基于状态分类模型的大鼠机器人的远程控制方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于状态分类模型的大鼠机器人的远程控制方法及系统，属于基于机器学习的新型特种机器人的控制技术领域。远程控制方法包括以下步骤：(1)接收布设大鼠机器人的当前周边环境信息与当前运动状态信息；(2)控制显示模块显示当前周边环境图像，及显示基于运动状态信息所模拟出的大鼠姿态三维模型；(3)基于运动状态信息，利用已完成训练的状态分类模型识别出大鼠机器人的当前运动状态；(4)异常处理步骤，若当前运动状态为异常运动状态时，则通过显示模块显示状态异常提示的同时，切断控制指令的发送，至检测到针对状态异常提示的操作事件。该技术方案不仅便于远程操控，且能减少对大鼠的损害，可广泛应用于防恐、救灾等领域。

权利要求

1.一种基于状态分类模型的大鼠机器人的远程控制方法，其特征在于，所述远程控制方法包括以下步骤：

数据接收步骤，通过无线通信线路接收布设在所述大鼠机器人身上的摄像头所采集的当前周边环境信息，及惯性传感器所采集的当前运动状态信息；

数据显示步骤，控制显示模块显示所述大鼠机器人的当前周边环境图像，及显示基于所述当前运动状态信息所模拟出的大鼠姿态三维模型；

状态识别步骤，基于所述当前运动状态信息，利用已完成训练的状态分类模型识别出所述大鼠机器人的当前运动状态；

异常处理步骤，若所述当前运动状态为异常运动状态时，则通过所述显示模块显示状态异常提示的同时，切断控制指令的发送，至检测到针对所述状态异常提示的操作事件；

所述状态异常提示包括手动操控选项与自动引导选项；

若所述操作事件为针对所述手动操控选项的选择，则恢复向所述大鼠机器人发送控制指令；

若所述操作事件为针对所述自动引导选项的选择，则计算出与当前异常运动状态相适配的新刺激参数，并控制所述显示模块显示所述新刺激参数，及显示新刺激参数操作界面以接收针对所述新刺激参数的修改或确认；并在检测到针对所述新刺激参数的修改事件或确认事件后，以当前新刺激参数生成干预控制指令并发送给所述大鼠机器人；刺激参数包括刺激脉冲幅值与脉冲个数。

2.根据权利要求1所述的远程控制方法，其特征在于，所述当前运动状态信息包括加速度数据与角速度数据；所述状态识别步骤包括以下步骤：数据预处理步骤，将所述当前运动状态信息转换成与时间相关的数据流，根据设定的时间窗截取所述数据流的部分数据作为当前运动状态数据，计算所述当前运动状态数据的统计学特征，组成特征向量；

识别步骤，将所述特征向量输入所述状态分类模型，预测所述大鼠机器人的当前运动状态。

3.根据权利要求2所述的远程控制方法，其特征在于：所述显示基于所述当前运动状态信息所模拟出的大鼠姿态三维模型的步骤包括基于所述当前运动状态信息计算出所述惯性传感器的当前姿态角，作为所述大鼠姿态三维模型的当前姿态角；

判断所述当前运动状态是否为异常运动状态的步骤包括判断所述当前运动状态是否与预设目标状态是否相同，若不同则为异常运动状态。

4.根据权利要求1所述的远程控制方法，其特征在于：所述显示基于所述当前运动状态信息所模拟出的大鼠姿态三维模型的步骤包括基于所述当前运动状态信息计算出所述惯性传感器的当前姿态角，作为所述大鼠姿态三维模型的当前姿态角；

判断所述当前运动状态是否为异常运动状态的步骤包括判断所述当前运动状态是否与预设目标状态是否相同，若不同则为异常运动状态。

5.根据权利要求1至4任一项权利要求所述的远程控制方法，其特征在于：在所述大鼠机器人上穿戴有电子背包系统；所述电子背包系统包括安装支架，用于将所述安装支架固定至所述大鼠机器人身上的柔性穿戴背心，及布设在所述安装支架上的所述摄像头、所述惯性传感器、无线通信模块、扁平状的电池、第二控制模块及刺激模块；

所述柔性穿戴背心包括设有供所述大鼠机器人的两前腿穿过的通孔的横向柔性片体，在所述横向柔性片体的两端部布设有用于调节二者间距以调节穿戴松紧度的扎带结构；所述刺激模块包括用于对刺激脉冲进行放大处理的运算放大模块及通过导线与所述运算放大模块电连接的多个刺激电极；

所述安装支架包括由间隔件支撑地固连成架空层结构的上PCB板与下PCB板，所述摄像头通过柔性支撑管而位置可调地固设在所述上PCB板的上板面上，所述运算放大模块固设在所述上PCB板的上板面的前端侧上；所述惯性传感器与所述第二控制模块布设在所述上PCB板的下板面上；所述无线通信模块布设在所述下PCB板的上板面上，所述电池固设在所述下PCB板的下板面上；

