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康复辅助系统实质审查 发明

技术领域

[0001] 本发明涉及康复辅具技术领域,具体涉及一种康复辅助系统。

相关背景技术

[0002] 康复辅具是指为了帮助受伤或患病的人康复而设计的设备或工具。它们可以包括各种物理治疗设备、辅助行走设备、支持性器具等,旨在帮助恢复受伤部位的功能、改善身
体姿势、促进肌肉力量和关节灵活性的恢复,以及提高日常生活中的独立性和舒适度。
[0003] 目前,已有的康复辅具在功能性和适应性方面面临一些挑战。例如,部分设备缺乏实时监测和反馈功能使得评估康复进程的效果和调整康复计划变得困难。此外,部分设备
缺乏个性化的适应能力,不能有效地适应不同用户的身体状况和康复进程。

具体实施方式

[0038] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,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。
[0039] 脑中风是指大脑的血液供应突然中断或者大脑血管突然破裂导致脑部组织损伤的情况。临床上,由于脑中风引起的手部运动功能障碍在临床上表现出较高的发病率,主要
原因如下:脑卒中导致上肢肌力明显下降,影响手部的日常功能,例如进食、穿衣、洗漱、书
写和打字等活动。这直接影响用户的自理能力、生活质量、社会参与度以及心理健康状况;
肌肉无力可能导致肩关节半脱位和肩手综合征,表现为肩关节疼痛、活动受限,以及手部的
疼痛、肿胀、皮肤变化和自主神经功能紊乱。长期未治疗可能导致永久性上肢功能障碍;脑
卒中的肌张力异常表现为软瘫期的肌力和肌张力低下,以及痉挛期和恢复期的屈肌张力
高,导致上肢呈现屈曲姿势,出现挎篮手畸形,严重影响手部活动功能,导致长期的疼痛、肢
体畸形、异常姿势及动作模式;躯干核心力量的减弱会影响上肢的平衡和稳定性,从而影响
上肢活动的效果和安全性。
[0040] 目前的上肢机器人和智能评估训练设备通常无法准确评估用户在日常生活中使用手部的实际能力和功能,因此在康复过程中缺乏对实际需求的有效响应。同时,目前的设
备在动作分析和复杂动作的综合评估能力上存在局限,无法有效支持用户进行复杂手部动
作的精细训练。其次,尽管这些设备能够进行基本的肌力和活动度评估,但在精细运动技能
训练和实时动态数据收集方面表现不足,无法全面量化治疗效果和进展。再次,异常姿势及
动作模式、肩关节半脱位、躯干稳定性、手眼协调这些重要的康复指标往往被忽视,导致康
复过程缺乏综合性和实用性,无法有效提高用户的康复效果和生活质量。最后,目前的设备
在评估和训练时往往缺乏对用户整体情况的全面分析,未能充分考虑个体差异和复杂的康
复需求,影响了康复进程的有效性和长期效果。
[0041] 有鉴于此,本发明技术方案利用了柔性外骨骼机器人、握持感测贴片、表面肌电贴片和虚拟现实眼镜等技术,结合多种传感器数据和实时反馈,为康复用户提供了全面的康
复辅助和个性化训练。
[0042] 在本实施例中提供了一种康复辅助系统,如图1所示,该康复辅助系统包括:柔性外骨骼机器人1,握持感测贴片2及计算机设备3。
[0043] 柔性外骨骼机器人1包括多个柔性部件;柔性部件中内置多个定位锚点,定位锚点用于定位关节部位的第一位置数据,以监测各个关节部位的运动轨迹。
[0044] 柔性外骨骼机器人1采用了柔性部件和张拉整体结构,这些部件模拟了人体骨骼和肌肉结构,避免了传统刚性外骨骼对关节运动的干扰。用户可以将柔性部件穿戴在身体
的关键部位。例如,如图2所示,对于柔性上肢外骨骼机器人,包括多个灰色部位对应的柔性
部件(柔性装置),柔性部件中内置多个定位锚点,例如可以在肱骨大结节、肩峰、肘关节、腕
关节及各指关节等关节部位设置定位锚点。
[0045] 多个柔性部件通过拉力线和柔性绑带连接起来,形成一个整体系统。其中,可以根据用户的具体情况进行部分拆卸或局部使用,例如对于手部受伤的用户,可能只需要使用
手腕部分的结构进行评估和训练。
[0046] 第一位置数据指的是各个关节部位的位置或角度数据。具体地,每个关键位置都安装有定位锚点,这些锚点通过蓝牙定位技术或实时定位系统(RTLS)定位各个关节部位的
