多源传感融合的上下肢协同康复训练方法与流程
本发明涉及医疗康复机器人控制，具体为多源传感融合的上下肢协同康复训练方法。
背景技术：
1、随着康复机器人技术的发展，外骨骼机器人在神经运动功能受损患者的康复训练中得到了广泛应用。目前的康复训练方法多侧重于单一肢体或独立关节的控制，上下肢往往处于割裂的训练状态，缺乏肢体间的协同联动机制，难以有效激发人体的神经肌肉协同效应。
2、为了实现上下肢的协同控制，现有技术通常引入表面肌电信号与人机交互力等多模态数据来识别人体运动意图。但在长时间连续训练过程中，患者不可避免地会产生肌肉疲劳，导致肌电信号的频域特征偏移和幅值衰减。现有的意图识别模型大多采用固定的传感器特征权重分配策略，未能将肌肉疲劳这种动态生理状态纳入考量。当患者出现疲劳时，系统若仍维持原有的肌电权重，会因信号失真导致意图识别结果产生偏差，使得输出的交互力矩无法准确响应患者真实的发力意图。
3、此外，多源传感数据的同步采集、特征提取与融合计算需要占用较多计算资源，加之底层控制总线的通信耗时，整个系统存在不可忽视的固有处理与传输延迟。现有控制方案通常直接下发计算得到的控制指令，缺乏针对上述系统时滞的超前预测与前馈补偿机制，导致辅助扭矩的物理输出在相位上滞后于患者的实际运动节律。同时，出于人机交互安全性考虑，康复外骨骼常采用柔性驱动器作为执行机构。在底层力矩控制中，现有方法往往忽略了弹性元件形变带来的非线性扰动以及机械传动过程中的摩擦损耗等未建模动态。在缺乏扰动观测补偿与抗积分饱和机制的情况下，系统应对外部负载波动的能力较弱，容易产生力矩跟踪误差与控制超调，造成辅助扭矩输出不平滑，进而降低了康复训练的顺应性。
技术实现思路
1、本发明解决的技术问题在于，现有的上下肢康复训练方法通常缺乏肢体间的协同联动机制，且在人机交互控制中未能充分考虑系统通信延迟、患者实时肌肉疲劳状态以及柔性驱动器固有扰动对辅助力矩精度的影响，导致运动意图识别滞后、辅助扭矩输出不平滑以及人机顺应性较差。
2、为解决上述问题，本发明提供如下技术方案：
3、本发明提供一种多源传感融合的上下肢协同康复训练方法，包括以下步骤：
4、同步采集多源生理与运动学数据，执行系统初始化并标定系统固有通信与处理总延迟时间；
5、基于隐马尔可夫模型接收下肢运动学数据，在线解码并输出下肢步态相位；
6、获取手部表面肌电信号并计算实时肌肉疲劳指数，依据实时肌肉疲劳指数动态调节权重，结合力矩传感器检测的人机交互力计算发力意图高频突变特征量；
7、基于下肢步态相位与发力意图高频突变特征量，结合系统固有通信与处理总延迟时间进行前馈轨迹预测，计算下肢目标辅助扭矩；
8、获取柔性驱动器的弹簧形变位移估算集总扰动扭矩，对下肢目标辅助扭矩进行滤波平滑处理，结合集总扰动扭矩生成电机扭矩指令并输出至柔性驱动器执行。
9、本发明的创新原理在于：通过同步处理多源生理与运动学数据建立上下肢的协同联动控制闭环。在控制过程中，引入系统总延迟时间的在线标定机制，并结合下肢步态相位与上肢发力意图的高频突变特征进行动态时间预测步长推算，实现前馈轨迹预测，以补偿系统通信与硬件处理的时滞效应；同时，在发力意图提取阶段引入实时肌肉疲劳指数，动态分配肌电与力矩信号的特征权重，克服单一传感源在患者疲劳状态下易产生的意图误判问题；此外，利用离散化动力学观测器估算柔性驱动器的集总扰动扭矩，在生成最终电机指令时进行前馈补偿，结合针对目标扭矩的滤波平滑处理，降低机械结构形变造成的控制误差。
