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公开(公告)号：CN117959047A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410371100.9
申请日：2024-03-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种主被动混合型变刚度仿生踝关节假肢及其控制方法，涉及医疗器械技术领域，包括：脚掌；踝关节连接件固定在脚掌后部上端；踝关节轴承支撑的一端与踝关节连接件可转动的相连接；踝关节结构件为L型结构，踝关节结构件的横向侧固定在踝关节轴承支撑的另一端；可移动框架可移动的设置在踝关节结构件的纵向侧；两个连杆均设置在踝关节连接件和可移动框架之间；回复装置设置在可移动框架和踝关节结构件之间，踝关节连接件的跖屈运动范围为0~45°，背屈运动范围为0~30°。本发明还公开了一种主被动混合型变刚度仿生踝关节假肢的控制方法，通过主动模式结合被动模式，在步态周期内提供能量，提高步态对称性和长时间的使用需求。
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公开(公告)号：CN114191152B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111521567.X
申请日：2021-12-14
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种可变传动比的假肢膝关节，包括转台、两个拉簧、转轴、两个导轨滑块模组、丝杠、丝杠固定件、第一齿轮、力传感器、腿管连接件、下支撑件、连接座、电机、螺母连接件、丝杠螺母、两个连杆、两个侧支撑件、膝关节编码器、滑动转轴和第二齿轮，采用滑槽结构来改变传动比，在假肢触地期，滑动转轴在滑槽里运动到最下端，可以使假肢系统传动比变大，力臂变大，满足触地期大扭矩低转速的需求；在假肢摆动期，滑动转轴滑动到最上端，此时传动比变小，力臂变小，满足摆动期小扭矩高转速的需求。
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公开(公告)号：CN114041783B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111330071.4
申请日：2021-11-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于经验规则结合机器学习的下肢运动意图识别方法属模式识别技术领域，本发明首先获取膝关节角度传感器、称重传感器和IMU传感器产生的数据，并进行去噪及去除异常值，然后设计了三个分类器，分别通过经验阈值判断和改进的加权KNN算法进行人体意图识别。本发明仅使用少量机械传感器就能够准确识别七种常见的运动模式，并大大减少了改进加权KNN算法所需要的训练集数据量，减少算法在STM32单片机上运行的时间，确保对人体运动状态的实时预测。本发明在已进行实验的基础上，提出结合经验规则及机器学习算法进行人体意图识别，旨在推进商品化假肢的发展，更便于下肢截肢患者的日常使用。
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公开(公告)号：CN115599213A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211294486.5
申请日：2022-10-21
Applicant: 吉林大学(CN)
IPC: G06F3/01 , G06F16/901 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于二叉树支持向量机的仿生手控制系统及方法，包括：动作训练过程和实时控制过程；其中，所述动作训练过程还包括多动作离线训练和单一动作在线训练，通过对表面肌电信号采集、预处理和训练，得到训练完成的参数矩阵；所述实时控制过程将所述参数矩阵载入，用于实现手势动作识别与仿生手实时控制。本发明支持多动作离线训练模式、单一动作在线训练模式、多动作实时识别控制模式、以及单一动作实时识别控制模式，能够在支持预先定义的多种手势动作的离线训练、分类识别与实时控制基础上，支持截肢用户自定义单一手势动作的在线训练、分类识别与实时控制。
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公开(公告)号：CN114947825A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210477670.7
申请日：2022-04-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 基于PSOGWO‑SVM的下肢假肢连续运动识别方法属模式识别技术领域，本发明首先采集6名左侧截肢患者佩戴自主研发膝踝联动假肢进行五种稳定运动状态和八种过渡运动状态的实验数据；使用PSOGWO‑SVM算法，优化惩罚因子C和函数宽度γ，并保存支持向量等参数，编写预测函数进行多种运动状态下的连续实时预测；本发明利用SVM算法分类准确率高的优势，仅需保存少数的支持向量，减少占用处理器内存空间，缩短预测时间，实现实时预测截肢患者运动意图的功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114129320A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111456575.0
