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公开(公告)号：CN119625840A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510154674.5
申请日：2025-02-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V40/20 , A61B5/11 , A61B5/00 , A61H3/00 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/084 , G16H20/30
Abstract: 本发明提供一种步态参考角度生成方法、装置、机器人、设备及介质，涉及机器人辅助技术领域，该方法包括：获取目标用户的目标步态辅助生理参数和目标行走速度；将目标步态辅助生理参数和目标行走速度输入至髋关节步态参考轨迹生成模型中，得到由髋关节步态参考轨迹生成模型输出的髋关节步态参考轨迹；获取目标用户在佩戴外骨骼机器人时产生的实时步态相位，并根据实时步态相位和髋关节角度拟合多项式，生成目标用户在不同时刻对应的髋关节步态参考角度；其中，髋关节角度拟合多项式是根据髋关节步态参考轨迹中各个时刻对应的髋关节角度值构建得到的。本发明提高了康复训练的精确度和个性化程度。
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公开(公告)号：CN119179877A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411700236.6
申请日：2024-11-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F18/21 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06F18/20
Abstract: 本发明涉及人体评估技术领域，提供一种基于循环图的步态评估方法及装置，方法包括：确定多个步态周期对应的关节角度循环曲线图；提取各关节角度循环曲线图中的多个位置的步态事件点，基于多个步态周期下的同一位置的步态事件点，确定各位置对应的事件聚集中心点；基于多个步态周期下的各步态事件点与各步态事件点的事件聚集中心点之间的距离，确定整体步态评估结果。本发明提供的方法，通过确定多个步态周期对应的关节角度循环曲线图；基于多个步态周期下的同一位置的步态事件点，确定各位置的事件聚集中心点；基于多个步态周期下的各步态事件点与各步态事件点对应的事件聚集中心点之间的距离，实现了直观、具备可解释性和易用性的步态评估。
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公开(公告)号：CN117085301B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311366519.7
申请日：2023-10-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A63B24/00 , G06F18/214 , G16H20/40
Abstract: 本发明提供一种基于虚拟现实的康复机器人多反馈康复训练方法及系统，涉及康复机器人技术领域，方法包括：将康复机器人的各个关节的运动信息映射到虚拟现实场景中的机器人模型；在康复机器人与虚拟物体存在交互过程的情况下，将虚拟物体的阻抗力反馈到康复机器人的各个关节。本发明通过将用户基于康复机器人进行康复训练过程中的用户各个关节信息映射到虚拟现实场景中的机器人模型，为用户带来相应的视觉反馈，并通过给虚拟现实场景中的虚拟物体赋予阻抗力特性，在用户主动康复训练下，康复机器人与虚拟物体交互过程中，给康复机器人末端施加力反馈，在视觉反馈的同时，进一步增加了虚拟现实场景中虚拟物体的真实感受，提升患者康复训练的积极性。
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公开(公告)号：CN117523669A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311542550.1
申请日：2023-11-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及动作识别技术领域，提供一种手势识别方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：采集各手势动作对应的表面肌电信号和视频流；对表面肌电信号进行预处理，得到信号时频图，并从视频流中提取关键帧，应用关键帧确定视频光流信息；对信号时频图进行特征提取，得到信号时频特征，对关键帧和视频光流信息分别进行特征提取，得到视频空间流特征和视频时间流特征；将信号时频特征、视频空间流特征和视频时间流特征进行融合，得到融合特征；应用融合特征进行手势分类，确定手势类别。本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质，可以有效识别应急救援手势，为远程人机交互奠定基础。
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公开(公告)号：CN117272153A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311553713.6
申请日：2023-11-21
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F3/01
