国内外已经涌现出了很多优秀的智能助行机器人产品或样机，但针对下肢功能运动障碍患者的智能助行机器人研究仍然存在一定的局限性： （1）助行机器人对于人体运动意图的识别研究主要依靠力传感器，在运动意图的定义和计算方面的差异较大； （2）基于助行机器人步态分析方面成果有限，行走能力评估依靠传统的Holden步行功能分级以及Tinetti平衡与步态量表进行评估，缺乏对步态参数的具体量化评估手段； （3）自适应参数导纳控制、共享控制及交互力-位置混合控制等方法大多仅能在特定的人机协同系统满足使用，故只能用于单一功能的康复训练，难以满足不同行走能力用户的多样化康复训练需求。 本成果研究的面向下肢弱肌力人群的智能助行机器人，通过基于机载的力传感器、激光传感器、Kinect等设备，设计多模态人机交互接口，获取人体运动数据；基于有监督的神经网络步态事件分类算法模型提取分析步态的时空参数，并且能够应用康复医学功能评定理论进行人体行走能力的智能综合评估，根据评估的行走能力切换对应的机器人模式。 图1 智能助行机器人一代 图2 智能助行机器人二代 图3 智能助行机器人三代 【性能指标】 1）机器人样机： 人体运动模式识别准确率≥95%； 跟随模式相对位置误差≤15cm，相对角度误差≤20°； 左腿摆动、双支撑相左向重心转移、右腿摆动和双支撑相右向重心转移四个步态相位识别准确率≥95%。 2）运动状态监测及行走能力评估一体化平台： 正常行走、肢体约束异常状态及趔趄、跌倒等紧急状态识别准确率≥90%。

产品详细介绍

针对脑卒中与关节损伤高发趋势，本产品基于康复医学理论研发多关节智能康复产品，覆盖肘、膝、踝、腕等上下肢关键关节，通过对关节的反复训练，增强关节本体感觉，打开活动度，推动神经系统重组代偿，助力关节功能恢复。 本产品实现多项突破，运用高精度传感器，精准捕捉关节运动微小变化，实现人机互动与实时康复数据反馈；结合自适应算法实现动态重力补偿，精准调控角度/速度/力矩三维参数，通过循迹坐标点样线拟合生理运动轨迹；创新集成多训练模式切换系统，满足全康复周期需求；产品兼具硬/软件双重安全防护，提高产品安全性。 腕关节康复器 前臂康复器 肘关节康复器 膝关节康复器 踝关节康复器

一、 项目简介为了有效解决大腿截肢患者日常生活中急需的康复问题，本项目对智能下肢假肢关键技术进行了重点攻关，设计速度可调的智能气压膝关节与踝关节，提出基于经验知识库的变阻尼控制方案，进行动力型膝关节与踝关节的机构设计与控制机理研究。智能下肢假肢穿戴舒适，步速可调，达到国际先进水平，填补了国内智能下肢假肢领域的空白。二、 项目技术成熟程度通过国家康复辅具质量监督检验中心检验,形成变阻尼控制的四杆机构气压膝关节产品，得到了广大使用者的认可，反映良好。三、 技术指标项目组先后承担国家科技支撑计划项目2项、国家自然科学基金项目1项及省部级课题2项，均已通过了项目的验收与鉴定。申请并授权中国发明专利5项，获得河北省自然科学三等奖1项。四、 市场前景随着整体生活水平的提高，截肢患者对高技术含量的膝关节有着强烈的需求，此项目为国内200多万潜在用户提供价格可承受的高性能产品，具有广阔的市场前景。五、 规模与投资需求本项目建立了智能假肢研究室，人体运动信息采集与分析研究室，智能假肢设计与性能测试研究室。样机研制可在学校实验室进行，开发成本50万元。如果形成产品，需要有加工制作车间。人员方面，硬件和软件投入各4人。六、 效益分析研究成果成功地实现了成果转化，进入市场后广受好评，与同类技术相比具有显著的竞争力。智能大腿假肢单套件成本可控制在3～4万元人民币，能够打赢国外产品利用技术优势而形成的高价格战，极大地提高了我国假肢膝关节产品的国际竞争力，产生较好的经济效益。七、 合作方式技术入股八、 项目具体联系人及联系方式杨鹏 电话：022-60203090 E-mail：yphebut@aliyun.com九、高清成果图片

XM-306下肢肌肉解剖模型   XM-306下肢肌肉解剖模型为右侧下肢肌肉解剖，按部位分为髋肌、大腿肌、小腿肌和足肌，可拆分为9部件，显示下肢肌肉的结构和形态。 尺寸：自然大 材质：玻璃钢材料

研制了网络化移动机器人群编队的分布式协调控制系统，系统地开展了关于多机器人编队寻迹控制方法、无线网络下多机器人通信环境的建模和协议设计两个方面的研究；研制了基于OPNET的多机器人编队控制仿真平台和具有非完整约束的多移动机器人实物演示系统。