第一位置数据,从而精确监测和记录用户的运动轨迹和活动状态。
[0047] 握持感测贴片2贴于目标用具的关键接触点,关键接触点包括反映目标用具进行移动的接触点以及手部在握持目标用具时施加力量的部位对应的接触点;握持感测贴片2
包括压力传感器和位置传感器,压力传感器用于监测手部施加在目标用具上的力量数据,
位置传感器用于监测目标用具在移动过程中的第二位置数据。
[0048] 目标用具是指用户的常用物体,例如可以是鼠标、笔、筷子、勺子、碗、洗澡刷等。握持感测贴片2贴于目标用具的关键接触点,这些接触点包括反映目标用具移动的位置以及
手部施加力量的部位。具体地,握持感测贴片2是贴在常用物体的会发生移动的位置,以及
能够反映手部在目标用具的力度有无/大小的位置,至少包括用具四端或包绕边缘。例如,
如图3a所示,针对鼠标,除了在手掌支撑区以外还要在左右键和滑轮对应的3个点贴上握持
感测贴片2;如图4a所示,针对勺子,需要在勺子的匙面、背部及柄部贴上握持感测贴片2。
[0049] 力量数据是通过握持感测贴片上的压力传感器测量用户对目标物体施加的力量大小。第二位置数据则是位置传感器监测目标物体在握持过程中的位置变化。具体地,每个
握持感测贴片2包括压力传感器和位置传感器。压力传感器用于监测手部施加在目标用具
上的力量数据。这些传感器能够精确测量握持物体时的压力强度,从而反映用户对物体的
握持力度大小。位置传感器用于监测目标用具在移动过程中的位置变化。例如,当用户移动
鼠标时,位置传感器能够跟踪鼠标的位置变化,并记录不同时间点的位置数据。
[0050] 具体地,在测试前,根据实验需求,确定各个拍摄装置4的位置,并在空间中建立坐标系。握持感测贴片2应精确贴于目标用具的关键接触点,以确保能够准确捕捉握持动作。
实际采样时,握持感测贴片2通过压力传感器和位置传感器测量用户的握持力度(力量数
据)和物体的位置变化(第二位置数据)。将力量数据和第二位置数据传输至计算机设备3,
计算机设备3将这些模拟信号(力量数据和第二位置数据)转换为数字信号。对数字信号进
行分析,标记和分类握持动作周期,并显示测量结果。这些结果可以包括握持力度的变化、
物体移动的轨迹等信息,用于评估用户的握持能力和技能。
[0051] 计算机设备3分别与柔性外骨骼机器人1和握持感测贴片2进行通信连接;计算机设备3用于对柔性外骨骼机器人1发送的第一位置数据,以及握持感测贴片2发送的力量数
据和第二位置数据进行分析,并根据第一分析结果对柔性外骨骼机器人1进行控制。
[0052] 计算机设备3与柔性外骨骼机器人1建立通信连接。这种连接允许计算机设备3接收来自柔性外骨骼机器人1的第一位置数据。计算机设备3还接收来自握持感测贴片2的数
据,这些数据包括力量数据和第二位置数据。计算机设备3利用接收到的第一位置数据、力
量数据和第二位置数据进行分析,以便评估用户的动作和握持能力。基于分析的结果,计算
机设备3可以生成控制指令,这些指令被发送回柔性外骨骼机器人1。这些控制指令可以调
整外骨骼的张力、助力或阻力,以根据用户的握持动作提供适当的支持或挑战。例如,如果
分析表明用户需要额外的支持来完成某项任务,计算机设备3可以调整外骨骼的力量输出,
以帮助用户顺利完成动作。
[0053] 例如,如图3b所示,当用户使用鼠标时,计算机设备3将接收来自柔性外骨骼机器人1中腕关节定位锚点和各指关节定位锚点的第一位置数据,以及如图3a所示,接收来自鼠
标上的各握持感测贴片2的力量数据和第二位置数据。如图4b所示,当用户使用勺子时,计
算机设备3将接收来自柔性外骨骼机器人1中腕关节定位锚点和各指关节定位锚点的第一
位置数据,以及如图4a所示,接收来自勺子上的各握持感测贴片2的力量数据和第二位置数
据。
[0054] 本发明实施例提供的康复辅助系统,整合了柔性外骨骼机器人和握持感测贴片,能够同时监测和分析多个关节部位的运动轨迹、手部施加的力量数据以及目标用具的位置
数据,从而使得系统能够全面地捕捉和分析用户在康复过程中的动作和力量应用情况。定
位锚点、压力传感器和位置传感器的应用,保证了数据的高精度和实时性,系统能够即时监
测到用户在康复训练中的动作变化和力量施加情况,为后续的分析和反馈提供了可靠的数
