一种适用于膝关节外骨骼的步态实时识别方法技术

本发明专利技术公开了一种适用于膝关节外骨骼的步态实时识别方法，该识别方法包括：首先进行自动校准，消除由于每次佩戴IMU模块时位置不准确所带来的影响；然后采用IMU模块采集人体左、右大腿和小腿的旋转角度，并计算出膝关节角度；以左右腿膝关节角度参数和下肢运动时间作为输入信号，采用基于规则的分类算法实现对人体行走步态的实时识别。基于规则的分类算法包括采样规则、步态周期判断规则和步态分类判断规则，根据采样规则和步态周期判断规则，通过选取的采样点和多种特征与相应的条件和阈值组成步态分类判断规则来实现对步态的实时识别。本发明专利技术具有鲁棒性好以及环境适应性强等优点，并可以直接移植到其他同类产品或者装置上实现同样的识别功能。

A real-time gait recognition method for exoskeleton of knee joint

The invention discloses a real-time gait recognition method suitable for the exoskeleton of the knee joint, the recognition method includes: first, automatic calibration is carried out to eliminate the influence caused by the inaccurate position of each time the IMU module is worn; then, the rotation angles of the left, right thigh and lower leg of the human body are collected by the IMU module, and the knee joint angle is calculated; the knee joint angle parameters and the lower part are calculated by the angle parameters of the left and right legs The time of limb movement is used as the input signal, and the rule-based classification algorithm is used to realize the real-time recognition of human walking gait. The rule-based classification algorithm includes sampling rules, gait cycle judgment rules and gait classification judgment rules. According to the sampling rules and gait cycle judgment rules, the real-time recognition of gait can be realized by selecting sampling points, multiple features and corresponding conditions and thresholds. The invention has the advantages of good robustness and strong environmental adaptability, and can be directly transplanted to other similar products or devices to achieve the same recognition function.

【技术实现步骤摘要】
一种适用于膝关节外骨骼的步态实时识别方法
本专利技术属于柔性膝关节外骨骼机器人、下肢外骨骼以及步态识别
，特别涉及一种适用于膝关节外骨骼的步态实时识别方法。
技术介绍
外骨骼机器人是医疗康复领域的研究重点和热点，其通过并联穿戴于人的肢体而形成人-机协同的智能混合体，通过自身安装的传感器来检测人体的运动意图，控制系统对传感系统采集到的用户运动信息进行分析，控制执行机构执行助力或康复训练任务。外骨骼实现了人的“智力”与机器人的“体力”的有效结合，在助老助残、医疗康复以及国防安全等领域具有广阔的应用前景与重要的研究意义。机器人外骨骼执行的动作必须符合操作者的行为意图，这关系到外骨骼动作执行的协调性和安全性。为提高人-外骨骼在复杂行走环境下的适应能力，人机系统首先要准确识别步态，为下肢辅助装备的步态规划、人机协同控制提供依据。中国专利技术专利CN103984962A公开的“一种基于肌电信号的外骨骼行走模式识别方法”和中国专利技术专利CN108992066A公开的“基于肌电信号的便携式下肢行为模式实时识别系统及方法”都采用肌电信号传感器来进本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种适用于膝关节外骨骼的步态实时识别方法，包括如下步骤：/n步骤P1，将IMU模块安装到所述膝关节外骨骼上，对所述IMU模块进行校准，消除穿戴IMU模块位置不准确带来的影响；/n步骤P2，使用所述IMU模块采集人体下肢角度参数；/n步骤P3，以所述人体下肢角度参数和下肢运动时间参数作为输入信号，采用基于规则的分类算法对人体当前的步态进行实时识别。/n

【技术特征摘要】
1.一种适用于膝关节外骨骼的步态实时识别方法，包括如下步骤：
步骤P1，将IMU模块安装到所述膝关节外骨骼上，对所述IMU模块进行校准，消除穿戴IMU模块位置不准确带来的影响；
步骤P2，使用所述IMU模块采集人体下肢角度参数；
步骤P3，以所述人体下肢角度参数和下肢运动时间参数作为输入信号，采用基于规则的分类算法对人体当前的步态进行实时识别。


2.根据权利要求1所述的适用于膝关节外骨骼的步态实时识别方法，其特征在于，所述步骤P1包括在膝关节外骨骼安装4个IMU模块，分别位于左、右大腿和小腿的外侧，并且所有IMU模块的Pitch角度平面都与人体矢状面平行；然后存储人体静止站立时各IMU模块采集到的Pitch角度，并使所有IMU模块采集到的Pitch角度值都减去人体静止站立时采集到的Pitch角度，从而将人体静止站立时各IMU模块的Pitch角度都标定为零；根据IMU模块在腿上的安装位置，每个IMU模块的Pitch角度反应的是大腿或者小腿的旋转角度。将右大腿IMU模块的Pitch角度与右小腿IMU模块的Pitch角度相减即可计算出右腿膝关节角度，将左小腿IMU模块的Pitch角度与左大腿IMU模块的Pitch角度相减即可计算出左腿膝关节角度，为了处理的方便统一都将其转化为负值。


3.根据权利要求1所述的适用于膝关节外骨骼的步态实时识别方法，其特征在于，所述步骤P2中的人体下肢角度参数包括：左腿膝关节角度θL和右腿膝关节角度θR；所述下肢运动时间参数包括：左腿膝关节伸展时间和弯曲时间分别为tLS和tLB，右腿膝关节伸展时间和弯曲时间分别为tRS和tRB。


4.根据权利要求1所述的适用于膝关节外骨骼的步态实时识别方法，其特征在于，所述步骤P3中的基于规则的分类算法包括采样规则，步态周期判断规则，以及步态分类判断规则；根据采样规则和步态周期判断规则，通过选取的采样点和多种特征与相应的条件和阈值组成步态分类判断规则来实现对人体当前的步态进行实时识别；所述步态分类判断规则包括左腿膝关节伸展阶段判断规则，左腿膝关节弯曲阶段判断规则，右腿膝关节伸展阶段判断规则和右腿膝关节弯曲阶段判断规则。


5.根据权利要求4所述的适用于膝关节外骨骼的步态实时识别方法，其特征在于，所述步骤P3中采样规则为：
规则1：在采集人体下肢角度参数过程中，对左腿膝关节和右腿膝关节角度参数进行连续采样，每20ms采样一次，其中左腿角度变化过程中任意三个连续采样点记为TN,TN+1,TN+2，(N≥1,N为整数)，即TN+1与TN间隔20ms，TN+2与TN+1间隔20ms,对应上述三个时刻的左腿膝关节角度分别为θTN，θT(N+1)，θT(N+2)；右腿角度变化过程中任意三个连续采样点记为TM,TM+1,TM+2,(M≥1,M为整数),TM+1与TM间隔20ms，TM+2与TM+1间隔20ms,对应上述三个时刻的右腿膝关节角度分别为θTM，θT(M+1)，θT(M+2)。


6.根据权利要求4所述的适用于膝关节外骨骼...

【专利技术属性】
技术研发人员：张连存，黄强，刘娟，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京;11