摘要：在心电信号的基础上设计心脏康复训练系统,本文总结了机器人辅助心脏康复研究国内外现状,从心电监测、机器人辅助康复系统设计上进行阐述。在心电监测装置上实现上下位机通信,在机器人辅助系统设计中,通过使用Visual Studio、Coppeliasim及Kinect设备三者进行通信,控制仿真机器人完成康复动作并严格识别、判定患者康复动作合格程度,以此来帮助心脏病患者进行康复动作训练。

摘要：本文针对社交过程中的肢体动作语言耸肩动作展开研究,基于人机交互技术,设计了社交型耸肩动作脑瘫康复训练系统。该系统使用第二代Kinect v2设备对人体肢体关节的位置、角度等特征数据采集,通过支持向量机算法对数据分类训练从而实现耸肩动作的识别。本设计上位机选用C++语言编程对动作信号进行处理,依据系统设定的动作判定规则识别相应的动作信号,同时通过串口通讯方式向Arduino UNO开发板发送指令,驱动表情机器人做出相应的表情动作。整个系统使用Python编程设计人机交互界面,便于康复师引导受测者做出相应的耸肩动作,同时记录受测者的测试结果和测试时间,方便康复师对受测者康复情况分析和训练系统的后续完善。

摘要：本文基于脑机接口(BCI)设备Emotiv EPOC+设计了机器人辅助脑瘫康复面部表情训练系统。系统在Python开发环境中使用WebSocket通信协议设定服务器与客户端用来完成获取设备信号和对信号进行处理以及应用的工作,使用小波变换处理方法捕捉单一通道在某一训练时段的特征信号,通过触发对应的特征信号与动作关系指令驱动机器人。设置了人机交互界面,辅助训练师引导脑瘫患儿完成训练,以达到对脑瘫患儿注意力、反应能力及其面部肌肉训练的目的。

摘要：本文针对脑瘫(CP)患儿这一特殊群体,研究设计了基于脑机接口(BCI)技术的表情辅助训练系统。系统采用的脑机接口设备是Emotiv EPOC+,通过WebSocket通信协议获取和传递脑电信号,并且使用小波包变换对信号进行处理,获取信号的特征值;使用V-REP仿真软件设计仿真四轮小车,将获取到的特征值用于控制仿真小车实现不同方向的运动,以达到吸引患儿的注意力、提高训练效果的目的。设定了带有图片的人机交互界面增强引导患儿注意力。通过与医院康复师现场实验,验证了该技术的可行性,可为相关设备研发提供技术储备。