一种用于下肢外骨骼机器人的步态规划方法与系统技术方案

本发明专利技术公开了一种用于下肢外骨骼机器人的步态规划方法与系统，涉及机器人技术领域，主要包括步骤：根据人体骨性标志对测试人员进行下肢识别点放置；获取各识别点在测试人员站立状态下的静态点位数据，以及步行过程中的步行点位数据；分析并构建目标下肢外骨骼机器人的三维模型文件；根据静态点位数据、步行点位数据以及三维模型文件进行步态轨迹仿真，根据仿真结果获取步态规划。本发明专利技术通过对测试人员步态轨迹数据的采集，并结合下肢外骨骼机器人的三维模型进行步态轨迹的仿真，从而保证仿真获得的步态规划能够更加贴合人体实际行走过程中的轨迹特点。程中的轨迹特点。程中的轨迹特点。

【技术实现步骤摘要】
一种用于下肢外骨骼机器人的步态规划方法与系统


[0001]本专利技术涉及机器人
，具体涉及一种用于下肢外骨骼机器人的步态规划方法与系统。

技术介绍

[0002]下肢外骨骼机器人是一种供人穿戴的人机一体化机械装置，将人的智力和机器人的助力结合在一起，属于人机协同的机器人，具有广泛的应用前景。而步态规划作为下肢外骨骼机器人研究的关键技术之一，获取下肢外骨骼的各关节参数关于时间的变化规律尤为重要。它涉及到外骨骼带动目标的运动形式和行走姿态，将直接影响训练的使用效果，改善下肢行走穿戴者的步行能力。通过引进具有指标和标准的训练机器人等机械化设备到步态训练中，给予穿戴者不同标准下如步速、步长的步态参数，进行定量、有效、可重复的步态训练，能大大提高穿戴者的康复效率。
[0003]然而目前下肢外骨骼的步态规划技术，发展仍不完善，其中步态稳定性不强、对穿戴者运动的自适应不高，值得进一步的研究。

