一种人工智能运动辅助设备制造技术

本发明专利技术涉及一种人工智能运动辅助设备，主要用于下肢助力行走和下肢康复训练。技术方案是：包括结构支撑系统、传感器及传感器电路、信号处理系统（移动计算平台）、驱动执行装置、电源系统和手杖。本发明专利技术的积极效果：解决了瘫痪、偏瘫、骨折、老年骨关节退行性病变患者下肢行动不便的困境。通过使用者穿外骨骼戴助力器，人体信号与助力器进行交互与配合，人体向外骨骼戴助力器传达控制指令，而外骨骼侦测人体信号，进行人工智能化的计算后得到合适的指令，进而驱动机构向人体下肢提供运动所需的能量，最终达到人的智能与机械力量相互补充、相互作用的效果。本发明专利技术将人体控制信号与机器的人工智能相融合，控制人体重心平衡、得到对外骨骼助力器的柔顺控制。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种人工智能运动辅助设备，特别是一种可以穿戴具有表面机电传感器、压强传感器、加速度传感器的外骨骼机器人用人工智能运动辅助设备，主要用于下肢助力行走和下肢康复训练，属于人工智能运动设备

技术介绍
随着信息技术的迅速兴起，世界各国都积极投入到外骨骼机器人下肢的研究中，用于辅助人体支撑体重、保持平衡和行走，人工智能运动辅助设备主要用于下肢助力行走和下肢康复训练。
技术介绍
中，一般采用电机驱动或液压驱动的运动辅助外骨骼设备，可以辅助瘫痪、偏瘫、骨折、老年骨关节退行性病变患者等下肢运动不便的人进行运动，也可对工业、军事领域腿部负荷较大的使用者提供运动辅助。例如CN103328051具有集成式倾斜传感器的运动辅助设备，CN1586434可穿戴式下肢步行外骨骼，CN102327173外骨骼可穿戴下肢康复机器人等。美国加州大学伯克利分校机器人和人体工程实验室研制出美军“伯克利下肢外骨骼”（Berkeleylowerextremityexoskeleton，BLE-EX），由背包式外架、金属腿及相应的液压驱动设备组成，机械系统采用了与类人形结构相似的设计，背包式外架能够使操纵者携带一定载荷，其有效作用力不经过穿戴者而直接经由外骨骼传至地面。日本筑波大学HAL机械衣，机器人装混合助力腿（hyhridassis-tivelimb，HAL）。机械外骨骼绑缚在人腿的两侧，对人体运动产生支持动力。
技术介绍
存在的问题是：液压油缸驱动，需要较多的部件包括油缸、阀门、油泵、油路管道等；增加了制造成本、重量和体积，增加系统热量，影响系统正常工作，传感器要与人体肌肤直接接触并粘贴在肌肤上直接导致穿戴上的不便；不能自主控制平衡，只能适用于健康人体，系统的外骨骼动作幅度小，电机旋转角度小，难以控制且控制精确度不能满足使用要求。
技术实现思路
本专利技术目的是提供一种人工智能运动辅助设备，实现人体与外骨骼机器之间的交互与配合，外骨骼机器人通过表面肌电传感器、压强传感器和加速度传感器识别人体传送出的控制指令，按指令动作、分担人体作用在下肢的重量，向人体提供运动所需的能量，解决
技术介绍
存在的上述问题。专利技术的技术方案是：一种人工智能运动辅助设备，包括结构支撑系统、传感器及传感器电路、信号处理系统、驱动执行装置、电源系统和手杖；可以识别人体传送出的控制意图指令，识别设备的运行姿态；运用设备具有的的人工智能，使设备既能按使用者的控制意图动作，又可保持身体平衡；结构支撑系统，采用机械构架结构，用以支撑人体、分担整个身体的重量，并将重量直接传导到地面；结构支撑系统包括腰部外骨骼、动力髋关节外骨骼、手杖、大腿外骨骼、动力膝关节外骨骼、小腿外骨骼和脚部外骨骼；腰部外骨骼