在所述下PCB板上捆扎有环绕于其前后两端部上的纵向环套，在所述纵向环套的两侧各布设所述间隔件，且所述纵向环套的两侧端面与所述间隔件相抵靠接触或在所述前后两端部上设有卡合于所述两侧端面上的卡口；在所述纵向环套位于所述下PCB板下方侧的片部上固连有横向固连片；所述横向固连片的两端部与所述横向柔性片之间通过魔术贴而可拆卸地固连。

6.一种基于状态分类模型的大鼠机器人的远程控制系统，包括上位机及与所述上位机无线通信连接且穿戴于所述大鼠机器人身上的电子背包系统；所述上位机包括第一控制模块及与所述第一控制模块电连接的显示模块，所述第一控制模块包括处理器与存储器，所述存储器存储有计算机程序；所述电子背包系统包括第二控制模块，刺激模块，用于采集所述大鼠机器人的当前周边环境信息的摄像头，及用于采集所述大鼠机器人的当前运动状态信息的惯性传感器；所述第二控制模块依据所述上位机所发送的控制指令控制所述刺激模块向所述大鼠机器人所发送的刺激脉冲幅值与个数；其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时能实现以下步骤：

数据接收步骤，接收所述前周边环境信息与所述当前运动状态信息；

数据显示步骤，控制所述显示模块显示所述大鼠机器人的当前周边环境图像，及显示基于所述当前运动状态信息所模拟出的大鼠姿态三维模型；

状态识别步骤，基于所述当前运动状态信息，利用已完成训练的状态分类模型识别出所述大鼠机器人的当前运动状态；

异常处理步骤，若所述当前运动状态为异常运动状态时，则通过所述显示模块显示状态异常提示的同时，切断控制指令的发送，至检测到针对所述状态异常提示的操作事件；

所述状态异常提示包括手动操控选项与自动引导选项；

若所述操作事件为针对所述手动操控选项的选择，则恢复向所述大鼠机器人发送控制指令；

若所述操作事件为针对所述自动引导选项的选择，则计算出与当前异常运动状态相适配的新刺激参数，并控制所述显示模块显示所述新刺激参数，及显示新刺激参数操作界面以接收针对所述新刺激参数的修改或确认；并在检测到针对所述新刺激参数的修改事件或确认事件后，以当前新刺激参数生成干预控制指令并发送给所述大鼠机器人。

7.根据权利要求6所述的远程控制系统，其特征在于：所述电子背包系统包括安装支架，用于将所述安装支架固定至所述大鼠机器人身上的柔性穿戴背心，及布设在所述安装支架上的所述摄像头、所述惯性传感器、无线通信模块、扁平状的电池、所述第二控制模块及所述刺激模块；

所述柔性穿戴背心包括设有供所述大鼠机器人的前两腿穿过的通孔的横向柔性片体，在所述横向柔性片体的两端部布设有用于调节二者间距以调节穿戴松紧度的扎带结构；所述刺激模块包括用于对刺激脉冲进行放大处理的运算放大模块及通过导线与所述运算放大模块电连接的多个刺激电极；

所述安装支架包括由间隔件支撑地固连成架空层结构的上PCB板与下PCB板，所述摄像头通过柔性支撑管而位置可调地固设在所述上PCB板的上板面上，所述运算放大模块固设在所述上PCB板的上板面的前端侧上；所述惯性传感器与所述第二控制模块布设在所述上PCB板的下板面上；所述无线通信模块布设在所述下PCB板的上板面上，所述电池固设在所述下PCB板的下板面上；

在所述下PCB板上捆扎有环绕于其前后两端部上的纵向环套，在所述纵向环套的两侧各布设所述间隔件，且所述纵向环套的两侧端面与所述间隔件相抵靠接触或在所述前后两端部上设有卡合于所述两侧端面上的卡口；在所述纵向环套位于所述下PCB板下方侧的片部上固连有横向固连片；所述横向固连片的两端部与所述横向柔性片之间通过魔术贴而可拆卸地固连。

8.根据权利要求7所述的远程控制系统，其特征在于，所述当前运动状态信息包括加速度数据与角速度数据；所述状态识别步骤包括以下步骤：数据预处理步骤，将所述当前运动状态信息转换成与时间相关的数据流，根据设定的时间窗截取所述数据流的部分数据作为当前运动状态数据，计算所述当前运动状态数据的统计学特征，组成特征向量；

识别步骤，将所述特征向量输入所述状态分类模型，预测所述大鼠机器人的当前运动状态。

9.根据权利要求6所述的远程控制系统，其特征在于，所述当前运动状态信息包括加速度数据与角速度数据；所述状态识别步骤包括以下步骤：数据预处理步骤，将所述当前运动状态信息转换成与时间相关的数据流，根据设定的时间窗截取所述数据流的部分数据作为当前运动状态数据，计算所述当前运动状态数据的统计学特征，组成特征向量；

