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一种基于深度强化学习的下肢康复机器人随动控制方法
发布时间: 2023-11-07
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
发明专利
行业领域：
物理
成果介绍
本发明公开了.一种基于深度强化学习的下肢康复机器人随动控制方法，具体包括如下过程：分别采集患者在使用下肢康复机器人进行康复训练时，下肢关节运动信息、足底压力分布信息和腰带压力信息作为状态值，将下肢康复机器人对患者的康复助行速度大小和方向作为行为值，以患者腰部的腰带与下肢康复机器人腰部支撑的相互压力为奖惩值，构建深度强化模型，用于对患者使用下肢康复机器人进行康复训练时的康复行为学习，从而实现下肢康复机器人可根据患者自主运动意图进行随动助行。
成果亮点
1.一种基于深度强化学习的下肢康复机器人随动控制方法，其特征在于：具体包括如下过程：分别采集患者在使用下肢康复机器人进行康复训练时，下肢关节运动信息、足底压力分布信息和腰带压力信息作为状态值，将下肢康复机器人对患者的康复助行速度大小和方向作为行为值，以患者腰部的腰带与下肢康复机器人腰部支撑的相互压力为奖惩值，构建深度强化模型，用于对患者使用下肢康复机器人进行康复训练时的康复行为学习，从而实现下肢康复机器人可根据患者自主运动意图进行随动助行。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的下肢康复机器人随动控制方法，其特征在于：所述足底压力分布信息采用柔性足底压力传感器件采集。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度强化学习的下肢康复机器人随动控制方法，其特征在于：所述柔性足底压力传感器具有99个有效独立感应器；两只脚上各穿戴一个足底压力传感器。
团队介绍
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生AC态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
成果资料
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