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公开(公告)号：CN108814569B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201810413694.X
申请日：2018-05-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/389 , A61B5/318 , A61B5/16
Abstract: 一种康复训练控制装置，所述装置包括：构建单元，适于构建情绪识别BP神经网络模型；识别单元，适于采用所述情绪识别BP神经网络模型对康复抗阻训练中的康复训练对象进行情绪识别；控制单元，适于采用所得到的情绪识别结果对所述康复抗阻训练的训练难度进行调整。上述的方案，可以提高康复阻抗训练的训练效果，提升用户的使用体验。
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公开(公告)号：CN107336233A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710412172.3
申请日：2017-06-02
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于惯性动捕的人-机器人虚实交互控制系统，包括基于MSP430和九轴传感器的运动测量方法和虚拟现实技术机器人交互界面模块。基于MSP430和九轴传感器的运动测量方法主要是设计可穿戴式惯性动作捕捉节点用以采集人体的实时姿态，运用卡尔曼滤波器解算姿态信息,再经过无线收发器将姿态以数据包的形式返回给主机系统，主机将数据进行分析处理，并产生指令控制已建立的三维人体模型作出响应，同时产生指令控制类人实体机器人运动，机器人将自身的响应情况反馈给主机；虚拟现实技术机器人交互界面模块，主要是通过SolidWorks设计一套虚拟人零件，再次,利用Labview构建虚拟环境进行动作还原，实现交互。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107336233B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201710412172.3
申请日：2017-06-02
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于惯性动捕的人‑机器人虚实交互控制系统，包括基于MSP430和九轴传感器的运动测量方法和虚拟现实技术机器人交互界面模块。基于MSP430和九轴传感器的运动测量方法主要是设计可穿戴式惯性动作捕捉节点用以采集人体的实时姿态，运用卡尔曼滤波器解算姿态信息,再经过无线收发器将姿态以数据包的形式返回给主机系统，主机将数据进行分析处理，并产生指令控制已建立的三维人体模型作出响应，同时产生指令控制类人实体机器人运动，机器人将自身的响应情况反馈给主机；虚拟现实技术机器人交互界面模块，主要是通过SolidWorks设计一套虚拟人零件，再次,利用Labview构建虚拟环境进行动作还原，实现交互。
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公开(公告)号：CN108721048B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201810413775.X
申请日：2018-05-02
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种康复训练控制方法、计算机可读存储介质和终端，所述方法包括：构建情绪识别BP神经网络模型；采用所述情绪识别BP神经网络模型对康复抗阻训练中的康复训练对象进行情绪识别；采用所得到的情绪识别结果对所述康复抗阻训练的训练难度进行调整。上述的方案，可以提高康复阻抗训练的训练效果，提升用户的使用体验。
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公开(公告)号：CN108814569A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810413694.X
申请日：2018-05-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/0402 , A61B5/0488 , A61B5/16
Abstract: 一种康复训练控制装置，所述装置包括：构建单元，适于构建情绪识别BP神经网络模型；识别单元，适于采用所述情绪识别BP神经网络模型对康复抗阻训练中的康复训练对象进行情绪识别；控制单元，适于采用所得到的情绪识别结果对所述康复抗阻训练的训练难度进行调整。上述的方案，可以提高康复阻抗训练的训练效果，提升用户的使用体验。
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公开(公告)号：CN108721048A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810413775.X
申请日：2018-05-02
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种康复训练控制方法、计算机可读存储介质和终端，所述方法包括：构建情绪识别BP神经网络模型；采用所述情绪识别BP神经网络模型对康复抗阻训练中的康复训练对象进行情绪识别；采用所得到的情绪识别结果对所述康复抗阻训练的训练难度进行调整。上述的方案，可以提高康复阻抗训练的训练效果，提升用户的使用体验。
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公开(公告)号：CN108309328A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201810094976.8
申请日：2018-01-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/0476 , A61B5/0488 , A61B5/0402 , A61B5/0205
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应模糊支持向量机的情绪识别方法，用于机器人辅助康复训练过程中患者挫败、兴奋及厌烦三种目标情绪的识别，其具体实现包括如下步骤：首先，获取患者在康复训练过程中目标情绪反应的生理响应信号；其次，利用主成分分析方法筛选出反应目标情绪变化的生理信号重要特征集；最后针对不同生理信号容易受到噪声干扰并且不同情绪之间的生理信号往往相互交叠的特点，提出一种基于自适应模糊支持向量机的情绪识别方法。该方法不仅改进了隶属度函数的表现形式，而且通过定义控制临界隶属度和隶属度衰减趋势的参数，使隶属度能根据不同情绪生理信号的具体分布特性自适应调整。
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