10、进一步的，所述基于隐马尔可夫模型接收下肢运动学数据，在线解码并输出下肢步态相位，包括：提取双侧下肢的角速度、角加速度并结合关节角度构建用于表征下肢运动状态的观测向量；结合优化后模型参数中的初始状态概率向量与观测状态转移概率矩阵计算初始局部最大似然变量；对局部最大似然变量进行对数域转换处理，依据前一时间步保留的局部最大似然变量以及状态转移概率矩阵推算当前时间步在各个候选状态下的最大路径概率，计算当前时间步的局部最大似然变量；比较当前时间步下所有隐藏状态对应的局部最大似然变量数值，提取局部最大似然变量数值最大时所对应的状态标识，作为当前时间步的下肢步态相位。
11、进一步的，所述获取手部表面肌电信号并计算实时肌肉疲劳指数，包括：提取滑动时间窗口内的手部表面肌电信号进行频率转换并计算功率谱密度分布，求解将总功率谱密度面积精确等分的临界频率点作为当前时间步的中值频率；结合初始阶段记录的基准中值频率与当前时间步的中值频率得出频率偏移衰减量，计算归一化的初始疲劳量化值；采用指数移动平均算法对初始疲劳量化值进行时域平滑滤波处理生成平滑疲劳量化值，并通过饱和限幅逻辑将平滑疲劳量化值限制在零至一的实数边界范围内，输出最终的实时肌肉疲劳指数。
12、进一步的，所述依据实时肌肉疲劳指数动态调节权重，结合力矩传感器检测的人机交互力计算发力意图高频突变特征量，包括：对手部表面肌电信号和人机交互力分别进行归一化处理得到肌电激活度和力矩映射值；将预设的初始肌电特征权重减去实时肌肉疲劳指数与预设的疲劳补偿系数的乘积得出动态肌电权重，将预设的初始力矩特征权重加上实时肌肉疲劳指数与疲劳补偿系数的乘积得出动态力矩权重；结合动态肌电权重、肌电激活度、动态力矩权重和力矩映射值计算综合发力意图特征；对相邻时间步的综合发力意图特征进行一阶差分计算得到一阶差分分量，引入非线性死区激活函数对一阶差分分量进行截断滤波处理，滤除静态底噪后输出发力意图高频突变特征量。
13、进一步的，所述基于下肢步态相位与发力意图高频突变特征量，结合系统固有通信与处理总延迟时间进行前馈轨迹预测，计算下肢目标辅助扭矩，包括：依据下肢步态相位在标准化健康步态数据库中匹配对应的离散运动学节点数据，采用三次样条插值算法进行平滑插值计算，生成基础期望关节角度、基础期望关节角速度和基础期望关节角加速度；引入基于逻辑函数的非线性平滑映射机制，将发力意图高频突变特征量转换为归一化的平滑触发系数；其中，将预设滑动时间窗口内提取的发力意图高频突变特征量历史峰值的百分之五十动态设定为突变激活中心阈值。
14、进一步的，在生成基础期望关节角度、基础期望关节角速度、基础期望关节角加速度以及平滑触发系数之后，还包括：将系统固有通信与处理总延迟时间加上预设的最大前馈时间补偿增益与平滑触发系数的乘积，得出动态时间预测步长；基于二阶泰勒级数展开原理，结合基础期望关节角度、基础期望关节角速度、基础期望关节角加速度以及动态时间预测步长，推算出超前期望关节角度与超前期望关节角速度；将超前期望关节角度限制在对应关节的人体生理极限防碰撞角度上下限范围内，并将超前期望关节角速度的幅值等比例截断至电机最大安全角速度阈值。
