【技术领域】
[0001] 本
发明属于训练设备领域，涉及一种利用肌肉协同作用的多阶段下肢训练系统及方法。【背景技术】
[0002] 对于遭受了脑卒中或者其他神经系统
疾病的患者来说，绝大多数都面临着运动性障碍，患者在运动恢复的过程中需要分阶段不断接受不同强度的刺激从而恢复患者的功能性行走能
力。目前的训练方式有人工按摩恢复训练，功率
自行车训练，下肢训练
机器人恢复训练等方式。近年来训练机器人因其能有效模拟真实环境的步态，同时降低了
治疗师的工作强度，提高了治疗的
可持续性、安全性等优点而得到普遍的重视，训练机器人作为康复医学工程与机器人工程的跨学科结合成为研究热点。但现有的训练机器人系统普遍存在训练功能单一，与康复患者交互差等缺点，导致患者使用训练机器人的主动性和积极性较低、训练效果不理想等问题。
[0003] 中国
专利CN107049702A和CN109419604A都提出了基于一种
虚拟现实的下肢康复训练系统，但两者所提出的训练系统只注重了虚拟场景的搭建以及使用者与虚拟场景的交互问题，忽视了不同使用者不同训练阶段与训练机器人之间的交互问题，且训练机器人为被动控制，忽视了使用者在步态训练阶段主动训练的效果，从而导致两个康复系统的使用者训练沉浸效果较好，但实际训练效果较差。中国专利CN105919775B提出的一种下肢康复训练机器人，使用者被固定在
外骨骼机器人上，跟随预设轨迹进行训练，无法满足使用者的个体差异性，且容易在训练过程中对使用者造成二次伤害，训练效果较差。【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于解决
现有技术中训练功能单一、训练
沉浸感不足、缺乏主动训练恢复等问题，提供一种利用肌肉协同作用的多阶段下肢训练系统及方法。
[0005] 为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：
[0006] 一种利用肌肉协同作用的多阶段下肢训练系统，包括：
[0007] 肌电
信号采集模
块，用于实时采集肌
电信号数据，并传输至
信号处理模块中；
[0008] 信号处理模块，用于对得到的肌电信号数据进行特征提取处理，判断肌肉协同效应特征，进行动作识别判定并产生动作模型，再将处理好的动作类别信号实时传输到外骨骼控
制模块；
[0009] 外骨骼
控制模块，用于接收信号处理模块发来的动作类别信号和
传感器反馈的交互力信号，配合虚拟现实交互模块的交互训练预设单元对使用者进行主动诱导，向下肢外骨骼发出指令以控制下肢外骨骼执行训练动作，同时反馈
人机交互力信息至外骨骼控制模块，实时调整控制指令，实现对下肢外骨骼进行精确控制；
[0010] 下肢外骨骼，用于接收来自外骨骼控制模块的控制指令完成相应动作，并将使用者与下肢外骨骼的
位置信息和人机交互力信息分别反馈给虚拟现实交互模块和外骨骼控制模块。
[0011] 本发明训练系统的进一步改进在于：
[0012] 虚拟现实交互模块包括虚拟现实眼镜、桌面显示界面、数据输入设备、无线通信设备以及包含多种模式的训练预设单元；所述训练预设单元包括单一动作训练、平衡训练和步态训练三个阶段的训练单元，分别对应无法站立的使用者进行单一动作训练、站立初期的使用者进行站立平衡训练和能够站立中后期进行步态训练三个训练阶段。
[0013] 下肢外骨骼包括
支架单元、减重单元、步态训练行走单元、外骨骼子模块、
位姿变换结构、
编码器、
压力传感器和
位置传感器；外骨骼子模块设置有髋关节、
膝关节和踝关节三个主动关节，且髋关节和踝关节能够在矢状面和
水平面转动，水平面的转动
