CN108261274A - 一种用于假肢手控制与感知的双向残肢接口*** - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于假肢手控制与感知的双向残肢接口***，涉及截肢患者康复与灵巧假肢智能操控领域，包括信息采集与反馈模块、信号解码与反馈编码模块、假肢控制与感知模块、计算机辅助训练软件；信息采集与反馈模块采集残肢生物信号，信号解码与反馈编码模块进行解析并解码出运动指令；假肢控制与感知模块将假肢的传感反馈模式传递给信号解码与反馈编码模块，信号解码与反馈编码模块进行编码并传递给信息采集与反馈模块；信号解码与反馈编码模块还将残肢生物信号无线传输给计算机辅助训练软件。本发明既实现了对多自由度灵巧假肢的直观控制，又能感知假肢的抓取信息，并能帮助患者迅速掌握灵巧假肢的操控方法。

Description

一种用于假肢手控制与感知的双向残肢接口***
技术领域
本发明涉及截肢患者康复与灵巧假肢智能操控领域，尤其涉及一种于假肢手控制与感知的双向残肢接口***。
背景技术
我国残疾人口数量巨大，肢体功能替代与康复器械是提高残疾人生活质量及助残扶贫不可或缺的民生装备。因失去手部导致的截肢患者工作和生活能力下降，已成为无法回避的社会问题。目前我国大多数肢体残疾患者未得到有效的康复治疗。总体上看，现有的高性能灵巧假肢价格偏高，超出了大部分截肢患者的承受能力；而价格相对低廉的假肢功能和性能普遍不足。截肢患者大部分还是佩戴美容假肢，这种装饰性假肢的应用数量约占假肢市场的一半以上，但美容假肢不具备操作功能，无助于残疾人恢复生活和工作能力。现有的功能性假肢主流产品是单自由度假肢，而此类假肢只能完成简单的夹持操作，难以满足截肢患者的生活需求。
国外进口的多自由度假肢以及国产的多手指假肢在结构上已足够灵巧，但其肌电接口仍是传统的开关控制，通过频繁的肌肉收缩实现自由度间的切换，使得假肢控制繁琐、不自然。肌电信号的模式识别技术实现了自然肌肉收缩到假肢手动作的直观映射，但还未从实验室研究转化为商业假肢应用，且大多数截肢患者需要很长时间的康复训练才能掌握控制技巧。此外，当前的假肢接口只关注控制指令的正向传递，忽视了假肢抓取状态的信息反馈，患者缺乏对假肢的感觉能力。若截肢患者不能感受到假肢手抓取过程中的触、压、滑等感知信息，会很大程度上影响假肢的接受度。正是由于假肢的操控性能低且缺乏感知反馈，截肢患者的假肢安装使用比例偏低。
因此，本领域的技术人员致力于开发一种用于假肢手控制与感知的双向残肢接口***，对于改善肢体残疾患者的生活质量、帮助该群体恢复生活和部分工作能力，具有重要的社会意义和经济价值。
发明内容
有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是既能实现对多自由度灵巧假肢的直观控制，又能感知假肢的抓取信息，其计算机辅助训练软件能帮助患者迅速掌握灵巧假肢的操控方法。
为实现上述目的，本发明提供了一种用于假肢手控制与感知的双向残肢接口***。
在本发明的较佳实施方式中，一种用于假肢手控制与感知的双向残肢接口***，包括信息采集与反馈模块、信号解码与反馈编码模块、假肢控制与感知模块、计算机辅助训练软件；信息采集与反馈模块将采集到的残肢生物信号传给信号解码与反馈编码模块，信号解码与反馈编码模块对所述生物信号进行解析并将解码出的运动指令传送给假肢控制与感知模块用以控制假肢的操作；假肢控制与感知模块将假肢的传感反馈模式传递给信号解码与反馈编码模块，信号解码与反馈编码模块对反馈模式进行编码并将反馈刺激信号传递给信息采集与反馈模块；信号解码与反馈编码模块还可将信息采集与反馈模块采集的残肢生物信号无线传输给计算机辅助训练软件，借助虚拟假肢进行康复训练。
进一步地，所述信息采集与反馈模块包括至少四通道的生物传感器、至少一通道的刺激器和可伸缩结构，通过可伸缩结构把生物传感器和所述刺激器佩戴在残肢上。
进一步地，所述生物传感器为肌电或近红外光谱或肌音或三者的组合传感器，用以采集残肢肌肉活动对应的生物信号。
进一步地，所述刺激器为电刺激器或震动刺激器或二者的组合，用以刺激残肢产生触、压、滑等感觉。
进一步地，所述生物传感器为肌电传感器时，采用金属电极片及放大滤波电路实现；所述生物传感器为近红外光谱时，采用近红外光源和光电探测器实现；所述生物传感器为肌音传感器时，采用高灵敏度麦克风或微加速度计或压电传感器及放大滤波电路实现。
