基于情绪识别的机器人辅助康复人机交互控制方法研究

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由于我国人口老龄化的现状,脑卒中的发病率逐年攀升,因此脑卒中人群的康复治疗显得尤为重要。临床医学研究证明,积极的情绪状态有助于中风患者康复治疗。目前现有的康复机器人主要通过力反馈实现交互控制,其单调的重复性训练动作未能实现预期的临床康复效果。在康复机器人接下来的发展中,如何调动患者的积极性,从患者心理层面出发,保证患者在康复训练过程中时的积极情绪是使康复机器人更快进入临床应用的一条捷径。由于以上原因,本文开展了基于情绪识别的机器人辅助康复人机交互控制方法研究,具体工作内容如下:首先,对脑卒中疾病相关的背景知识进行了简单地介绍,针对传统康复训练方式的不足,提出了基于情绪识别的机器人辅助康复训练系统,同时探讨了国内外机器人辅助康复训练的研究现状及发展趋势。其次,结合游戏设计了针对脑卒中患者的虚拟康复训练实验,利用Unity3D技术设计虚拟康复训练实验场景,构建虚拟康复训练仿真平台,采取正常人和患者不同被试的生理信号(呼吸、脉搏、肌电、心电、皮电),记录实验时的表现数据,并在实验后对被试进行问卷调查。对采集到的生理信号进行特征提取。再次,对提取出的特征进行特征分析,利用统计学分析来对情绪诱发的有效性进行评估,验证不同训练任务生理信号和表现数据之间的差异性以及生理信号和表现数据与自我报告问卷之间的相关性。最后,设计基于情绪识别的智能康复训练系统,介绍情绪调节机制,通过多层感知器、支持向量机、K-近邻、线性判别式4种常见的机器学习算法训练情绪分类器,支持向量机算法取得了最高的识别准确率为86.5%。利用支持向量机算法对健康人群,患者健侧和患者患侧所获得的数据进行交叉验证。将基于情绪识别的人机交互康复效果与基于表现数据的人机交互康复效果进行对比,发现基于情绪识别的机器人辅助康复训练系统的任务选择更具有挑战性,且该系统的任务难度选择与患者主观意愿吻合度高达85%,能够保证患者在康复训练时,能以积极情绪完成适合自身状况的康复训练任务,有助于提高康复效率。
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