项目介绍

　　本项目设计了一种可穿戴式的、可以进行多模态感知并采用柔性传感器的康复医疗机器人。机器人由上肢柔性机器人模组、下肢柔性机器人模组和相应的上位机以及云平台。本项目主要针对四肢运动损伤的康复训练和评估，采集用户训练过程中的心电、呼吸、肌电、足底压力和运动等关键信号，通过预设的康复方案及云端远程协助，帮助用户进行高效便捷的运动康复解决方案。整个机器人系统为以脑卒中和骨科患者为代表的康复群体提供可靠的下肢康复服务和日常监护服务。本项目与传统康复训练方案相比更专业，更便捷，表现在病人在家就能受到专业的机器人指导，极大地减少康复和监护的时间与经济成本，经济成本大约只有传统方案的 1/20，时间成本也大幅降低。 

技术创新点

　　本项目的康复医疗机器人可以使患者在家庭环境中进行专业的上下肢康复训练指导。

　　本项目使用了碳化海绵电极代替了传统的医用电极进行生物电信号采集，能最大化用户体验，有效进行长程监护。使用了自研新型柔性下肢信号采集系统，能采集到高精度足底压力分布情况，为康复训练和评估提供多模态数据。

　　本项目还设计了相关 APP，可以进行数据实时展示，也提供了康复教学模式，能对患者的康复训练进行实时动作示范和纠正。

　　本项目提出了一种基于深度神经网络的步态异常识别算法，可以进行准确度高、实时性好、计算复杂度低的步态识别。