基于RBF-DMP振荡器的下肢康复型外骨骼步态规划方法技术

本发明专利技术公开了一种基于RBF‑DMP振荡器的下肢康复型外骨骼步态规划方法，用于辅助下肢功能障碍的患者，完成行走康复目的；首先采集患者健康行走历史中的髋关节、膝关节运动轨迹；然后建立髋关节、膝关节RBF‑DMP振荡器步态生成模型，模拟患者运动轨迹；基于最小二乘法，完成对RBF径向基神经网络参数的自学习；训练好的RBF‑DMP振荡器，实时规划髋关节、膝关节的运动轨迹，应用于下肢康复型外骨骼的步态。本发明专利技术的步态规划方法不仅可以有效准确学习患者髋关节、膝关节轨迹，而且根据患者行走特点，实时调整下肢外骨骼运动，达到步态宜人特性，十分适合用于下肢康复型外骨骼的辅助行走。

Gait planning method of Rehabilitation Exoskeleton of lower limbs based on rbf-dmp oscillator

【技术实现步骤摘要】
基于RBF-DMP振荡器的下肢康复型外骨骼步态规划方法
本专利技术属于康复医疗机器人运动规划领域，特别是一种基于RBF-DMP振荡器的下肢康复型外骨骼步态规划方法。
技术介绍
下肢康复型外骨骼带动患者下肢运动、辅助患者行走，在理疗康复方面具有广泛的应用前景，作为下肢康复型外骨骼的关键技术之一，步态规划技术起到不可或缺的作用。然而在下肢外骨骼同患者的配合行走过程中，极其容易出现步态不适、无法利用患者行走的历史步态等难题，从而导致下肢外骨骼实时性不高、步态适宜性不强。如何利用患者的行走特性，实时调整下肢外骨骼规划的步态运动，一直是许多研究下肢外骨骼团队的难题。因此，本次专利技术一种基于RBF-DMP振荡器的下肢康复型外骨骼步态规划方法。文献(TrieuPhatL,LowKH,XingdaQ,etal.Anindividual-specificgaitpatternpredictionmodelbasedongeneralizedregressionneuralnetworks[J].Gait&Posture,2014,39(1):4本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于RBF-DMP振荡器的下肢康复型外骨骼步态规划方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1、采集患者健康行走历史中的髋关节、膝关节运动轨迹；/n步骤2、建立髋关节、膝关节RBF-DMP振荡器步态生成模型，模拟患者运动轨迹；/n步骤3、基于最小二乘法，完成对RBF径向基神经网络参数的自学习；/n步骤4、通过训练好的RBF-DMP振荡器实时规划髋关节、膝关节的运动轨迹，用于下肢康复型外骨骼的步态生成。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于RBF-DMP振荡器的下肢康复型外骨骼步态规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、采集患者健康行走历史中的髋关节、膝关节运动轨迹；
步骤2、建立髋关节、膝关节RBF-DMP振荡器步态生成模型，模拟患者运动轨迹；
步骤3、基于最小二乘法，完成对RBF径向基神经网络参数的自学习；
步骤4、通过训练好的RBF-DMP振荡器实时规划髋关节、膝关节的运动轨迹，用于下肢康复型外骨骼的步态生成。


2.根据权利要求1所述的基于RBF-DMP振荡器的下肢康复型外骨骼步态规划方法，其特征在于，步骤1采集患者正常行走历史中的髋关节、膝关节运动轨迹，将髋关节、膝关节轨迹曲线设为θd。


3.根据权利要求1所述的基于RBF-DMP振荡器的下肢康复型外骨骼步态规划方法，其特征在于，步骤2建立髋关节、膝关节RBF-DMP振荡器步态学习模型，模拟患者运动轨迹，具体包括以下步骤：
步骤2.1、定义DMP振荡器系统方程



其中x、y分别为DMP振荡器系统空间的状态量；μ、k为系统方程的参数，均为正实数，τ为DMP振荡器的频率，E0为DMP振荡器的初始能量值，E为DMP振荡器的能量函数如下：



步骤2.2、建立髋关节、膝关节的周期性关节运动模型



其中β为关节运动模型参数，τ为DMP振荡器的频率，θ为髋关节、膝关节的运动轨迹，θm为轨迹曲线θ的起始初值，f为非线性函数，负责对复杂关节运动的建模；
步骤2.3、构建RBF神经网络对非线性函数f建模；
a)确定RBF神经网络结构；输入层1个节点，隐含层10个节点，输出层1个节点；
b)确定RBF神经网络的输入层节点输出
φ(t)＝atan2(x,y)(4)
c)隐含层节点采用径向基函数表达式



其中ci为隐含层第i个神经元的中心矢量，σi决定着该基函数围绕中心点的宽度，φ(t)为RBF神经网络的输入层输出；
d)计算RBF神经网络的输出



其中j...

【专利技术属性】
技术研发人员：王浩平，殷越，田杨，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32