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认知-运动康复医疗机器人应用设计.docx
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认知-运动康复医疗机器人应用设计.docx
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随着人工智能、深度学习等信息技术的崛起,机器人技术也得到了迅速发展. 目前主流的服务机器
人主要有家用服务机器人、医疗服务机器人、公共服务机器人,其中医疗服务机器人技术门槛高,是医
学、工学和机器人学的结合,市面上比较少见
[1]
. 医疗服务机器人能够针对性地进行医疗服务,如导医、
康复指导、监控、陪护、娱乐等,能够进行多模态的人机交互,处理采集到的各类数据,在技术上给医生
和患者提供相应的服务. 如今老龄化进程加剧,人们对于健康的需求不断增长,临床上多数运动障碍患者
康复过程中需要有人指导,专业的医疗康复设备有限,医疗服务机器人的需求巨大,主流的研究多为穿戴
式或接触式康复机器人,典型系统如 MIT 的上肢康复机器人系统(MIT-MANUS 系列)
[2-4]
,Hocoma AG 公
司研发的最早用于临床的悬吊减重(partial weight system,PWS)步态训练的康复机器人 Lokomat
[5]
,美国
加州大学伯克利分校的 eLEGS 助力机器人系统
[6]
和德国的本杰明·富兰克林医科大学自动化与机器人研究
室提出的 Haptic Walker 的步态康复机器人
[7]
. 而可提供指导和激励的非接触式机器人——医疗辅助康复
机器人——研究较少,或将成为未来功能康复机器人的重要发展方向. 本文主要面向脑神经损伤、认知—
运动障碍人群,探索智能人形机器人在医疗辅助康复训练方向的应用.
为满足需求,人形机器人选择了高度开源的 Pepper
[8]
和 Nao 类人机器人,很多学者对于二者做了
不同的研究:1)类人机器人目标检测方面,主流的是运用传统的机器学习算法
[9-10]
,而该类算法多是应用
到数据规模小的情况,遵循一定的标准解决问题. 针对传统机器学习不适用的情况,近些年也有一些好的
深度学习算法(如 YOLO)慢慢地出现在机器人目标检测中
[11-12]
,这些算法都提高了目标检测准确率和速
度;Coquin 等
[13]
则是融合了外部摄像头和 Nao 机器人摄像头,同样提高了目标识别率. 2)类人机器人自
主路径导航有“边线式”
[14]
机器人迷宫导航方法和基于语音的自主栅格地图创建方法
[15]
,刘成菊等
[16]
采用改
进的快速扩展随机树(RRT)算法设计了一种能够适应机器人足球赛场动态移动障碍环境的路径规划器,并
将策略移植到实体 NAO 机器人上. 研究机器人的路径规划和导航技术可以广泛应用到服务类机器人中,
为机器人提供更广泛的发展空间. 3)类人机器人模仿学习方面,Wei
[17]
、Avalos 等
[18]
提出了结合 Kinect 相
机输入,使 Pepper/Nao 机器人模仿人的动作的方法,Hirschmanner 等
[19]
则是教 Pepper 机器人学习单
词和动作的映射关系,使之能够识别单词对应的动作. 4)在医疗应用方面,徐健等
[20]
将 Nao 机器人应用于
和患者、医护的交互,文[21]则将 Nao 应用于自闭症儿童的治疗干预中,文[22]用 Nao 机器人给手部骨折
患者做康复演示;Rozanska 等
[23]
介绍了一种多模态情绪分析的方法,用于患者和 Pepper 机器人各种情
绪下的互动,而 Ilyas 等
[24]
则利用深度神经网络学习识别脑外伤患者的情绪. 5)系统设计方面,Gardecki
等
[25]
利用 Pepper 打造了一个机器人前台接待系统,是一个 Pepper 机器人系统开发示例.
Pepper 机器人和 Nao 机器人均为日本 softbank 公司研发的类人机器人,二者具有相同的操作系统.
外形方面,Pepper 机器人高 1. 21 m,下肢运动机构为 360°旋转的轮子,运动灵活;Nao 机器人高 0. 57
m,下肢为双腿双足,运动能力较差. 由于设计方案要求机器人能够跟踪人体,对机器人的灵活性要求较
高,因此最后决定使用 Pepper 机器人作为此次的研究目标.
本文探索 Pepper 机器人系统的设计方案,将其应用到脑神经损伤、认知—运动功能衰退人群的康
复治疗. 针对该类人群存在的认知障碍、言语功能退化、运动能力下降、跌倒的风险增大的情况,扩展机
器人情感交互语料库,锻炼语言表达互动能力;设置自主生活模式时钟,提醒用药及锻炼指导;智能人体
追踪,实时陪护、监控及人体姿态估计,最终把 Pepper 打造成一款适用于上述人群的医疗服务机器人,
以上功能均在 Pepper 机器人上实现,并在医院临床试验应用.
