本发明涉及医疗康复训练，具体涉及一种医疗康复训练机器人及其控制方法、介质和设备。
背景技术：
1、现有的医疗康复训练设备多针对单一肢体或动作类型设计，缺乏对上下肢协同训练及多模态反馈的整合，难以满足复杂康复需求，且采用固定式结构，无法根据用户动作实时调节辅助力度，适应性不足。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本发明提供了一种医疗康复训练机器人及其控制方法、介质和设备，解决现有设备无法同时支持上下肢协同训练及动态调节辅助力度的问题。
2、为实现上述目的，在第一方面，本技术提供一种医疗康复训练机器人的控制方法，包括：
3、获取用户信息，根据用户信息初始化机器人的初始位姿，并生成初始训练策略，初始训练策略包括训练类别、训练内容以及多个阶段训练等级；
4、获取机器人的穿戴状态，在穿戴状态满足穿戴条件后，执行初始训练策略进行训练，并执行以下步骤：
5、根据训练类别、训练内容生成反馈信息采集模式以及预设目标要求，获得用户反馈信息；
6、根据用户反馈信息更新初始训练策略的训练参数，得到动态调节策略，包括：
7、将用户反馈信息输入至神经网络模型，得到用户训练画像；
8、根据用户训练画像生成阶段训练水平；
9、根据阶段训练等级以及预设训练目标生成阶段预测目标，计算阶段训练水平与阶段预测目标的偏差值，生成提升信息；
10、将提升信息反向映射到用户训练画像中，得到训练缺陷参数；
11、将训练缺陷参数换算成当前训练内容的训练参数，根据训练参数调节机器人的执行单元；
12、判断提升信息是否超出预设提升阈值，若是，根据阶段训练水平生成阶段预测目标的阶段修正权重，并对阶段预测目标进行更新；
13、重复上述步骤，直至阶段训练水平与阶段预测目标置于预设达标范围内，生成当前阶段训练等级的动态调节策略并记录；
14、实时获取当前用户状态，判断当前用户状态是否满足下一阶段训练等级的预设用户状态；
15、若是，进入初始训练策略中的下一阶段训练等级；
16、若否，暂停训练。
17、进一步的，根据训练类别以及训练内容生成反馈信息采集模式以及预设目标要求，获得用户反馈信息包括：
18、根据用户信息生成基础参数，基础参数包括年龄、病史以及康复状态；
19、根据用户信息以及训练内容生成预设目标要求，包括：
20、构建训练内容-训练目标的映射关系表，并根据基础参数生成多个训练目标的目标映射权重；
21、根据目标映射权重调节训练目标的下限目标阈值；
22、以及，根据基础参数在数据库中匹配相似用户群体，并获取相似用户群体的上限目标阈值的平均数，将其更新为当前训练目标的上限目标阈值；
23、将每一训练目标的下限目标阈值与上限目标阈值生成训练目标要求；
24、将多个训练目标要求按照训练内容的训练顺序整理成为预设目标要求。
25、进一步的，根据训练类别以及训练内容生成反馈信息采集模式以及预设目标要求，获得用户反馈信息包括：
26、根据训练类别以及训练内容匹配预设传感器采集组，并根据用户信息生成预设采集频次，预设传感器采集组包括主导传感器以及辅助传感器；
27、按照预设采集频次获取预设传感器采集组的原始反馈信息，原始反馈信息包括主导反馈信息以及辅助反馈信息；
28、根据主导反馈信息的时空顺序对原始反馈信息进行时序对齐，并将时序对齐后的原始反馈信息进行特征融合，得到用户反馈信息，包括：
29、对时序对齐后的原始反馈信息进行滑动窗口分割，滑动窗口的窗口长度被配置为根据训练内容确定；
30、提取各个滑动窗口内的时频域联合特征，时频域联合特征包括均值、方差、过零率、小波包能量占比、主导反馈信息与辅助反馈信息的耦合系数；
31、根据训练类型计算多个时频域联合特征的时空一致性指标，根据时空一致性指标生成误差修正权重：
32、以及，将时频域联合特征输入至特征重要性加权模型，得到重要性权重值；