Abstract: 本发明提供一种通道确定方法、装置、电子设备及存储介质，应用于脑机接口技术领域。该方法包括：获取训练样本，所述训练样本包括用户的脑电信号；基于所述训练样本训练运动想象分类模型，并从训练好的运动想象分类模型中确定通道权重；根据所述通道权重进行通道重要度排行，并基于所述通道重要度排行确定目标通道子集；其中，所述运动想象分类模型用于根据用户的脑电信号预测运动想象任务，所述运动想象分类模型包括第一通道注意力模块，所述第一通道注意力模块用于通过分配权重的形式为通道的重要度打分，所述目标通道子集包括至少一个通道。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114782497B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210695009.3
申请日：2022-06-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种运动功能分析方法和电子设备，涉及大数据处理技术领域。该方法包括：采集目标用户执行预设动作指令的动作视频，所述动作视频中包括多个视频帧；提取每个所述视频帧中骨骼节点的三维坐标，基于所述三维坐标确定所述动作视频的动作中心帧，基于所述动作中心帧从所述动作视频中提取预设数量个视频帧，作为样本视频帧；基于所述样本视频帧中骨骼节点的三维坐标，确定所述样本视频帧的坐标矩阵，并基于所述样本视频帧中骨骼节点的三维坐标，确定所述骨骼节点处的角度，获得角度矩阵；将所述坐标矩阵与所述角度矩阵输入预设的检测模型中，得到所述目标用户的运动功能分析结果。本发明能够快速准确地评估用户的运动功能状况。
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公开(公告)号：CN110522447B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201910793338.X
申请日：2019-08-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61B5/0476 , A61B5/11 , A61B5/16 , A63B22/06
Abstract: 本发明属于认知及运动康复领域，具体涉及一种基于脑‑机接口的注意力调控系统，旨在为了解决现有的康复训练系统不能有效调动患者积极性，患者神经参与度低下，从而导致康复训练效果不明显的问题。本发明包括信号采集装置、中央处理装置、第一目标生成装置、第二目标生成装置、反馈装置。通过信号采集装置采集脑电波数据和参与者的运动状态数据，通过中央处理装置得到第一调整变量和第二调整变量，基于第一调整变量、第二调整变量和运行状态数据分别控制第一目标和第二目标的运行，并将运行状态实时反馈给参与者。本发明能够在康复训练过程中提高训练内容的趣味性和娱乐性，调动患者积极性，提高康复训练效果。
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公开(公告)号：CN104644378B
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201510079091.7
申请日：2015-02-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供的基于阻抗控制的康复机器人，包括：传感系统、控制系统和驱动系统，控制系统用于接收传感系统发送的信号，并将接收的信号生成控制指令信息；驱动系统用于接收控制系统发送的控制指令信息，并根据控制指令进行动作；传感系统用于监测肢体的异常肌肉活动信号；控制系统用于控制驱动系统按第一预定的运动轨迹进行动作，当传感系统监测到肢体的异常肌肉活动信号，则控制系统通过计算后确定当前的运动轨迹，并控制驱动系统根据当前的运动轨迹进行动作；当传感系统监测到肢体的异常肌肉活动信号消失，则将当前的运动轨迹通过预定的时间偏置的方式调整为第二预定的运动轨迹。本发明避免了在康复训练过程中的损伤。
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公开(公告)号：CN104492066B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410799839.6
申请日：2014-12-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种任务导向式主动训练控制方法，应用于康复机器人中，所述康复机器人具有传感装置、控制系统和驱动机构，控制系统用于接收传感装置采集的信号生成控制指令，并将控制指令发送给驱动机构，驱动机构可佩带于患者的身体部分，接收所述控制指令，根据控制指示施加并调节对患者身体部分的作用力，以对患者的康复训练进行控制，所述控制方法包括如下步骤：S1、检测患者身体部分的主动运动信号；S2、根据患者身体部分的主动运动信号，调节康复机器人的驱动机构对患者身体部分的作用力。
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公开(公告)号：CN104800041B
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201510126371.9
申请日：2015-03-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种多位姿下肢康复训练机器人，包括机器人基座和训练床。所述训练床包括两套腿部机构、一套座椅、一套座椅宽度调整机构、一套人体重心调整机构、一套靠垫、一套减重系统和一套座椅靠垫角度调整机构。所述机器人基座包括一套床体角度调整机构，所述床体角度调整机构和所述座椅角度调整机构相配合，可以为瘫痪患者提供卧、坐、站等多种姿态的训练方式。所述腿部机构包括髋、膝、踝三个关节；所述髋、膝、踝关节均由电机驱动，并安装了角度和力传感器，可用于识别患者的运动意图，便于为患者提供主动和助力训练。所述人体重心调整机构、腿部机构和减重系统相互配合，可以实现接近人体自然行走的仿生学步态，提高步态训练效果。
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