基于脑电与上肢运动信息融合的助行机器人运动控制信息表征方法研究

项目名称： 基于脑电与上肢运动信息融合的助行机器人运动控制信息表征方法研究

项目编号： No.61503268

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2016

项目学科： 其他

项目作者： 张虹淼

作者单位： 苏州大学

项目金额： 18万元

中文摘要： 本项目针对下肢残障人群恢复运动能力、站立行走的需求，研究开展融合上肢摆臂姿态和脑电信息实时识别下肢运动信号，控制助行机器人帮助双下肢瘫痪者实现站立行走、自如拐弯等。首先，建立正常行走时上-下肢姿态映射模型基础上，通过上肢摆臂姿态重构下肢步态；其次，研究运动想象时大脑对肢体的运动调控信息，建立脑电与典型运动模式的对应模型；然后，研究神经系统的运动控制信息在脑电信号以及身体姿态信号中的特征表现以及信息整合；最后，搭建助行机器人实验平台，验证运动表征方法，改进融合模型参数。本课题为下肢残障人群控制助行设备提供一种快速准确自主地运动控制方法。

中文关键词： 脑机交互；神经运动控制信号表征；肢体姿态映射；可穿戴交互；；外骨骼助行机器人

英文摘要： To assist people suffered with paralysis of both lower limbs to stand up and walk, electroencephalograph and arm swing information were integrated to represent the neural motor control signal, to interact with wearable walking-assistive exoskeleton robot. The out-of –phase mapping model between the arm swing and human bipedal walking was constructed based on healthy adults, then for disabled people, the gait information of lower limbs can be reconstructed. Combined with intent and coordination information contained in EEG, a real-time representation of neural motor control signal is achieved, which propose a new way to interact with walking assistive exoskeleton.

英文关键词： brain machine interaction;neural motor control representation;inter-limb coupling;wearable interactive;walking-assistive exoskeleton