一种柔性机械手抓握状态反馈的手部康复辅助系统

本发明公开了一种柔性机械手抓握状态反馈的手部康复辅助系统，属于医疗康复辅助领域。本发明通过将抓握状态预测模块、抓握状态感知反馈模块和柔性机械手进行配合，提高患者使用柔性机械手设备进行手部抓握任务辅助和康复训练时对于目前抓取状态的触觉感知能力，能够让患者实时得到抓握状态的反馈。本发明设计的Grasp Classification Net的网络模型创新地融合了时序和空间特征提取的优势，为柔性机械手的抓握状态分类提供了更为精准和稳定的解决方案。使用基于Focal Loss进行改进的损失函数，进一步提高了抓握状态分类的预测准确度。根据各种抓握分类状态的预测概率设计振动频率大小的函数，利于患者进行精细度要求较高的康复训练。