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公开(公告)号：CN102743838A
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201210243574.2
申请日：2012-07-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A63B23/04
Abstract: 本发明公开了一种新型坐卧式下肢康复机器人下肢关节机构。该机构包括：髋、膝、踝3个关节机构，以及大腿、小腿和踝高3个连杆机构。髋、膝、踝3个关节机构采用不同的曲柄滑块机构便于分别进行优化。各个关节机构均采用旋转螺母式滚珠丝杠实现曲柄滑块机构的移动副；各个关节机构均配置拉压力传感器，可间接测量对应关节扭矩；各个关节均配置直流电机，可单独驱动对应关节机构，该直流电机均配置了位置传感器。各个关节机构有确定的旋转中心，大腿、小腿和踝高3个连杆机构长度均可调整，因此所述下肢机构可以和人体下肢保持很好的一致性。
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公开(公告)号：CN102727361A
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN201210225997.1
申请日：2012-06-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种坐卧式下肢康复机器人，可以根据患者的损伤程度或康复阶段分别进行被动训练、助力训练或主动训练。所述机器人包括座椅、机械臂、主工控箱、人机交互界面、电刺激手握开关、电刺激电极片、肌电信号采集电极片、功能性电刺激和肌电信号采集工控箱。被动训练时，患者下肢按照设定运动轨迹进行训练；助力训练时，对患者下肢的主要肌群施加电刺激脉冲，根据末端的运动轨迹对电刺激脉冲进行时序控制，完成助力训练；主动训练时，采集患者相应肌肉的肌电信号，根据不同的控制算法实现由患者带动机器人的主动训练。本发明将传统的物理疗法、作业疗法、运动疗法进行有机的结合，能够有效地改善患者的康复效果，增强患者主动参与的愿望。
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公开(公告)号：CN102716000A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201210226091.1
申请日：2012-06-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种坐卧式下肢康复机器人及相应的助力训练控制方法。所述机器人包括座椅、机械臂、人机交互界面、主工控箱、电刺激手握开关、电刺激电极片、功能性电刺激工控箱和功能性电刺激仪。在辅助患者进行助力训练时，根据临床需求，设定机器人末端运动轨迹，主工控箱中的主机通过逆向运动学求解各关节运动轨迹，通过相应的运动控制卡、关节驱动器、电机/编码器，控制机械臂带动患者双侧下肢进行康复训练，同时，还对患者下肢的主要肌群施加电刺激脉冲，并根据末端的运动轨迹对电刺激脉冲进行时序控制，完成助力训练。本发明将传统的物理疗法、作业疗法、运动疗法进行有机的结合，能够有效地改善患者的康复效果，并增强患者主动参与的愿望。
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公开(公告)号：CN116595437B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310558791.9
申请日：2023-05-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F18/241 , G06N3/096 , G06F18/22 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种零校准迁移学习分类模型的训练方法、设备和存储介质，该方法包括：获取标记域分类标签和任务分类标签的脑电数据；基于模型中特征提取层，对标记后的脑电数据进行特征提取；分别利用模型中运动想象分类层和域鉴别层，预测对应的预测任务分类以及预测域分类；基于标记后的脑电数据中源域的任务态数据及其对应的预测任务分类，以及目标域和源域的静息态数据及其对应的预测域分类，确定分类模型的总损失函数；在总损失函数满足收敛或达到预设阈值的情况下，得到所述零校准迁移学习分类模型。通过本发明提供的训练方法，该零校准迁移学习分类模型无需进行提前校准，是兼顾分类准确率与用户专属的模型，提高对脑电数据分类的准确度。
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公开(公告)号：CN115731285A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202110998220.8
申请日：2021-08-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种机器人末端控制方法、装置、电子设备及存储介质，将理论运动轨迹作为指导，通过其上的关键点位置，采用主成分分析法以及对目标机器人的运动学逆解方程的求解，确定出机器人末端的理论运动轨迹对应的实际运动路径，可以通过实际运动路径实现对机器人末端的精准控制，使机器人末端可以按照正确的运动轨迹进行运动，在待操作对象上绘制出理论运动轨迹，进而实现手术辅助效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113688952A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202111237839.3