与动力髋关节外骨骼相连，手杖与动力髋关节外骨骼相连，动力髋关节外骨骼与大腿外骨骼相连，大腿外骨骼与动力膝关节外骨骼相连，动力膝关节外骨骼与小腿外骨骼相连，小腿外骨骼骨骼与足部外骨骼与相连；在人体的大腿和小腿处佩戴腿环，腿环内壁嵌入SEMG传感器及传感器电路；检测腿环内壁与大腿、小腿部连接处的多组SEMG传感器收集的人体下肢肌肉电信号，采用有线或无线蓝牙方式将人体下肢肌肉电信号传递给信号处理系统，信号处理系统依此判断人体下肢的运动趋势；在大腿外骨骼和小腿外骨骼与腿部连接位置安装微触传感器，采集腿部骨骼、肌肉运动运动信号，采用有线或无线蓝牙方式将压力传感器信号反馈给信号处理系统判断下肢的运动状态；在足部外骨骼底板和手杖中，安装压力传感器及传感器电路；实时检测足部外骨骼底板和手杖中的压力传感器信号，采用有线或无线蓝牙方式将压力传感器信号传递给信号处理系统（移动计算平台），信号处理系统接收并处理信号，依此判断人体重量分配，进而判断人体重心的位置；在腰部外骨骼上或动力膝关节外骨骼上，安装加速度传感器及传感器电路，实时检测加速度传感器信号，采用有线或无线蓝牙方式将加速度传感器信号传递给信号处理系统；信号处理系统接收并处理加速度传感器信号，依此判断人体动态平衡、运动的方向和运动距离；在腰部外骨骼上设置处理器仓，处理器仓中安装信号处理系统（移动计算平台），包括有线和无线信号输入模块、中控模块、驱动模块、显示模块、基因数据库、APP应用程序模块和GPS模块；中控模块模仿生物神经元结构和神经信息传递机理，采用人工智能BP神经网络算法将收集到的多路传感器信号并行处理，基于基因数据库得到驱动设备运动的指令；多路传感器收集的多路信号加以并行处理和融合计算；包括多信号的收集子模块、融合并行计算处理子模块，驱动执行子模块、中枢控制子模块，基因数据库等。基因数据库预先设定一系列记录了标准动作模式特点的基因数字序列；由使用者学习训练，对基因数字序列不断修改完善后形成使用者特有的基因数字序列，记录了使用者的运动特点；驱动执行装置采用四只直线直流管式伺服电机，接收信号处理系统（移动计算平台）的驱动指令，两个大腿外骨骼部的电机推动动力髋关节旋转从而带动大腿运动；两个小腿外骨骼部的电机推动动力膝关节旋转从而带动小腿运动，四台电机按照信号处理系统发出的指令协同动作；在腰部外骨骼上设有电池仓，电池仓中安装电源系统，电源系统包括电池、电源充电电路和电源保护电路，可以通过电源适配器与外接电源、车载电源连接，解决了传统运动辅助装置活动范围受限的问题，具有便携的特性。所述大腿外骨骼和小腿外骨骼，采用可调节长度的大腿外骨骼和小腿外骨骼，具有可以根据使用者的情况随时调节装置长短的伸缩装置。所述腰部外骨骼可以良好固定在腰部；连接动力髋关节外骨骼，设有电池仓，中心运算部件仓，身体固定锁扣系带；中央或两侧设置铰接构件，具有横向自由度，可以张开或合并；内测可以安装充气气囊或其他起到与腰部良好接触、缓冲接触压力的添充物；外侧可以安装防尘防水的覆盖件。所述动力髋关节外骨骼采用多连杆结构，动力髋关节外骨骼上端与腰部外骨骼连接，具有横向和纵向自由度；下端与大腿外骨骼相连，可以使大腿外骨骼具有上下、左右多个自由度运动；动力输入连杆通过锁销或榫卯结构与直线电机动力杆连接。电机动力杆杆长度变化带动连接杆围绕多连杆机构中的连接轴旋转，带动与其连接的旋转副转动，为动力髋关节外骨骼的运动提供动力，实现动力髋关节外骨骼的弯曲，带动大腿外骨骼提起或放下；在动力输入连杆和连接杆上连接手杖。连杆的相对运动带动大腿外骨骼和手杖做相对运动。