进一步地，所述信号解码与反馈编码模块包括数字信号处理芯片、记忆芯片、无线芯片及***电路。
进一步地，信号解码与反馈编码模块有两种工作方式，工作方式一包括训练模态和使用模态，与假肢控制与感知模块相连；工作方式二为无线通信模态，与计算机辅助训练软件相连。
进一步地，所述假肢控制与感知模块包括控制芯片、驱动电路及可充电电池，将运动指令转化为假肢手电机的驱动控制信号，同时将假肢手的感知信号转化为反馈模式。
进一步地，所述信号解码与反馈编码模块运行在工作方式一的训练模态时，信号解码与反馈编码模块发送训练运动指令给假肢控制与感知模块控制假肢手依次执行设定的训练动作，患者则用残肢跟随假肢执行相应肌肉收缩；信号解码与反馈编码模块依次对残肢生物信号进行数字化处理、数据加窗处理、特征提取处理并训练得出线性判别分析分类器或支持向量机分类器，以矩阵形式存储在所述记忆芯片中；所述特征为生物信号的绝对平均值、过零点数、斜率变化数、波形长度与自回归模型参数；所述信号解码与反馈编码模块的训练模态完成后自动切换至工作方式一的使用模态，依次对生物信号进行数字化处理、数据加窗处理、特征提取处理以及模式分类处理得出运动指令，同时对反馈模式进行脉冲编码处理产生反馈刺激信号。
进一步地，所述线性判别分析分类器的表达如下：
其中μi表示第i类动作对应的生物信号的均值特征向量，p(ωi)表示第i类动作的先验概率，∑表示生物信号特征向量的协方差矩阵，通过贝叶斯决策规则判断当前特征向量x所属的动作类别。
进一步地，所述支持向量机分类器的优化求解方法如下：
s.t.yi(wTφ(xi+b)≥1-ξi
ξi≥0
其中w表示支持向量机分类器的权值矩阵；b代表支持向量机分类器的偏置；l表示训练样本的数量；ξi为松弛变量，其作用是确保在不同的动作类别分布重叠时优化问题有解；C是惩罚因子，用来控制拟合残差；y表示指标向量；φ表示支持向量机分类器的核函数，选取高斯径向基函数为核函数。
进一步地，所述信号解码与反馈编码模块运行在工作方式二的无线通信模态时，将数字化处理的生物信号无线传输到所述计算机辅助训练软件，同时无线接收计算机辅助训练软件产生的反馈模式并进行脉冲编码处理产生反馈刺激信号。
进一步地，所述计算机辅助训练软件包括生物信号显示界面、虚拟假肢界面和训练界面；所述计算机辅助训练软件依次对生物信号进行数据加窗处理、特征提取处理以及模式分类处理得出运动指令控制虚拟假肢手动作，同时将虚拟假肢手的感知信号转化为反馈模式；所述特征为生物信号的绝对平均值、过零点数、斜率变化数、波形长度与自回归模型参数；所述模式分类为线性判别分析或支持向量机，可由训练界面训练得出。
与现有技术相比，本发明带来的有益效果是：
1)可实现截肢患者残肢对假肢的直观操控，显著提升灵巧假肢的操控性能，促进假肢控制接口技术的升级换代；
2)建立了感知反馈通道，形成了截肢残端与假肢的双向环路，让使用者感受到假肢的操作状态，可大幅提升截肢患者对假肢的接受度；
3)提供的计算机辅助训练软件降低了截肢患者的康复训练对专业医师的依赖，利用虚拟训练平台便于患者快速掌握多功能假肢的使用技巧，早日回归正常生活。
以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。
附图说明
图1是本发明的一个较佳实施例的用于假肢手控制与感知的双向残肢接口***组成示意图；
图2是本发明的较佳实施例的***结构示意图；
图3是本发明的较佳实施例的肌电信号采集流程图；
图4是本发明的较佳实施例的信息采集与反馈模块佩戴于残肢示意图；
图5是本发明的较佳实施例的信号处理流程图；
图6是本发明的较佳实施例的计算机辅助训练软件界面示意图。
其中，100-信号采集与反馈模块，101-肌电传感器，102-肌电参考电极，103-肌电差分电极，104-信号总线公头，200-信号解码与反馈编码模块，201-状态开关，202-信号总线母头，203-控制总线母头，300-假肢控制与感知模块，301-控制总线公头，302-电池接头，303-假肢手接口，400-前臂残肢，401-残肢皮肤，402-残肢桡骨，403-残肢尺骨。
具体实施方式