识别步骤，将所述特征向量输入所述状态分类模型，预测所述大鼠机器人的当前运动状态。

10.根据权利要求6至9任一项权利要求所述的远程控制系统，其特征在于：所述显示基于所述当前运动状态信息所模拟出的大鼠姿态三维模型的步骤包括基于所述当前运动状态信息计算出所述惯性传感器的当前姿态角，作为所述大鼠姿态三维模型的当前姿态角；

判断所述当前运动状态是否为异常运动状态的步骤包括判断所述当前运动状态是否与预设目标状态是否相同，若不同则为异常运动状态。

说明书

基于状态分类模型的大鼠机器人的远程控制方法及系统

技术领域

[0001] 本发明涉及基于机器学习的新型特种机器人的控制技术领域，具体地说，涉及一种基于状态分类模型的大鼠机器人的远程控制方法及远程控制系统。

背景技术

[0002] 动物机器人作为一种新型特种机器人，其基于神经生物学原理，通过特定方式刺激动物相关神经区域，使动物按照人类期望进行动作，例如按照预定轨迹行走和/或执行相
应动作。与传统机器人相比，动物机器人能有效地解决传统机器人所存在的能源供给与运
动稳定性等关键技术难题，大大降低了系统成本。

[0003] 此外，动物机器人由于保留了动物的本能，在环境适应性、隐蔽性、机动性等方面都表现出了巨大的优势，使其作为一种特种机器人，在反恐、侦查等领域均有重要的应用价
值。

[0004] 现有动物机器人包括大鼠机器人、甲虫机器人、鸽子机器人、蟑螂机器人、壁虎机器人等；其中，大鼠机器人是在大鼠的内侧前脑束和体感皮层桶状区植入电极，通过电刺激
诱发大鼠的虚拟感觉，引导大鼠完成左转、右转和前进动作，进而实现大鼠机器人在复杂外
部环境下的导航，例如，公开号为CN109394208A的专利文献所公开的一种生物机器人系统，
包括植入式神经刺激电路系统和脑电信号采集系统。

[0005] 目前，对大鼠机器人进行导航的主要方式为操作员在视野范围内进行直接控制，即操作员通过持续观察大鼠机器人的运动状态以及对控制指令的响应情况，结合周围环境
情况，给出新的电刺激指令。这种控制方法限制了大鼠机器人的应用场景，一旦距离稍远或
者大鼠机器人被障碍物遮挡，操作员不能观察到大鼠的运动状态，就无法进行有效控制。

[0006] 为了解决上述技术问题，主要解决方案为通过在大鼠机器人的控制背包上安装摄像头以回传图像信息，操作员可以实时获取大鼠机器人周围的环境信息，据此发送控制指
令。这种方法可以实现大鼠机器人的远程控制，但是回传图像通常只能显示大鼠机器人周
围的环境情况，而难以获知大鼠机器人自身的运动状态。操作员需要根据视频中图像的变
化间接判断大鼠对控制指令的响应情况，很难做出准确判断，导致目前的远程控制效果并
不理想。另一方面，大鼠机器人在运动过程中可能因为刺激参数设置不当而出现抽搐、挠头
等异常运动状态，由于操作人员难以通过视频而判断出大鼠的异常状态，以能进行有效的
干预，如果在异常状态下仍保持当前刺激参数设置对大鼠进行电刺激，会造成不可逆转的
脑部伤害。

发明内容

[0007] 本发明的主要目的是提供一种基于状态分类模型的大鼠机器人的远程控制方法，以能在对其运动姿态进行监控的同时，能够基于状态分类模型对其当前运动状态进行分
类，并在出现异常状态时，能有效且及时地对刺激参数做出修改，以避免因继续发送当前控
制指令而对大鼠机器人的大脑造成损害；

[0008] 本发明的再一目的是提供一种基于状态分类模型的大鼠机器人的远程控制系统，以能在对其运动姿态进行监控的同时，能够基于状态分类模型对其当前运动状态进行分
类，并在出现异常状态时，能有效且及时地对刺激参数做出修改，以避免因继续发送当前控
制指令而对大鼠机器人的大脑造成损害。

[0009] 为了实现上述主要目的，本发明提供的一种基于状态分类模型的大鼠机器人的远程控制方法，该远程控制方法包括以下步骤：

[0010] 数据接收步骤，接收布设在大鼠机器人身上的摄像头所采集的当前周边环境信息，及惯性传感器所采集的当前运动状态信息；

[0011] 数据显示步骤，控制显示模块显示当前周边环境图像，及显示基于运动状态信息所模拟出的大鼠姿态三维模型；

[0012] 状态识别步骤，基于运动状态信息，利用已完成训练的状态分类模型识别出大鼠机器人的当前运动状态；

[0013] 异常处理步骤，若当前运动状态为异常运动状态时，则通过显示模块显示状态异常提示的同时，切断控制指令的发送，至检测到针对状态异常提示的操作事件。

[0014] 在上述技术方案中，通过布设能够获取大鼠机器人的运动状态信息的惯性传感器，再利用基于机器学习中分类算法所建立的状态分类模型基于运动状态信息而识别出当
前运动状态，并基于预设基准判断当前运动状态是否为异常运动状态，若为异常运动状态，
则表明可能出现了因刺激参数设置不当而出现抽搐、挠头等异常运动状态，此时通过切断
控制指令的发送，有效地避免不当刺激参数的控制指令的发送而导致大鼠机器人大脑造成
损伤。此外，还可以基于运动状态信息而模拟出大鼠姿态三维模型，相比仅仅观察周边环境
视频而言，更便于操作人员更形象观察其运动状态，从而更好地对大鼠机器人进行远程控
制。

