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本发明提出了一种上下肢综合康复训练机器人，它由箱体、减速机构、臂托机构、摆动及缓冲机构及其它辅助构件组成。减速机构包括了锥齿轮传动、圆柱直齿轮传动、同步带传动。臂托机构由臂托架和滑块组成，滑块可以沿安装在箱体上的导轨滑动。摆动及缓冲机构由摆动连杆、套筒、弹簧、套筒盖、缓冲杆、拉杆、托板、把手组成。直流伺服电机通过减速机构带动摆动及缓冲机构运动。缓冲杆可以在把手的带动下克服弹簧力在套筒内做往复运动，从而减轻对手腕(或踝)关节的冲击。本发明可以用于上肢或下肢的康复训练，同时又有主动和被动两种工作方式。

项目成果/简介:本发明提出了一种上下肢综合康复训练机器人，它由箱体、减速机构、臂托机构、摆动及缓冲机构及其它辅助构件组成。减速机构包括了锥齿轮传动、圆柱直齿轮传动、同步带传动。臂托机构由臂托架和滑块组成，滑块可以沿安装在箱体上的导轨滑动。摆动及缓冲机构由摆动连杆、套筒、弹簧、套筒盖、缓冲杆、拉杆、托板、把手组成。直流伺服电机通过减速机构带动摆动及缓冲机构运动。缓冲杆可以在把手的带动下克服弹簧力在套筒内做往复运动，从而减轻对手腕(或踝)关节的冲击。本发明可以用于上肢或下肢的康复训练，同时又有主动和被动两种工作方式。

我国现有脑卒中幸存患者900多万人，大约有85%患者伴有上肢功能缺损，他们中的55-75%患者在发病后3－6个月仍伴有上肢功能障碍，研究脑卒中后上肢功能的恢复问题已成为临床康复领域中最富有挑战性的课题。目前国内还没有商品化的脑卒中上肢功能康复训练设备，本项目研发了一种基于集中的驱动索控式新型上肢功能训练机械手臂。该机械手臂利用钢丝绳将电动机和手臂连在一起，通过电动机，控制各关节的运动，这样不仅使电机脱离机械手臂，又能保持肘关节和肩关节的运动，使得整个上肢康复机械臂看上去小巧、轻便。该装置设计了基于磁粉离合器的阻尼控制装置，可以实现上肢的主动阻抗与被动训练，速度可任意调节。

本项目旨在研发一套智慧戒毒体能康复训练智能化系统，将戒毒人员体质改善需求与戒毒场所现有运动环境相互兼容，将体质测评方法与康复训练手段深度结合，实现运动处方的个性化、精准化，康复训练手段的科学化、专业化，运动训练过程的安全化、规范化，测试数据采集的便捷、高效，训练效果分析的直观、全面。    通过增强训练方案的可行性，训练反馈的及时性，帮助戒毒人员实现体能康复目标；通过训练过程的可视化，结果的数据化，帮助工作人员进行康复训练效果评估。

本项目提供了一种具有多次防护功能的吸能结构，用以解决现有溃缩式吸能结构无法多次使用的问题。 该结构具有多次防护功能，将外壳套设在吸能芯子的外周（如图1），将组装好的吸能结构安装于待吸能的设备上，当设备发生碰撞，外壳在外力的作用下发生形变进行吸能，吸能芯子受到外壳的作用力发生形变，与外壳的形变叠加吸能。该吸能结构，既能够将吸能芯子与外壳装配在一起使用，用于交通工具（如汽车）的防撞，可承受多次碰撞；也能够单独使用吸能芯子，如将吸能芯子设在复合材料（如泡沫轴）的内部，即吸能芯子作为泡沫轴的芯子，与刚性内轴的泡沫轴相比，由于吸能芯子形变能够提供额外（泡沫轴自身的形变也产生吸能效果）的吸能效果，增强了泡沫轴的吸能效果，进而与人体产生更多的相互作用，促进人体肌肉及骨骼组织的运动后恢复。该结构既可以与刚性外壳的形变与反弹作用结合增强吸能效果，也可以与软性材料的可回弹形变结合增强吸能效果。该吸能结构的材质由金属或高分子聚合物组成。考虑到吸能芯子由于具有连续交错的剪刀形合页结构，使用传统铸造式成型技术较难实现，使用机械加工方式实现难度也较大，形变单元采用3D打印的方式制作。 图1.整体结构示意图

坐下站起康复评定训练系统通过坐下站起康复评定训练，定性和定量测试患者坐下站起过程中各种力学和运动学参数，训练病人坐下站起过程中的平衡控制能力，以达到坐下站起等日常生活能力的康复目的。该产品硬件系统由坐板、脚板、蓝牙传输模块、计算机组成，坐板、脚板设计可折叠，采用先进的蓝牙无线通讯技术同步传输信号，满足小型便携，多功能的特点，有利于产品的应用推广。该产品软件系统集成坐位平衡、站立平衡、坐下站起参数评定、功能训练和趣味游戏训练功能，对采集的大量数据进行分析、统计和处理，满足临床需要，将测试结果与临床诊断