申请日：2021-12-02
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于并联机构的双自由度被动柔性假肢踝关节，包括4‑4R并联机构、四棱台、四棱台连接件、聚氨酯橡胶块和假脚，四棱台设置在4‑4R并联机构上部，4‑4R并联机构通过四棱台与膝下截肢患者的金属腿管连接，四棱台连接件设置在4‑4R并联机构下部，4‑4R并联机构通过四棱台连接件与假脚连接，聚氨酯橡胶块设置在4‑4R并联机构内部；本发明具有结构紧凑、体积小、质量轻的特点；与普通固定踝或传统被动踝关节相比，聚氨酯橡胶块在行走过程中可以提供相当程度的弯曲扭矩；4‑4R并联机构的运动转台具有半径等长球面运动的特性，可提供双自由度转动；因此，本发明的双自由度被动柔性假肢踝关节可以有效地提高截肢患者在不平路面的行走适应性与舒适性。
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公开(公告)号：CN114041783A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111330071.4
申请日：2021-11-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于经验规则结合机器学习的下肢运动意图识别方法属模式识别技术领域，本发明首先获取膝关节角度传感器、称重传感器和IMU传感器产生的数据，并进行去噪及去除异常值，然后设计了三个分类器，分别通过经验阈值判断和改进的加权KNN算法进行人体意图识别。本发明仅使用少量机械传感器就能够准确识别七种常见的运动模式，并大大减少了改进加权KNN算法所需要的训练集数据量，减少算法在STM32单片机上运行的时间，确保对人体运动状态的实时预测。本发明在已进行实验的基础上，提出结合经验规则及机器学习算法进行人体意图识别，旨在推进商品化假肢的发展，更便于下肢截肢患者的日常使用。
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公开(公告)号：CN117959047B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410371100.9
申请日：2024-03-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种主被动混合型变刚度仿生踝关节假肢及其控制方法，涉及医疗器械技术领域，包括：脚掌；踝关节连接件固定在脚掌后部上端；踝关节轴承支撑的一端与踝关节连接件可转动的相连接；踝关节结构件为L型结构，踝关节结构件的横向侧固定在踝关节轴承支撑的另一端；可移动框架可移动的设置在踝关节结构件的纵向侧；两个连杆均设置在踝关节连接件和可移动框架之间；回复装置设置在可移动框架和踝关节结构件之间，踝关节连接件的跖屈运动范围为0~45°，背屈运动范围为0~30°。本发明还公开了一种主被动混合型变刚度仿生踝关节假肢的控制方法，通过主动模式结合被动模式，在步态周期内提供能量，提高步态对称性和长时间的使用需求。
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公开(公告)号：CN113314209B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110652510.7
申请日：2021-06-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于加权KNN的人体意图识别方法，包括如下步骤：获取膝关节假肢动作数据；利用不同尺寸时间窗采样数据，提取相关时域特征，组成样本集；利用三个改进的加权KNN模型(选取不同邻居值)建立多分类步态识别系统；利用多分类步态识别系统对下肢假肢步态进行识别，并更替人体测试数据池；本发明利用KNN算法处理多分类问题的优越性，提出更替数据的思想，从而减少数据处理量，节约运算时间，显著提高分类准确率和降低稳态误差。
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公开(公告)号：CN114997295B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202210578651.3
申请日：2022-05-25
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/10 , A61B5/11
Abstract: 一种基于LR‑ELM的下肢假肢运动识别方法属在线模式识别技术领域，本发明包括下列步骤：采集8名左侧膝上截肢患者的九种运动状态实验数据；使用特征处理后的数据训练改进ELM分类模型；保存隐含层输入权值ωbest和均值偏差矩阵B等参数；编写预测函数进行多种运动状态的实时预测；本发明利用LR算法和KNN算法结构简单的优势，对ELM算法进行结构改进，能有效缩减隐含层节点数量，减少待保存参数；利用PSO算法和BBO算法分别对隐含层偏差定向寻找最优解和优化每一维数据权重值，能大大提高算法准确率，实现实时预测截肢患者运动意图的功能。
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