[0015] 具体的方案为状态异常提示包括手动操控选项与自动引导选项；若操作事件为针对手动操控选项的选择，则恢复向大鼠机器人发送控制指令；若操作事件为针对自动引导
选项的选择，则计算出与当前异常运动状态相适配的新刺激参数，并控制显示模块显示新
刺激参数，及显示新刺激参数操作界面以接收针对新刺激参数的修改或确认；并在检测到
针对新刺激参数的修改事件或确认事件后，以当前新刺激参数生成干预控制指令并发送给
大鼠机器人；刺激参数包括刺激脉冲幅值与脉冲个数。基于经验而总结出导致大鼠机器人
出现常见异常状态的刺激参数设置及应对的刺激参数设置，从而能够更好地辅助操作人员
对出现异常运动状态的处理。

[0016] 优选的方案为运动状态信息包括加速度数据与角速度数据；状态识别步骤包括以下步骤：

[0017] 数据预处理步骤，将运动状态信息转换成与时间相关的数据流，根据设定的时间窗截取数据流的部分数据作为当前运动状态数据，计算当前运动状态数据的统计学特征，
组成特征向量；

[0018] 识别步骤，将特征向量输入状态分类模型，预测大鼠机器人的当前运动状态。

[0019] 优选的方案为显示基于运动状态信息所模拟出的大鼠姿态三维模型的步骤包括基于运动状态信息计算出惯性传感器的当前姿态角，作为大鼠姿态三维模型的当前姿态
角；判断当前运动状态是否为异常运动状态的步骤包括判断当前运动状态是否与预设目标
状态是否相同，若不同则为异常运动状态。

[0020] 优选的方案为在大鼠机器人上穿戴有电子背包系统；电子背包系统包括安装支架，用于将安装支架固定至大鼠机器人身上的柔性穿戴背心，及布设在安装支架上的摄像
头、惯性传感器、无线通信模块、扁平状的电池、第二控制模块及刺激模块；柔性穿戴背心包
括设有供大鼠机器人的两前腿穿过的通孔的横向柔性片体，在横向柔性片体的两端部布设
有用于调节二者间距以调节穿戴松紧度的扎带结构；刺激模块包括用于对刺激脉冲进行放
大处理的运算放大模块及通过导线与运算放大模块电连接的多个刺激电极；安装支架包括
由间隔件支撑地固连成架空层结构的上PCB板与下PCB板，摄像头通过柔性支撑管而位置可
调地固设在上PCB板的上板面上，运算放大模块固设在上PCB板的上板面的前端侧上；惯性
传感器与第二控制模块布设在上PCB板的下板面上；无线通信模块布设在下PCB板的上板面
上，电池固设在下PCB板的下板面上；在下PCB板上捆扎有环绕于其前后两端部上的纵向环
套，在纵向环套的两侧各布设间隔件，且纵向环套的两侧端面与间隔件相抵靠接触或在前
后两端部上设有卡合于两侧端面上的卡口；在纵向环套位于下PCB板下方侧的片部上固连
有横向固连片；横向固连片的两端部与横向柔性片之间通过魔术贴而可拆卸地固连。该技
术方案不仅能够穿戴牢固，且在整体上重量分布较为合理，进一步地提高其穿戴牢固度的
同时，减少对大鼠机器人运动过程中的干涉。

[0021] 为了实现上述另一目的，本发明提供的基于状态分类模型的大鼠机器人的远程控制系统包括上位机及与上位机无线通信连接且穿戴于大鼠机器人身上的电子背包系统；上
位机包括第一控制模块及与第一控制模块电连接的显示模块，第一控制模块包括处理器与
存储器，存储器存储有计算机程序；电子背包系统包括第二控制模块，刺激模块，用于采集
大鼠机器人的当前周边环境信息的摄像头，及用于采集大鼠机器人的当前运动状态信息的
惯性传感器；第二控制模块依据上位机所发送的控制指令控制刺激模块向大鼠机器人所发
送的刺激脉冲幅值与个数；计算机程序被处理器执行时能实现以下步骤：

