[0001] 本发明涉及深度学习技术领域，具体为一种基于深度学习的康复机器人动态模拟系统及方法。

[0002] 康复机器人需要模拟人体复杂的运动模式，并进行精确的运动控制。深度学习技术在动力学模型的学习和实时调整方面表现出色，通过深度学习，机器人可以更好地模拟人体运动，提供更精确和自然的康复支持。

[0003] 目前康复机器人在感知患者状态和实施有效交互方面仍存在限制，例如，某些系统在监测患者的运动姿态、识别特定动作或提供实时反馈方面精度不够高，这种不足影响机器人对患者康复过程的理解。康复机器人的学习和自适应性有限，通常需要事先编程或根据特定算法进行设置，缺乏实时学习和适应性使得机器人无法有效适应患者康复过程中的变化。

[0054] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0055] 请参阅图1和图2，本发明提供技术方案：

[0056] 根据本发明的一个实施例，如图1一种基于深度学习的康复机器人动态模拟系统的系统架构图所示，一种基于深度学习的康复机器人动态模拟系统，包括：

[0057] 动态感知模块：使用摄像头和传感器，捕捉患者和环境的实时图像；集成触觉传感器，感知机器人与患者之间的交互力；集成麦克风，实现对患者的语音命令的识别；利用深度学习技术进行视觉、触觉、声音感知；

[0058] 路径规划模块：利用深度学习技术对动态感知模块提供的数据进行分析，用户预先设定康复目标，将康复目标转化为机器人在三维空间中的运动分析，考虑患者的姿态、机器人的运动能力以及环境约束动态规划路径；

[0059] 运动控制模块：接收来自路径规划模块提供的康复路径，将康复路径转化为机器人关节和轮的运动指令；实时监测机器人的实际运动状态，对运动进行闭环控制，调整运动轨迹以适应康复任务的变化；

[0060] 数据管理模块：收集来自其他模块的数据，将采集到的数据以结构化的方式存储在数据库和云存储中；利用深度学习算法对康复数据进行分析，挖掘隐藏在数据中的模式、关联性和趋势；

[0061] 安全检测模块：接收来自动态感知模块的数据，利用深度学习技术检测机器人前方的障碍物，实施自主避障策略；监测机器人的姿态，确保在执行康复任务时保持稳定，同时分析患者的行为模式，识别异常行为，及时采取安全措施；设计紧急停止机制，并向医护人员发出安全警报。

[0062] 所述动态感知模块通过摄像头和传感器获取环境和患者的实时图像，对捕获的图像进行了实时处理，所述实时处理包括去噪、图像增强、图像分割和姿态估计；所述姿态估计使用人体姿态网络，从图像中推测患者的姿态和动作；

[0063] 动态感知模块通过触觉传感器，采用高采样率连续地采集来自触觉传感器的实时数据，获取与患者交互时的力、压力和接触信息；利用深度学习算法对触觉传感器的输出进行处理，实现对外部力的感知和力的控制，训练深度学习模型，使机器人能够根据触觉数据调整运动，适应患者的力交互；分析触觉传感器的输出，识别机器人与患者或环境的接触区域；根据感知到的力信息，实现力反馈控制，进行模拟力反馈，利用深度学习算法进行力反馈控制的动态调整，使患者感受到与康复动作相关的外部力；

[0064] 动态感知模块通过麦克风，采用高采样率和高比特率连续地采集来自麦克风的实时音频数据，获取患者的语音指令以及环境声音；利用深度学习语音识别技术，将音频数据转化为文本，以理解患者的指令。

[0065] 路径规划模块进行动态路径规划如下：

[0066] 用户设定康复目标，包括康复动作、运动轨迹和时间要求；

[0067] 将用户设定的康复目标转化为机器人的运动要求，明确机器人需要在三维空间中达到的目标位置和状态；

[0068] 利用深度学习技术进行特征提取，包括患者的姿态、运动能力和环境的约束；

[0069] 基于患者当前的姿态和运动能力以及机器人的动力学模型，利用深度学习算法进行动态分析，分析患者和机器人之间的关系；

[0070] 使用A*算法进行路径规划；

[0071] 将规划得到的路径映射到机器人操作空间，考虑机器人的运动学和约束条件，将路径映射为具体的运动指令。

[0072] 在构建机器人的动力学模型时，令患者的姿态为q，q是包含机器人关节角度的向量；对于一个具有n个关节的机器人，q＝[q1,q2,...,qn]，其中q1,q2,...,qn分别表示机器人各个关节的角度，每个qi表示机器人第i个关节的角度，其中i的取值范围为1到n；机器人的动力学模型用以下方程表示：

[0073]

[0074] 其中，q表示机器人各个关节的角度，维度为n*1；表示机器人各个关节的角速度，维度为n*1；表示机器人各个关节的角加速度，维度为n*1；M(q)是惯性矩阵，表示机器人的质量分布对关节角加速度的响应，维度为n*n； 是科里奥利‑离心力矩阵，表示关节速度引起的离心力和科里奥利力对关节角速度的响应，维度为n*n；G(q)是重力矩阵，表示由于重力引起的力矩，维度为n*1；τ表示在机器人关节上施加的外部力或扭矩，维度为n*1。

[0075] 所述路径规划模块使用深度学习算法学习患者姿态和机器人动力学之间的关系，设深度学习模型为FDL，则公式表示为：

[0076]

