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成果概况
简介
主要目标 ——主要功能如下:
基于患肢运动障碍信息获取的复合肢体康复训练模式构建
- 实现机理:基于实际肢体运动能力和运动需求的多模式主动、被动康复训练功能
- 建立模式:建立多模式康复训练模式
- 针对性选择:根据患肢的运动障碍信息,有针对性选择训练模式
- 构建方案:合理构建相应的康复训练方案
基于肢体运动信息获取的患肢运动状态识别与分析
- 技术应用:利用表面肌电信号等人体生理信息获取技术
- 动态特征分析:进行肢体集群动态特征分析
- 运动模式识别:进行肢体运动模式识别(含主观运动意图判断)
- 力学计算:实时肌肉力关节力矩计算
- 评价指标:建立肢体康复运动效能评价指标
- 理论依据:作为康复训练方案的设计或调整的理论依据
- 可视化:将患肢训练状态可视化,增强患者本身的康复训练主动性
智能康复训练机器人的执行机构设计
- 基于特点:基于解剖医学、康复医学和人体肢体生理结构特点
- 结合需求:结合不同的肢体康复训练模式需求
- 分析内容:分析肢体运动空间和运动曲线
- 驱动方式:采用电机驱动方式
- 设计优化:设计优化的康复训练执行机构
- 人机工程学:着重采用人机工程学原理,增强舒适性
- 二次伤害:避免执行机构对患者的二次伤害
- 运动轨迹:保证执行机构运动轨迹的多样性和柔顺性
康复训练运动控制策略设计与实现
- 研究结果:结合多模式康复训练策略的研究结果
- 基础需求:在满足不同主动、被动康复训练模式需求基础上
- 运动控制算法:研究执行机构运动控制算法
- 控制策略设计:在控制策略设计中,将患者置于控制环内
- 安全监测:引入安全监测模块,以确保安全、有效的康复训练效果
主要目标,主要功能如下: 1、基于患肢运动障碍信息获取的复合肢体康复训练模式构建 基于实际肢体运动能力和运动需求的多模式主动、被动康复训练功能实现的机理,建立多模式康复训练模式。在此基础上,根据患肢的运动障碍信息,有针对性选择训练模式,合理构建相应的康复训练方案。 2、基于肢体运动信息获取的患肢运动状态识别与分析 利用表面肌电信号等人体生理信息获取技术,对正常肢体和患肢进行肢体集群动态特征分析、肢体运动模式识别(含主观运动意图判断)和实时肌肉力关节力矩计算,并建立肢体康复运动效能评价指标以此作为康复训练方案的设计或调整的理论依据;同时,将患肢训练状态可视化,增强患者本身的康复训练主动性。 3、智能康复训练机器人的执行机构设计 基于解剖医学、康复医学和人体肢体生理结构特点,结合不同的肢体康复训练模式需求,分析肢体运动空间和运动曲线,采用电机驱动方式,设计优化的康复训练执行机构。着重采用人机工程学原理,增强舒适性,避免执行机构对患者的二次伤害,并保证执行机构运动轨迹的多样性和柔顺性。 4、康复训练运动控制策略设计与实现: 结合多模式康复训练策略的研究结果,研究在满足不同主动、被动康复训练模式需求基础上的执行机构运动控制算法。在控制策略设计中,将患者置于控制环内,并引入安全监测模块,以确保安全、有效的康复训练效果。
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原文)
专利基本信息
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