33、根据误差修正权重、重要性权重值将时频域联合特征转换为维度统一的用户反馈信息向量，即为用户反馈信息。
34、进一步的，将用户反馈信息输入至神经网络模型，得到用户训练画像包括：
35、构建级联神经网络模型，包括特征编码模块、时空关联模块和画像生成模块；
36、将用户反馈信息向量输入至特征编码模块进行特征提取，得到编码特征，包括：
37、采用一维卷积层提取时域局部特征，卷积核宽度与滑动窗口长度成正比；
38、通过长短时记忆网络层捕获时序依赖特征，隐层节点数设置为用户反馈信息向量维度倍数；
39、将编码特征输入时空关联模块进行跨模态融合，得到融合特征，包括：
40、计算主导反馈特征与辅助反馈特征的注意力权重：
41、根据误差修正权重对注意力权重进行校准；
42、根据校准后的注意力权重对编码特征进行融合，得到融合特征；
43、将融合特征输入画像生成模块，输出用户训练画像，包括：
44、通过全连接层映射到高维特征空间，高维特征空间的维度为用户反馈信息向量维度的倍数；
45、采用softmax函数生成用户训练画像，用户训练画像包括用户多个训练部位的能力值。
46、进一步的，根据用户训练画像生成当前用户阶段训练水平包括：
47、将用户训练画像中的能力值输入分段线性函数，映射至阶段训练等级；
48、基于阶段训练等级的等级标签与能力值的偏离度计算阶段训练水平；
49、将提升信息反向映射到用户训练画像中，得到训练缺陷参数包括：
50、获取阶段训练水平中多个训练部位的水平系数；
51、逐一判断水平系数是否置于预设训练阈值的范围内，若否，则将水平系数关联的训练部位记为缺陷部位；
52、提取缺陷部位对应的编码特征与融合特征，构建缺陷特征向量；
53、计算缺陷特征向量与相似用户群体中同一训练部位的标准特征向量的余弦相似度，生成缺陷程度参数；
54、根据缺陷部位、缺陷特征向量及缺陷程度参数生成训练缺陷参数。
55、在第二方面，本发明还提供一种医疗康复训练机器人，适用于第一方面所述的方法，机器人包括支撑组件、第一训练组件、第二训练组件、第三训练组件和控制组件，支撑组件包括支撑主体、第一支杆组、第二支杆组以及第三支杆组，支撑主体沿竖直方向设置，第一支杆组、第二支杆组以及第三支杆组依次自上而下设置在支撑主体上；第一训练组件设置在第一支杆组上，第一训练组件包括激光投射器、投影仪以及摄像头，第一训练组件朝向预设训练区域设置，激光投射器以及投影仪均用于向预设训练区域投射指示信息，摄像头用于采集用户的第一动作信息；第二训练组件设置在第二支杆组上，第二训练组件包括抓握扶手、第一调节组以及第一采集组，抓握扶手用于供用户抓握，第一调节组用于调节抓握扶手的模拟量，第一采集组用于采集用户的抓握反馈信息；第三训练组件包括压敏地垫、多轴辅助杆组、第二调节组以及第二采集组，压敏地垫设置在支撑主体的底部，多轴辅助杆组、第二调节组以及第二采集组均设置在第三支杆组上，多轴辅助杆组用于绑缚在用户的下肢并辅助用户的下肢训练，第二调节组设置在多轴辅助杆组上，第二采集组设置在多轴辅助杆组上；控制组件包括显示单元、控制单元、语音播报单元以及视觉识别单元，控制组件设置在支撑主体上，显示单元用于显示训练信息，控制单元与显示单元、语音播报单元、视觉识别单元、第一训练组件、第二训练组件、第三训练组件分别电连接，视觉识别单元用于采集用户的第二动作信息。