技术实现思路

[0004]为了进一步提高下肢外骨骼机器人的稳定性以及自适应性，本专利技术提出了一种用于下肢外骨骼机器人的步态规划方法，包括步骤：
[0005]S1：根据人体骨性标志对测试人员进行下肢识别点放置；
[0006]S2：获取各识别点在测试人员站立状态下的静态点位数据，以及步行过程中的步行点位数据；
[0007]S3：分析并构建目标下肢外骨骼机器人的三维模型文件；
[0008]S4：根据静态点位数据、步行点位数据以及三维模型文件进行步态轨迹仿真，根据仿真结果获取步态规划。r/>[0009]进一步地，所述S2步骤中，通过卡伦运动平台进行各识别点点位数据的获取。
[0010]进一步地，所述S2步骤之后还包括步骤：
[0011]S21：根据点位数据的获取先后顺序，按预设分组数量对同一类别的点位数据进行分组预划分；
[0012]S22：根据点位数据的大小以同一分组中最大值的点位数据为起始划分点位对分组预划分结果进行重划分。
[0013]进一步地，所述S3步骤中，在构建三维模型文件时还同步设置下肢外骨骼足端与地面的接触力、下肢外骨骼与测试人员腿部之间的接触力。
[0014]进一步地，所述S4步骤中，步态轨迹仿真通过对各识别点处点位数据间的角度进行弧度化后通过ADAMS软件仿真获得。
[0015]本专利技术还提出了一种用于下肢外骨骼机器人的步态规划系统，包括：
[0016]若干识别点，用于放置于测试人员下肢的人体骨性标志处；
[0017]点位采集模块，用于采集各识别点在测试人员站立状态下的静态点位数据，以及步行过程中的步行点位数据；
[0018]三维建模模块，用于分析并构建目标下肢外骨骼机器人的三维模型文件；
[0019]步态仿真模块，用于根据静态点位数据、步行点位数据以及三维模型文件进行步态轨迹仿真，根据仿真结果获取步态规划。
[0020]进一步地，所述点位采集模块具体采用卡伦运动平台进行各识别点点位数据的获取。
[0021]进一步地，所述点位采集模块中还包括数据处理单元，用于根据点位数据的获取先后顺序，按预设分组数量对同一类别的点位数据进行分组预划分，再根据点位数据的大小以同一分组中最大值的点位数据为起始划分点位对分组预划分结果进行重划分。
[0022]进一步地，所述三维建模模块中，在构建三维模型文件时还同步设置下肢外骨骼足端与地面的接触力、下肢外骨骼与测试人员腿部之间的接触力。
[0023]进一步地，所述步态仿真模块中，步态轨迹仿真通过对各识别点处点位数据间的角度进行弧度化后通过ADAMS软件仿真获得。
[0024]与现有技术相比，本专利技术至少含有以下有益效果：
[0025](1)本专利技术所述的一种用于下肢外骨骼机器人的步态规划方法与系统，通过对测试人员步态轨迹数据的采集，并结合下肢外骨骼机器人的三维模型进行步态轨迹的仿真，从而保证仿真获得的步态规划能够更加贴合人体实际行走过程中的轨迹特点；
[0026](2)将接触力加入到仿真过程中，充分考虑到下肢外骨骼机器人自身阻力对步态的影响。
附图说明
[0027]图1为一种用于下肢外骨骼机器人的步态规划方法的步骤是以图；
[0028]图2为一种用于下肢外骨骼机器人的步态规划系统的模块示意图。
具体实施方式
[0029]以下是本专利技术的具体实施例并结合附图，对本专利技术的技术方案作进一步的描述，但本专利技术并不限于这些实施例。
[0030]实施例一
[0031]为了切实改善下肢外骨骼机器人在步态行走过程中的安全稳定性，如图1所示，本专利技术提出了一种用于下肢外骨骼机器人的步态规划方法，包括步骤：
[0032]S1：根据人体骨性标志对测试人员进行下肢识别点放置；
[0033]S2：获取各识别点在测试人员站立状态下的静态点位数据，以及步行过程中的步行点位数据；
[0034]S3：分析并构建目标下肢外骨骼机器人的三维模型文件；
[0035]S4：根据静态点位数据、步行点位数据以及三维模型文件进行步态轨迹仿真，根据仿真结果获取步态规划。
[0036]可以看出，本专利技术是基于建模仿真进行的步态规划。那么既然要仿真，就需要采集反正所需要的数据。为此，本专利技术以下肢的骨性点为标志位对测试人员进行识别点的放置，
这些识别点具体为C7颈椎、第10胸椎上、剑突、颈静脉切迹、左右髂前上棘、左右髂后上棘、左右大腿外侧、膝盖左右内外上髁、左右小腿外侧、双侧脚后跟、双脚第二跖骨、双脚第五跖骨、双脚踝的外踝、双脚踝的内踝、右膝关节股骨外上髁。而后让测试人员在卡伦运动平台上进行适应性的行走，以适应卡伦运动平台和测试环境。而后就让测试人员分别进行站立和步行的动作保持，并采集站立状态下的静态点位数据，以及步行过程中的步行点位数据。
[0037]需要注意的是，如果测试人员在测试过程中出现中心偏移的情况，需要及时由工作人员提示进行校正。考虑到识别点众多，同时需要考虑整个采集过程中不同时间点的数据，在数据分析前必须进行数据的预处理以及再处理。首先，根据点位数据的获取先后顺序，按预设分组数量对同一类别的点位数据进行分组预划分(以120个为指标进行分组为例)，而后根据点位数据的大小以同一分组中最大值的点位数据为起始划分点位对分组预划分结果进行重划分。对数据进行该种处理是考虑到不同人虽然身高不同，不行过程中各识别点的空间坐标不同，但有一点相同的是，数据最大处所对应的识别点是相同的，因此通过该处理，使得后续反正获得的步态规划能够适用于不同身高的人员。
[0038]在这里，利用卡伦步态分析仪可以让数据更加贴近实际值，相较于理论计算设置的理想值，得到的步态仿真更贴合正常人的行走，从而提高了最终步态规划的自适应性。
[0039]而在获得了静态点位数据和步行点位数据后，就要获取下体外骨骼机器人的三维模型，这里本专利技术选用solidwork对目标下肢外骨骼机器人的三维模型进行搭建。同时，考虑到实际使用中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于下肢外骨骼机器人的步态规划方法，其特征在于，包括步骤：S1：根据人体骨性标志对测试人员进行下肢识别点放置；S2：获取各识别点在测试人员站立状态下的静态点位数据，以及步行过程中的步行点位数据；S3：分析并构建目标下肢外骨骼机器人的三维模型文件；S4：根据静态点位数据、步行点位数据以及三维模型文件进行步态轨迹仿真，根据仿真结果获取步态规划。2.如权利要求1所述的一种用于下肢外骨骼机器人的步态规划方法，其特征在于，所述S2步骤中，通过卡伦运动平台进行各识别点点位数据的获取。3.如权利要求1所述的一种用于下肢外骨骼机器人的步态规划方法，其特征在于，所述S2步骤之后还包括步骤：S21：根据点位数据的获取先后顺序，按预设分组数量对同一类别的点位数据进行分组预划分；S22：根据点位数据的大小以同一分组中最大值的点位数据为起始划分点位对分组预划分结果进行重划分。4.如权利要求1所述的一种用于下肢外骨骼机器人的步态规划方法，其特征在于，所述S3步骤中，在构建三维模型文件时还同步设置下肢外骨骼足端与地面的接触力、下肢外骨骼与测试人员腿部之间的接触力。5.如权利要求1所述的一种用于下肢外骨骼机器人的步态规划方法，其特征在于，所述S4步骤中，步态轨迹仿真通过对各识别点处点位数据间的角度进行弧度化后通过ADAMS软件仿真获得。6.一种用于下肢外骨骼机器人的步态...

【专利技术属性】
技术研发人员：裘焱枫，黄勇，徐晓东，魏炳胜，诸莹杰，包晓刚，胡宇清，张克勤，
申请(专利权)人：宁波工业互联网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：