基于运动想象的脚踝康复机器人系统设计开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着社会老龄化程度的加剧以及脑卒中等疾病发病率的上升，下肢运动功能障碍患者数量逐年增加，给个人、家庭和社会带来沉重负担。

传统的康复训练主要依赖于治疗师手动辅助，存在着劳动强度大、效率低、康复效果个体差异明显等问题。

因此，开发智能化、自动化的康复训练设备，为患者提供高效、个性化的康复治疗方案，对于促进患者肢体功能恢复、提高生活质量具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，脑机接口(bci)技术发展迅速，为运动功能康复提供了新的思路和方法。

基于运动想象的脑机接口技术，通过采集和分析脑电信号，识别患者的运动意图，并将其转化为控制信号，实现对外部设备的控制，为失去运动能力的患者提供了一种全新的康复训练方式。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题主要研究内容包括：1.基于运动想象的脚踝运动意图识别：研究基于脑电信号的脚踝运动想象分类方法，提取脑电信号中的特征信息，构建运动想象分类模型，实现对患者脚踝背屈和跖屈运动意图的准确识别。

2.脚踝康复机器人系统设计：设计一种安全可靠、轻便舒适的脚踝康复机器人，能够带动患者脚踝进行背屈和跖屈运动，满足不同患者的康复需求。

3.运动意图与机器人运动的映射与控制：建立患者运动意图与机器人运动之间的映射关系，设计控制算法，实现患者运动意图对康复机器人的实时、准确控制，从而实现基于运动想象的脚踝康复训练。

4. 研究的方法与步骤

本课题的研究将采用理论分析、实验研究和工程应用相结合的方法，逐步推进，最终完成基于运动想象的脚踝康复机器人系统的设计与实现。

1.理论分析阶段：-研究运动想象脑机接口的基本原理、信号处理方法和分类算法；-研究脚踝康复机器人的运动学、动力学和控制原理；-分析基于运动想象的脚踝康复训练的特点和需求，确定系统的功能需求和性能指标。

2.实验研究阶段：-搭建脑电信号采集与处理平台，研究和优化运动想象脑电信号的特征提取和分类算法，提高运动意图识别的准确率和鲁棒性；-设计和搭建脚踝康复机器人原型系统，进行运动学和动力学仿真分析，优化系统的机械结构和控制策略；-进行人机交互实验，验证运动意图与机器人运动之间的映射关系，优化控制算法，提高系统的稳定性和安全性。

5. 研究的创新点

本课题的创新点主要体现在以下几个方面：1.基于多模态信息融合的运动想象识别方法：传统的运动想象识别方法主要依赖于单一脑电信号，而本课题将尝试结合肌电信号、眼电信号等多模态生理信息，提高运动意图识别的准确率和鲁棒性。

2.个性化自适应的脚踝康复机器人控制策略：针对不同患者的运动功能差异，本课题将设计一种个性化自适应的控制策略，根据患者的运动能力和康复目标，实时调整机器人的运动轨迹和阻抗参数，实现个性化的康复训练。

3.基于虚拟现实技术的沉浸式康复训练环境：为了提高患者的康复积极性和训练效果，本课题将构建一个基于虚拟现实技术的沉浸式康复训练环境，通过视觉、听觉等多感官刺激，增强患者的参与感和趣味性，提高康复训练的效率。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 王耀,陈亮,王清,等.脑机接口与机器人交互控制研究进展[j].自动化学报,2020,46(07):1305-1322.

2. 王伟,王行愚,胡颖,等.基于semg和运动想象的脑机接口混合控制策略[j].仪器仪表学报,2022,43(05):108-116.

3. 徐佳,张玉,丁其川.基于稳态视觉诱发的脑机接口研究进展[j].电子学报,2021,49(07):1339-1353.