[0022] 数据接收步骤，接收前周边环境信息与当前运动状态信息；

[0023] 数据显示步骤，控制显示模块显示当前周边环境图像，及显示基于运动状态信息所模拟出的大鼠姿态三维模型；

[0024] 状态识别步骤，基于运动状态信息，利用已完成训练的状态分类模型识别出大鼠机器人的当前运动状态；

[0025] 异常处理步骤，若当前运动状态为异常运动状态时，则通过显示模块显示状态异常提示的同时，切断控制指令的发送，至检测到针对状态异常提示的操作事件。

[0026] 具体的方案为电子背包系统包括安装支架，用于将安装支架固定至大鼠机器人身上的柔性穿戴背心，及布设在安装支架上的摄像头、惯性传感器、无线通信模块、扁平状的
电池、第二控制模块及刺激模块；柔性穿戴背心包括设有供大鼠机器人的前两腿穿过的通
孔的横向柔性片体，在横向柔性片体的两端部布设有用于调节二者间距以调节穿戴松紧度
的扎带结构；刺激模块包括用于对刺激脉冲进行放大处理的运算放大模块及通过导线与运
算放大模块电连接的多个刺激电极；安装支架包括由间隔件支撑地固连成架空层结构的上
PCB板与下PCB板，摄像头通过柔性支撑管而位置可调地固设在上PCB板的上板面上，运算放
大模块固设在上PCB板的上板面的前端侧上；惯性传感器与第二控制模块布设在上PCB板的
下板面上；无线通信模块布设在下PCB板的上板面上，电池固设在下PCB板的下板面上；在下
PCB板上捆扎有环绕于其前后两端部上的纵向环套，在纵向环套的两侧各布设间隔件，且纵
向环套的两侧端面与间隔件相抵靠接触或在前后两端部上设有卡合于两侧端面上的卡口；
在纵向环套位于下PCB板下方侧的片部上固连有横向固连片；横向固连片的两端部与横向
柔性片之间通过魔术贴而可拆卸地固连。

[0027] 优选的方案为状态异常提示包括手动操控选项与自动引导选项；若操作事件为针对手动操控选项的选择，则恢复向大鼠机器人发送控制指令；若操作事件为针对自动引导
选项的选择，则计算出与当前异常运动状态相适配的新刺激参数，并控制显示模块显示新
刺激参数，及显示新刺激参数操作界面以接收针对新刺激参数的修改或确认；并在检测到
针对新刺激参数的修改事件或确认事件后，以当前新刺激参数生成干预控制指令并发送给
大鼠机器人。

[0028] 优选的方案为运动状态信息包括加速度数据与角速度数据；状态识别步骤包括以下步骤：

[0029] 数据预处理步骤，将运动状态信息转换成与时间相关的数据流，根据设定的时间窗截取数据流的部分数据作为当前运动状态数据，计算当前运动状态数据的统计学特征，
组成特征向量；

[0030] 识别步骤，将特征向量输入状态分类模型，预测大鼠机器人的当前运动状态。

[0031] 优选的方案为显示基于运动状态信息所模拟出的大鼠姿态三维模型的步骤包括基于运动状态信息计算出惯性传感器的当前姿态角，作为大鼠姿态三维模型的当前姿态
角；判断当前运动状态是否为异常运动状态的步骤包括判断当前运动状态是否与预设目标
状态是否相同，若不同则为异常运动状态。

附图说明

[0032] 图1为本发明实施例中大鼠机器人的远程控制系统的电路原理图；

[0033] 图2为本发明实施例中上位机的电路原理图；

[0034] 图3为本发明实施例中电子背包系统的电路原理图；

[0035] 图4为本发明实施例中电子背包系统的立体图；

[0036] 图5为本发明实施例中电子背包系统的结构分解图；

[0037] 图6为本发明实施例中电子背包系统在略去柔性穿戴背心、纵向环套与横向固连片后的结构图；

[0038] 图7为本发明实施例中上PCB板及布设在其上的元件的结构图；

[0039] 图8为本发明实施例中下PCB板及布设在其上的元件与柔性穿戴背心、纵向环套、横向固连片的结构分解图；

[0040] 图9为本发明实施例中下PCB板及布设在其上的元件的结构图；

[0041] 图10为本发明实施例中电池及与之固连的纵向环套与横向固连片部的结构图；

[0042] 图11为本发明实施例中电池及与之固连的纵向环套与横向固连片部的结构图；

[0043] 图12为本发明实施例中远程控制方法的工作流程图；

[0044] 图13为本发明实施例中对大鼠机器人进行控制过程的显示界面示意图；

[0045] 图14为本发明实施例中数据预处理步骤的数据预处理过程示意图。

具体实施方式

[0046] 以下结合实施例及其附图对本发明作进一步说明。

[0047] 实施例

[0048] 参见图1至图11，本发明远程控制系统1基于状态分类模型，用于对大鼠机器人01的运动状态进行远程控制；该远程控制系统1包括上位机2及与该上位机2无线通信连接且
穿戴于大鼠机器01人身上的电子背包系统3，其中无线通信可以根据控制距离而采用不同
的无线通信模式，例如短距离可以采用蓝牙、WIFI等通信方式进行无线通信，而远距离可以
采用2G、3G、4G、5G等移动通信方式进行无线通信。