角度在﹣45°～45°；踝关节和髋关节矢状面的转动角度在0°～30°；膝关节在矢状面的转到角度在0°～60°，使下肢外骨骼能够完成髋关节内收、外展、屈曲和伸展，膝关节屈曲和伸展，踝关节背屈和外翻八个单一
自由度动作。
[0014] 位姿变换机构通过
轴承和滑块机构进行折叠和展开，当训练阶段选择为平衡训练和步态训练时，位姿变换机构展开，位姿处于站立姿势；当训练阶段选择为单一动作训练时，位姿变换机构折叠，形成能够坐姿的平台，此时处于坐姿姿势，使用者能够坐在平台上进行单一动作的训练。
[0015] 一种利用肌肉协同作用的多阶段下肢训练方法，包括单一动作训练、平衡训练和步态训练三个训练阶段，具体方法如下：
[0016] a.单一动作训练阶段：
[0017] 在单一动作训练阶段进行髋关节内收、外展、屈曲和伸展，膝关节屈曲和伸展，踝关节背屈和外翻八个单一动作；
[0018] b.平衡训练阶段：
[0019] 通过安装在使用者脚下的两个压力传感器和安装在髋关节两侧的压力传感器反馈倾斜状况进行辅助训练；
[0020] c.步态训练阶段；
[0021] 通过单一动作训练阶段所记录的肌电数据，从中提取使用者肌肉协同作用作为步态训练动作分类的输入，从而产生不同组合动作类别，生成动作模型进行步态训练。
[0022] 本发明训练方法的进一步改进在于：
[0023] 所述步骤c中动作模型是当执行由使用者肌肉协同作用组合表达的运动时，将运动分解为多个肌肉协同水平的组合；在动作模型中，通过提取的使用者肌肉协同作用的生成历史来预测运动，并根据估计过程输出一个
修改向量；
[0024] 通过单一动作提取肌肉协同模式的方法如下：
[0025] ms(t)＝F(x(t),x(t-1),...,x(t-T+1))
[0026] 其中，F(·)函数通过R-LLGMN网络的方式学习单一动作的时序肌电信号模式获得肌电信号和肌肉协同之间转化的关系函数，R-LLGMN网络由高斯混合模型和隐
马尔可夫模型组成，处理算子运动的时间序列特征；ms(t)为多个单一动作的组合动作模式，n为单一动作的数量；复杂动作由单一动作线性表示，引入比例系数an，进而其中an通过将组合运动的肌电转化为ms(t)后求出。
[0027] 与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
[0028] (1)本发明采用人体肌电信号和虚拟现实交互技术相结合的训练方式，以基于下肢肌电信号获取的肌肉协同模式为控制输入，使用者在虚拟现实交互场景中中观察到的训练动作与预设动作的差异作为给使用者的反馈，使用者主动调整肌肉力；使用者与下肢外骨骼的人机交互力作为反馈环节，形成完整的外骨骼闭环控制回路，与现有的被动控制训练机器人相比，使用者在不同的训练阶段中都通过主动的训练意图进行训练，训练效果更佳。
[0029] (2)本发明在肌电信号的
基础上提取使用者肌肉协同作用进行复杂组合动作的分类判定，适合不同患病情况的使用者。步态训练可以通过单一动作训练阶段后的肌电数据进行使用者肌肉协同作用的特征提取工作，从而在较小的运动数据集中分类出多种复杂组合动作，减少了使用者的训练量和前期的准备工作。
[0030] (3)本发明提出多模式多阶段的下肢训练系统，包含三个阶段恢复方案，适应使用者多阶段恢复的需求。其中多阶段训练方案包括平衡训练、单一动作训练和步态训练三个训练阶段。同时引入了完成度评价机制。通过与达标动作的对比给予使用者反馈，使用者可主动调节肌肉力的强度，增强了使用者的主动参与感，达到主动、精确地完成训练动作的效果。
[0031] (4)本发明所提出的下肢外骨骼执行机构包括站立和坐姿两种
姿态。配合不同阶段的训练场景，可以达到平衡训练、单一动作训练和步态训练三个训练阶段的训练效果。【
附图说明】
[0033] 图2为本发明下肢外骨骼执行不同阶段训练动作的