以下参考说明书附图介绍本发明的多个优选实施例，使其技术内容更加清楚和便于理解。本发明可以通过许多不同形式的实施例来得以体现，本发明的保护范围并非仅限于文中提到的实施例。
在附图中，结构相同的部件以相同数字标号表示，各处结构或功能相似的组件以相似数字标号表示。附图所示的每一组件的尺寸和厚度是任意示出的，本发明并没有限定每个组件的尺寸和厚度。为了使图示更清晰，附图中有些地方适当夸大了部件的厚度。
如图1和图2所示，本发明的用于假肢手控制与感知的双向残肢接口***包括信息采集与反馈模块100、信号解码与反馈编码模块200、假肢控制与感知模块300和计算机辅助训练软件。信息采集与反馈模块100通过信号总线公头104与信号解码与反馈编码模块200的信号总线母头202连接，将采集到的残肢生物信号传给信号解码与反馈编码模块200。信号解码与反馈编码模块200通过控制总线母头203与假肢控制与感知模块300的控制总线公头301连接。信号解码与反馈编码模块200对生物信号进行解析并将解码出的运动指令传送给假肢控制与感知模块300用以控制假肢的操作，假肢控制与感知模块300通过假肢手接口303与假肢相连。假肢控制与感知模块300将假肢的传感反馈模式传递给信号解码与反馈编码模块200，信号解码与反馈编码模块200对反馈模式进行编码并将反馈刺激信号传递给信息采集与反馈模块100。信号解码与反馈编码模块200还可将信息采集与反馈模块100采集的残肢生物信号无线传输给计算机辅助训练软件，借助虚拟假肢进行康复训练。
该实施例中的信息采集与反馈模块100包含了八通道的肌电传感器101和一通道的振动刺激器，振动刺激器可集成于任一肌电传感器101中。肌电传感器101通过肌电参考电极102和肌电差分电极103采集残肢肌电信号。如图3所示，肌电传感器101内部集成了放大滤波电路以采集高质量的肌电信号，滤波器的带宽设置为20～450Hz。具体实施时，如图4所示，信息采集与反馈模块100的肌电传感器101的厚度可控制在5mm以内，根据截肢用户的前臂残肢400情况，集成在量身定制的假肢接受腔中与残肢皮肤401稳定接触。
信号解码与反馈编码模块200包括数字信号处理芯片stm32F4、记忆芯片、蓝牙芯片及***电路组成的PCB板。信号解码与反馈编码模块200有两种工作方式，工作方式一包括训练模态和使用模态，与假肢控制与感知模块300相连；工作方式二则切换到无线通信模态，与计算机辅助训练软件相连。信号解码与反馈编码模块200的默认状态为工作方式一。计算机辅助训练软件配有蓝牙适配器，只有信号解码与反馈编码模块200的蓝牙芯片与蓝牙适配器成功配对时，信号解码与反馈编码模块200才切换到工作方式二，即无线通信模态。
假肢控制与感知模块300包括控制芯片MSP430、驱动电路，通过电池接头302连接可充电电池。假肢控制与感知模块300可将运动指令转化为假肢手电机的驱动控制信号，同时将假肢手的感知信号转化为反馈模式。
信号解码与反馈编码模块200运行在工作方式一时，长按状态开关201可进入训练模态，信号解码与反馈编码模块200发送训练运动指令给假肢控制与感知模块300控制假肢手依次执行设定的训练动作，患者则用残肢跟随假肢执行相应肌肉收缩。如图5所示，训练完毕后，信号解码与反馈编码模块200依次对采集的残肢肌电信号进行数字化处理、数据加窗处理、特征提取处理并训练得出线性判别分析分类器，以矩阵形式存储在记忆芯片中。所提取的特征为肌电信号的绝对平均值、过零点数、斜率变化数、波形长度与自回归模型参数。信号解码与反馈编码模块200的训练模态完成后自动切换至使用模态，依次对肌电信号进行数字化处理、数据加窗处理、特征提取处理以及模式分类处理得出运动指令，同时对反馈模式进行脉冲编码处理产生反馈刺激信号。后续使用时，上电后无需对模型进行重新训练，短按状态开关201直接进入使用模态。
信号解码与反馈编码模块200运行在工作方式二的无线通信模态时，可将数字化处理的肌电信号通过蓝牙传输到计算机辅助训练软件，同时无线接收计算机辅助训练软件产生的反馈模式并进行脉冲编码处理产生反馈刺激信号。如图6所示，计算机辅助训练软件包括生物信号显示界面、虚拟假肢界面和训练界面。计算机辅助训练软件信号处理的流程和信号解码与反馈编码模块200的工作方式一相同。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (10)