[0049] 上位机2包括第一控制模块20及与该第一控制模块20电连接的显示模块23、指令接收模块21及无线通信模块22；其中，第一控制模块20包括处理器200与存储器201，在存储
器201内存储有计算机程序，该计算机程序被处理器200执行时，内依据所接收的数据而通
过无线通信模块22向电子背包系统3发送控制指令，该控制指令用于控制大鼠机器人01的
动作。其中，显示模块23采用显示屏或投影模块进行构建，优选采用触摸屏进行构建，以便
于显示的同时，也能进行数据或指令输入等操作，此时触摸屏也构成指令接收模块的一部
分；指令接收模块21可以采用键盘、鼠标等外设进行构建。如图13所示，在本实施例中，显示
模块23的显示界面被划分成五大区域，分别为无线通信参数显示区域、环境信息显示区域、
控制参数显示及输入区域、运动状态检测与异常处理区域、及大鼠姿态三维模型显示区域，
用于在对应区域显示响应信息，以供操作人员进行观看、选择或操作。无线通信模块22可以
选用蓝牙模块、WIFI模块或2G、3G、4G、5G等移动通信模块。

[0050] 电子背包系统3包括安装支架4，穿戴柔性背心5，无线通信模块33，扁平状的电池35，第二控制模块30，刺激模块34，用于采集大鼠机器人01的当前周边环境信息的摄像头
31，及用于采集大鼠机器人01的当前运动状态信息的惯性传感器32。其中，惯性传感器32用
于获取大鼠机器人01的实时加速度数据与角速度数据；电池35为可充电的锂电池，用于对
其他功能模块的正常工作供电；无线通信模块33可选用蓝牙模块、WIFI模块或2G、3G、4G、5G
等移动通信模块；第二控制模块30包括处理器300及存储器301，在存储器301内存储有计算
机程序，该计算机程序被处理器300执行时，能依据上位机2所发送的控制指令，控制刺激模
块34向大鼠机器人01所发送的预定幅值与个数的刺激脉冲，以控制大鼠机器人01的动作。

[0051] 柔性穿戴背心5用于将安装支架4固定至大鼠机器人01的身上，摄像头31、惯性传感器32、无线通信模块33、电池35、第二控制模块30及刺激模块34均布设在安装支架4上。刺
激模块34包括用于对刺激脉冲进行放大处理的运算放大模块及通过柔性导线341与运算放
大模块电连接的多个刺激电极342，具体为六个刺激电极342组成，用于输出电刺激脉冲串。

[0052] 柔性穿戴背心5包括横向柔性片体50、纵向环套51与横向固连片52，在本实施例中，该三者均采用柔性皮质材料进行构建，在本实施例中为采用魔术贴材料进行构建；横向
柔性片体50上设有供大鼠机器人01的前两腿穿过的通孔500，在横向柔性片体50的两端部
布设有用于调节二者间距以调节穿戴松紧度的扎带结构53。

[0053] 安装支架4包括由间隔件40支撑地固连成架空层结构的上PCB板41与下PCB板42，其中，间隔件40可采用铜螺柱与接插头等进行构建，在本实施例中为采用能电连接上下两
PCB板插接头进行构建，从而可在上下两PCB板之间传输电能与信号；摄像头31通过柔性支
撑管38而位置可调地固设在上PCB板41的上板面上，其中，柔性支撑管38采用蛇皮管进行构
建；运算放大模块固设在上PCB板41的上板面的前端侧上；惯性传感器32与第二控制模块30
布设在上PCB板41的下板面上；无线通信模块33布设在下PCB板42的上板面上，电池35固设
在下PCB板42的下板面上。

[0054] 纵向环套51为环形结构，其沿大鼠机器人01的身长方向布置地捆扎在下PCB板42上，具体为环绕于下PCB板42的前后两端部上，在纵向环套51的两侧各布设间隔件40，且纵
向环套51的两侧端面与间隔件40相抵靠接触或在下PCB板42的前后两端部上设有卡合于纵
向环套51两侧端面上的卡口420与卡口421；横向固连片52固设在纵向环套位51于下PCB板
42下方侧的片部上；横向固连片52的两端部与横向柔性片50之间通过魔术贴而可拆卸地固
连，便于连接位置的调节与固连。在本实施例中，纵向环套51的下侧片部通过粘接剂与下
PBC板42的下表面固连，且与横向固连片52的中间段部通过粘接剂固连。

[0055] 如图12所示，上述远程控制系统1对大鼠机器人01进行远程控制的方法包括数据接收步骤S1、数据显示步骤S2、状态识别步骤S3及异常处理步骤S4，即存储在存储器201内
计算机程序被处理器200执行时，能实现该四个步骤，具体过程如下：

[0056] 数据接收步骤S1，接收布设在大鼠机器人01身上的摄像头31所采集的当前周边环境信息，及惯性传感器32所采集的当前运动状态信息。

[0057] 在本实施例中，摄像头31用于采集大鼠机器人01在行走过程中其前方侧的周边环境视频信息，惯性传感器32用于采集加速度数据与角速度数据，第二控制模块30在接收到
摄像头31与惯性传感器32所采集的数据后，通过无线通信模块33与无线通信模块22之间的
无线传输线路而发送给控制模块20。