流程图；
[0034] 图3为本发明
实施例的一个动作的虚拟场景交互示意图。
[0035] 其中，1-显示界面；2-虚拟现实交互设备；3-训练场景方案；4-减重机构；5-使用者；6-变姿态
支撑结构；7-训练动作执行机构。【具体实施方式】
[0036] 为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，不是全部的实施例，而并非要限制本发明公开的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要的混淆本发明公开的概念。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，都应当属于本发明保护的范围。
[0037] 在附图中示出了根据本发明公开实施例的各种结构示意图。这些图并非是按比例绘制的，其中为了清楚表达的目的，放大了某些细节，并且可能省略了某些细节。图中所示出的各种区域、层的形状及它们之间的相对大小、位置关系仅是示例性的，实际中可能由于制造公差或技术限制而有所偏差，并且本领域技术人员根据实际所需可以另外设计具有不同形状、大小、相对位置的区域/层。
[0038] 本发明公开的上下文中，当将一层/元件称作位于另一层/元件“上”时，该层/元件可以直接位于该另一层/元件上，或者它们之间可以存在居中层/元件。另外，如果在一种朝向中一层/元件位于另一层/元件“上”，那么当调转朝向时，该层/元件可以位于该另一层/元件“下”。
[0039] 需要说明的是，本发明的
说明书和
权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何
变形，意图在于
覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0040] 下面结合附图对本发明做进一步详细描述：
[0041] 参见图1，本发明利用肌肉协同作用的多阶段下肢训练系统，包括肌电信号采集模块、信号处理模块、下肢外骨骼、下肢外骨骼控制模块、虚拟现实交互模块和传感通信模块。
[0042] 肌电信号采集模块，用于实时采集下肢运动功能障碍患者的下肢肌电信号数据，并传输至信号处理模块中；肌电信号采集模块采用8通道的肌电信号采集设备，8通道肌电信号分别对应大收肌、梨状肌、小腿三头肌、股四头肌、胫骨前肌、腓骨肌、阔筋膜张肌、臀大肌八块肌肉，所采集的肌电信号对应髋关节内收、外展、屈曲、伸展，膝关节屈曲、伸展，踝关节背屈、外翻八种前期的基本训练动作。
[0043] 信号处理模块，用于将得到的肌电信号数据进行特征提取处理，判断肌肉协同效应特征，进行动作识别判定并产生动作模型，并将处理好的动作类别信号实时传输到外骨骼控制模块；信号处理模块采用微型
计算机系统，可完成肌电信号滤波、肌电信号的肌肉协同特征提取、运动测定和动作模型生成。
[0044] 虚拟现实交互模块包括虚拟现实眼镜，桌面显示界面，数据输入设备及无线通信设备。虚拟现实交互模块包含多种模式训练场景方案预设单元，包括单一动作训练、平衡训练、步态训练三个阶段的训练场景，分别适应无法站立的使用者进行重点肌肉群训练、站立初期的使用者进行站立平衡训练和可站立中后期进行步态训练三个训练阶段；虚拟现实交互模块还包括完成度评测奖励单元，通过与下肢外骨骼的传感器进行交互，对使用者的训练动作完成度进行评价并反馈给虚拟现实场景中的使用者。具体评价方案如表1所示：
[0045] 表1完成度评价方案
[0046]
[0047]