[0077] 其中，表示深度学习模型预测的机器人关节力或扭矩；

[0078] 接着，将深度学习模型的输出与实际机器人动力学模型的关节力进行比较，分析患者和机器人之间的动态关系： 其中E是误差，表示深度学习模型对机器人动力学的逼近效果。

[0079] 所述运动控制模块接收路径规划模块提供的康复路径，所述康复路径是一系列在时间上分布的路径点P(t)＝[x(t),y(t),z(t)]，其中，x(t)、y(t)、z(t)分别表示路径在三维空间中的坐标；基于传感器数据，对机器人当前的姿态进行估计，估计内容包括关节角度、角速度以及可能的身体姿态信息；接着，将三维路径映射到机器人关节空间，涉及到逆运动学计算，将目标姿态映射为关节角度；

[0080] 基于路径映射和当前姿态，生成机器人各个关节的运动指令，通过插补算法确保平滑的关节运动。

[0081] 所述运动控制模块利用实时监测的机器人状态与路径规划模块提供的康复路径进行比较，计算实际运动与期望路径之间的误差；基于误差，采用PID控制器生成调整指令，影响机器人的关节运动、速度和姿态，以使实际运动逐渐逼近预期路径；生成的调整指令被传送到机器人的执行器系统，实际影响机器人的运动，机器人通过实时调整关节运动或轮速度，以适应患者的运动变化或康复任务的调整。

[0082] 所述安全检测模块通过深度学习技术检测机器人前方的障碍物，使用摄像头和传感器获取实时图像，并利用深度学习模型识别障碍物的位置、大小和形状；基于障碍物检测的结果，构建机器人周围的环境模型；如果环境中的障碍物是静态的，位置不会经常改变，将选择构建一个静态地图；如果障碍物是动态的，可能会频繁移动，将构建一个动态环境模型；

[0083] 如果环境中的障碍物是静态的，机器人将选择绕过障碍物，遵循预定义的路径或规划新的路径；如果环境中的障碍物是动态的，机器人需要实时调整运动轨迹，以避免与移动的障碍物碰撞；当机器人与障碍物的距离过于接近，无法通过调整运动轨迹避免碰撞时，机器人将立即停止运动，防止碰撞事故。

[0084] 所述数据管理模块负责从系统的其他模块中收集康复过程中产生的各种数据。这包括来自动态感知模块的视觉、触觉和声音数据，来自运动控制模块的机器人运动数据，以及来自路径规划模块的康复计划数据等。收集的数据既可以是实时数据，也可以是历史数据。收集到的数据以结构化的方式存储在数据库和云存储中。结构化的存储使得数据可以按照特定的格式和关系进行组织，方便后续的查询和分析。云存储的使用可以提供更大的存储容量，并确保数据的安全性和可访问性。

[0085] 数据管理模块通过深度学习算法对数据进行模式挖掘和关联性分析。模式识别是指从数据中识别和提取出具有重复性或规律性的特定模式的过程，在康复数据分析中，模式可以是患者的特定运动模式、康复计划的成功模式等。利用深度学习模型循环神经网络，系统能够学习数据中的高级抽象特征，识别康复过程中患者的运动模式或康复计划的有效模式。关联性分析旨在找到数据中不同元素之间的关联关系。在康复数据中，关联性分析可以揭示康复动作、患者状态和康复效果之间的关系。趋势预测旨在根据过去的数据推测未来的发展趋势。

[0086] 所述安全检测模块使用标记好的正常行为数据对深度学习模型进行训练，所述正常行为来源于患者的日常活动；使用循环神经网络将以下情况定义为患者异常情况：患者跌倒、姿态异常、步态异常、运动不协调、异常活动水平、长时间静止、患者紧急呼叫、异常生理参数、摔倒前兆；当检测到异常行为时，系统触发警报并通知医护人员并生成一个紧急停止信号，机器人控制器负责机器人的运动控制，接收到紧急停止信号后，将立即停止所有的运动指令；在紧急停止后，系统需要进行复位操作，将机器人返回到安全状态，将患者姿态调整至舒适位置。

[0087] 根据本发明的另一个实施例，如图2一种基于深度学习的康复机器人动态模拟方法的程序流程图所示，一种基于深度学习的康复机器人动态模拟方法，包括以下步骤：

[0088] S100、使用摄像头和传感器进行视觉采集，使用触觉传感器进行触觉采集，使用麦克风进行声音采集，利用深度学习技术进行视觉、触觉、声音感知；

[0089] S200、用户设定康复目标，包括康复动作、运动轨迹和时间要求；

[0090] S300、将康复目标转化为机器人在三维空间中的运动分析，考虑患者的姿态、机器人的运动能力以及环境约束动态规划路径；

[0091] S400、将康复路径转化为机器人关节和轮的运动指令；

[0092] S500、实时监测机器人的实际运动状态，对运动进行闭环控制，调整运动轨迹以适应康复任务的变化；

[0093] S600、将采集到的数据以结构化的方式存储在数据库和云存储中；

[0094] S700、利用深度学习算法对康复数据进行分析，挖掘隐藏在数据中的模式、关联性和趋势；

[0095] S800、利用深度学习技术检测机器人前方的障碍物，实施自主避障策略；监测机器人的姿态，确保在执行康复任务时保持稳定；

[0096] S900、分析患者的行为模式，识别异常行为，及时采取安全措施；设计紧急停止机制，并向医护人员发出安全警报。

[0097] 需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

[0098] 最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。