[0058] 数据显示步骤S2，控制显示模块23显示当前周边环境图像，及显示基于运动状态信息所模拟出的大鼠姿态三维模型。

[0059] 如图13所示，基于惯性传感器32所获取的角速度信息计算出惯性传感器的当前姿态角，将其作为大鼠姿态三维模型的当前姿态角，从而在显示模块23上大鼠姿态三维模型，
从而便于操作人员随时掌握大鼠机器人01的当前姿态。

[0060] 状态识别步骤S3，基于运动状态信息，利用已完成训练的状态分类模型识别出大鼠机器人的当前运动状态。

[0061] 其中，状态识别步骤具体包括以下步骤：

[0062] 数据预处理步骤S31，将加速度数据与角速度数据转换成与时间相关的数据流，根据设定的时间窗截取数据流的部分数据作为当前运动状态数据，计算当前运动状态数据的
统计学特征，组成特征向量。

[0063] 如图14所示，将惯性传感器32所获取大鼠机器人01在运动过程中的实时加速度与角速度数据，并转换成与时间相关的数据流存储。再根据设定的时间窗截取数据流部分数
据作为当前时刻的运动数据，计算均值、方差等统计学特征，组成特征向量。

[0064] 在本实施例中，使用一个时间窗内的加速度和角速度数据计算统计学特征组成特征向量包括：加速度、角速度的均值，加速度、角速度的标准差，加速度、角速度的最大值与
最小值，加速度三个轴间的相关性，角速度三个轴间的相关性，加速度、角速度的峰度，对于
统计学特征可以选用上述特征中的一者或几个的组合，优选为全部。

[0065] 识别步骤S32，将特征向量输入状态分类模型，预测大鼠机器人的当前运动状态。对于当前运动状态的预测输出结果为判断当前运动状态为正常运动状态或挠头、抽搐等异
常运动状态。

[0066] 读取预先通过机器学习方法训练数据建立的状态分类模型，将特征向量输入分类模型，预测大鼠机器人的实时运动状态；其中，状态分类模型为基于预先标定为挠头、抽搐
等异常状态的特征向量数据进行训练。

[0067] 在本实施例中，状态分类模型的编写使用了python的scikit‑learn库，这个库使用python语言对常用的机器学习方法进行了封装；具体为使用支持向量机(SVM)算法建立
的分类模型。

[0068] 在对模型进行训练的过程中的数据处理包括以下步骤：(1)通过布设在大鼠机器人身上的惯性传感器获取该大鼠机器人的运动数据，包括加速度数据与角速度数据，及能
够获取该大鼠机器人在运动感过程中的所有动作的全局摄像头所记录的大鼠机器人的动
作视频；(2)利用程序使运动数据与动作视频在时间上耦合成同步数据；(3)通过观察动作
视频，找到各个目标动作的时间点，并从运动数据中获取该时间点的惯性传感器所获取的
数据；(4)使用这些惯性传感器数据计算特征向量，与动作标签一起作为输入，以对状态分
类模型进行训练。在训练过程中，不同动作是平等的，对于动作标签，在本实施例中为采用1
代表行走，2代表停止，3代表直立，4代表挠头，5代表抽搐，其中4与5标识异常状态的标签；
经前述样本训练之后的状态分类模型，在输入当前运动数据的计算特征向量时，会输出用
于表征各个状态的数字标签，若输出的数值为4或5，则标识当前大鼠机器人的状态为异常
状态。

[0069] 申请人在研究过程中发现异常状态通常为挠头与抽搐，其中：(1)挠头发生在刺激强度较大时，是大鼠机器人兴奋的表现，对大鼠本身没有危害；挠头时如果仍然进行电刺
激，大鼠会继续挠头；如果停止刺激，大鼠会逐渐恢复到正常状态；此时，可以降低刺激幅
值，使大鼠不那么容易进入挠头状态；(2)抽搐发生在刺激强度较强且刺激频率过大时，是
一种应该尽量避免的状态；在抽搐发生时，应该立刻停止刺激，等大鼠逐渐恢复正常后，及
时降低刺激的强度和刺激的频率；当判断大鼠已经恢复后，需要首先使用低频，小幅值的刺
激来测试大鼠是否真的恢复到了正常状态；之后，再使用修改后的刺激参数控制大鼠的运
动。

[0070] 异常处理步骤S4，若当前运动状态为异常运动状态时，则通过显示模块显示状态异常提示的同时，切断控制指令的发送，至检测到针对状态异常提示的操作事件。

[0071] 判断当前运动状态是否为异常运动状态的步骤包括判断当前运动状态是否与预设目标状态是否相同，若不同则为异常运动状态。

[0072] 若判断出当前运动状态为异常运动状态，例如挠头、抽搐等，则在显示模块23上显示状态异常提示，如图13所示，并控制蜂鸣器发出警报声响和/或警报灯发出闪烁警示灯
光；其中，状态异常提示包括手动操控选项、自动引导选项、解除异常警报选项与确认参数
修改选项。操作人员在看到警示灯光或状态异常提示或听到警报声响后，会触发相应状态
异常提示选项，从而选择相应的操作。