[0048] 使用者在虚拟现实场景中可以实时观察自己的动作位置，与目标位置的差距实时以画面反馈给使用者，使使用者可以主动进行肌肉力调节，提高使用者的参与感，使使用者的下肢动作更接近标准动作，提高使用者的完成度以保证训练效果，从而提升使用者在训练过程中的参与主动性和训练动作的准确性。
[0049] 训练方案中的虚拟场景提供视觉和听觉交互，包含背景和训练动作指导画面两个部分，背景有公园、海边、草坪、社区四种利于患者在放松状态下进行训练的选择，使用者可以根据自己喜好选择背景；训练动作指导画面由康复治疗师辅助选择，使用者在训练动作画面指导下产生相应动作的意图。
[0050] 外骨骼控制模块，外骨骼控制模块接收信号处理模块发来的动作类别信号和传感器反馈的交互力信号，配合虚拟场景的交互训练方案对使用者的主动诱导，向下肢外骨骼发出指令以控制下肢外骨骼执行训练动作，同时反馈人机交互力信息至外骨骼控制模块，实时调整控制指令，实现对下肢外骨骼进行精确控制。
[0051] 下肢外骨骼，包含外骨骼子模块和相应的传感器。具体包括支架单元、减重单元、步态训练行走单元、外骨骼子模块、位姿变换结构、编码器、压力传感器和位置传感器。下肢外骨骼接收来自外骨骼控制模块的指令完成相应动作，并将使用者与外骨骼腿的位置信息和人机交互力学信息分别反馈给虚拟现实交互模块和外骨骼控制模块。
[0052] 位姿变换机构可通过轴承和滑块机构进行折叠和展开，当训练阶段选择为平衡训练和步态训练时，位姿变换机构展开，位姿处于站立姿势；当训练阶段选择为单一动作训练时，位姿变换机构折叠，形成可以坐姿的平台，此时处于坐姿姿势，使用者可以坐在该平台上进行单一动作的训练。
[0053] 下肢外骨骼的外骨骼子模块设置有髋关节、膝关节和踝关节三个主动关节，且髋关节和踝关节可以在矢状面和水平面转动，水平面的转动角度在﹣45°～45°；踝关节和髋关节矢状面可转动角度在0°～30°；膝关节在矢状面可转到角度在0°～60°。所设计外骨骼可完成髋关节内收、外展、屈曲、伸展，膝关节屈曲、伸展，踝关节背屈、外翻八个单一自由度动作。
[0054] 本发明利用肌肉协同作用的多阶段下肢训练系统的训练方法，包括单一动作训练、平衡训练和步态训练三个训练阶段，具体如下：
[0055] a.无法站立的患者进行单一动作训练阶段；在单一动作训练阶段分为髋关节内收、外展、屈曲、伸展，膝关节屈曲、伸展，踝关节背屈、外翻八个单一动作，根据动作的不同顺序组合模式，适应不同患者情况进行不同重点肌肉群的训练。
[0056] b.站立初期的患者进行站立平衡训练阶段；平衡训练阶段主要通过安装在使用者脚下的两个压力传感器和安装在髋关节两侧的压力传感器反馈身体的倾斜状况进行辅助训练；
[0057] c.可站立中后期进行步态训练阶段。
[0058] 步态训练适合经过单一动作训练后且具备一定运
动能力的患者，该阶段通过单一动作训练阶段所记录的肌电数据，从中提取使用者肌肉协同作用作为步态训练动作分类的输入，从而产生不同组合动作类别进行步态训练。例如步态训练起始的抬腿动作可以由膝关节和髋关节的屈曲组合而成，在实际操作过程中，通过将使用者在单一动作训练过程时所保存的肌电数据进行使用者肌肉协同作用提取，得到组合动作的肌肉协同模式，在动作模型中判定动作类别，在步态训练过程中作为动作控制的输入。
[0059] 阶段训练方式如表2所示：
[0060] 表2阶段训练方式
[0061]
[0062] 动作模型是当执行由使用者肌肉协同作用组合表达的运动时，构成运动的所有协同作用不是同时产生的，是通过其他个体协同作用的组合而连续产生的，即可将运动分解为多个肌肉协同水平的组合。基于此设运动产生的过程，在动作模型中，通过提取的使用者肌肉协同作用的生成历史来预测运动，并根据估计过程输出一个修改向量。
[0063] 通过单一动作提取肌肉协同模式方法如下：