1 实验方案设计 1.1 患者筛选及确定
在深圳市第二人民医院招募了 10 名患者,男性 5 人,女性 5 人,平均年龄 61. 7 岁,均为专业医生
诊断的认知障碍患者,纳入标准如下:1) 具有认知障碍的中老年人群,专业医师的诊断为认知障碍患
者,伴随着言语能力的下降. 2) 年龄在 80 岁以下. 3) 运动能力存在缺陷,行走缓慢且存在失稳风险. 4)
仍然具备行走锻炼的能力,能够进行正常的言语交流. 5) 身体健全,不穿戴假肢,能够进行自主活动,适
当地可以使用辅助装置(如拐杖). 6) 下肢未经历过重大手术(如膝关节置换、截肢等). 7) 没有神经性疾病
史,无服用神经性药物. 8) 所有招募的患者能够自主了解实验的过程,并对实验做出自我评判,在其确认
可行性的基础上方能参加实验,同时全程需取得家属的同意并签署知情同意书.
以上患者均为认知—运动能力衰退的中老年人群,相较于正常中老年人存在更高的跌倒风险. 经过
筛选确认了符合以上要求的 10 名患者,所有患者的简易智力检查量表 MMSE(mini-mental state
examination)和蒙特利尔认知评估量表 MoCA-B 得分如表 1 所示. 其中 MMSE 总分为 30 分,分数在
27~30 分为正常,分数 < 27 为认知功能障碍;MoCA-B 总分 30 分,分数 < 26 为认知功能障碍. 患者招
募及相关实验,均通过本单位伦理委员会审查.
表 1 患者基本信息表 Tab.1 Patient basic information
患者
性别
年龄
身高/cm
体重/kg
MMSE 得分
MoCA-B 得分
1
女
65
154
63
26
20
2
女
60
158
51
23
19
3
女
63
162
55
20
18
4
女
57
150
44
27
17
5
女
64
150
54
21
16
6
男
79
167
49
25
23
7
男
51
175
60
23
16
8
男
70
167
60
13
8
9
男
49
172
70
28
18
10
男
59
160
50
26
20
表选项
1.2 实验环境及实验设置
实验环境及示意图如下图 1 所示,地点为深圳市第二人民医院神经内科康复室,场地大小为 2. 4
m×8 m,中间有 2 个障碍物,相距约 3. 5 m.
图 1 实验场景 Fig.1 Experimental scene
图选项
实验开始前,由 Pepper 机器人对场地进行扫描定位,绘制出场景地图,之后按照以下步骤进行实
验:
1) 由 Pepper 主动发起和患者进行语言交流.
2) 患者通过语音或者触摸给 Pepper 下达诸如人脸识别、摆拍、跳舞等指令,机器人根据指令做出
相应的反应.
3) Pepper 在设定的时间内可以自主唤醒并提醒患者服药、锻炼等预设活动,该功能持续整个实验
过程.
4) 在达到运动提醒设定时间以后,Pepper 提醒患者做康复运动锻炼,患者将沿着图 1 中的路线进
行走路锻炼.
5) Pepper 对人体进行实时的跟踪,精确躲避障碍物,并对该行动过程做视频采集.
6) Pepper 将二维摄像头采集实时的视频图像数据发送到电脑端,在电脑端用 GPU(graphics
processing unit)上的训练好的模型对视频图像中的人体进行关键点预测,实时估计出人体主要关节的位
置,并对运动状态做出评估.
实验结束后 Pepper 恢复自主生活模式,可随时被患者唤醒,执行相应的指令.
2 认知—运动康复医疗机器人的基本控制结构
认知—运动康复医疗机器人的基本控制结构框架如下图 2 所示. 其最终能实现:1) 自主生活模式
下,Pepper 机器人可以代替人与患者进行语音交流锻炼,智能提醒用药、康复锻炼、生活娱乐. 2) 在既
定的环境中可以进行地图的扫描构建,之后能够在患者进行行走的过程中对人体进行实时的跟踪,语音提
醒,陪护锻炼. 3) 在日常活动中,Pepper 还能通过头部的摄像头进行实时的视频图像信息采集,通过
TCP/IP 协议将数据传输到电脑中,在对缓存的视频图像数据进行处理,识别出患者的关节点的位置,进
一步能够判断出患者身体的稳定性.
图 2 认知—运动康复医疗机器人的控制结构 Fig.2 The control architecture for cognitive-motion rehabilitation
medical robot
图选项
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