中试阶段/n该项目利用体外高温胁迫连续传代180代将牛支原体临床分离株HB0801致弱，获得致弱株系列，通过牛体试验证实，第150代致弱株（F150）可作为疫苗株。还利用细菌发酵技术，筛选与优化将牛支原体的活菌数由109CFU/ml提高至1010CFU/ml，提高了生产效率，降低了生产成本。

本系统旨在设计一款辅助视觉残疾人群日常生活的穿戴式设备。该系统具有纸币识别、交通标志识别、日常用物体识别及场景文字识别等功能。主要应用与辅助视觉残疾人的日常生活。、lineØ 纸币识别的功能对应于视障人群的日常生活的货币使用过程，有了这款穿戴式设备的辅助，他们可以自主的各种生活场合中使用纸币，他们只需要把纸币在设备前置摄像头前轻微晃动，设备就可以通过语音给出纸币的面值反馈给使用者。Ø 交通标志的识别是出于对视觉障碍人群安全的考虑，设备可以识别红绿灯，并且通过语音实时告知使用者，这可以有效的降低使用者在过马路危险。Ø 文字识别对应满足视觉障碍人群的阅读需求，使用者只需要把手指指向想要了解的内容，设备就会给出报纸或是书本上的文字内容，这样可以极大的便利他们的阅读需求。此外通过一定的改进和优化，系统也可以对自然场景下的文字进行识别，比如街头的广告牌、物品的外包装的文字等。Ø 该系统还可以对日常生活中常见的物品进行识别，室内的桌子、茶杯等，还有超市里的各种商品。该功能对应解决使用者在日产生活中购物的需求，有了该系统的辅助他们可以自主的在超市中选择他们想要的东西，并且完成结账。

本系统旨在设计一款辅助视觉残疾人群日常生活的穿戴式设备。该系统具有纸币识别、交通标志识别、日常用物体识别及场景文字识别等功能。主要应用与辅助视觉残疾人的日常生活。 ？ 纸币识别的功能对应于视障人群的日常生活的货币使用过程，有了这款穿戴式设备的辅助，他们可以自主的各种生活场合中使用纸币，他们只需要把纸币在设备前置摄像头前轻微晃动，设备就可以通过语音给出纸币的面值反馈给使用者。 ？ 交通标志的识别是出于对视觉障碍人群安全的考虑，设备可以识别红绿灯，并且通过语音实时告知使用者，这可以有效的降低使用者在过马路危险。 ？ 文字识别对应满足视觉障碍人群的阅读需求，使用者只需要把手指指向想要了解的内容，设备就会给出报纸或是书本上的文字内容，这样可以极大的便利他们的阅读需求。此外通过一定的改进和优化，系统也可以对自然场景下的文字进行识别，比如街头的广告牌、物品的外包装的文字等。 ？ 该系统还可以对日常生活中常见的物品进行识别，室内的桌子、茶杯等，还有超市里的各种商品。该功能对应解决使用者在日产生活中购物的需求，有了该系统的辅助他们可以自主的在超市中选择他们想要的东西，并且完成结账。 系统采用了穿戴式与计算机视觉和机器学习等理论知识相结合。穿戴式技术具有佩戴舒适甚至无感、使用过程不应干扰正常生活、使用便携的优点。这样的系统实现形式有利于简化使用者的使用门槛，提升使用体验。计算机视觉和机器学习技术，使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，可以有效的获取外接环境，通过分析外界环境做出相应的回应、给出结果。通过机器学习方法可以有效的对数据进行建模、分析。 系统设计的指标主要包括两部分，及硬件指标和软件性能指标。 硬件指标主要有以下几点： ？ 主控CPU采用的是4核CortexA9处理器 ？ RAM需要大于512M，稳定5V电源 ？ HDMI接口支持，USB 接口支持，常见音视频编解码支持 ？ 摄像头采用的720p的高清USB摄像头。 软件指标只要包括： ？ 指尖检测部分的主要包括指尖位置的检测的准确性，以及ROI确定的准确性，能否准确的划分出待识别目标所在的区域 ？ 物品识别部分主要包括可识别物品的类别，以及识别的准确率指标 ？ 对纸币识别的准确率和召回率以及计算的时间成本，主要涉及的算法的时间和空间复杂度 ？ 文字识别主要包括检测的正确率和召回率 系统基本构成如下图所示，主要包括前端固定眼镜边上的高清摄像头，后端数据处理部分采用的是AMR CortexA9四核处理器作为数据和算法处理单元。 系统基本工作流程为，以手指的一次特定手势（食指有方向性指向某个物体）为触发，系统检测到此手势后自动在手指尖端区域检测敏感信息，如字符，物体等，进一步通过计算机视觉算法，对检测的信息做识别处理，最后对识别结果进行语音播报作为反馈给使用者。用户只要用手指指向交互的给出识别的物品，那么设备就会开始读取这个场景，进行识别并将结果语音输出。 如果该产品可以得到推广，那么可以极大的帮助视觉残疾人，这一款穿戴式设备可以甚至可以改变数以千万记视障人群的日常生活，他们可以减轻对他人的依赖自由独立的生活。 目前该设备正处于原型开发期，已经取得了阶段性的成果，可以准确的定位值之间所在的位置，能较为准确的识别自然场景的中纸币面值，以及简单的文字。下一阶段着重把性能经一步优化，增添识别物体的功能。 该项目是由电子科技大学程洪教授主导的创新性高新项目。不但具有广大的市场前景，据可靠统计全国至少有各类残疾人总数超过8千万，而其中视觉残疾的人数找到15%，因此这款设备具有广阔的市场前景，可以带来一定经的经济效益。而且，更为重要定位于辅助他们日常生活产品充分体现出平等关怀的助残精神，帮助他们更好的生活是我们也是社会的责任所在。