56、进一步的，第二支杆组包括第一上肢支撑杆、第二上肢支撑杆，第一上肢支撑杆设置在支撑主体上；第二上肢支撑杆设置在支撑主体上，第二上肢支撑杆与第一上肢支撑杆自下而上相对设置；第一调节组包括两个第一可调链条、两个第一调节驱动单元、两个第二可调链条、两个第二调节驱动单元，两个第一可调链条设置在第一上肢支撑杆的两端，第一可调链条向下悬垂；两个第一调节驱动单元设置在第一上肢支撑杆的两端，每一第一调节驱动单元与一个第一可调链条传动连接，第一调节驱动单元用于调节第一可调链条的阻尼；两个第二可调链条设置在第二上肢支撑杆的两端，抓握扶手设置在第一可调链条与第二可调链条之间；两个第二调节驱动单元设置在第二上肢支撑杆的两端，每一第二调节驱动单元与一个第二可调链条传动连接，第二调节驱动单元用于调节第二可调链条的阻尼；第一采集组包括两个压力传感器、两个触觉传感器、两个温度传感器，两个压力传感器分别设置在两个抓握扶手上；两个触觉传感器分别设置在两个抓握扶手上；两个温度传感器分别设置在两个抓握扶手上。
57、进一步的，多轴辅助杆组包括两个第一辅助杆、两个第二辅助杆、两个第三辅助杆，两个第一辅助杆分别设置在第三支杆组的两端，两个第一辅助杆之间设有第一绑缚带，第一绑缚带用于绑缚用户髋部；两个第二辅助杆与第一辅助杆传动连接，两个第二辅助杆上分别设有一个第二绑缚带，第二绑缚带用于绑缚用户的大腿部；两个第三辅助杆与第二辅助杆传动连接，两个第三辅助杆上分别设有一个第三绑缚带，第三绑缚带用于绑缚用户的小腿部；第二调节组包括两个第三调节驱动单元、两个第四调节驱动单元、两个第五调节驱动单元，两个第三调节驱动单元设置在第三支杆组的两端，每一第三调节驱动单元与一个第一辅助杆传动连接，第三调节驱动单元用于调节第一辅助杆的伸缩长度以及伸缩阻尼；两个第四调节驱动单元设置在第二辅助杆的一端，每一第四调节驱动单元与一个第二辅助杆的另一端传动连接，第四调节驱动单元用于调节第二辅助杆的伸缩长度以及伸缩阻尼；两个第五调节驱动单元设置在第三辅助杆的一端，每一第五调节驱动单元与一个第三辅助杆的另一端传动连接，第五调节驱动单元用于调节第三辅助杆的伸缩长度以及伸缩阻尼；第二采集组包括两个第一压敏传感器、两个第二压敏传感器、两个第三压敏传感器、两个第一惯性测量单元、两个第二惯性测量单元、两个第三惯性测量单元，两个第一压敏传感器分别设置在两个第一绑缚带上；两个第二压敏传感器分别设置在两个第二绑缚带上；两个第三压敏传感器分别设置在两个第三绑缚带上；两个第一惯性测量单元分别设置在两个第一绑缚带上；两个第二惯性测量单元分别设置在两个第二绑缚带上；两个第三惯性测量单元分别设置在两个第三绑缚带上。
58、在第三方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，计算机程序指令在被处理器执行时实现在第一方面所述的方法。
59、在第四方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，一条或多条计算机程序指令被处理器执行以实现在第一方面所述的方法。
60、区别于现有技术，上述技术方案提供了一种医疗康复训练机器人及其控制方法、介质和设备，方法包括：获取用户信息以初始化机器人初始位姿并生成初始训练策略；在确认穿戴状态满足条件后执行训练，通过采集用户反馈信息并输入至神经网络模型生成用户训练画像；根据用户训练画像计算阶段训练水平与阶段预测目标的偏差值，生成提升信息并反向映射获得训练缺陷参数，进而动态调节机器人执行单元的训练参数；当提升信息超出预设提升阈值时，通过阶段修正权重更新阶段预测目标，循环优化直至训练水平达标，生成当前阶段的动态调节策略；实时判断用户状态以决定是否进入下一阶段训练等级。上述技术方案通过神经网络建模实现训练参数的精准动态调节，利用闭环优化机制确保各训练阶段的自适应过渡，能够有效实现上下肢协同训练与动态辅助力调节，提升康复训练适应性。
61、上述
技术实现要素：
相关记载仅是本技术技术方案的概述，为了让本领域普通技术人员能够更清楚地了解本技术的技术方案，进而可以依据说明书的文字及附图记载的内容予以实施，并且为了让本技术的上述目的及其它目的、特征和优点能够更易于理解，以下结合本技术的具体实施方式及附图进行说明。