一种基于磁标记快速识别舌头三维位置的方法和系统与流程

1.本发明涉及康复器械控制领域，特别涉及一种基于磁标记快速识别舌头三维位置的方法和系统。


背景技术：

2.由于脑卒中，脊髓损伤或者意外事故等导致的上肢瘫痪让患者失去了自主生活的能力，为了保证他们的正常生活，其家人和医护人员需要付出巨大的时间和精力，这不仅增加了别人的负担，而且降低了患者个人的自尊心。辅助机器人的出现让瘫痪病人可以获得一部分独立生活的能力，但是对于那些残余活动能力很少的患者来说，他们无法“输出”足够多的指令控制辅助机器人，值得注意的是，越是活动能力少的患者，越是无法输出足够多的指令，却越是需要复杂功能的辅助机器人，这两者之间是矛盾的，所以找到合适的输出指令的方式是极其关键的。
3.目前有学者提出了舌控的方法，舌控的优势如下：1.高自由度：舌头可以在不经过训练的情况下，快速准确地在口腔空间内几乎向任何方向移动，为复杂的运动控制提供了许多自由度；2.抗疲劳性：舌头的肌肉纤维和心肌类似，长时间使用也不易疲劳；3.虽然脑卒中患者的言语和语言能力经常受到脑卒中的影响，但幸存者一般都能保持自主的舌头控制能力(脑干尾端病变除外)。
4.基于磁标记的舌头位置识别根据位置标记方法可以分为两种，一种是位置标记为类似于“左、右、上、下”的标签量，一种是三维位置坐标。但前一种方法能够输出的指令数量有限。
5.实现基于磁标记的舌头三维位置识别有两种方法，一种是利用传感器阵列根据磁偶极子模型求逆解，这种方法可以自适应于每个人，但由于传感器阵列脱离人体从而无法实现便携性，且非线性优化的速度慢，实时性不高，所以实际使用价值不高；另一种是利用神经网络的方法，这种方法识别速度快，具有实时性，但已有的研究都利用模拟舌头位置的定位器来获取神经网络的训练数据，训练得到的网络无法自适应于每个人。
6.本技术所要解决的技术问题为：如何在快速识别舌头的三维位置的同时又能将这套设备自适应于每个人。


