一种下肢康复外骨骼机器人步态的生成方法及其系统技术方案

本发明专利技术涉及康复医疗技术领域，特别涉及一种下肢康复外骨骼机器人步态的生成方法及其系统；本发明专利技术先根据性别、身高、体重进行划分，实时采集正常人在正常行走时髋膝关节变化的信息，得到正常人行走的步态数据；再对步态数据进行处理，得到归一化的周期参考步态；然后结合周期参考步态，拟合步态轨迹，形成连续步态参考轨迹和过渡步态轨迹；本发明专利技术通过采集正常人在正常行走时的步态信息作为参考步态，再结合实际情况，生成符合用户身体特点的行走步态轨迹，使机器人按照这条轨迹辅助用户进行康复运动训练。复运动训练。复运动训练。

【技术实现步骤摘要】
一种下肢康复外骨骼机器人步态的生成方法及其系统


[0001]本专利技术涉及康复医疗
，特别涉及一种下肢康复外骨骼机器人步态的生成方法及其系统。

技术介绍

[0002]下肢外骨骼机器人支持多种康复训练模式，它可以针对患者所处的病程提供不同的功能，最主要的功能为带动患者腿部进行康复运动训练，对于有一定运动能力的患者可以辅助患者行走，在帮助老年人进行日常生活活动方面也能发挥很大作用；主要技术要点包括运动意图识别、步态模式生成和步态稳定控制，其中符合人类行走规律的步态模式指导着整个康复训练过程。
[0003]下肢康复机器人的用户越来越多，用户的身高体重各不相同，行走步态又受自主因素的影响较强，最佳的训练步态也必然千变万化，因此，机器人有必要针对不同患者制定符合身体特点的康复训练步态。

