机器人辅助心电信号监测及康复训练系统

在心电信号的基础上设计心脏康复训练系统,本文总结了机器人辅助心脏康复研究国内外现状,从心电监测、机器人辅助康复系统设计上进行阐述。在心电监测装置上实现上下位机通信,在机器人辅助系统设计中,通过使用Visual Studio、Coppeliasim及Kinect设备三者进行通信,控制仿真机器人完成康复动作并严格识别、判定患者康复动作合格程度,以此来帮助心脏病患者进行康复动作训练。

基于脑机接口的机器人辅助脑瘫康复面部表情训练系统设计

本文针对脑瘫(CP)患儿这一特殊群体,研究设计了基于脑机接口(BCI)技术的表情辅助训练系统。系统采用的脑机接口设备是Emotiv EPOC+,通过WebSocket通信协议获取和传递脑电信号,并且使用小波包变换对信号进行处理,获取信号的特征值;使用V-REP仿真软件设计仿真四轮小车,将获取到的特征值用于控制仿真小车实现不同方向的运动,以达到吸引患儿的注意力、提高训练效果的目的。设定了带有图片的人机交互界面增强引导患儿注意力。通过与医院康复师现场实验,验证了该技术的可行性,可为相关设备研发提供技术储备。

基于人机交互技术的社交型无奈式耸肩动作脑瘫康复训练系统设计

本文针对社交过程中的肢体动作语言耸肩动作展开研究,基于人机交互技术,设计了社交型耸肩动作脑瘫康复训练系统。该系统使用第二代Kinect v2设备对人体肢体关节的位置、角度等特征数据采集,通过支持向量机算法对数据分类训练从而实现耸肩动作的识别。本设计上位机选用C++语言编程对动作信号进行处理,依据系统设定的动作判定规则识别相应的动作信号,同时通过串口通讯方式向Arduino UNO开发板发送指令,驱动表情机器人做出相应的表情动作。整个系统使用Python编程设计人机交互界面,便于康复师引导受测者做出相应的耸肩动作,同时记录受测者的测试结果和测试时间,方便康复师对受测者康复情况分析和训练系统的后续完善。

社交型脑瘫康复训练系统人机交互关键技术综述

脑瘫是一种常见的脑部发育不良疾病,国内外针对脑瘫康复主要是在幼儿期进行针对性康复诊治。步入成年后,社交型障碍是一种常见症状,为了更好地使脑瘫患者融入社会生活,有必要针对语言、动作和表情进行康复训练。本文针对社交障碍中的关键环节,结合传统康复手段,对人机交互技术在以机器人研发辅助工具来优化提升相关康复训练系统中的应用进行综述分析,为脑瘫患者康复训练设备智能化升级改造和研发提供有益借鉴。

基于CPG的六足机器人运动控制方法研究综述

以六足机器人为研究对象,分析了中枢模式发生器(CPG)的国内外发展现状,揭示其主要是以振荡器作为控制器进行信号输出。针对如何搭建CPG模型,以Hopf振荡器为例进行模型搭建和改进,搭建六足机器人实验平台验证CPG模型控制六足机器人步态运动是可行的。最后对基于CPG的六足机器人发展进行了展望。