据支持。计算机设备通过对收集到的数据进行分析,能够生成个性化的康复训练方案,并实
时调整柔性外骨骼机器人的控制,以更好地辅助用户完成康复训练。通过实时监测和数据
分析,系统能够帮助康复专业人士更好地跟踪用户的进展和康复效果,系统的反馈和调整
能力有助于优化康复训练方案,提升康复效率,缩短康复周期。握持感测贴片使得用户能够
轻松地与目标用具进行交互,而柔性外骨骼机器人的柔性部件则增加了系统的适应性,能
够适应不同用户的身体特征和康复需求。
[0055] 在本实施例中提供了一种康复辅助系统,如图5所示,康复辅助系统还包括拍摄装置4和虚拟现实眼镜5。
[0056] 在一些可选地实施方式中,定位锚点为反光标记点。
[0057] 反光标记点是一种小型装置或标记,以反射材料或涂层制成,能够反射拍摄装置4(如红外高速摄像机或其他视觉系统)发出的光线。它们安装在人体的关键部位,以便于精
确测量这些部位在空间中的位置变化。
[0058] 拍摄装置4用于捕捉反光标记点的反射光,以测量反光标记点的空间位置变化数据;拍摄装置4还用于将空间位置变化数据发送至计算机设备3。
[0059] 拍摄装置4指的是用于捕捉反光标记点反射光的设备。这些设备例如可以包括红外高速摄像机或其他类型的视觉系统,其主要功能是通过拍摄反光标记点的位置来获取空
间位置变化数据。这些数据包括反光标记点的位置坐标随时间的变化,反映了人体在运动
过程中关节的角度、轨迹和协调性。
[0060] 拍摄装置4还用于将所测量的空间位置变化数据发送至计算机设备3。这些数据是通过连接(例如蓝牙或其他数据传输协议)发送到计算机设备3,用于后续的运动分析和处
理。
[0061] 计算机设备3还用于对空间位置变化数据进行分析,确定用户的运动姿势。
[0062] 计算机设备3接收并分析来自拍摄装置4的空间位置变化数据。通过对这些数据的分析,计算机设备3可以确定用户的运动姿势,包括关节的角度、运动轨迹及其变化情况。这
些信息对于评估用户的运动效果、提供实时反馈或调整柔性外骨骼机器人的支持方式非常
关键。
[0063] 例如,为便于对人体运动姿势进行定量分析,而可将人体抽象化为一个多链节刚体系统(system of rigid mutisegments)。根据这一模型理论,通过测出关节角度、节段尺
寸及重心随运动过程在空间的变化,进而用参数、曲线大致确定人体空间运动的姿态。在受
试者四周不同位置安装红外高速摄像机,根据处于受试者身体的各个关节部位的反光标记
点,测量人体运动时的空间位置变化,检测人体运动姿势。反光标记点可以反射红外摄像机
发出的红外线,同时摄像机可以通过摄取反射光来测量标记点的空间位置。
[0064] 进一步的,在实验前需准确安置每台拍摄装置4,并建立一个统一的空间坐标系,以确保数据的准确性和一致性。在实际测试中,拍摄装置4通过捕捉反光标记点的运动,记
录下动作周期中的各个阶段和变化。收集的数据通过计算机设备3包括的专门软件进行处
理和分析,以测量和显示每个标记点在空间中的位置变化。这些分析结果可以用来评估人
体运动的姿势,包括关节的角度、运动轨迹以及动作的整体表现。
[0065] 在上述实施方式中,定位锚点采用反光标记点,能够在不同环境条件下提供稳定的反射光,使得系统能够精确地测量和记录用户关节部位的空间位置变化数据。拍摄装置
用于捕捉反光标记点的反射光,将这些数据实时发送至计算机设备。这种实时的数据传输
和处理能力,使得系统能够即时监测和记录用户在康复训练过程中的运动姿势和关节位置
变化,为后续分析和调整提供数据支持。计算机设备通过对空间位置变化数据的分析,能够
准确地确定用户的运动姿势,使得系统能够实时跟踪和记录用户在康复训练中的具体动
作,为康复专业人士提供客观的数据参考。基于精确的运动姿势数据分析,系统能够生成个
性化的康复指导和训练方案,这种个性化指导能够根据用户的具体运动状态和进展情况进
行调整,提升康复训练的针对性和效果。系统利用反光标记点和拍摄装置的组合,不仅提升
了数据采集和分析的效率,还改善了康复过程中对用户运动状态的监测和反馈能力。
[0066] 在一种可选地实施方式中,握持感测贴片2还包括六维力传感器,六维力传感器用于测量手部在握持目标用具时各个方向施加的力数据和力矩数据;握持感测贴片2用于将