所述动力膝关节外骨骼采用多连杆结构，动力膝关节外骨骼上端连接大腿外骨骼，下端连接小腿外骨骼；动力输入连杆与直线电机动力杆连接，电机动力杆杆长度变化带动连接杆围绕多连杆机构中的连接轴旋转，带动与其连接的旋转副转动，为多连杆关节的运动提供动力，实现膝盖关节的弯曲；通过调节动力输入连杆与直线电机动力杆的连接位置可以获得更接近于人腿的动力学特性；具有可变的瞬时转动中心,使得运动的步态更接近人体正常步态,使外骨骼可以更好附着在人腿的侧面，解决了单轴膝关节绕固定轴转动的缺点灵活性有余而稳定性不足、仿生性能不好的问题，具有一定的柔性和抗冲击性。所述足部外骨骼采用多连杆承重结构，承重本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人工智能运动辅助设备，其特征在于：包括结构支撑系统、传感器及传感器电路、信号处理系统、驱动执行装置、电源系统和手杖；结构支撑系统，采用机械构架结构，用以支撑人体、分担整个身体的重量，并将重量直接传导到地面；结构支撑系统包括腰部外骨骼、动力髋关节外骨骼、手杖、大腿外骨骼、动力膝关节外骨骼、小腿外骨骼和脚部外骨骼；腰部外骨骼与动力髋关节外骨骼相连，手杖与动力髋关节外骨骼相连，动力髋关节外骨骼与大腿外骨骼相连，大腿外骨骼与动力膝关节外骨骼相连，动力膝关节外骨骼与小腿外骨骼相连，小腿外骨骼骨骼与足部外骨骼与相连；在人体的大腿和小腿处佩戴腿环，腿环内壁嵌入SEMG传感器及传感器电路；检测腿环内壁与大腿、小腿部连接处的多组SEMG传感器收集的人体下肢肌肉电信号，采用有线或无线蓝牙方式将人体下肢肌肉电信号传递给信号处理系统，信号处理系统依此判断人体下肢的运动趋势；在大腿外骨骼和小腿外骨骼与腿部连接位置安装微触传感器，采集腿部骨骼、肌肉运动运动信号，采用有线或无线蓝牙方式将压力传感器信号反馈给信号处理系统判断下肢的运动状态；在足部外骨骼底板和手杖中，安装压力传感器及传感器电路；实时检测足部外骨骼底板和手杖中的压力传感器信号，采用有线或无线蓝牙方式将压力传感器信号传递给信号处理系统，信号处理系统接收并处理信号，依此判断人体重量分配，进而判断人体重心的位置；在腰部外骨骼上或动力膝关节外骨骼上，安装加速度传感器及传感器电路，实时检测加速度传感器信号，采用有线或无线蓝牙方式将加速度传感器信号传递给信号处理系统；信号处理系统接收并处理加速度传感器信号，依此判断人体动态平衡、运动的方向和运动距离；在腰部外骨骼上设置处理器仓，处理器仓中安装信号处理系统（移动计算平台），包括有线和无线信号输入模块、中控模块、驱动模块、显示模块、基因数据库、APP应用程序模块和GPS模块；中控模块模仿生物神经元结构和神经信息传递机理，采用人工智能BP神经网络算法将收集到的多路传感器信号并行处理，基于基因数据库得到驱动设备运动的指令；多路传感器收集的多路信号加以并行处理和融合计算；包括多信号的收集子模块、融合并行计算处理子模块，驱动执行子模块、中枢控制子模块，基因数据库等。基因数据库预先设定一系列记录了标准动作模式特点的基因数字序列；由使用者学习训练，对基因数字序列不断修改完善后形成使用者特有的基因数字序列，记录了使用者的运动特点；驱动执行装置采用四只直线直流管式伺服电机，接收信号处理系统的驱动指令，两个大腿外骨骼部的电机推动动力髋关节旋转从而带动大腿运动；两个小腿外骨骼部的电机推动动力膝关节旋转从而带动小腿运动，四台电机按照信号处理系统发出的指令协同动作；在腰部外骨骼上设有电池仓，电池仓中安装电源系统，电源系统包括电池、电源充电电路和电源保护电路，可以通过电源适配器与外接电源、车载电源连接。...