技术实现要素：

7.本发明的目的是提供一种快速识别舌头三维位置且匹配个人度高的一种基于磁标记快速识别舌头三维位置的方法和系统。
8.为实现上述目的，本发明采用如下技术方案，一种基于磁标记快速识别舌头三维位置的方法，包括如下步骤：
9.s1、在舌尖设置永磁铁作为舌头姿态标记物；
10.s2、通过磁偶极子模型的非线性逆优化系统得到舌头姿态标记物的三维空间位置；
11.s3、在步骤s2执行的同时，通过头戴式磁传感器装置测量舌头姿态标记物周围磁场，并输出磁场的磁感应强度；
12.s4、将步骤s2得到的舌头姿态标记物的三维空间位置作为神经网络的输出数据集，将步骤s3得到的磁场的磁感应强度作为神经网络的输入数据集，训练神经网络；
13.s5、通过神经网络和头戴式磁感应器输出得到磁体的三维位置。
14.在一些实施方式中，步骤s2中，磁偶极子模型的非线性逆优化系统包括传感器阵列，通过所述传感器阵列测量舌头姿态标记物的磁感应强度获得磁信号，并通过对磁信号的预处理和算法计算得到舌头姿态标记物的三维空间位置。
15.在一些实施方式中，算法为trust-region-reflective，利用 trust-region-reflective算法对磁偶极子模型求逆解得到舌头姿态标记物的三维位置。
16.在一些实施方式中，步骤s5得到的磁体三维位置用于控制外部设备。
17.一种基于磁标记快速识别舌头三维位置的系统，包括设置于舌尖的永磁铁、头戴式磁传感器、传感器阵列和神经网络，所述头戴式磁传感器感应永磁铁周围磁场，所述传感器阵列感应永磁铁的磁感应强度，神经网络输入端与头戴式传感器输出端通讯连接。
18.在一些实施方式中，神经网络包括训练模块和实际应用模块，所述训练模块输入端接入头戴式磁传感器输出数据，所述训练模块输出端接入传感器阵列输出的永磁体位置数据。
19.在一些实施方式中，传感器阵列输出的永磁体位置数据由 trust-region-reflective算法对磁偶极子模型求逆解得到。
20.本发明的有益效果为：本发明一种基于磁标记快速识别舌头三维位置的方法和系统，通过头戴式磁传感器及传感器阵列感应永磁铁周围的磁场，利用trust-region-reflective算法对磁偶极子模型求逆解得到磁体的三维位置，相比“上、下、左、右”的指令输出，本发明可以输出更多舌头位置信息，即可输出更多的控制指令；在用于离散命令控制时，其对于舌头摆放位置具有更高的容忍度；通过提取到的实时位置信息可以演变为速度信息，这样不仅可以发送关于位置的控制指令，还可以发送关于速度的控制指令；经过神经网络训练，非线性计算优化速度慢的问题得到解决，确保了快速识别；这种方法自适应于头部大小不同的人，具有便携性。
附图说明
21.图1为本发明一种基于磁标记快速识别舌头三维位置的系统的框架结构示意图；
22.图2为本发明一种基于磁标记快速识别舌头三维位置的方法的流程示意图；
23.图3为实施例1中采用trust-region-reflective算法对永磁体进行位置跟踪的位置坐标图。
具体实施方式
24.下面结合附图对本发明作进一步详细的说明。
25.实施例1
26.如图1所示，一种基于磁标记快速识别舌头三维位置的系统，包括基于神经网络的磁体位置求解系统3和基于磁偶极子模型的非线性逆优化系统5组成，基于神经网络的磁体
位置求解系统3包括永磁体1、头戴式磁传感器2；基于磁偶极子模型的非线性逆优化系统5由永磁体1、传感器阵列 4。
27.神经网络包括训练模块和实际应用模块，训练模块输入端接入头戴式磁传感器2输出数据，训练模块输出端接入传感器阵列4输出的永磁体1 位置数据，传感器阵列4输出的永磁体1位置数据由trust-region-reflective 算法对磁偶极子模型求逆解得到。
28.使用前，按个人需求进行神经网络训练，在舌尖设置永磁体1，训练模式下，通过头戴式磁传感器2和传感器阵列4感应永磁铁周围的磁场，获得检测数据，头戴式传感器2将检测数据输入值神经网络训练模块输入层，传感器阵列4检测的数据利用trust-region-reflective算法对磁偶极子模型求逆解得到永磁体1的三维位置，将求解得到的永磁体1三维位置发送到神经网络训练模块的输出层，设置网络参数后，即进行神经网络训练，训练完成后将训练数据保存，以便在实际场景使用。
29.如图3所示，采用trust-region-reflective算法进行跟踪的实例如下，舌头放松时的姿态为初始姿态，此时永磁体1的位置为第一次猜测位置，以舌尖运动时连续的位置信息为先验信息，前一次的求解结果作为后一次的初始点估值，给定一系列连续的螺旋上升曲线点(为测试数据)，起始点位置为(-30,16.0972,40)相邻两点间距不大于20mm，猜测起始点为 (-10,5,5)。
30.由图3可以看出，在无噪声的情况下，当猜测的起始点与真实起始点距离不大时，trust-region-reflective算法准确率能达到100％。
31.在实际场景使用时，头戴式传感器2检测永磁体1的磁场数据并输入神经网络，神经网络通过训练模块保存的训练结果，直接输出磁体的三维位置数据，直接应用于外设的控制。
32.实施例2
33.如图2所示，一种基于磁标记快速识别舌头三维位置的方法，包括如下步骤：
34.s1、在舌尖设置永磁铁作为舌头姿态标记物；
35.s2、通过磁偶极子模型的非线性逆优化系统得到舌头姿态标记物的三维空间位置；
36.s3、在步骤s2执行的同时，通过头戴式磁传感器装置测量舌头姿态标记物周围磁场，并输出磁场的磁感应强度；
37.s4、将步骤s2得到的舌头姿态标记物的三维空间位置作为神经网络的输出数据集，将步骤s3得到的磁场的磁感应强度作为神经网络的输入数据集，训练神经网络；
38.s5、通过神经网络和头戴式磁感应器输出得到磁体的三维位置。
39.步骤s2中，磁偶极子模型的非线性逆优化系统包括传感器阵列，通过传感器阵列测量舌头姿态标记物的磁感应强度获得磁信号，并通过对磁信号的预处理和算法计算得到舌头姿态标记物的三维空间位置。
40.算法为trust-region-reflective，利用trust-region-reflective算法对磁偶极子模型求逆解得到舌头姿态标记物的三维位置。
41.步骤s5得到的磁体三维位置用于控制外部设备。
42.以上所述的仅是本发明的一些实施方式。对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。