力数据和力矩数据发送至计算机设备3。
[0067] 六维力传感器能够测量手部在握持目标用具时施加的力(三个方向的力量,如X、Y、Z轴)和力矩(绕X、Y、Z轴的扭矩)。这些力数据和力矩数据被六维力传感器捕获,并通发送
到计算机设备3,以便进一步处理或应用。
[0068] 在上述实施方式中,握持感测贴片集成了六维力传感器,能够准确测量手部在握持目标用具时在各个方向上施加的力量和力矩数据,使得系统能够全面捕捉和记录用户在
康复过程中手部的力量应用情况。握持感测贴片能够即时将测得的力数据和力矩数据发送
至计算机设备,确保了康复专业人士能够即时获取到用户握持行为的详细数据,为进一步
分析和调整康复方案提供支持。计算机设备接收并分析握持感测贴片传来的数据,能够详
细记录和分析用户在握持过程中施加的力量和力矩,有助于评估用户握持目标用具的方式
和效果,为个性化的康复训练提供实时的反馈和调整。握持感测贴片使得用户能够更加自
然和便捷地与目标用具进行交互,而不会受到外部传感器或装置的干扰,有助于提升用户
的舒适度和参与感,促进康复训练的积极性和效果。通过整合六维力传感器,系统不仅提升
了数据采集的精度和全面性,还增强了康复专业人士对用户康复进展的实时了解和反馈能
力。
[0069] 虚拟现实眼镜5用于提供模拟真实场景的虚拟训练环境,以使用户在虚拟训练环境中进行训练。
[0070] 虚拟现实眼镜5(VR眼镜)用于创建各种日常生活情境,如吃饭、刷牙、写字等。这些情境被精确地模拟在虚拟现实环境中,以便评估和训练用户在这些活动中的能力。用户通
过戴上虚拟现实眼镜5,可以身临其境地体验这些情境,这不仅提高了评估的准确度,还能
促进用户将训练的技能有效转化到实际生活场景中。
[0071] 虚拟现实眼镜5包括惯性传感器、近红外光源及图像传感器;惯性传感器用于采集用户的头部运动;近红外光源用于通过照射眼睛的角膜和瞳孔产生反射信号;图像传感器
用于采集眼睛的第一图像,以及用于根据获取的反射信号产生第二图像;虚拟现实眼镜还
用于将第一图像和第二图像发送至计算机设备3。
[0072] 惯性传感器用于捕捉用户头部的运动。具体地,通过检测头部的姿势和动作,系统可以实时调整虚拟现实场景,使用户在VR中的视角与头部运动保持同步。
[0073] 近红外光源用于照射眼睛的角膜和瞳孔,产生反射信号。这些反射信号被后续的图像传感器捕捉,用于计算眼睛在空间中的位置和视线位置。
[0074] 图像传感器用于采集眼睛的第一图像(即眼睛自身的图像)和通过近红外光源产生的反射图像(第二图像)。通过这些图像,系统可以精确地计算出眼睛在空间中的位置和
用户的视线方向。
[0075] 具体地,虚拟现实眼镜5内置多轴加速度计和陀螺仪等惯性感应器,感知用户头部的运动,并增加近红外光源使用户眼睛的角膜和瞳孔上产成反射图像,使用两个图像传感
器采集眼睛与反射的图像,通过图像处理算法和一个三维眼球模型精确地计算出眼睛在空
间中的位置和视线位置。如图6所示,实现虚拟现实眼镜5与动眼追踪眼镜结合,将所有信息
发送给计算机系统进行分析。动眼追踪眼镜使用了近红外光源使用户眼睛的角膜和瞳孔上
产成反射图像,然后使用两个图像传感器采集眼睛与反射的图像。通过图像处理算法和一
个三维眼球模型精确地计算出眼睛在空间中的位置和视线位置。
[0076] 计算机设备3用于根据第一图像和第二图像,确定用户的眼睛位置数据和视线位置数据;以及用于对运动姿势、力数据、力矩数据、眼睛位置数据及视线位置数据进行分析,
并根据第二分析结果对柔性外骨骼机器人1进行控制。
[0077] 计算机设备3利用收集到的第一图像和第二图像,确定用户眼睛的具体位置和当前视线的方向。在评估过程中,系统对眼睛的位置和视线、用户的运动姿势、力量数据和力
矩数据进行分析,这些数据可用于评估用户的手眼协调性和动作准确性。
[0078] 第二分析结果指的是通过对眼睛位置数据、视线位置数据、运动姿势、力数据和力矩数据进行综合分析后得出的结论或输出。具体地,计算机设备3根据第二分析结果控制柔
性外骨骼机器人1,即可以根据用户的眼睛位置、视线方向以及其他运动数据,实时调整外
骨骼的姿势和反馈,以协助用户在虚拟现实中进行特定任务的训练或评估。