【技术特征摘要】
1.一种人工智能运动辅助设备，其特征在于：包括结构支撑系统、传感器及传感器电路、信号处理系统、驱动执行装置、电源系统和手杖；
结构支撑系统，采用机械构架结构，用以支撑人体、分担整个身体的重量，并将重量直接传导到地面；结构支撑系统包括腰部外骨骼、动力髋关节外骨骼、手杖、大腿外骨骼、动力膝关节外骨骼、小腿外骨骼和脚部外骨骼；腰部外骨骼与动力髋关节外骨骼相连，手杖与动力髋关节外骨骼相连，动力髋关节外骨骼与大腿外骨骼相连，大腿外骨骼与动力膝关节外骨骼相连，动力膝关节外骨骼与小腿外骨骼相连，小腿外骨骼骨骼与足部外骨骼与相连；
在人体的大腿和小腿处佩戴腿环，腿环内壁嵌入SEMG传感器及传感器电路；检测腿环内壁与大腿、小腿部连接处的多组SEMG传感器收集的人体下肢肌肉电信号，采用有线或无线蓝牙方式将人体下肢肌肉电信号传递给信号处理系统，信号处理系统依此判断人体下肢的运动趋势；
在大腿外骨骼和小腿外骨骼与腿部连接位置安装微触传感器，采集腿部骨骼、肌肉运动运动信号，采用有线或无线蓝牙方式将压力传感器信号反馈给信号处理系统判断下肢的运动状态；
在足部外骨骼底板和手杖中，安装压力传感器及传感器电路；实时检测足部外骨骼底板和手杖中的压力传感器信号，采用有线或无线蓝牙方式将压力传感器信号传递给信号处理系统，信号处理系统接收并处理信号，依此判断人体重量分配，进而判断人体重心的位置；
在腰部外骨骼上或动力膝关节外骨骼上，安装加速度传感器及传感器电路，实时检测加速度传感器信号，采用有线或无线蓝牙方式将加速度传感器信号传递给信号处理系统；信号处理系统接收并处理加速度传感器信号，依此判断人体动态平衡、运动的方向和运动距离；
在腰部外骨骼上设置处理器仓，处理器仓中安装信号处理系统（移动计算平台），包括有线和无线信号输入模块、中控模块、驱动模块、显示模块、基因数据库、APP应用程序模块和GPS模块；
中控模块模仿生物神经元结构和神经信息传递机理，采用人工智能BP神经网络算法将收集到的多路传感器信号并行处理，基于基因数据库得到驱动设备运动的指令；多路传感器收集的多路信号加以并行处理和融合计算；包括多信号的收集子模块、融合并行计算处理子模块，驱动执行子模块、中枢控制子模块，基因数据库等。基因数据库预先设定一系列记录了标准动作模式特点的基因数字序列；由使用者学习训练，对基因数字序列不断修改完善后形成使用者特有的基因数字序列，记录了使用者的运动特点；
驱动执行装置采用四只直线直流管式伺服电机，接收信号处理系统的驱动指令，两个大腿外骨骼部的电机推动动力髋关节旋转从而带动大腿运动；两个小腿外骨骼部的电机推动动力膝关节旋转从而带动小腿运动，四台电机按照信号处理系统发出的指令协同动作；
在腰部外骨骼上设有电池仓，电池仓中安装电源系统，电源系统包括电池、电源充电电路和电源保护电路，可以通过...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘珩先，刘国庆，
申请(专利权)人：刘珩先，
类型：发明
国别省市：河北;13