system for the rehabilitation training of upper-extremity for innovative design. In order to improve the recognition accuracy, study the method of adaptive feature extraction of electroencephalogram signal based on mathematical morphology and the quantitative evaluation method of EMG signal. Through the optimal design of Upper-extremity neural rehabilitation robot and human-machine cooperation control method to establish a quantitative evaluation system. Which has the function of quantitative evaluation of motion function and adaptive adjustment. And also establish a standardized and quantitative sports rehabilitation training program. The research will provide accurate upper-extremity rehabilitation evaluation method. While, the technical support to deepen the cognition of human's motor ability and neuroscience. It will improve the application of upper-extremity rehabilitation robot in the field of rehabilitation medicine and promote the development of rehabilitation medical technology.

人机协同的上肢神经康复机器人对于保障上肢残疾患者的运动和日常行为能力评估与康复训练有着重要的作用。针对目前上肢康复训练效率低、控制信息源不足、人机协同不良等问题，本课题拟采用脑—肌电信号作为驱动控制信息源，提出上肢康复训练的量化评估方法和人机协同工作方法。研究上肢康复训练运动模式参数化表征方法描述和重建；面向创新设计，建立上肢康复训练定量化评估系统；为提高识别精度，研究基于数学形态学的脑电信号自适应特征提取方法，以及肌电信号的量化评估方法；通过上肢康复机器人的优化设计及人机协同控制方法研究，建立具有运动功能定量评估、自适应调整等功能的虚拟现实康复训练定量化评估系统，有针对性地制定规范化、定量化运动康复训练方案。课题的研究将提供准确的上肢康复评估方法和技术支撑，加深人类对自身运动能力和神经科学的认知，促进上肢康复机器人在康复医疗领域的应用，推动康复医疗技术的发展。

根据国家残疾人康复服务“十三五”实施方案统计，我国肢体残疾人数约为2472万人，残疾人的基本康复服务需求仍未得到满足，因此提升残疾人康复 服务专业化水平迫在眉睫。为解决这一问题，提出本课题的研究内容。通过本项目研究,发现上肢康复训练中运动场对上肢主要肌肉作用关系，运用运动学和动力学参数，对上肢患者在特定运动场内的运动模式进行量化描述，同时采集在不同运动模式下的人体上肢肌电信号和人体脑电信号，将多参数生物反馈进行融合研究，分别实现对正常人和患者的运动模式的参数化分析，从而得到对上肢患者运动能力的量化评估，提出上肢康复训练量化评价指标的思路，建立一整套评价指标和形成规范科学的评价流程，应用到现有的上肢康复机器人设备中，结合临床治疗技术，有针对性地制定运动康复训练方案，并且为神经科学研究提供资源。主要研究内容围绕五个方面，分别是运动模式的参数化表征方法研究、上肢康复训练定量化评估研究、上肢神经康复机器人多参数生物反馈的机理研究、人机系统协同方法的研究和上肢康复治疗的试验研究。实现研究一体化的虚实融合人机交互技术及生物力学仿真技术。促进上肢康复机器人在康复医疗领域的应用，系统地提出上肢康复训练定量评估指标，揭示提高上肢康复训练的神经康复规律。完成研制具有运动功能定量评估、康复任务个性化设置及自适应调整的上肢神经康复机器人虚拟现实康复训练系统；获得一套能够体现上肢康复训练定量评估指标的设计方法和理论，以研究报告体现。首次从上肢康复训练运动过程的驱动与控制机理研究出发，深入地研究上肢康复机器人的脑控机理，并通过便携脑电检测系统的创新设计及其信息编码与解码的研究、上肢康复机器人工作机制的深入探索及其驱动控制系统的建模分析，提出上肢康复机器人脑控系统的工作模型与建模方法。

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