一种基于相似规律搜索的下肢运动关节角度实时预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于相似规律搜索的下肢运动关节角度实时预测方法：获取下肢运动规律；针对单个关节，获取下肢周期性运动中的六轴数据、关节角度angle，得到每个采样时刻获取运动数据列向量和关节角度标签向量；通过滑动窗口连续获取运动数据帧和关节角度标签帧，并构建关节运动规律数据库；将实时滑动窗口获取的当前运动帧与关节运动规律数据库中的历史帧序列匹配，找到匹配度最高的历史帧，以对应的采样点坐标作为最佳匹配位置；以该采样点后的关节角度标签帧的值作为下一个采样点时刻的关节角度预测值，实现对未来多个连续时刻的关节角度预测。本发明专利技术可有效改善当前可穿戴机器人跟随控制的滞后性，提高穿戴舒适感。

【技术实现步骤摘要】
一种基于相似规律搜索的下肢运动关节角度实时预测方法
本专利技术涉及人体运动意图实时连续预测
，特别是涉及一种基于相似规律搜索的下肢运动关节角度实时预测方法。
技术介绍
随着可穿戴机器人技术的不断发展，其控制需求逐步从被动控制向主动控制转变和迈进。其关键技术中，控制柔顺已经成为制约其发展的瓶颈，而人体运动意图的感知预测又是制约柔顺控制的关键。当前，人体意图感知预测方法主要包括基于脑电、肌电与物理运动传感器的意图感知预测。脑电信号产生于意图输送过程前端，超前于下肢运动，但辨识难度高，由于技术限制尚不能适用于下肢关节角度的实时连续预测；肌电信号产生于肌肉运动前25ms-125ms左右，但肌电传感器对佩戴环境要求较高，不适合长期佩戴；物理运动传感器，如惯性测量单元IMU，具有佩戴方便，鲁棒性好等优势，但是其感知信号滞后于人体运动，往往需要通过预测来弥补感知上的延迟。当前在人体运动关节角度预测领域，主要通过肌电、物理运动传感器以及两者相结合的方式来实现对关节角度的预测。中国专利技术专利CN202010245346.3公布了一种基于肌电信号的人体运动意图实时连续预测方法，通过将肌电信号与惯性传感器获取的信号输入到LSTM神经网络实现对膝关节角度的实时预测；中国专利技术专利CN201810850181.5公布了一种基于表面肌电信号连续估计人体关节角度的方法，利用稀疏伪输入高斯过程回归算法构建预测模型，实现了人体关节角度的连续估计；中国专利技术专利CN201910804483.3公布了一种基于多传感器信息融合的下肢运动位姿快速预测系统及方法，通过将肌电信号估计的角度与惯性测量单元解算获取的角度进行短时动态加权数据融合，实现对穿戴者下肢运动姿态和关节的位置坐标进行快速预测；2019年浙江大学的王昕，将多个预测模型进行融合来实现对下肢关节角度的预测，实现了对关节角度较高准确性的预测。上述方法，均可实现对下肢关节角度的连续预测，但在计算资源消耗、预测模型训练以及关节角度的实时预测仍存在一定的局限性。当前针对人体下肢运动关节角度的实时连续预测需求，还没有一种能有效实现预测模型实时构建与关节角度实时预测的方法。因此，设计一种可实现预测模型实时训练、预测实时性高的关节角度连续预测方法，去解决现有技术方法中存在的不足十分必要。
技术实现思路
本专利技术的目的在于解决下肢运动关节角度的实时预测问题，实现预测模型的实时构建以及关节角度的实时准确预测，改善现有可穿戴机器人的柔顺控制性能，本专利技术提供了一种基于相似规律搜索的下肢运动关节角度实时预测方法，利用物理运动传感器来获取下肢运动规律，构建关节运动规律数据库，基于相似规律搜索利用历史规律实现对未来运动的预测，以实现对下肢运动关节角度的实时预测，本专利技术不仅预测速度快，而且可实现预测模型的在线实时构建，算法鲁棒性高。本专利技术采用以下技术方案：一种基于相似规律搜索的下肢运动关节角度实时预测方法，包括以下步骤：S1、为了获取下肢运动规律，将惯性测量单元布置于下肢关节连杆处，将关节角度测量单元布置于下肢关节处；S2、针对单个关节，获取下肢周期性运动中的惯性测量单元测量的六轴数据以及关节角度测量单元获取的关节角度angle；得到每个采样时刻获取的运动数据列向量和关节角度标签向量Vec’＝[angle]其中，accx为x轴加速度，accy为y轴加速度，accz为z轴加速度，gyrox为x轴角速度，gyroy为y轴角速度，gyroz为z轴角速度；S3、通过实时滑动窗口连续获取当前运动数据帧Pt＝[Vec1Vec2Vec3…Vecn]和关节角度标签帧P’t＝[Vec’n]，并构建关节运动规律数据库其中，n表示n个连续采样点序列长度，t表示当前采样点；S4、将当前运动数据帧Pt与关节运动规律数据库T中的历史帧序列进行匹配搜索，找到匹配度最高的历史帧Pm，以采样点坐标m作为最佳匹配位置；S5、以采样点m后的关节角度标签帧P’m+i的值作为t+i采样点时刻的关节角度预测值anglepredict，实现对当前采样点t后多个连续时刻的关节角度预测。优选的，还包括S6，令所述t+i采样点时刻的关节角度预测值anglepredict满足以下关系：angle’predict＝anglet+w·(anglepredict-anglet)将angle’predict作为最终关节角度预测值，其中，w为系数，w满足0<w<1，anglet为t采样点时刻的关节角度值。优选的，系数w满足w＝f(r)，其中r为每次规律匹配过程中序列中相关度最高的值，w与r正相关。优选的，S1中，针对髋关节角度的预测，在髋关节与膝关节连杆上布置有惯性测量单元；对于膝关节角度的预测，膝关节与踝关节连杆上布置有惯性测量单元；所述惯性测量单元包含加速度计和陀螺仪。优选的，S1中，角度测量仪采用倾角仪或旋转角度仪。优选的，S2中，所述下肢周期性运动包括行走、跑步、上楼、下楼、上坡和下坡。优选的，S3中，通过6×n的滑动窗口Windowslid实时滑动窗口连续获取当前运动数据帧，n小于单个运动周期的采样点数。优选的，S3中，在构建当前运动数据帧之前，需要判断历史采样点数是否不小于滑动窗口长度n，当历史采样点数不小于滑动窗口长度n时，开始构建运动数据帧。优选的，S4中，将当前运动数据帧Pt与关节运动规律数据库T中的历史帧序列进行匹配搜索，获取每次匹配过程中当前运动帧Pt与历史帧序列的相关度rk构成序列{rk|0＜k＜t}，其中，关节运动规律数据库T中的历史帧序列为{Pk|Pk∈T,0＜k＜t}，模板匹配中采用矩阵相关性计算或矩阵Hash特征提取与汉明距离计算方法来计算运动帧之间的相关度。优选的，S4中，在匹配搜索过程中，设置搜索停止条件：次数限制qlimit和相关度阈值rthreshold，当搜索次数大于qlimit或相关度大于rthreshold时中止搜索。本专利技术至少具有如下有益的技术效果：本专利技术基于相似规律搜索的下肢运动关节角度实时预测方法，利用物理运动传感器来获取下肢运动规律，构建关节运动规律数据库，基于相似规律搜索利用历史规律实现对未来运动的预测，以实现对下肢运动关节角度的实时预测，通过预测既弥补了物理运动传感器的滞后性，又发挥了物理运动传感器的鲁棒性优势。本专利技术中在相似规律搜索过程中利用多个通道数据同时进行相似运动规律的匹配搜索，避免了采用单通道数据易受干扰的缺点，提高了序列模板匹配的稳定性。本专利技术可实现训练过程的实时建模与实时预测，提高了方法的实用性与便利性。同时本专利技术对于可穿戴机器人柔顺控制具有巨大意义，通过将预测角度提前输入到关节角度控制器进行跟随，可有效改善当前可穿戴机器人跟随控制的滞后性，提高穿戴舒适感。进一步的，为提高预测角度的稳定性，使得t+i采样点时刻的关节角度预测值anglepredict满足关系：angle’predict＝anglet+w·(anglepre本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于相似规律搜索的下肢运动关节角度实时预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、将惯性测量单元(1)布置于下肢关节连杆处，将关节角度测量单元(2)布置于下肢关节处；/nS2、针对单个关节，获取下肢周期性运动中的惯性测量单元(1)测量的六轴数据以及关节角度测量单元(2)获取的关节角度angle；/n得到每个采样时刻获取的运动数据列向量