[0079] 在一些可选地实施方式中,虚拟现实眼镜5与多媒体情景游戏进行连接,用于根据第二分析结果在虚拟训练环境中向用户提供情景动画和语音提示。
[0080] 第二分析结果涵盖了眼睛位置数据、视线位置数据、运动姿势、力数据和力矩数据的综合分析。计算机设备3利用这些数据,可以根据用户的行为和状态,即时生成适合的快
速动态(FLASH)情境动画和语音提示。例如,如果系统检测到用户的眼睛正在特定方向移
动,或者用户的头部姿势变化,系统可以相应地调整虚拟环境中的情景动画,以反映这些变
化并提供相应的语音提示,帮助用户更好地理解和执行训练任务。如图7所示,用户通过虚
拟现实眼镜5与吃饭游戏进行连接,可以在对应的显示装置(例如台式电脑)上映射手部对
应的腕关节定位锚点和各指关节定位锚点的第一位置数据。
[0081] 本发明实施例提供的康复辅助系统,虚拟现实眼镜内置惯性传感器能够准确地捕捉和记录用户的头部运动,使得系统能够实时追踪用户在康复训练中头部的姿势和运动,
为后续的数据分析和控制提供基础。近红外光源和图像传感器的组合用于采集眼睛的图像
和反射信号,生成第一和第二图像,使得能够精确获取用户的眼睛位置数据和视线位置数
据,为个性化的康复训练提供详细的视觉行为分析。虚拟现实眼镜能够将捕获的第一和第
二图像实时发送至计算机设备,确保了康复专业人士能够即时获取用户的眼睛位置和视线
数据,为进一步的分析和控制提供支持。计算机设备根据头部运动、眼睛位置、视线位置以
及之前提到的运动姿势、力数据和力矩数据等多个数据源进行综合分析,从而有助于深入
理解用户的整体行为和康复进展,为制定个性化的康复训练方案提供科学依据。通过第二
分析结果对柔性外骨骼机器人进行控制,使得系统能够根据用户的实时状态和行为调整外
骨骼机器人的支持力度和运动模式,实现更为精准和有效的康复辅助。虚拟现实眼镜能够
提供高度逼真的虚拟训练环境,使用户能够在虚拟环境中进行各种康复训练,有助于增强
用户的参与感和动机,同时提供更安全、可控的训练环境。虚拟现实眼镜与多媒体情景游戏
进行连接,能够根据第二分析结果调整虚拟训练环境中的情景动画和语音提示,能够根据
用户的实际表现和康复需求,提供即时的指导和反馈,增强训练的有效性和用户的互动体
验。通过提供生动、有趣的虚拟训练环境和与情景游戏的连接,虚拟现实眼镜能够增强用户
的参与感和动机,从而有助于用户更积极地参与康复训练,提升康复的效果和用户的治疗
体验。虚拟现实眼镜能够根据实时的第二分析结果调整虚拟环境中的情景和提示,为用户
提供个性化的康复训练体验,这种实时调整和反馈机制有助于优化康复过程中的训练计
划,确保每个用户都能够根据自身需求和进展获得最合适的支持。
[0082] 在本实施例中提供了一种康复辅助系统,如图8所示,康复辅助系统还包括表面肌电贴片6。
[0083] 表面肌电贴片6贴于人体骨骼肌群;表面肌电贴片6用于监测人体骨骼肌群的肌电数据,以及用于将肌电数据发送至计算机设备3。
[0084] 如图9a和图9b所示,在人体骨骼肌群上安装表面肌电贴片6。具体地,这些贴片通过监测肌肉电活动来实时监测肌力和肌张力的变化(肌电数据),将肌电数据通过表面肌电
贴片6集成的无线装置(例如无线蓝牙)实时传输到计算机设备3。例如,可以在人体的上肢
和躯干关键肌肉上安装表面肌电贴片,上肢和躯干关键肌肉位于肌腹部,如三角肌,肱二头
肌,肱三头肌,伸腕肌,屈腕肌,伸指肌及屈指肌等。
[0085] 计算机设备3还用于对肌电数据进行分析,并根据第三分析结果确定对应的电刺激信号;以及用于将电刺激信号发送至表面肌电贴片6包括的电刺激电极,以对人体骨骼肌
群进行电刺激。
[0086] 表面肌电贴片6中内置电刺激电极,根据电刺激电极大宋的电信号可以推断出肌肉在运动和静止状态下的活动情况,并从中推断出肌张力水平。具体的,可以使用运动捕捉
技术和三维运动分析系统评估肌张力在动作执行过程中的变化。这些系统可以提供详细的
动作分析,帮助理解肌张力和动作之间的关系。
[0087] 进一步的,可以通过电刺激电极使用神经肌肉电刺激(NMES)和功能性电刺激来治疗和促进肌肉功能的恢复。也可以通过柔性外骨骼机器人1提供背伸助力或屈曲阻力,根据
