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公开(公告)号：CN110815181B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201911063823.8
申请日：2019-11-04
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种人体下肢运动意图脑肌融合感知的多层次校准系统及方法，包括下肢运动意图感知子系统，用于感知使用者的离散及连续下肢运动意图，提供下肢运动意图的标准结果；下肢运动意图感知校准子系统，用于对待校准感知系统进行离散及连续的多层次的校准；待校准感知系统，用于与校准系统同步感知使用者的离散及连续下肢运动意图，同时接受校准系统的校准；本发明利用了脑电及肌电两种不同信号源的协同互补性，将肌电具有的高准确度及脑电的提前预知相结合来感知下肢的运动意图。本发明可根据多层次的运动意图分别对待校准感知系统进行校准及评价，为外骨骼意图识别模块提供了统一的标准，提高了意图识别的稳定性，为外骨骼的实现更加柔顺的控制提供基础。
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公开(公告)号：CN109009586B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201810664049.5
申请日：2018-06-25
Applicant: 西安交通大学
IPC: A61F2/72 , A61B5/0488
Abstract: 本发明公开了一种假手腕关节人机自然驱动角度的肌电连续解码方法，该方法让残疾人想象其缺失手与健全手做相同角度的腕关节运动，此时采集残疾人残肢前臂的表面肌电信号与健侧腕关节运动角度，从而建立表面肌电信号连续解码假手腕关节人机自然驱动角度模型。本发明操作简单且精确度高。三维运动捕捉系统可以同时实现高分辨率与高捕捉频率，由此计算的关节角度具有高精确性；与传统佩戴式角度传感器相比，不会对表面肌电信号造成压迫式干扰；具有与肌电仪同步采集的接口，能够实现三维运动捕捉角度与表面肌电信号采集同时进行。此外，肌电仪的采样频率为2048Hz，可以实时采集表面肌电信号变化情况。
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公开(公告)号：CN109318207A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811321061.2
申请日：2018-11-07
Applicant: 西安交通大学
IPC: B25J9/00 , B25J9/16 , B25J13/08 , A61B5/00 , A61B5/0476 , A61B5/0488
Abstract: 本发明公开了一种利用肌电定时的下肢运动准备电位检测系统及方法，包括脑肌电采集模块、信号处理模块、数据存储模块以及显示模块；脑肌电采集模块、数据存储模块和显示模块与信号处理模块均存在信息传递与交互。在本发明针对用户下肢自主运动事件的运动准备电位提取问题，利用下肢肌电信号实现对下肢自主运动起始时刻进行检测，并对脑电数据进行事件对齐和数据截取，从而对脑电数据进行运动伪迹的去除，以此检测下肢自主运动事件时运动准备电位，同时获取多次事件下叠加平均的运动准备电位，为用户下肢运动意图的预先感知和外骨骼机器人的柔顺控制提供基础。
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公开(公告)号：CN109259739A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811369151.9
申请日：2018-11-16
Applicant: 西安交通大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/0476 , A61B5/22 , A61F2/58 , A61F2/72
Abstract: 本发明公开了一种手腕关节运动力矩的肌电估计方法。该方法采集前臂6块肌肉在用户手腕关节弯曲伸展过程中的表面肌电信号，利用TKE算子计算肌肉收缩时间。利用等速肌肉力测试系统与肌电仪同步测量各肌肉等长收缩最大张力。建立腕关节正向肌骨模型，输入肌肉收缩时间与各肌肉等长收缩最大张力，输出腕关节弯曲伸展极限位置处估计力矩。利用三维运动捕捉系统获得腕关节弯曲伸展过程中运动学数据，并解算出极限位置处参考力矩。将模型估计力矩与参考力矩误差的平方作为目标函数，利用共轭梯度法完成腕关节正向肌骨模型的标定，实现表面肌电信号对手腕关节力矩的估计。本发明可应用于肌电假手、康复医疗、生机电一体化等领域。
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公开(公告)号：CN108245380A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810206304.1
申请日：2018-03-13
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种人体下肢康复训练机器人，包括外骨骼动力装置、跑台、腰部连接装置、悬吊减重装置及其控制系统，其中外骨骼动力装置带动人体按照正常人行走时的步态轨迹进行训练；跑台协同外骨骼为患者提供相同训练速度；悬吊减重装置通过绳索将人体吊起，可按照预定轨迹牵引患者上下移动并提供减重力；腰部连接装置为所述外骨骼动力装置与悬吊减重装置的连接部分，可实现人体宽度适应调节，以及满足行走过程中人体的起伏运动；在步态训练及悬吊减重控制系统的作用下，患者按照预定步态轨迹进行步态训练，减重系统根据同步重心轨迹牵引患者运动，以模拟正常人体行走时身体的起伏变化，提高康复效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113741691B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202110997143.4