15、进一步的，在推算出超前期望关节角度与超前期望关节角速度之后，还包括：计算下肢表面肌电信号的均方根值以获取下肢肌肉激活程度，依据下肢肌肉激活程度结合预设比例系数生成基础刚度与基础阻尼；将平滑触发系数分别与预设的附加刚度峰值及附加阻尼峰值相乘，并与基础刚度及基础阻尼相加，合成当前时间步的综合刚度与综合阻尼；其中，附加阻尼峰值与附加刚度峰值处于临界阻尼匹配状态；依据超前期望关节角度、超前期望关节角速度，结合当前实际关节角度与当前实际关节角速度计算跟踪偏差，基于动力学闭环方程结合综合刚度与综合阻尼解算出下肢目标辅助扭矩，并对其进行最大辅助扭矩限幅处理。
16、进一步的，所述获取柔性驱动器的弹簧形变位移估算集总扰动扭矩，包括：结合弹簧形变位移与预设弹簧刚度系数计算弹性传动力矩；采用低通滤波器对旋转编码器采集的实际电机角速度进行滤波处理后执行离散差分计算，获取平滑的实际电机角加速度；结合弹性传动力矩、平滑的实际电机角加速度、实际电机角速度、前一时间步输出的电机扭矩指令，构建离散化动力学观测器计算动力学模型残差，结合设定的观测器滤波系数与前一时间步保留的集总扰动扭矩推演计算出当前时间步的集总扰动扭矩。
17、进一步的，所述对下肢目标辅助扭矩进行滤波平滑处理，结合集总扰动扭矩生成电机扭矩指令并输出，包括：引入基于运动学界限约束的非线性跟踪微分器对下肢目标辅助扭矩进行一阶低通滤波与限幅平滑处理，提取下肢平滑辅助扭矩；将下肢平滑辅助扭矩减去弹性传动力矩构成力矩跟踪误差；结合力矩跟踪误差与比例积分微分控制律生成基础反馈调节指令；其中，在比例积分微分控制律的积分项计算中引入动态抗积分饱和限幅算法，当力矩跟踪误差在历史时间步上的累计和乘以积分控制增益的结果绝对值超过预设的积分饱和力矩阈值时，停止积分项的累加计算；将基础反馈调节指令与集总扰动扭矩进行前馈叠加补偿，合成最终的电机扭矩指令。
18、进一步的，所述多源生理与运动学数据由下肢康复外骨骼机器人和手部功能康复外骨骼机器人上配置的传感器采集；所述标定系统固有通信与处理总延迟时间，具体包括：在系统启动阶段生成基准测试脉冲并注入系统控制总线，记录从基准测试脉冲发出直至接收状态反馈的时间跨度，并将该时间跨度定义为系统固有通信与处理总延迟时间。
19、本发明提供了多源传感融合的上下肢协同康复训练方法。具备以下有益效果：
20、1、本发明通过获取表面肌电信号计算实时肌肉疲劳指数，并依据该指数动态调节肌电激活度与人机交互力在发力意图计算中的占比权重。该设计解决了在长时间康复训练中，因患者肌肉疲劳导致肌电信号衰减而引起的意图识别偏差问题。在出现疲劳时，系统自动削减肌电权重并增加物理力矩权重，保证了运动意图提取的准确度，维持了人机交互控制的稳定性。
21、2、本发明结合系统初始标定的固有通信与处理总延迟时间，利用上肢发力意图的高频突变特征动态推算时间预测步长，对下肢目标辅助扭矩进行前馈轨迹预测。该机制通过运动学状态的时间超前推算，直接补偿了数据传输与算法运算产生的物理时滞，消除了底层硬件执行过程中的相位滞后，提高了上下肢协同动作的同步性。
22、3、本发明利用柔性驱动器的弹簧形变位移与电机实际运动状态构建离散化动力学观测器，估算集总扰动扭矩并进行前馈叠加补偿。结合非线性跟踪微分器的滤波平滑处理与抗积分饱和机制，排除了柔性传动机构非线性形变以及外部负载波动对力矩执行的干扰，降低了扭矩跟踪误差并避免了控制超调，实现了辅助扭矩的高精度平滑输出。