技术实现思路

[0004]本专利技术主要解决的技术问题是提供一种下肢康复外骨骼机器人步态的生成方法，通过采集正常人在正常行走时的步态信息作为参考步态，再结合实际情况，生成符合用户身体特点的行走步态轨迹，使机器人按照这条轨迹辅助用户进行康复运动训练；本专利技术还提供了一种下肢康复外骨骼机器人步态的生成系统。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术采用的一个技术方案是：提供一种下肢康复外骨骼机器人步态的生成方法，其中，包括如下步骤：
[0006]步骤S1、根据性别、身高、体重进行划分，实时采集正常人在正常行走时髋膝关节变化的信息，得到正常人行走的步态数据；
[0007]步骤S2、对步态数据进行处理，得到归一化的周期参考步态；
[0008]步骤S3、结合周期参考步态，拟合步态轨迹，形成连续步态参考轨迹和过渡步态轨迹。
[0009]作为本专利技术的一种改进，在步骤S1内，通过采用无线惯性传感系统采集正常人在正常行走时髋膝关节变化的信息。
[0010]作为本专利技术的进一步改进，在步骤S2内，包括：
[0011]步骤S21、对步态数据进行滤波处理，得到平滑连贯的步态曲线；
[0012]步骤S22、将连续的步态曲线按照步态周期截取成多段的步态周期曲线；
[0013]步骤S23、采用均值聚类的方法剔除多段的步态周期曲线中的异常曲线，得到周期参考步态。
[0014]作为本专利技术的更进一步改进，在步骤S21内，采用无模型自适应滤波方法进行滤波。
[0015]作为本专利技术的更进一步改进，步骤S22内，通过分别检测左右腿髋关节在每个步态
周期的极小值点来进行步态周期的截取，而且对每个步态周期的极小值点进行标记。
[0016]作为本专利技术的更进一步改进，在步骤S23内，将髋膝关节所有的步态分别按照百分比进行插值计算，接着求和并取平均值；然后计算所有步态与平均步态的偏差平方和，并记录对应的步态；最后将最大的偏差平方和与一个固定的阈值进行比较，如果其大于这个阈值就将相应的步态从步态周期曲线中剔除掉，并重新进行计算；如果其小于这个阈值，则将现有步态中所有的步态进行求和并取平均值，得到周期参考步态。
[0017]作为本专利技术的更进一步改进，在步骤S3内，采用基于关键点的三阶样条曲线来拟合步态轨迹。
[0018]作为本专利技术的更进一步改进，在步骤S3内，在周期参考步态轨迹上选取若干个的关键点，拟合得到的步态轨迹曲线必须通过这些关键点，同时保持原有周期参考步态轨迹类似的形状，其中，髋关节选取的关键点分别为：周期初始点、髋关节到达最高点的十分之一时刻、髋关节到达最高点的二分之一时刻、髋关节到达最高点的前后、二分之一周期时刻、膝关节到达最低点前后、周期结束点；膝关节选取的关键点分别为：周期初始点、膝关节到达最高点的二分之一时刻、膝关节到达最高点前后、髋关节到达最高点前后、二分之一周期时刻、髋关节最高点相对于半周期镜像的时刻前后、膝关节最低点时刻前后、周期结束点。
[0019]作为本专利技术的更进一步改进，使用三阶样条曲线将各个关键点穿成一条连续轨迹，从而形成连续步态参考轨迹。
[0020]一种下肢康复外骨骼机器人步态的生成系统，其中，包括：
[0021]采集模块，用于正常人在正常行走时髋膝关节变化的信息；
[0022]处理模块，用于对步态数据进行处理，得到归一化的周期参考步态；
[0023]拟合模块，用于结合周期参考步态，拟合步态轨迹。
[0024]本专利技术的有益效果是：与现有技术相比，本专利技术通过采集正常人在正常行走时的步态信息作为参考步态，再结合实际情况，生成符合用户身体特点的行走步态轨迹，使机器人按照这条轨迹辅助用户进行康复运动训练。
附图说明
[0025]图1为本专利技术的步骤框图；
[0026]图2为本专利技术的步骤S2的步骤框图；
[0027]图3为人体穿戴上外骨骼机器人的示意图；
[0028]图4为本专利技术采集的正常人在平地行走的原始步态数据曲线；
[0029]图5为本专利技术采集的正常人在上楼梯的原始步态数据曲线；
[0030]图6为本专利技术采集的正常人在下楼梯的原始步态数据曲线；
[0031]图7为本专利技术从原始步态数据中得到的按照百分比归一化的周期参考步态；
[0032]图8为本专利技术通过关键点描述的连续步态参考轨迹与基于采样得到的周期参考轨迹对比图；
[0033]图9为本专利技术融合过渡过程的先迈腿先停的步态曲线；
[0034]图10为本专利技术融合过渡过程的先迈腿后停的步态曲线；
[0035]图11为本专利技术的步态控制的状态示意图。
具体实施方式
[0036]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0037]目前有人提出了一种个性化步态模式生成方法，建立步态参数与步态特征的映射关系，利用参数估计步态模式，也有人提出了一种称为互补肢体运动估计的在线轨迹生成方法，可应用于偏瘫患者；然而，这些基于参数预测的方法受主观因素影响较大，难以适应多种步态场景，难以处理从站立到行走的动态过程。
[0038]另外还有些人提出了一种速度可调的机器人步态控制方法，并在Indego外骨骼机器人上进行了实验，还有人提出了一种基于速度场下肢外骨骼步态控制方法，并与基于势场的控制方法做了比较，表明能够为用户提供较低的指导误差和较低的干扰，这些采用理想步态控制外骨骼机器人的方法往往容易忽视用户实际情况，最后实现的步态状态也很怪异。
[0039]进而最近一些人使用高精度相机捕捉标记点的方式获得人体运动步态控制机器人，使用从被动外骨骼上采集得到的步态来指导动力外骨骼的运动控制，但是这种方法依赖的设备昂贵，采集得到的步态比较单一，没有进行过渡过程和适用性处理，难以进行广泛的应用。
[0040]下肢康复外骨骼机器人的目标用户是下肢行动能力受损，需要进行康复运动训练的患者，患者在进行康复运动训练时需要像图3所示穿戴上外骨骼，由外骨骼本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种下肢康复外骨骼机器人步态的生成方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、根据性别、身高、体重进行划分，实时采集正常人在正常行走时髋膝关节变化的信息，得到正常人行走的步态数据；步骤S2、对步态数据进行处理，得到归一化的周期参考步态；步骤S3、结合周期参考步态，拟合步态轨迹，形成连续步态参考轨迹和过渡步态轨迹。2.根据权利要求1所述的一种下肢康复外骨骼机器人步态的生成方法，其特征在于，在步骤S1内，通过采用无线惯性传感系统采集正常人在正常行走时髋膝关节变化的信息。3.根据权利要求1所述的一种下肢康复外骨骼机器人步态的生成方法，其特征在于，在步骤S2内，包括：步骤S21、对步态数据进行滤波处理，得到平滑连贯的步态曲线；步骤S22、将连续的步态曲线按照步态周期截取成多段的步态周期曲线；步骤S23、采用均值聚类的方法剔除多段的步态周期曲线中的异常曲线，得到周期参考步态。4.根据权利要求3所述的一种下肢康复外骨骼机器人步态的生成方法，其特征在于，在步骤S21内，采用无模型自适应滤波方法进行滤波。5.根据权利要求4所述的一种下肢康复外骨骼机器人步态的生成方法，其特征在于，步骤S22内，通过分别检测左右腿髋关节在每个步态周期的极小值点来进行步态周期的截取，而且对每个步态周期的极小值点进行标记。6.根据权利要求5所述的一种下肢康复外骨骼机器人步态的生成方法，其特征在于，在步骤S23内，将髋膝关节所有的步态分别按照百分比进行插值计算，接着求和并取平均值；然后计算所有步态与平均步态的偏差平方和，并记录对应的步态；最后将最...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁亮，刘世昌，王晓峰，孙铭泽，宋吉来，张彦超，
申请(专利权)人：山东新松工业软件研究院股份有限公司，
类型：发明
国别省市：