一种基于RGB-D相机与IMU传感器的机器人辅助康复训练方法

    公开(公告)号:CN109887570B

    公开(公告)日:2022-07-15

    申请号:CN201910130904.9

    申请日:2019-02-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于RGB‑D相机与IMU传感器的机器人辅助康复训练方法,方法通过包括RGB‑D相机和IMU传感器的康复机器人实现,包括:利用RGB‑D相机采集肢体的三维空间方位轨迹数据,利用IMU传感器采集肢体的姿态角信息数据;分别基于三维空间方位轨迹数据和姿态角信息数据采用算法分别得到两组肩关节外展内收角、肩关节屈伸角、肩关节内外旋角和肘关节屈伸角数据;通过融合滤波器将上述求得的两组角度数据融合得到目标患者稳定可靠的运动轨迹数据;搭建辅助康复训练虚拟环境,并将运动轨迹数据进行坐标变换得到康复机器人对应的实时控制数据,基于实时控制数据控制控制康复机器人辅助目标患者进行康复训练运动;本发明可提高康复训练的工作效率,优化训练效果。

    基于空频联合压缩感知的宽带频谱检测方法

    公开(公告)号:CN103117818B

    公开(公告)日:2015-02-25

    申请号:CN201310015327.1

    申请日:2013-01-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于空频联合压缩感知的宽带频谱检测方法,本发明引入压缩采样同步进行并直接获得压缩数据的技术、无线传感网频谱感知技术、构造了空间小波基和空域频域二维压缩的方法;本发明所设计的基于空频联合压缩感知的宽带频谱检测方法能够通过利用认知电在空域和频域上的双重稀疏性,在不增加压缩比的前提下,提高频谱空穴的检测概率。

    一种用于VoIP服务的混合型Pastry网络

    公开(公告)号:CN102104518B

    公开(公告)日:2013-04-10

    申请号:CN201110059366.2

    申请日:2011-03-14

    Inventor: 孙知信 李威 宫婧

    Abstract: 本发明公开了一种用于VoIP服务的混合型Pastry网络,属于网络技术领域。本发明的混合型Pastry网络中的节点分为超级节点和普通节点,超级节点组成一个主Pastry网络,并且每个超级节点管理一个由普通节点组成的子Pastry网络,超级节点保存并维护其所管理的子Pastry网络中节点的全部信息;当子Pastry网络中的节点需要和其他节点进行通信时,首先在所在子Pastry网络中查找,若没有,则通过主Pastry网络在其它子网络中搜索。本发明还利用动态联系频率分组的方法以及最近联系节点集合结合信任机制的方法,进一步提高了网络中节点间通信的搜索效率,同时引入时间戳机制使节点状态表的更新更及时,提高了网络通话的实时性。

    一种用于VoIP服务的混合型Pastry网络

    公开(公告)号:CN102104518A

    公开(公告)日:2011-06-22

    申请号:CN201110059366.2

    申请日:2011-03-14

    Inventor: 孙知信 李威 宫婧

    Abstract: 本发明公开了一种用于VoIP服务的混合型Pastry网络,属于网络技术领域。本发明的混合型Pastry网络中的节点分为超级节点和普通节点,超级节点组成一个主Pastry网络,并且每个超级节点管理一个由普通节点组成的子Pastry网络,超级节点保存并维护其所管理的子Pastry网络中节点的全部信息;当子Pastry网络中的节点需要和其他节点进行通信时,首先在所在子Pastry网络中查找,若没有,则通过主Pastry网络在其它子网络中搜索。本发明还利用动态联系频率分组的方法以及最近联系节点集合结合信任机制的方法,进一步提高了网络中节点间通信的搜索效率,同时引入时间戳机制使节点状态表的更新更及时,提高了网络通话的实时性。

    基于Kinect的上肢康复训练与评估方法

    公开(公告)号:CN107349570A

    公开(公告)日:2017-11-17

    申请号:CN201710407640.8

    申请日:2017-06-02

    CPC classification number: A63B23/1209 A61B5/1071 A63B23/1245 A63B23/14

    Abstract: 本发明公开了基于Kinect的上肢康复训练与评估方法,包括基Kinect的上肢测量方法和上肢运动康复训练模块与评估模块。基于Kinect的上肢测量方法主要是通过Kinect分别实时提取康复医师和患者上肢的肩、肘、腕关节的空间位置,并计算肩部、肘部相对参考关节点的三个自由度的动作角度;上肢运动康复训练模块与评估模块,先设计一套擦桌子、擦玻璃虚拟康复环境,其次,康复医师设计一套用于完成虚拟环境任务的标准动作,并根据Kinect的上肢测量方法计算生成标准运动角度数据模块,最后,通过Kinect上肢测量方法获得患者完成虚拟康复任务的实际运动数据模块,并与标准运动数据进行匹配,康复医师评估患者实际运动质量,给患者提供合理的康复反馈。

    一种基于RGB-D相机与IMU传感器的机器人辅助康复训练方法

    公开(公告)号:CN109887570A

    公开(公告)日:2019-06-14

    申请号:CN201910130904.9

    申请日:2019-02-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于RGB-D相机与IMU传感器的机器人辅助康复训练方法,方法通过包括RGB-D相机和IMU传感器的康复机器人实现,包括:利用RGB-D相机采集肢体的三维空间方位轨迹数据,利用IMU传感器采集肢体的姿态角信息数据;分别基于三维空间方位轨迹数据和姿态角信息数据采用算法分别得到两组肩关节外展内收角、肩关节屈伸角、肩关节内外旋角和肘关节屈伸角数据;通过融合滤波器将上述求得的两组角度数据融合得到目标患者稳定可靠的运动轨迹数据;搭建辅助康复训练虚拟环境,并将运动轨迹数据进行坐标变换得到康复机器人对应的实时控制数据,基于实时控制数据控制控制康复机器人辅助目标患者进行康复训练运动;本发明可提高康复训练的工作效率,优化训练效果。

    基于空频联合压缩感知的宽带频谱检测方法

    公开(公告)号:CN103117818A

    公开(公告)日:2013-05-22

    申请号:CN201310015327.1

    申请日:2013-01-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于空频联合压缩感知的宽带频谱检测方法,本发明引入压缩采样同步进行并直接获得压缩数据的技术、无线传感网频谱感知技术、构造了空间小波基和空域频域二维压缩的方法;本发明所设计的基于空频联合压缩感知的宽带频谱检测方法能够通过利用认知电在空域和频域上的双重稀疏性,在不增加压缩比的前提下,提高频谱空穴的检测概率。

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