【技术特征摘要】
1.一种基于相似规律搜索的下肢运动关节角度实时预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、将惯性测量单元(1)布置于下肢关节连杆处，将关节角度测量单元(2)布置于下肢关节处；
S2、针对单个关节，获取下肢周期性运动中的惯性测量单元(1)测量的六轴数据以及关节角度测量单元(2)获取的关节角度angle；
得到每个采样时刻获取的运动数据列向量和关节角度标签向量Vec'＝[angle]
其中，accx为x轴加速度，accy为y轴加速度，accz为z轴加速度，gyrox为x轴角速度，gyroy为y轴角速度，gyroz为z轴角速度；
S3、通过实时滑动窗口连续获取当前运动数据帧Pt＝[Vec1Vec2Vec3…Vecn]和关节角度标签帧Pt'＝]Vec'n]，并构建关节运动规律数据库其中，n表示n个连续采样点序列长度，t表示当前采样点；
S4、将当前运动数据帧Pt与关节运动规律数据库T中的历史帧序列进行匹配搜索，找到匹配度最高的历史帧Pm，以采样点坐标m作为最佳匹配位置；
S5、以采样点m后的关节角度标签帧P′m+i的值作为t+i采样点时刻的关节角度预测值anglepredict，实现对当前采样点t后多个连续时刻的关节角度预测。


2.根据权利要求1所述的一种基于相似规律搜索的下肢运动关节角度实时预测方法，其特征在于，还包括S6，令所述t+i采样点时刻的关节角度预测值anglepredict满足以下关系：
angle'predict＝anglet+w·(anglepredict-anglet)
将angle'predict作为最终关节角度预测值，其中，w为系数，w满足0<w<1，anglet为t采样点时刻的关节角度值。


3.根据权利要求2所述的一种基于相似规律搜索的下肢运动关节角度实时预测方法，其特征在于，系数w满足w＝f(r)，其中r为每次规律匹配过程中序列中相关度最高的值，w与r正相关。


4.根据权利要求1所述的一种基于相似...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐海波，刘晓东，汪泽玮，王睿，刘力，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61