训练模式自动产生相应的助力或阻力,以增强训练效果和调节训练难度。
[0088] 本发明实施例提供的康复辅助系统,表面肌电贴片被贴在人体骨骼肌群上,用于实时监测肌电数据,肌电数据反映了肌肉的电活动情况,可以用来评估肌肉的收缩情况和
力量输出,为康复训练提供客观的生物反馈。表面肌电贴片将捕获的肌电数据实时发送至
计算机设备,以确保康复专业人士能够即时获取关于肌肉活动的详细信息,用于后续的分
析和处理。计算机设备负责对接收到的肌电数据进行分析。通过第三分析结果,系统能够确
定适当的电刺激信号,使得系统能够根据个体的肌肉状态和康复需求,精确地调整电刺激
的参数和模式。电刺激信号被发送至表面肌电贴片上的电刺激电极,用于对人体骨骼肌群
进行电刺激,这种精准的电刺激控制可以帮助增强肌肉的力量和协调性,促进康复过程中
的肌肉重建和功能恢复。
[0089] 在一种可选地实施方式中,如图2所示,定位锚点中包括肩峰定位锚点和肱骨大结节定位锚点。
[0090] 肩峰定位锚点和肱骨大结节定位锚点用于监测肩峰与肱骨大结节之间的初始间距数据和实时间距数据。
[0091] 肩峰定位锚点和肱骨大结节定位锚点用于定位肩峰和肱骨大结节的位置。肩峰是肩部的骨端,而肱骨大结节是上臂骨头(肱骨)的一部分,位于肩关节处。
[0092] 初始间距数据指在用户刚穿戴柔性外骨骼机器人1时,记录用户的肩峰定位锚点和肱骨大结节定位锚点之间的初始距离。实时间距数据是指在使用过程中实时监测到的肩
峰和肱骨大结节之间的距离变化数据。具体地,肩峰定位锚点和肱骨大结节定位锚点通过
其精确的位置和稳定的固定,确保了能够准确地监测和分析肩峰与肱骨大结节之间的距离
变化。
[0093] 柔性外骨骼机器人1还用于将初始间距数据和实时间距数据发送至计算机设备3。
[0094] 计算机设备3用于对初始间距数据和实时间距数据进行比较,以及用于根据第一比较结果识别肩关节的脱位情况。
[0095] 计算机设备3接收到柔性外骨骼机器人1发送的初始间距数据和实时距数据后,将实时距数据与初始间距数据进行比较,得到第一比较结果。第一比较结果用于表征肩峰与
肱骨大结节之间的距离是否有变化,如果有变化,可以测量出这种变化的程度和方向。基于
第一次比较的结果,计算机设备3能够分析和识别肩关节是否处于脱位状态。脱位通常指肩
关节中骨头脱离正常位置的情况,可能会导致不适或功能障碍。如果计算机设备3检测到肩
关节脱位,它可以发出信号或指令,激活柔性外骨骼机器人1的相应部分来调整支持或施加
额外的力量,以帮助纠正脱位或减轻相关症状。
[0096] 本发明实施例提供的康复辅助系统,定位锚点包括肩峰定位锚点和肱骨大结节定位锚点,用于监测肩峰与肱骨大结节之间的初始间距数据和实时间距数据,这些数据反映
了肩关节的位置和移动情况,为评估肩关节的稳定性和功能提供了关键信息。柔性外骨骼
机器人负责将捕获的初始间距数据和实时间距数据发送至计算机设备,从而确保康复专业
人士能够及时获取关于肩关节位置和运动的详细信息,有助于监控肩关节在活动过程中的
动态变化。计算机设备接收并处理来自柔性外骨骼机器人的初始间距数据和实时间距数
据,通过对这些数据进行比较,计算机设备能够生成第一比较结果,用于识别肩关节的脱位
情况或其他异常状态,从而为康复专业人士提供了客观的判断依据,帮助调整治疗方案或
采取必要的干预措施。
[0097] 在一种可选地实施方式中,如图2所示,柔性外骨骼机器人1还包括虎口围压力传感器、虎口距离传感器和拉力线(拉升锁紧装置)。
[0098] 虎口围压力传感器用于监测虎口围的初始压力数据和实时压力数据;虎口距离传感器用于监测虎口两侧之间的初始距离和实时距离。
[0099] 虎口围压力传感器(位于图2中掌横纹围对应的灰色框位置)是设计用来监测虎口围的压力变化。具体地,在佩戴柔性外骨骼机器人1时,虎口围压力传感器记录并传输初始
的虎口围压力数据至计算机设备3。这些数据用作基准,用来比较后续的实时压力数据。在
使用过程中,虎口围压力传感器持续监测虎口围的实时压力变化。如果压力增加,这表明肩
关节半脱位加重的迹象。
[0100] 虎口距离传感器(位于图2中掌横纹围对应的灰色框位置)用于监测肩关节虎口两侧的距离变化。具体地,在佩戴开始时,虎口距离传感器记录并传输虎口两侧的初始距离数
