【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种对助老机器人稳定性恢复控制应用,具体地,涉及一种基于足底压力感知的摔倒过程预测装置和方法。
技术介绍
可穿戴式助行下肢机器人的稳定恢复性能,对平衡能力较弱的穿戴者的安全性至关重要。将助行机器人应用于老人这一行动能力相对较弱的群体时,需要提前预测穿戴者的摔倒趋势,避免摔倒对人机系统造成损伤。在外骨骼下肢助行机器人系统中,稳定性控制方法大部分都是基于ZMP理论,根据穿戴者或者机器人的关节角度、角速度以及加速度信息,计算实际的ZMP位置,再基于ZMP理论实现稳定控制。但上述方法是对当前时刻的稳定性进行分析,实时性很难保证,很难满足安全性需求。并且,基于ZMP理论的稳定性控制方法,机器人的足底必须水平着地,这与人在行走过程中的特点相违背。根据实际运动数据计算ZMP位置,是基于动力学模型,需要精确的参数,对于不同体型的穿戴者来说适应性受限。在穿戴者处于摔倒趋势时,如果提前能够实现摔倒预测,根据识别结果采取相应的控制策略,能够弥补目前稳定性控制方法的不足。目前,国内外研究者主要根据人体运动过程中的加速度及角速度相关量的阈值,对人体摔倒进行检测、定位及报警。近年来更多的研究集中于对摔倒行为的预测,防止摔倒的发生,延长摔倒的筹备时间。针对辅助下肢健全老人行走应用,现有摔倒识别方法没有结合考虑摔倒过程的动力学稳定性变化情况,而人体的摔倒行为实际上是一系列变化的过程,在这个变化的过程中,人机系统的稳定性也随之变化,为了实现该过程的稳定恢复,需要根据摔倒过程中不同稳定程度采取不同的策略。因此,在摔倒预测研究中,除了在识别算法上基于历史数据建立预测模型外,应该 ...
【技术保护点】
基于足底压力感知的摔倒过程稳定性预测装置,其特征在于,包括鞋垫,粘贴在鞋垫背面的压力传感器,微处理器,串口通讯模块和上位机,压力传感器用于感知足底压力信号,微处理器对足底压力信号进行采集,串口通讯模块将采集到的足底压力信号传输给上位机,上位机对足底压力信号进行处理,上位机通过对当前时刻足底压力数据的分析,对未来时刻足底压力数据进行预测,实现对人体运动过程中摔倒的预测。
【技术特征摘要】
1.基于足底压力感知的摔倒过程稳定性预测装置,其特征在于,包括鞋垫,粘贴在鞋垫背面的压力传感器,微处理器,串口通讯模块和上位机,压力传感器用于感知足底压力信号,微处理器对足底压力信号进行采集,串口通讯模块将采集到的足底压力信号传输给上位机,上位机对足底压力信号进行处理,上位机通过对当前时刻足底压力数据的分析,对未来时刻足底压力数据进行预测,实现对人体运动过程中摔倒的预测。2.如权利要求1所述的基于足底压力感知的摔倒过程稳定性预测装置,其特征在于,所述的上位机对足底压力信号进行处理时,采用基于压力中心点(Cop)的人体摔倒过程稳定性进行判断,将摔倒阶段分成摔倒初期、摔倒中期和摔倒末期三个阶段。3.如权利要求1所述的基于足底压力感知的摔倒过程稳定性预测装置,其特征在于,所述的上位机对足底压力信号进行处理时,能够根据时间序列分析理论,设计基于足底压力信息的人体摔倒过程识别预测算法,实现对人体运动过程中摔倒的预测。4.如权利要求1、3所述的基于足底压力感知的摔倒过程稳定性预测装置,其特征在于,所述基于足底压力信息的人体摔倒过程识别预测算法,由时间序列自回归模型、最小二乘法参数估计和准则函数法模型定阶三部分构成:首先通过...
【专利技术属性】
技术研发人员:彭朝琴,李家越,罗麦丹,
申请(专利权)人:北京航空航天大学,
类型:发明
国别省市:北京;11
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