成果简介： 本系统旨在设计一款辅助视觉残疾人群日常生活的穿戴式设备。该系统具有纸币识别、交通标志识别、日常用物体识别及场景文字识别等功能。主要应用与辅助视觉残疾人的日常生活。 纸币识别的功能对应于视障人群的日常生活的货币使用过程，有了这款穿戴式设备的辅助，他们可以自主的各种生活场合中使用纸币，他们只需要把纸币在设备前置摄像头前轻微晃动，设备就可以通过语音给出纸币的面值反馈给使用者。 交通标志的识别是出于对视觉障碍人群安全的考虑，设备可以识别红绿灯，并且通过语音实时告知使用者，这可以有效的降低使用者在过马路危险。 文字识别对应满足视觉障碍人群的阅读需求，使用者只需要把手指指向想要了解的内容，设备就会给出报纸或是书本上的文字内容，这样可以极大的便利他们的阅读需求。此外通过一定的改进和优化，系统也可以对自然场景下的文字进行识别，比如街头的广告牌、物品的外包装的文字等。 该系统还可以对日常生活中常见的物品进行识别，室内的桌子、茶杯等，还有超市里的各种商品。该功能对应解决使用者在日产生活中购物的需求，有了该系统的辅助他们可以自主的在超市中选择他们想要的东西，并且完成结账。 系统采用了穿戴式与计算机视觉和机器学习等理论知识相结合。穿戴式技术具有佩戴舒适甚至无感、使用过程不应干扰正常生活、使用便携的优点。这样的系统实现形式有利于简化使用者的使用门槛，提升使用体验。计算机视觉和机器学习技术，使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，可以有效的获取外接环境，通过分析外界环境做出相应的回应、给出结果。通过机器学习方法可以有效的对数据进行建模、分析。 系统设计的指标主要包括两部分，及硬件指标和软件性能指标。 硬件指标主要有以下几点： 主控CPU采用的是4核CortexA9处理器 RAM需要大于512M，稳定5V电源 HDMI接口支持，USB 接口支持，常见音视频编解码支持 摄像头采用的720p的高清USB摄像头 软件指标只要包括： 指尖检测部分的主要包括指尖位置的检测的准确性，以及ROI确定的准确性，能否准确的划分出待识别目标所在的区域 物品识别部分主要包括可识别物品的类别，以及识别的准确率指标 对纸币识别的准确率和召回率以及计算的时间成本，主要涉及的算法的时间和空间复杂度 文字识别主要包括检测的正确率和召回率 系统基本构成如下图所示，主要包括前端固定眼镜边上的高清摄像头，后端数据处理部分采用的是AMR CortexA9四核处理器作为数据和算法处理单元。 系统基本工作流程为，以手指的一次特定手势（食指有方向性指向某个物体）为触发，系统检测到此手势后自动在手指尖端区域检测敏感信息，如字符，物体等，进一步通过计算机视觉算法，对检测的信息做识别处理，最后对识别结果进行语音播报作为反馈给使用者。用户只要用手指指向交互的给出识别的物品，那么设备就会开始读取这个场景，进行识别并将结果语音输出。 如果该产品可以得到推广，那么可以极大的帮助视觉残疾人，这一款穿戴式设备可以甚至可以改变数以千万记视障人群的日常生活，他们可以减轻对他人的依赖自由独立的生活。 目前该设备正处于原型开发期，已经取得了阶段性的成果，可以准确的定位值之间所在的位置，能较为准确的识别自然场景的中纸币面值，以及简单的文字。下一阶段着重把性能经一步优化，增添识别物体的功能。 该项目是由电子科技大学程洪教授主导的创新性高新项目。不但具有广大的市场前景，据可靠统计全国至少有各类残疾人总数超过8千万，而其中视觉残疾的人数找到15%，因此这款设备具有广阔的市场前景，可以带来一定经的经济效益。而且，更为重要定位于辅助他们日常生活产品充分体现出平等关怀的助残精神，帮助他们更好的生活是我们也是社会的责任所在。