一种基于VIO系统的下肢外骨骼运动模式预测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于VIO系统的下肢外骨骼运动模式预测方法及系统，预测方法包括根据输入的深度相机视野内环境信息和运动信息预估用户状态信息，并构建三维点云模型图，通过从深度相机当前视角下的深度图中提取平面信息映射至三维点云模型图上构建地形信息，并结合用户状态信息来判断用户当前所处的地形，精准预测下肢外骨骼的运动模式并发送切换指令。系统包括视觉集成穿戴模块、下肢传感模块以及VIO系统运算模块，分别用于收集视觉运动数据、步态循环阶段和执行外骨骼运动模式预测方法的步骤。本发明专利技术可以有效解决对地形识别精度不足，用户定位、运动状态估计不准确的问题，从而实现对下肢外骨骼运动模式的切换状态进行精确预测。确预测。确预测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于VIO系统的下肢外骨骼运动模式预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及下肢外骨骼运动
，具体涉及一种基于VIO系统的下肢外骨骼运动模式预测方法及系统。

技术介绍

[0002]为方便日常出行，生活场所中存在大量建设好的平地、楼梯、斜坡等地形。通过不同的发力和平衡控制方式，健康人可以自由顺畅地在这些地形之间运动。但是截肢、神经损伤、肌肉萎缩等下肢功能障碍使病人失去了行走能力，造成了极大的生活不便。受人行走发力方式的启发，下肢假肢、外骨骼等设备被广泛用来辅助下肢病人进行日常行走。为适应日常生活中的多种地形，上述设备通常保存许多预设的运动模式。因此如何检测用户状态并进行协同运动成为了下肢外骨骼的主要发展方向。
[0003]目前，下肢外骨骼等设备获取用户状态主要使用两类传感器，用户状态检测传感器和环境信息检测传感器。用户状态检测传感器主要包括惯性测量单元(InertialMotionUnit，IMU)、肌电信号(Electromyography，EMG)和脑电信号(electroencephalogram，EEG)等。环境检测传感本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于VIO系统的下肢外骨骼运动模式预测方法，其特征在于，所述下肢外骨骼运动模式预测方法包括：获取深度相机视野内环境信息和运动信息，基于VIO系统输入环境信息和运动信息预估用户状态信息，并对深度相机周围的场景进行三维点云模型图构建；从深度相机当前视角下的环境信息中提取平面信息，将平面信息映射至三维点云模型图上重构地形，并结合用户状态信息在三维点云模型图上对用户当前的落脚点进行投影，判断用户当前所处的地形；根据用户状态信息和用户当前所处的地形，判断用户未来一段时间内的落脚点，并预测下肢外骨骼的运动模式。2.根据权利要求1所述的一种基于VIO系统的下肢外骨骼运动模式预测方法，其特征在于，还包括三维点云模型图的构建方法：VIO系统根据输入的环境信息和运动信息初始化世界坐标和用户的位姿，并计算深度相机时序上的关键帧，利用多个关键帧集合成点云数据，通过点云数据构建并更新深度相机周围场景的三维点云模型图。3.根据权利要求2所述的一种基于VIO系统的下肢外骨骼运动模式预测方法，其特征在于，还包括环境信息和运动信息的获取方法：环境信息的获取包括通过深度相机获取一定数量的相机彩色图和深度图，运动信息的获取包括采用深度相机上固定的惯性测量单元获取用户的运动数据，其中，运动数据包括深度相机运动的加速度和角速度。4.根据权利要求3所述的一种基于VIO系统的下肢外骨骼运动模式预测方法，其特征在于：用户状态信息包括用户的位姿、速度以及通过从用户足部测量压力的方式获取用户在步行循环中的运动阶段。5.根据权利要求3所述的一种基于VIO系统的下肢外骨骼运动模式预测方法，其特征在于，还包括地形信息的构建方法：从深度相机当前视角下的深度图中提取并更新平面信息，将提取的平面信息映射至三维点云模型图上与已有的平面信息进行重合度匹配，根据匹配的平面信息重构并更新地形。6.根据权利要求5...

【专利技术属性】
技术研发人员：阮乐成，周志浩，赵顺意，余泽寰，王启宁，
申请(专利权)人：北京通用人工智能研究院，
类型：发明
国别省市：