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申请/专利权人：山东大学

摘要：本公开提供了一种沉浸式虚拟现实站立平衡训练平台及系统，带有一个安装了六维力力矩传感器的站立平台，可以精确的测量受试者在平台上站立时各个方向的力和力矩。同时构建沉浸式虚拟现实环境，为受试者提供了全空间的训练任务和场景，误差通过视觉实时反馈给受试者，引导其建立对肢体重心的控制能力，最终帮助使受试者在虚拟世界中利用视觉反馈信息完成动态平面上的站立平衡训练任务。

主权项：1.一种沉浸式虚拟现实站立平衡训练方法，其特征是：包括以下步骤：利用平台获取受试者不同时刻的六维力力矩；根据不同时刻的六维力力矩，计算各时刻足底压力中心点信号，并将足底压力中心点转换为虚拟现实设备中的可移动点，并在虚拟现实设备配置一设定区域；通过控制平台姿态，以控制可移动点停留在设定区域内，经过设定时间，分析该时间内的足底压力中心点信号，以评估受试者的平衡控制能力；使用了一种数据驱动的方法，从足底压力中心点COP数据构建一个降阶的马尔可夫链模型来描述静态姿态控制系统的长期行为；Y是一个马尔可夫链：PYn+1＝yn+1|Yn＝yn,...,Y0＝y0＝PYn+1＝yn+1|Yn＝yn3其转移概率可以表示为一个转移矩阵P,P中的转移概率控制着马尔可夫链的演化，其概率分布演化为：λn+1＝λnP4其中λn为第n次迭代时的状态分布；如果马尔可夫链是不可约的、递归的，λn收敛于唯一的稳态分布π，也等价于特征值为1的P的左特征向量:π＝πP5其中π表示不变密度；采用离散马尔可夫链模型从测试中采集的COP数据中提取动态信息,对于每个COP数据集，按照以下方式构建马尔科夫模型和不变密度:首先，将COP数据调整为零均值到数据的质心；状态空间由形心发出的同心圆进行分割和离散，半径从0.0mm增加0.2mm；环的宽度由用于COP收集的力平台静态重量校准时测量的噪声水平决定，换句话说，在校准期间，环的宽度与COP数据的标准偏差相同；其次，通过计算所有状态的转移概率来构造转移矩阵P如公式6，第三，通过求解公式5中P的左特征向量计算出不变密度π，特征值为1；通过计算所有状态的转移概率来构造转移矩阵P如公式6 参数化：虽然不变密度π描述了COP行为，但是参数化π有助于数据的量化，并增强了对主体行为的理解，因此采用5个参数对离散马尔可夫链模型进行表征；MaxP，即不变密度的最大概率：MaxP＝maxi∈I{πi}7其中i是所有可能状态的集合；MeanDist是COP离质心的平均距离的测度：MeanDist＝∑i∈Iiπi8其中I是所有可能状态的集合；D95为包含COP的95％可能性的最大状态；λ2即转换矩阵的第二大特征值，对应于不变密度的收敛速度；Entropy即熵是系统随机性或不确定性的度量，Entropy＝-∑i∈Iiπilog2πi9所述虚拟现实设备，用于提供虚拟图像，以显示可移动点和设定区域。

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百度查询： 山东大学 一种沉浸式虚拟现实站立平衡训练平台及系统