[0073] 若操作事件为针对手动操控选项或解除异常警报选项的选择，则恢复向大鼠机器人发送控制指令。

[0074] 若操作事件为针对自动引导选项的选择，则根据预设算法计算出与当前异常运动状态相适配的新刺激参数，并控制显示模块显示新刺激参数，及显示新刺激参数操作界面
以接收针对新刺激参数的修改或确认；并在检测到针对新刺激参数的修改事件或确认事件
后，以当前新刺激参数生成干预控制指令并发送给大鼠机器人；刺激参数包括刺激脉冲幅
值与脉冲个数。在本实施例中，若选择自动引导选项的话，则会在暂停控制信号发送的同
时，不断地采集大鼠机器人的运动状态，并在判断其逐渐恢复正常之后，根据预设参数而采
用预设低频且幅值较小的刺激信号测试该大鼠机器人是否恢复正常，即发送测试控制信号
而监控其是否从正常状态返回至异常状态，若没有恢复，则持续暂停发送控制信号并再监
控其状态至经测试仍为正常状态；并在恢复正常运动状态之后，在显示模块上显示刺激参
数设置的提示，该提示要求其会按照低于出现异常状态时的刺激参数值或者按照低于预设
比例进行设置，若高于该参考值，则暂停该刺激参数的控制信号发送，同时进行报错；此时
还可以根据需要设置切换至手动操作的选项。

[0075] 即在本实施例中，在出现异常状态后，首先切断操作员的控制指令输入，同时通过指示灯闪烁，声音提示等方式向操作员预警。操作员进行确认后，进入刺激参数修改步骤，
该步骤会基于当前的刺激参数，使用内置算法计算新的刺激脉冲幅值和脉冲个数，操作员
可以使用计算得到的新刺激参数，也可以在此基础上进行手动修改。这个步骤完成后，进入
引导恢复步骤，通过控制指令引导大鼠机器人恢复到正常运动状态。引导方法包括手动方
式和自动方式，操作员可以自行选择。手动方式，操作员通过观察大鼠机器人的实时运动状
态预测结果与回传视频信息，根据自己的操作经验发送控制指令引导大鼠机器人。自动方
式，算法会根据实时运动状态预测结果，使用内置引导指令模型发送控制指令引导大鼠机
器人。

[0076] 在上述实施例中，基于异常运动状态的识别，从而能使操作员具备及时处理大鼠机器人异常状态的能力，防止不合适的电刺激参数对大鼠造成伤害。

[0077] 即在上述实施例中，本发明基于单个惯性传感器的大鼠机器人运动状态实时检测方法，能够对大鼠机器人的运动状态进行实时分类，并判断是否处于异常运动状态；从而便
于操作员在远程操控大鼠机器人时可以据此调整控制指令，提高远程控制的效果。

[0078] 当检测到大鼠机器人出现挠头、抽搐等异常运动状态时，该方法能及时切断控制指令的发送并向操作员预警。之后，允许操作员选择手动操控或程序自动引导的方法对异
常运动状态进行干预，引导大鼠机器人进入正常运动状态。

[0079] 上述运动状态检测和异常状态处理方法使用单个惯性传感器的加速度和角速度数据建立分类模型。硬件系统组成简单，能耗低，可以很好地与常见且仅具有刺激功能的背
包系统进行集成。异常状态处理方法包括自动模式和手动模式，方便操作员根据实际情况
进行选择。

[0080] 在电子背包系统3中，安装支架5采用双层结构设置，将无线通信模块单独作为一层，置于主体电路的下方；一方面可减少无线通信模块可能受到的电气干扰，另一方面缩小
电路系统的长度和宽度，使大鼠机器人背负的时候更加舒适。

[0081] 使用一块横向的魔术贴与大鼠背心连接固定，横向结构能够增加魔术贴与大鼠背包的接触面积，有效地固定电路系统，防止发生相对滑动。这样也使电路系统中的惯性传感
器可以可靠地获取大鼠的运动数据。

[0082] 在背心的穿戴过程中，背心两侧绕到大鼠背部，使用一根扎带穿过两侧的小孔进行固定，通过扎带的卡扣调整松紧。这种固定方法可以使背心与大鼠背部紧密贴合，卸下背
包只需要剪断扎带，非常方便。这种穿戴方法只涉及大鼠的前肢部分，不会影响大鼠身体和
后肢的运动，对大鼠机器人运动的整体影响较小。

[0083] 大鼠姿态显示模块使用扩展卡尔曼滤波算法处理接收到的加速度和角速度数据，计算姿态角，并通过3D模型实时显示，从而便于操作人员的观察。