本申请适用于智能助行技术领域，提供了助行器的控制方法，包括：获取使用助行器的目标对象的运动信息，运动信息包括目标对象的下肢运动状态；将运动信息输入训练后的第一预设模型中，获得目标对象的运动预测状态；将目标对象的运动预测状态和下肢运动状态输入训练后的第二预设模型中，获得助行器的调控参数；根据调控参数控制助行器的移动方向和移动速率。通过上述方法根据目标对象的运动信息来获取调控参数，使得基于助行器的康复训练方法具有自适应性，可以减少专业人员在助行器运行中的参与程度，提高助行器的适用性和普及率。提高助行器的适用性和普及率。提高助行器的适用性和普及率。
【技术实现步骤摘要】
助行器的控制方法、系统和驱动设备
[0001]本申请属于智能助行
，尤其涉及助行器的控制方法、系统、驱动设备和存储介质。
技术介绍
[0002]下肢功能障碍主要病理表现为患者下肢难以对自己的身体形成有效的支撑，极大损害了患者的行动能力与生活质量，常见的如脑卒中导致的下肢功能障碍。随着经济的发展，下肢功能障碍患者对于生活质量的要求日渐提高，因此加快患者平衡能力和肌肉力量的恢复的康复训练成为很多患者的必然选择。
[0003]当前，由于缺乏针智能化的康复助行设备，国内外康复医院仍以由专业护工提供的人工康复训练为主，这不仅需具备专业的能力，而且对护工的工作时长要求极高，加剧了医护资源的紧缺。目前也有一些外骨骼康复机器人，但是这些机器人一般只能由专业研发人员进行设备的参数调整，这极大的限制了康复机器人的适用性，因此现有技术中基于康复机器人的康复训练方法适用性差、普及率较低；同时由于康复机器人参数设定之后不会根据实际训练情况进行自动调节，导致康复训练方法与用户的实际训练情况贴合度不高，从而导致康复训练效果不佳。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供了助行器的控制方法、系统、驱动设备和存储介质，可以解决现有技术中康复机器人适用性差、普及率较低的技术问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种助行器的控制方法，包括：
[0006]获取使用所述助行器的目标对象的运动信息，所述运动信息包括所述目标对象的下肢运动状态；
[0007]将所述运动信息输入训练后的第一预设模型中，获得所述目标对象的运动预测状态；
[0008]将所述目标对象的运动预测状态和所述下肢运动状态输入训练后的第二预设模型中，获得所述助行器的调控参数；
[0009]根据所述调控参数控制所述助行器移动。
[0010]基于上述方法，可以根据目标对象的运动信息获得调控参数，从而控制助行器的移动方向和移动速率，使得基于该助行器的康复训练方法具有自适应性，从而可以减少专业人员在助行器运行中的参与程度，提高助行器的适用性和普及性。同时采用该方法控制助行器使得助行器的移动与目标对象的实际训练情况贴合度高，从而使得基于助行器的康复训练方法的康复训练效果较好。
[0011]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述下肢运动状态包括惯性传感器采集到的目标对象的下肢运动数据，和测距传感器采集到的目标对象下肢与助行器之间的距离数据；
[0012]在所述将所述目标对象的运动预测状态和所述下肢运动状态输入训练后的第二预设模型之前，还包括：
[0013]利用所述下肢运动数据，获取所述目标对象的步幅；
[0014]基于所述距离数据，获取第一距离，所述第一距离为在目标对象的当前移动方向上所述目标对象踝关节与所述助行器之间的距离。
[0015]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述下肢运动数据包括下肢的抬起角度和下肢的长度值；
[0016]所述利用所述下肢运动数据，获取所述目标对象的步幅，包括：
[0017]利用所述目标对象的目标下肢的抬起角度和的目标下肢的长度值，获取所述目标下肢的步长；
[0018]基于所述目标下肢的步长，获得所述步幅。
[0019]示例性的，所述下肢的抬起角度通过惯性传感器获得，所述惯性传感器包括设置在所述下肢的大腿部位的第一惯性传感器，和设置在所述下肢的小腿部位的第二惯性传感器；所述下肢的抬起角度包括通过所述第一惯性传感器获取的大腿抬起角度和所述第二惯性传感器获取的小腿抬起角度；所述下肢的长度值包括大腿长度值和小腿长度值；
[0020]所述步长根据下式获得：
[0021]D
S
＝D1sinθ1+D2sin2[0022]其中：D
S
为所述步长，D1为所述大腿长度值，D2为所述小腿长度值，θ1为所述大腿抬起角度，θ2为所述小腿抬起角度。
[0023]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述距离数据包括多个第二距离，所述测距传感器包括多个激光测距传感器；所述多个第二距离是从多个激光测距传感器获取的所述目标对象的小腿与所述助行器多个不同位置之间距离；所述第一距离通过对多个第二距离进行加权求和得到。
