跨障意图识别方法、外骨骼机器人跨障控制方法及设备技术

本发明专利技术公开了一种跨障意图识别方法、外骨骼机器人跨障控制方法及设备，该方法包括：采集被观察者的步态数据及脑电数据；依据所述步态数据在与所述步态数据对应的所述脑电数据中获取脑电数据窗；基于所述脑电数据窗训练跨障模型，所述跨障模型用于识别跨障意图。通过上述方法，本发明专利技术能够控制结构简单的外骨骼机器人进行行走越障，人机协同性好，并且训练模型算法对硬件要求不高，不易造成信息冗余，不易产生系统延迟，提升了外骨骼机器人的实时性能，减小应用难度，用户不需要额外的外部刺激来引导，仅需有越障意图就能控制外骨骼机器人执行越障动作的目的。

Obstacle crossing intention recognition method, obstacle crossing control method and equipment of exoskeleton robot

【技术实现步骤摘要】
跨障意图识别方法、外骨骼机器人跨障控制方法及设备
本申请涉及机器人控制领域，特别涉及一种跨障意图识别方法、外骨骼机器人跨障控制方法及设备。
技术介绍
随着我国人口增长和老龄化加深，下肢失能人口数量将会持续增长，依靠科技创新来保障和改善下肢失能人群的生活质量已上升到国家战略需求。随着机器人技术的发展，下肢外骨骼机器人能够有效帮助下肢失能人群进行康复锻炼甚至恢复行走能力。基于脑机接口控制的外骨骼机器人能进行更符合人类运动自然节律的运动方式，从而增强人机协同程度；另一方面能增强用户在康复过程中的自主参与程度，能够引发更强的神经可塑性，增强康复效果。而在控制过程中，当面对复杂地面的情况时，外骨骼机器人需要具备跨越障碍物的功能。现有的基于传统控制方法的下肢外骨骼机器人越障能力较差，基本只能实现在平地行走；即使具备越障功能，也因为机械结构过于复杂，使得人机协同性能较差。而目前的基于脑机接口的下肢外骨骼机器人系统主要采用稳态视觉诱发电位，运动想象等范例来进行用户的运动意图识别，其中稳态视觉诱发电位需要用户长时间注视闪烁的显示屏，会使用户的视觉疲劳甚至本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种跨障意图识别方法，其特征在于，所述跨障意图识别方法包括：/n采集被观察者的步态数据及脑电数据；/n依据所述步态数据在与所述步态数据对应的所述脑电数据中获取脑电数据窗，所述脑电数据窗是所述被观察者因跨障动作形成的所述步态数据的变化数据窗所对应的所述脑电数据的变化数据窗；/n基于所述脑电数据窗训练跨障模型，所述跨障模型用于识别跨障意图。/n

【技术特征摘要】
1.一种跨障意图识别方法，其特征在于，所述跨障意图识别方法包括：
采集被观察者的步态数据及脑电数据；
依据所述步态数据在与所述步态数据对应的所述脑电数据中获取脑电数据窗，所述脑电数据窗是所述被观察者因跨障动作形成的所述步态数据的变化数据窗所对应的所述脑电数据的变化数据窗；
基于所述脑电数据窗训练跨障模型，所述跨障模型用于识别跨障意图。


2.根据权利要求1所述跨障意图识别方法，其特征在于，所述依据所述步态数据在与所述步态数据对应的所述脑电数据中获取脑电数据窗，包括：
建立所述步态数据和所述脑电数据的映射关系，基于所述步态数据划出包含跨障意图和不包含跨障意图的步态数据窗；
依据所述映射关系在所述脑电数据中获取与所述步态数据窗对应的脑电数据作为所述脑电数据窗。


3.根据权利要求2所述跨障意图识别方法，其特征在于，所述基于所述步态数据划出包含跨障意图和不包含跨障意图的步态数据窗，包括：
对所述步态数据进行滤波；
获取所述滤波后的步态数据中的峰值点及谷值点；
将所述峰值点后的步态数据段作为不包含跨障意图的步态数据窗，将所述谷值前的步态数据段作为包含跨障意图的步态数据窗。


4.根据权利要求1所述跨障意图识别方法，其特征在于，所述基于所述脑电数据窗训练跨障模型，包括：
对所述脑电数据窗提取特征向量；
依据所述特征向量训练所述跨障模型。


5.根据权利要求4所述跨障意图识别方法，其特征在于，所述对所述脑电数据窗提取特征向量，包括：
对所述脑电数据窗以至少两个预设频段进行滤波，获得滤波后的窗口数据；
依据所述滤波后的窗口数据提取...

【专利技术属性】
技术研发人员：龙兴国，吴新宇，王灿，马跃，陈春杰，
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