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一、产品介绍
根据自适应控制理论，运用人工智能算法，建立运动控制数学模型，将人工智能学习技术赋予实时反馈的运动康复训练中，让患儿获得更优化的爬行、步行体验感。
1、 自适应控制理论
自适应控制是机器识别目标、反馈信息、发出与目标实时状态相匹配指令并做出改变的过程。自适应控制的对象及其环境的数学模型不是完全确定的，甚至是未知因素和随机因素。因此，系统需实时对被控制对象或过程的状态、性能、参数等进行数据捕捉，并将当前数据和期望数据进行快速比对、整合，再做出改变系统状态参数或控制方法等决策，根据需要不断的调节自适应，使系统输出满足要求，同时维持系统的稳定。
婴幼儿爬行在其成长过程中具有里程碑意义，爬行可以促进大脑对脚、手、眼的神经运动调控，有利于婴幼儿未来平衡感、手眼协调能力、粗/细动作的发展。同时，爬行扩大了宝宝认知世界的范畴，思维、语言和想象能力能够在更大的空间中得到发展和提高，从而促进认知能力发展。
爬行训练是对因脑瘫、发育迟缓或其他各种原因所致爬行困难或身体协调性较差的儿童，康复治疗的重要项目之一。通过智能减重系统，根据患儿体重设置并启动减重训练，给患儿上肢足够的支持力，进行辅助爬行能力训练，解放治疗师双手，让患儿爬行训练更加高效方便，同时，配合爬行地面投影互动场景，多感官刺激下调动患儿向前爬行的主动性。
2、 定速训练模式：根据患儿爬行能力设置恒定的运行速度，按目标速度循序渐进的进行爬行训练，也可以给患儿一定的辅助力，助力其向前爬行；
恒定减重力支持保护下，进行步行能力训练。可以根据患儿的功能情况选择不同的训练模式，地面情景互动引导下，激发患儿主动参与训练的能力，给患儿针对性、吸引力的步行训练方案。
1、 智能跟随训练模式：系统可实时读取患儿的步行方向、速度等参数，自动调整系统运行参数，主动跟随，实现人机合一。
2、 定速训练模式：根据患儿的能力设定恒定的步行速度，按此目标循序渐进，实现步行能力提升。
3、 上下台阶训练模式：患儿做上下台阶及坡道步行训练过程中，系统自动识别患儿上下台阶状态，始终保持恒定拉力。
4、 动态平衡训练模式：系统可实现坐站训练、离心向心训练、站立位动静态平衡能力训练等多种训练。也可满足治疗师设计的多种个性化训练方案。
① 小儿脑瘫或其他疾病、意外所致的运动功能（爬行、步行、平衡等）障碍的儿童；
② 孤独症谱系障碍、发育迟缓儿童
③ 多动症、注意力不集中、学习困难儿童；
④ 高危儿早期干预、中枢性协调障碍儿童；
⑤ 其他，比如骨折术后、运动损伤、应激反应差的儿童。
下肢骨折未愈合或者关节损伤不稳定阶段，有严重的出血倾向，严重不配合的患儿。
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