1.一种用于假肢手控制与感知的双向残肢接口***，其特征在于，包括信息采集与反馈模块、信号解码与反馈编码模块、假肢控制与感知模块、计算机辅助训练软件；所述信息采集与反馈模块将采集到的残肢生物信号传给所述信号解码与反馈编码模块，所述信号解码与反馈编码模块对所述生物信号进行解析并将解码出的运动指令传送给所述假肢控制与感知模块用以控制假肢的操作；所述假肢控制与感知模块将假肢的传感反馈模式传递给所述信号解码与反馈编码模块，所述信号解码与反馈编码模块对反馈模式进行编码并将反馈刺激信号传递给所述信息采集与反馈模块；所述信号解码与反馈编码模块还将所述信息采集与反馈模块采集的残肢生物信号无线传输给所述计算机辅助训练软件，借助虚拟假肢进行康复训练。
2.如权利要求1所述的用于假肢手控制与感知的双向残肢接口***，其特征在于，所述所述信息采集与反馈模块包括至少四通道的生物传感器、至少一通道的刺激器和可伸缩结构，通过所述可伸缩结构把所述生物传感器和所述刺激器佩戴在残肢上。
3.如权利要求2所述的用于假肢手控制与感知的双向残肢接口***，其特征在于，所述生物传感器为肌电或近红外光谱或肌音或三者的组合传感器，用以采集残肢肌肉活动对应的生物信号，所述刺激器为电刺激器或震动刺激器或二者的组合，用以刺激残肢产生触、压、滑感觉。
4.如权利要求3所述的用于假肢手控制与感知的双向残肢接口***，其特征在于，所述生物传感器为肌电传感器时，采用金属电极片及放大滤波电路实现；所述生物传感器为近红外光谱时，采用近红外光源和光电探测器实现；所述生物传感器为肌音传感器时，采用高灵敏度麦克风或微加速度计或压电传感器及放大滤波电路实现。
5.如权利要求1所述的用于假肢手控制与感知的双向残肢接口***，其特征在于，所述信号解码与反馈编码模块包括数字信号处理芯片、记忆芯片、无线芯片及***电路。
6.如权利要求1或5所述的用于假肢手控制与感知的双向残肢接口***，其特征在于，所述信号解码与反馈编码模块有两种工作方式，工作方式一包括训练模态和使用模态，与假肢控制与感知模块相连；工作方式二为无线通信模态，与计算机辅助训练软件相连。
7.如权利要求1所述的用于假肢手控制与感知的双向残肢接口***，其特征在于，所述假肢控制与感知模块包括控制芯片、驱动电路及可充电电池，将运动指令转化为假肢手电机的驱动控制信号，同时将假肢手的感知信号转化为反馈模式。
8.如权利要求6所述的用于假肢手控制与感知的双向残肢接口***，其特征在于，所述所述信号解码与反馈编码模块运行在工作方式一的训练模态时，所述信号解码与反馈编码模块发送训练运动指令给所述假肢控制与感知模块控制假肢手依次执行设定的训练动作，患者用残肢跟随假肢执行相应肌肉收缩；所述信号解码与反馈编码模块依次对残肢生物信号进行数字化处理、数据加窗处理、特征提取处理并训练得出线性判别分析分类器或支持向量机分类器，以矩阵形式存储在所述记忆芯片中；所述特征为生物信号的绝对平均值、过零点数、斜率变化数、波形长度与自回归模型参数；所述信号解码与反馈编码模块的训练模态完成后自动切换至工作方式一的使用模态，依次对生物信号进行数字化处理、数据加窗处理、特征提取处理以及模式分类处理得出运动指令，同时对反馈模式进行脉冲编码处理产生反馈刺激信号。
9.如权利要求6所述的用于假肢手控制与感知的双向残肢接口***，其特征在于，所述信号解码与反馈编码模块运行在工作方式二的无线通信模态时，将数字化处理的生物信号无线传输到所述计算机辅助训练软件，同时无线接收所述计算机辅助训练软件产生的反馈模式并进行脉冲编码处理产生反馈刺激信号。
10.如权利要求1所述的用于假肢手控制与感知的双向残肢接口***，其特征在于，所述计算机辅助训练软件包括生物信号显示界面、虚拟假肢界面和训练界面；所述计算机辅助训练软件依次对生物信号进行数据加窗处理、特征提取处理以及模式分类处理得出运动指令控制虚拟假肢手动作，同时将虚拟假肢手的感知信号转化为反馈模式；所述特征为生物信号的绝对平均值、过零点数、斜率变化数、波形长度与自回归模型参数；所述模式分类为线性判别分析或支持向量机，可由训练界面训练得出。
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