[0024]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述运动信息还包括通过压力传感器采集到的目标对象的足底压力数据。
[0025]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述运动预测状态包括速度预测状态，所述速度预测状态为所述目标对象的运动速度处于安全范围或所述目标对象的运动速度处于非安全范围；所述方法还包括：
[0026]若所述速度预测状态为所述目标对象的运动速度处于非安全范围，控制助行器制动直至助行器速度为零。
[0027]第二方面，本申请实施例提供了一种助行器的控制系统，包括助行器、驱动设备、设置在所述助行器轮子上的电机；
[0028]所述驱动设备用于获取使用所述助行器的目标对象的运动信息，所述运动信息包括所述目标对象的下肢运动状态；将所述运动信息输入训练后的第一预设模型中，将所述目标对象的运动预测状态和所述下肢运动状态输入训练后的第二预设模型中，获得所述助行器的调控参数；根据所述调控参数控制所述助行器的移动方向和移动速率。
[0029]在第二方面的一种可能的实现方式中，所述运动信息还包括目标对象的足底压力数据，所述下肢运动状态包括目标对象的下肢运动数据和目标对象下肢与助行器之间的距离数据；所述系统还包括惯性传感器、多个激光测距传感器、压力传感器，多个激光测距传
感器设置在所述助行器的不同位置，其中所述多个激光测距传感器用于获取所述距离数据，所述惯性传感器用于获取所述下肢运动数据，所述压力传感器用于获取所述目标对象的足底压力数据；使用时，所述惯性传感器和所述压力传感器穿戴在所述目标对象身上。
[0030]第三方面，本申请实施例提供了一种助行器的控制装置，包括：
[0031]运动信息获取单元，用于获取使用所述助行器的目标对象的运动信息，所述运动信息包括所述目标对象的下肢运动状态；
[0032]运动预测状态获取单元，用于将所述运动信息输入训练后的第一预设模型中，获得所述目标对象的运动预测状态；
[0033]调控参数获取单元，用于将所述目标对象的运动预测状态和所述下肢运动状态输入训练后的第二预设模型中，获得所述助行器的调控参数；
[0034]控制单元，用于根据所述调控参数控制所述助行器的移动方向和移动速率。
[0035]第四方面，本申请实施例提供了一种驱动设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面中任一项所述助行器的控制方法。
[0036]第五方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述的助行器的控制方法。
[0037]第六方面本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种助行器的控制方法，其特征在于，包括：获取使用所述助行器的目标对象的运动信息，所述运动信息包括所述目标对象的下肢运动状态；将所述运动信息输入训练后的第一预设模型中，获得所述目标对象的运动预测状态；将所述目标对象的运动预测状态和所述下肢运动状态输入训练后的第二预设模型中，获得所述助行器的调控参数；根据所述调控参数控制所述助行器的移动方向和移动速率。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述下肢运动状态包括惯性传感器采集到的目标对象的下肢运动数据，和测距传感器采集到的目标对象下肢与助行器之间的距离数据；在所述将所述目标对象的运动预测状态和所述下肢运动状态输入训练后的第二预设模型之前，还包括：利用所述下肢运动数据，获取所述目标对象的步幅；基于所述距离数据，获取第一距离，所述第一距离为在目标对象的当前移动方向上所述目标对象踝关节与所述助行器之间的距离。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述下肢运动数据包括下肢的抬起角度和下肢的长度值；所述利用所述下肢运动数据，获取所述目标对象的步幅，包括：利用所述目标对象的目标下肢的抬起角度和的目标下肢的长度值，获取所述目标下肢的步长；基于所述目标下肢的步长，获得所述步幅。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述下肢的抬起角度通过惯性传感器获得，所述惯性传感器包括设置在所述下肢的大腿部位的第一惯性传感器，和设置在所述下肢的小腿部位的第二惯性传感器；所述下肢的抬起角度包括通过所述第一惯性传感器获取的大腿抬起角度和所述第二惯性传感器获取的小腿抬起角度；所述下肢的长度值包括大腿长度值和小腿长度值；所述步长根据下式获得：D
S
＝D1sinθ1+D2sinθ2其中：D
S
为所述步长，D1为所...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗朝晖，张笑千，尚鹏，杨德龙，侯增涛，王博，刘程祥，
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：
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