据至计算机设备3,这些数据提供了肩关节位置的基准信息。在使用期间,虎口距离传感器
持续监测虎口两侧的实时距离变化。如果距离增大,这表明肩关节的异常状态,如脱位或其
他问题。
[0101] 计算机设备3还用于对虎口围压力传感器发送的初始压力数据和实时压力数据进行比较,得到第二比较结果;以及用于对虎口距离传感器发送的初始距离和实时距离进行
比较,得到第三比较结果;计算机设备3还用于根据第二比较结果和第三比较结果识别肩关
节的脱位情况。
[0102] 计算机设备3接收并比较虎口围压力传感器发送的初始压力数据和实时压力数据,得到第二比较结果。第二比较结果用于表征虎口周围压力的变化情况,例如是否存在压
力增加。计算机设备3还接收并比较虎口距离传感器发送的初始距离和实时距离数据,这些
比较能够评估虎口两侧之间的距离变化,用以判断肩关节位置是否正常。基于第二比较结
果(压力数据)和第三比较结果(距离数据),计算机设备3能够分析和识别肩关节是否处于
脱位状态。如果压力增加同时距离变大,可能表明肩关节的脱位或部分脱位情况。如果计算
机设备3确定肩关节存在脱位问题,它可以发射信号,启动拉力线,以调整支撑力度或施加
额外的支持,帮助恢复正常肩部位置或减轻相关症状。
[0103] 本发明实施例提供的康复辅助系统,柔性外骨骼机器人配备了虎口围压力传感器和虎口距离传感器。虎口围压力传感器用于监测虎口围的初始压力数据和实时压力数据,
而虎口距离传感器则监测虎口两侧之间的初始距离和实时距离。这些传感器通过实时捕获
数据,提供了对肩关节周围环境的详细感知,包括压力和空间变化。虎口围压力传感器和虎
口距离传感器捕获的数据被发送至计算机设备。计算机设备负责对虎口围压力传感器和虎
口距离传感器发送的初始数据和实时数据进行比较。这些比较产生第二和第三比较结果,
用于分析和识别肩关节的脱位情况或其他异常状态。计算机设备根据第二比较结果和第三
比较结果,能够识别肩关节是否存在脱位情况,从而帮助康复专业人士及时发现和处理肩
关节异常,调整治疗策略并提高治疗效果。
[0104] 拉力线用于连接柔性外骨骼机器人1包括的多个柔性部件。
[0105] 拉力线连接了柔性外骨骼机器人1的多个柔性部件。通过控制拉力线的张力,可以调节肩峰到肱骨大结节之间的距离,目的是改善肩关节的半脱位情况。例如,柔性上肢外骨
骼机器人通过调节拉力线,能够在悬吊受力处(如传统上臂臂围、肘关节围、虎口围)施加合
适的张力,以支持和调整肩部及上肢的姿势。
[0106] 当实时间距数据小于初始间距数据时,计算机设备3用于控制拉力线增大提拉力度,以缩短肩峰与肱骨大结节之间的目标间距。
[0107] 当计算机设备3接收到实时距离数据小于初始间距数据的情况时,表明肩峰与肱骨大结节之间的距离缩短,需要增加柔性外骨骼机器人1的支撑力度。计算机设备3通过控
制拉力线增大张力,提拉柔性部件,以缩短肩峰与肱骨大结节之间的目标间距,从而调整肩
关节的位置和支持力度。
[0108] 当实时压力数据大于初始压力数据且实时距离大于初始距离时,计算机设备3用于控制拉力线增大提拉力度,以缩短目标间距。
[0109] 如果计算机设备3同时接收到实时压力数据增加且实时距离大于初始距离的情况,表明肩部压力和间距都增加,存在肩关节的异常状态。在这种情况下,计算机设备3同样
会控制拉力线增大张力,以提升柔性外骨骼机器人1的支持力度,帮助缩短肩峰与肱骨大结
节之间的距离,以纠正可能的脱位或减轻相关症状。
[0110] 本发明实施例提供的康复辅助系统,柔性外骨骼机器人通过拉力线连接多个柔性部件,这些部件可以根据个体需求进行调整和定制,使得外骨骼系统能够适应不同个体的
肩关节运动特征和康复需求。当计算机设备接收到实时距离数据小于初始间距数据时,表
明肩峰与肱骨大结节之间的距离未达到预期目标。此时,计算机设备可以控制拉力线增加
提拉力度,以缩短目标间距,促进肩关节的正确位置和运动。另一方面,当实时压力数据大
于初始压力数据且实时距离大于初始距离时,表明可能存在不良姿势或肩关节位置异常。
计算机设备可以通过控制拉力线增大提拉力度,调整柔性外骨骼的支持力度,帮助恢复肩
关节的正常状态。这种实时调整和反馈机制使得柔性外骨骼机器人能够根据实际的生理状
