【技术实现步骤摘要】
下肢外骨骼机器人及其实时步态切换方法及存储装置
本申请涉及外骨骼机器人
，特别是涉及一种下肢外骨骼机器人及其实时步态切换方法及存储装置。
技术介绍
目前，中国残疾人数量已超过8500万，其中由于脑卒中、脊髓损伤的原因造成的下肢功能障碍患者逐年增多，脑卒中患者每年新增约200万。至2030年，中国将会有超过3000万的脑卒中患者。外骨骼具有自动化程度高、人机协同性强、穿戴灵活、使用方便等优点，对患者的康复起到了很大的促进作用。患者穿戴外骨骼进行康复训练，大多使用固定的步态，缺少一定的自主操控性。当患者遇见障碍物或者楼梯需要进行跨越或者上楼梯的步态切换时，往往需要手动操作或者需要其他人辅助操作，因此普通外骨骼的随动性较差。由此可见，现有的下肢外骨骼机器人的步态切换无法实现使用者的主观自控，需用外部帮助，不利于使用者的使用。申请内容本申请主要解决的技术问题是提供一种下肢外骨骼机器人及其实时步态切换方法及存储装置，能够解决现有的下肢外骨骼机器人的步态切换无法实现使用者的主观自控，需用外部帮助，不利于使用者的使用的问题。为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：...
【技术保护点】
1.一种下肢外骨骼机器人实时步态切换方法，其特征在于，所述实时步态切换方法包括：获取人体腿部肌电信号；根据所述人体腿部肌电信号与角度预测模型得出关节预测角度；根据所述关节预测角度，输出调整下肢外骨骼机器人的步态的信号；其中，所述步态包括非正常步态与正常行走步态。
【技术特征摘要】
1.一种下肢外骨骼机器人实时步态切换方法，其特征在于，所述实时步态切换方法包括：获取人体腿部肌电信号；根据所述人体腿部肌电信号与角度预测模型得出关节预测角度；根据所述关节预测角度，输出调整下肢外骨骼机器人的步态的信号；其中，所述步态包括非正常步态与正常行走步态。2.根据权利要求1所述的实时步态切换方法，其特征在于，在所述获取人体腿部肌电信号的步骤中，通过肌电采集设备来获取所述人体腿部肌电信号，所述人体腿部肌电信号包括股直肌、半膜肌以及缝匠肌处的肌电信号。3.根据权利要求1所述的实时步态切换方法，其特征在于，所述角度预测模型的训练步骤包括：采集人体腿部活动数据，所述人体腿部活动数据包括所述人体腿部肌电信号以及腿部关节活动角度信号；对采集到的所述人体腿部肌电信号进行预处理和特征提取；将预处理和特征提取后的所述人体腿部肌电信号与所述腿部关节活动角度信号进行归一化，之后一起输入至BP神经网络进行训练，得到所述角度预测模型。4.根据权利要求3所述的实时步态切换方法，其特征在于，在所述对采集到的所述人体腿部肌电信号进行预处理和特征提取的步骤中，对采集到的所述人体腿部肌电信号的预处理包括：先进行50HZ陷波处理，再进行10-500HZ带通滤波；对预处理后所述人体腿部肌电信号进行时域的均方根特征提取，均方根公式为：公式中，RMS为均方根，d(i)表示单通道sEMG信号序列，N表示该信号序列的长度。5.根据权利要求4所述的实时步态切换方法，其特征在于，在所述对采集到的所述人体腿部肌电信号进行预处理和特征提取的步骤中，还包括：利用截止频率为1HZ的巴特沃斯低通滤波器对得到的RMS特征值序列进行低通滤波。6.根据权利要求5所述的实时步态切换方法，其特征在于，所述BP神经网络包括输入层、隐含层以及输出层，所述输入层的节点对应所述人体腿部肌电信号的数量，所述输入层到所述隐含层的传...
【专利技术属性】
技术研发人员：王灿，吴新宇，马勋举，彭安思，闫泽峰，龙兴国，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44
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