训练系统
案例介绍
技术实现：
硬件设计：
主控采用STM32H743，集成PWM控制步进电机，实现脚踏板±30°前屈/背屈运动，精度达0.1°。
设计六轴力传感器（压力+扭矩）电路，通过24位ADC采集踏力数据，采样率1kHz。
集成9轴传感器（ICM-20948），实时监测患者重心偏移，结合卡尔曼滤波算法提升数据稳定性。
开发串口触摸屏界面（15寸电阻屏），支持训练时间、运动模式、强度等参数设置。
软件开发：
基于RT-Thread实时操作系统，开发多任务控制程序：
任务1：电机控制（PID算法调节运动速度与角度）。
任务2：传感器数据融合（加速度计+陀螺仪+磁力计）。
任务3：人机交互（LVGL图形库实现动态数据可视化）。
设计蓝牙模块（HC-05）与手机APP通信，支持训练数据导出与康复进度跟踪。
成果：
患者训练依从性提升60%，康复周期缩短30%。
已进入3家三甲医院临床试用。
训练系统
案例介绍
项目背景：针对中风患者脚部神经与血管康复需求，设计一款可调节运动模式、实时反馈训练数据的智能康复设备。
技术实现：
硬件设计：
主控采用STM32H743，集成PWM控制步进电机，实现脚踏板±30°前屈/背屈运动，精度达0.1°。
设计六轴力传感器（压力+扭矩）电路，通过24位ADC采集踏力数据，采样率1kHz。
集成9轴传感器（ICM-20948），实时监测患者重心偏移，结合卡尔曼滤波算法提升数据稳定性。
开发串口触摸屏界面（15寸电阻屏），支持训练时间、运动模式、强度等参数设置。
软件开发：
基于RT-Thread实时操作系统，开发多任务控制程序：
任务1：电机控制（PID算法调节运动速度与角度）。
任务2：传感器数据融合（加速度计+陀螺仪+磁力计）。
任务3：人机交互（LVGL图形库实现动态数据可视化）。
设计蓝牙模块（HC-05）与手机APP通信，支持训练数据导出与康复进度跟踪。
成果：
患者训练依从性提升60%，康复周期缩短30%。
已进入3家三甲医院临床试用。
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