态和运动需求,提供个性化的治疗支持。这不仅增加了治疗的针对性和效果,还提升了使用
者的治疗体验和舒适度。
[0111] 在本实施例以下,将以柔性外骨骼机器人1为柔性上肢外骨骼机器人,并结合智能综合评估与训练的应用场景进行举例说明。
[0112] 以日常生活活动作为测试内容,以进食为例,目标用具为勺子,在手握持处贴握持感测贴片2,穿戴柔性上肢外骨骼机器人,内置定位锚点(手指、肩肘腕、头部躯干各关键点;
肩峰‑股骨头),在上肢及躯干关键肌处安装表面肌电贴片6,用户佩戴虚拟现实眼镜5,模拟
在家居环境、学校、餐厅等现实环境中进食。进食过程中,各种信号送入计算机设备并进行
分析处理,肩关节半脱位情况、肌力肌张力、肢体活动的变化、躯干稳定性变化可在显示屏
上以数据或图形直观地向治疗师呈现,数据结果作为评估结果外,用户可以通过可视化的
实时监测,自动拉升拉力线改善肩关节半脱位;及时电刺激相应肌肉或加强助力/阻力,改
善肌张力异常导致异常活动模式;及时调整姿势和力度,通过柔性上肢外骨骼机器人加强
助力/阻力,或在治疗师帮助下精准指导用户训练。
[0113] 本发明实施例提供的康复辅助系统,柔性上肢外骨骼机器人配备了虎口围压力传感器和虎口距离传感器,能够实时监测肩关节的压力和距离变化,从而可以帮助康复专业
人员和用户更准确地评估和改善手部动作,提高治疗效果。柔性上肢外骨骼机器人通过拉
力线的控制,能够根据实时数据调整支持力度,帮助用户在康复过程中恢复正常的肩关节
功能和稳定性。柔性上肢外骨骼机器人不仅能够实时监测肩关节的状态和运动,还可以记
录和分析动作数据。通过收集和分析这些数据,康复专业人员可以量化治疗效果,评估用户
的进展,并及时调整治疗方案,以达到更好的康复结果。柔性上肢外骨骼机器人的设计考虑
到综合评估和训练的需求,可以有效地帮助用户进行复杂动作的综合评估和训练。这种全
面性的训练方法能够提高用户的精细运动技能,增强肌张力和躯干稳定性,从而更全面地
促进康复进程。
[0114] 在本说明书的描述中,参考术语“本实施例”、“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、
材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示
意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特
点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,
本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的
特征进行结合和组合。
[0115] 此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者
隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个,三
个等,除非另有明确具体的限定。
[0116] 在本发明的描述中,需要理解的是,术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
[0117] 在本发明中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或成一体;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内
部的连通或两个元件的相互作用关系,除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员
而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0118] 虽然结合附图描述了本发明的实施例,但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型,这样的修改和变型均落入由所附权利要求所
限定的范围之内。

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