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申请/专利权人：江西求是高等研究院

摘要：本发明提供一种上肢康复运动预测方法及系统，方法包括采集若干组患者上肢的发力数据以及若干组患者上肢的加速度数据，并得到中位组发力数据、平均加速度数据，基于中位组发力数据、平均加速度数据、当前位置以及当前位姿获取三维发力数据以及三维加速度数据；基于力信号模型生成肌力评价数据；并确认增益系数，基于增益系数对三维发力数据进行处理，得到处理后的三维发力数据；将三维加速度数据以及处理后的三维发力数据输入至长短时记忆网络模型，以预测患者上肢的运动轨迹得到运动轨迹预测结果，根据运动轨迹预测结果制定康复运动策略。本发明能够有效获取患者上肢的运动数据，并且能够根据患者的行为制定效果更好的康复运动策略。

主权项：1.一种上肢康复运动预测方法，应用在上肢康复机器人上，其特征在于，所述方法包括：采集若干组患者上肢的发力数据以及若干组所述患者上肢的加速度数据，分别对若干组所述发力数据以及若干组所述加速度数据进行预处理分别得到中位组发力数据、平均加速度数据，并获取所述患者上肢的当前位置和当前位姿；基于所述中位组发力数据、所述平均加速度数据、所述当前位置以及所述当前位姿获取三维发力数据以及三维加速度数据；采集所述患者上肢的运动倾向，并基于所述运动倾向输出力信号模型，基于所述力信号模型生成肌力评价数据；根据所述肌力评价数据确认增益系数，并基于所述增益系数对所述三维发力数据进行处理，得到处理后的三维发力数据；所述根据所述肌力评价数据确认增益系数的步骤包括：基于所述肌力评价数据生成数据评价结果；建立个体训练模型，并引入上肢的快速运动、上肢的慢速运动、上肢的中速运动、上肢的长距离运动、上肢的短距离运动以及上肢的弧线运动对所述个体训练模型进行训练，以得到优化个体训练模型；通过所述优化个体训练模型基于所述数据评价结果确认增益系数；所述优化个体训练模型基于所述数据评价结果确认增益系数的步骤包括：采用粒子群算法给所述优化个体训练模型中的各个参数均分配若干粒子，以计算所述增益系数的最优解；其中，所述计算所述增益系数的最优解的表达式为：minfzymnx,mny,mnz=；式中，n的取值范围为1~60，为采样时间终点，t为t时刻对应的具体参数值，为t时刻选择参数Dn的值，为t时刻既定轨迹坐标和速度，的速度与的速度相同，表示长短时记忆网络模型，mnx表示对应n组的x轴方向力的增益系数、mny表示对应n组的y轴方向力的增益系数、mnz表示对应n组的z轴方向力的增益系数，fx表示x轴方向的力数据，fy表示y轴方向的力数据，fz表示z轴方向的力数据，A表示三维加速度数据，fzy表示运动轨迹中使用相同增益参数的预测目标位置与设定目标位置的偏移方差的和；将所述三维加速度数据以及所述处理后的三维发力数据输入至长短时记忆网络模型，以使所述长短时记忆网络模型预测所述患者上肢的运动轨迹得到运动轨迹预测结果，并根据所述运动轨迹预测结果制定康复运动策略。

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