【摘要】：現(xiàn)有基于患者主動參與的機器人輔助康復(fù)訓(xùn)練方法,大多以感知患者"運動"參與為主,而忽略了"心理"層次主動參與,且人機交互控制方法未能同時將機器人連續(xù)變量運動控制或醫(yī)師離散事件決策控制這種混雜特性融于統(tǒng)一框架內(nèi),具有一定的局限。針對此問題,提出一種基于焦慮情緒識別與混雜控制的機器人輔助臨床康復(fù)控制方法。該方法首先分析機器人輔助康復(fù)過程中不同強度焦慮情緒生理響應(yīng)特征的顯著性及差異性;其次,運用基于徑向基核的支持向量機設(shè)計焦慮情緒分類器;再次,基于混雜控制理論設(shè)計與患者焦慮情緒強度相一致的人機交互控制器;最后,選取3例腦卒中患者,運用Barrett公司W(wǎng)AMTM機器人構(gòu)建臨床康復(fù)實驗平臺,驗證所提方法有效性。
[Abstract]:Most of the existing robot-assisted rehabilitation training methods based on patient's active participation are mainly aware of the patient's "movement" participation, while ignoring the "psychological" level of active participation. The hybrid characteristics of robot continuous variable motion control or physician discrete event decision control can not be combined into the unified framework by man-machine interaction control method, which has some limitations. To solve this problem, a robotic assisted clinical rehabilitation control method based on anxiety recognition and hybrid control is proposed. This method firstly analyzes the significance and difference of physiological response characteristics of different intensity anxiety emotion in the process of robot assisted rehabilitation. Secondly, the support vector machine based on radial basis kernel is used to design anxiety emotion classifier. Thirdly, Based on hybrid control theory, a human-computer interaction controller is designed, which is consistent with the intensity of patients' anxiety. Finally, three stroke patients are selected to construct a clinical rehabilitation experimental platform using WAMTM robot of Barrett company to verify the effectiveness of the proposed method.
【作者單位】： 南京郵電大學(xué)機器人信息感知與控制研究所;東南大學(xué)儀器科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61673114,61305095) 江蘇省重點研發(fā)計劃(BE2015701) 江蘇省自然科學(xué)基金(BK20141426、BK20170898) 江蘇省“青藍(lán)工程”項目(QL00516014)資助
【分類號】：R496;TP242

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