针对目前上肢康复机器人多为台式，体积庞大、不便移动的缺点，设计了一款可穿戴式上肢康复机器人，该机器人采用背包式的背负系统设计，可方便穿戴在患者身上，辅助患者进行上肢康复训练的同时，还可辅助其日常生活，具有一定的功能增强作用；该机器人采用模块化设计，主要包含肩部训练模块、肘部训 练模块及背负模块，其中肩关节具有 3DOF、肘关节具有 1DOF，且肩宽和两臂长度均可调，很好的适应了不同患者的需求，此外，在肘关节处采用了卷簧平衡机构和对应的自锁机构，在肩部机构使用了拉簧平衡机构，通过这些平衡

基于图像处理和机器学习进行人眼特征提取与分析，建 立基于特征模型与外观模型融合的智能视觉感知机制，并通过 海量大数据分析和建模计算，提出了智能视觉感知驱动的眼动 注视点计算方法，解决了跨设备坐标系空间无缝转换和多用户 标定模型共享等关键“卡脖子”技术问题。此外，提出基于深 度学习的运动想象脑电分类方法，面向人-机器人交互开发了 智能脑机接口与应用系统。 ：

复旦大学“基于类脑智能的舆情系统研究”项目组就疫情期间的网络热点展开了深入分析。其中由大数据学院魏忠钰副教授和新闻学院周葆华教授负责的用户画像团队，梳理了新浪微博中群体舆论演化总体态势及代表性群体的舆论特征，并对舆论引导方式提出了对策和建议。01 大数据舆论分析：把握民意趋势、挖掘事件成因团队分析了2020年1月15日至2月16日期间与疫情相关的3000万条微博，依托情感分析、话题聚类等文本挖掘手段准确感知网民的情感倾向转变和话题动态演化。数据分析结果显示，疫情初期的舆论以负面情绪居多。随着中央全力部署、政府防控措施出台（实时数据的公布、武汉实行封城管控）、专家学者释疑解惑（钟南山院士、张文宏医生等对疫情的判断)，正向情感不断提高。随后虽然疫情增长率不断减缓，情感指数仍有变动，多与受疫情触发的热点议题相关。02 群体画像：精准定位人群、感知个性化诉求团队根据用户的职业、地域等属性将用户细分为不同群体，并进行参与度的动态比较，同时对代表性群体的网络言论进行定点分析，准确感知不同社会群体的心理诉求与价值预期。对于不同职业的用户，在疫情爆发初期，自媒体、专业技术人员和学生较为活跃，在事件后期专业技术人员、 自媒体、 企业高管、新闻出版与文化专业人士较为活跃。聚焦于奋战一线的医护群体，大多向外界传递了一往无前的抗疫精神，也不乏个别事件令其承受巨大压力，需要更多的社会理解和关爱。另外，由疫情所带来的经济影响逐渐蔓延，私营企业主及工薪阶层群体面临巨大压力，大多显露出焦虑情绪，需要采取有力措施帮中小企业主纾困解难。对于不同地域的用户，参与讨论的用户中广东、北京用户占比较高，其次是东南沿海各地，话题的地区“下沉”趋势明显。特别地，武汉患者群体作为地域分群角度的特殊主体，通过社交媒体向外界讲述自己的亲身遭遇，寻求社会救助，使个体诉求进入公共议程，激发了全网对于武汉患者群体命运的同情与共鸣。而随着国际疫情局势的不断紧张，华侨华人群体面临歧视压力，需要在下一阶段严防“输入”过程中予以妥善引导。03 事件关联：警惕次生舆情、完善发声渠道疫情期间，不少热点讨论相继引发了有关社会深层次问题的“次生舆情”，追踪事件关联将进一步协助制定危机应对预案。以近期学校实施网课为例，部分学校存在的网课工具攀比化、部分贫困群体的自卑自嘲心理引发讨论。而弱势群体缺少发声平台，若忽视其诉求将进一步激发矛盾。因此，各级政府要加强对复工复产复学过程中贫困人群的关心，新闻媒体要加强对弱势群体的报道抚慰，促进社会沟通与社会公平。不同的群体聚集于不同的网络社区之中，舆论表达方式也不尽相同，对分群体舆论特征进行分析使得挖掘群体共鸣更为高效。团队将进一步推动分群体智能舆论分析和信息汇集平台建设，探索建立公共危机信息汇集平台。在中国疫情防控不断取得阶段性成果的同时，团队还将持续跟进对国际疫情的舆情分析，为网络空间现代化治理能力的提升赋能。