申请日：2021-10-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种基于自适应脑电通道选择的脑机接口解码加速方法及系统，包括：获取待解码脑电数据；将所述待解码脑电数据输入解码模型，输出对所述待解码脑电数据进行意图解码的解码结果；其中，所述解码模型用于基于所述待解码脑电数据压缩为的最少通道数据进行特征提取得到策略特征，并根据所述策略特征选择最优通道数目以获取最优通道数据后，通过所述最优通道数据对所述待解码脑电数据进行意图解码。用以解决现有技术利用多通道进行脑电数据解码，造成解码效率低下的缺陷，实现通过解码模型进行待解码脑电数据解码通道的转换和选择，在不降低甚至提高解码精度的前提下，提高解码效率。
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公开(公告)号：CN112294599B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202011192281.7
申请日：2020-10-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于计算机领域，具体涉及一种基于人体参数的训练轨迹生成模型构建方法、系统、装置，旨在为了解决现有下肢康复机器人步态训练轨迹单一问题。本发明方法包括基于输入特征集合、傅里叶系数集合，构建训练样本集；基于所述训练样本集，对预设关节分别进行多个类别回归模型的训练，并选择预测误差最小的回归模型作为对应关节的角度生成模型；将得到的多个关节的角度模型进行组合，得到包含预设关节的人体部位的训练轨迹生成模型。本发明方法构建的训练轨迹生成模型，可以基于使用者具体的人体参数进行差异化训练轨迹的生成。
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公开(公告)号：CN112987917A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110172836.X
申请日：2021-02-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种运动想象增强方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：向用户的待训练肢体施加功能电刺激后，采集用户根据运动任务进行运动想象时的脑电信号；对脑电信号进行特征提取，并基于训练好的分类模型对提取得到的脑电特征进行分类，得到运动想象类型分类结果；若运动想象类型分类结果指示用户的运动想象符合运动任务，则基于视觉辅助设备进行视觉反馈，并给予用户功能电刺激进行肌肉反馈。本发明基于视觉辅助设备进行视觉反馈，并给予用户功能电刺激进行肌肉反馈，实现视觉感觉双重反馈，形成闭环的脑机接口，提高了用户的运动想象能力，有助于提高脑机接口的控制能力。
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公开(公告)号：CN112494272A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011352104.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明属于医疗器械技术领域，具体涉及一种足下垂康复外骨骼机器人及自适应步态辅助控制方法，旨在解决现有技术中无法为足下垂患者提供有效的康复训练的问题。本发明提供的足下垂康复外骨骼机器人，利用感应模块和主控模块记录患者运动学和动力学数据，并通过实时识别人体运动意图控制牵引驱动装置转动以模仿健康人正常步态，实现患侧足部主动康复训练。相比电刺激方法，采用电机辅助患者运动能够使患侧足部达到更加精细的角度位置，同时也更加安全。同时本发明结构简单，重量轻，便于灵活穿戴，能够有效为足下垂患者提供行走助力，辅助其进行足部康复训练。
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公开(公告)号：CN112294599A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011192281.7
申请日：2020-10-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于计算机领域，具体涉及一种基于人体参数的训练轨迹生成模型构建方法、系统、装置，旨在为了解决现有下肢康复机器人步态训练轨迹单一问题。本发明方法包括基于输入特征集合、傅里叶系数集合，构建训练样本集；基于所述训练样本集，对预设关节分别进行多个类别回归模型的训练，并选择预测误差最小的回归模型作为对应关节的角度生成模型；将得到的多个关节的角度模型进行组合，得到包含预设关节的人体部位的训练轨迹生成模型。本发明方法构建的训练轨迹生成模型，可以基于使用者具体的人体参数进行差异化训练轨迹的生成。
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