[0064] ms(t)＝F(x(t),x(t-1),...,x(t-T+1))
[0065] 其中，F(·)函数通过R-LLGMN网络的方式学习单一动作的时序肌电信号模式获得肌电信号和肌肉协同之间转化的关系函数，该网络由高斯混合模型和
隐马尔可夫模型组成，处理算子运动的时间序列特征；ms(t)为多个单一动作的组合动作模式， n为单一动作的数量，同时考虑复杂动作由单一动作线性表示，引入比例系数an，进而其中an可以通过将组合运动的肌电转化为ms(t)后求出。
[0066] 整个训练过程使用者在虚拟现实场景中参与交互，同时根据
视觉反馈和系统的完成度评价机制反馈不断主动调整肌肉发力程度，本发明系统预设多模式训练场景方案单元，包括单一动作训练方案、平衡训练方案和步态训练方案。
[0067] 如图1和图2所示本发明的训练过程如下：
[0068] 首先使用者穿戴好下肢外骨骼、肌电采集设备及虚拟现实眼镜，做好训练的准备工作。
[0069] 然后由康复治疗师确定当前所属的训练阶段，在虚拟现实交互模块中选择合适的训练场景，使用者根据虚拟现实交互模块场景中的提示做出相应的训练动作。在使用者做出训练动作之前，8通道肌电采集仪采集到使用者的下肢肌电信号，并传输至信号处理模块，信号处理模块根据肌电信号和使用者肌肉协同作用对动作类型进行测定，完成测定后，将判定的结果
信号传输至外骨骼控制模块，外骨骼控制模块根据接收到的信号发出控制指令控制下肢外骨骼执行相应的训练动作；
[0070] 在执行训练动作的同时，压力传感器将人机交互
力反馈给控制系统调节控制指令，位置传感器将使用者腿部位置反馈至虚拟现实交互模块中，使用者在虚拟现实交互模块中可以实时观察自己腿部位置与预设完成位置的差距，同时完成度评价机制对使用者的动作完成度进行评价反馈给使用者本身，使用者根据自己的视觉判断和评价机制的反馈调整自己的肌肉力度，主动完成每一次合格的训练动作，达到主动控制和精确训练的目的。
[0071] 系统会在每一次动作完成后记录训练次数，达到训练次数后会提示使用者完成此次训练过程并退出此次训练，使用者也可以中途根据自身情况直接选择退出训练。
[0072] 参见图3，图3为使用者与系统交互过程实例，使用者5与虚拟现实场景通过具体设备2进行交互的具体方式是医生根据使用者的康复情况在显示界面1上选择单一动作训练阶段的训练场景方案3，其中单一动作训练方案按照三个活动关节进行分类，此时可选择膝关节的屈曲和伸展，
选定方案后，使用者变姿态支撑结构6解
锁，在滑块轴承结构的作用下向上折叠，形成坐姿姿态模式，为使用者提供可以坐姿的结构。使用者通过虚拟现实眼镜2观察到场景的动作提示(即膝关节的屈曲伸展动作)后，产生执行动作的肌电信号，通过前文所述模块处理后控制外骨骼7执行膝关节的屈曲伸展动作，在执行膝关节屈曲伸展动作过程中，使用者可通过虚拟交互设备实时观察到自己的动作，同时虚拟交互系统的评价机制通过传感器
感知使用者的腿部位置，对比设定完成动作给出动作完成度评价等级优、良、不合格，然后实时反馈给使用者，使用者可以根据评价实时调整自己的肌肉力度，更好的完成膝关节的屈曲伸展训练动作。所述的外骨骼训练系统包括训练动作执行机构7、支架系统、减重机构4、
配重和使用者变姿态支撑结构6。所述使用者变姿态支撑结构6在选定单一动作训练阶段模式时，通过向上折叠成使用者坐姿的支撑结构，此模式下使用者变为坐姿姿态，可完成单一动作阶段的8种基本动作的训练；当训练模式选定平衡训练和步态训练时，变姿态支撑结构6向下折叠，使用者在减重结构4的提升下成站姿姿态，完成平衡训练和步态训练的相关训练动作。
[0073] 以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。