申请日：2021-08-27
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种运动意图精准捕捉的脑肌电信息同步系统及方法，包括用于采集受试者的下肢来确定目标力输出区间的稳态力采集模块，用于同步采集使用者的脑电信号和肌电信号并具有信号无线发送功能的脑‑肌电采集模块，用于对脑电信号及肌电信号进行伪迹滤除从而提升脑‑肌电信号信噪比的信号预处理模块，以及用于采用多元模型拟合脑肌电数据并进行脑肌电相干性分析及脑肌电时延量化的脑肌电信息同步模块。本发明利用多元模型拟合脑肌电数据，基于脑肌电相干性分析进行脑肌电运动意图信息的时延量化，从而通过去时延实现了脑肌电信号的运动意图信息同步，为脑肌电融合奠定了牢固的理论基础，提升了脑肌电融合识别人体运动意图方法的有效性及意图识别系统的稳健性。
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公开(公告)号：CN107411740B
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN201710797866.3
申请日：2017-09-06
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种操控者精神状态的脑电解析及其操控补偿方法。针对操控者在完成系统操控过程中，个人的精神状态极易对系统的控制性能造成严重影响的问题，在控制系统中引入操控者精神状态的脑电解析模块、操控品质评估模块及操控精密补偿模块，即通过对操控者脑电信号的采集，并以此提取相应状态特征，实现对操控者的精神状态精确解析；进而，利用操控品质评估模块评估预测其精神状态变化对系统性能的影响，并以此根据评估结果动态调整操控系统的控制参数，以实现既保证控制任务安全可靠地执行，又能充分提高操控者的工作效能。
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公开(公告)号：CN107411740A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710797866.3
申请日：2017-09-06
Applicant: 西安交通大学
IPC: A61B5/0476 , A61B5/0478 , A61B5/16
Abstract: 本发明公开了一种操控者精神状态的脑电解析及其操控补偿方法。针对操控者在完成系统操控过程中，个人的精神状态极易对系统的控制性能造成严重影响的问题，在控制系统中引入操控者精神状态的脑电解析模块、操控品质评估模块及操控精密补偿模块，即通过对操控者脑电信号的采集，并以此提取相应状态特征，实现对操控者的精神状态精确解析；进而，利用操控品质评估模块评估预测其精神状态变化对系统性能的影响，并以此根据评估结果动态调整操控系统的控制参数，以实现既保证控制任务安全可靠地执行，又能充分提高操控者的工作效能。
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公开(公告)号：CN106951064A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201611047401.8
申请日：2016-11-22
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: G06F3/015 , G06F3/014 , G06F2203/012 , G06K9/00503 , G06K9/00523 , G06K9/00536
Abstract: 本发明公开了一种引入对象连续动作的稳态视觉诱发范式设计及辨识方法，在范式设计中引入对象连续动作，将对象的一个连续动作分解为若干张图片，按时间顺序进行连续黑白闪烁，形成动态图片闪烁单元，在计算机上呈现以刺激使用者产生稳态视觉诱发电位，采集使用者注视某一闪烁单元时的脑电信号，传至计算机处理，采用基于个人特征修正的典型相关分析算法进行目标辨识，结果反馈给使用者，同时控制对象完成相应动作，再进行下一次目标辨识。本发明能根据不同的应用对象设计相应的稳态视觉诱发范式，达到“所见即所得”的控制效果，改善使用者个体间差异性，并提高识别正确率，能广泛应用于各类基于稳态视觉诱发范式的脑‑机接口系统中。
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公开(公告)号：CN113713333B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110984585.5
申请日：2021-08-25
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种下肢康复全训练过程的动态虚拟诱导方法及系统，将虚拟现实与下肢康复训练结合，借助虚拟现实技术沉浸式体验特点改善传统下肢康复训练中的枯燥乏味，训练疼痛等问题，增强患者进行康复训练的意愿，采集患者自身产生的脑电信号和肌电信号来判断患者运动意愿与运动能力，并根据人体的运动意愿和运动能力强弱实时动态调整虚拟现实中的场景参数与事件，可以诱导患者一直以比较积极的状态投入到下肢康复训练中；以患者的实时状态信息为指导，改善了传统虚拟诱导一成不变的方式，更好地激发患者的康复训练积极性，增强患者的运动意图，极大地改善了下肢康复训练与虚拟现实结合的不足，有效弥补下肢康复训练体系的不足。
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