获取关节角度的方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种获取关节角度的方法、装置、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取角度采集设备采集到的目标对象的多个运动信号数据，其中，上述运动信号数据包括：空间位置、速度与加速度；采用自适应时间窗口切割算法和角度特征提取算法处理多个上述运动信号数据，以将多个上述运动信号数据转化为上述目标对象的关节角度。本发明专利技术解决了现有技术中关节角度的获取方法存在使用不便、通用性差的技术问题。术问题。术问题。

【技术实现步骤摘要】
获取关节角度的方法、装置、存储介质及电子设备


[0001]本专利技术涉及角度获取
，具体而言，涉及一种获取关节角度的方法、装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]近年来，外骨骼机器人作为具有强大功能的可穿戴机械设备，越来越受到国内外众多学者和科研人员的重视，成为新的研究热点。行走是外骨骼机器人系统的核心任务之一，而外骨骼机器人助行步态效果直接决定于步态模型的建立与控制；在使用中，外骨骼系统需要足够快速准确地预判人体运动意图(如：步行，站立，坐下或上下楼梯)，并判断步态周期阶段；而在预判人体运动意图的过程中，人体的关节角度识别是必不可少的一环。
[0003]但是，现有技术中，大多数方案都是通过角度传感器或者外骨骼关节模组的编码器来识别关节角度，而角度传感器存在使用不便、安装麻烦、结果复杂、易损坏等不足；关节模组编码器存在使用条件要求高、通用性差、成本高等缺点。
[0004]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供了一种获取关节角度的方法、装置、存储本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种获取关节角度的方法，其特征在于，包括：获取角度采集设备采集到的目标对象的多个运动信号数据，其中，所述运动信号数据包括：空间位置、速度与加速度；采用自适应时间窗口切割算法与角度特征提取算法处理多个所述运动信号数据，以将多个所述运动信号数据转化为所述目标对象的关节角度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用自适应时间窗口切割算法处理多个所述运动信号数据，包括：对多个所述运动信号数据进行预分类处理，得到周期性活动信号数据和非周期性活动信号数据；采用所述自适应时间窗口切割算法从所述周期性活动信号数据中提取时间窗口，其中，所述自适应时间窗口切割算法的归一化自相关函数与所述运动信号数据的初始信号具有相同周期。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对多个所述运动信号数据进行预分类处理，得到周期性活动信号数据和非周期性活动信号数据，包括：对多个所述运动信号数据进行去除平均值处理，得到处理后的活动信号数据，其中，所述去除平均值处理用于去除多个所述运动信号数据中的非零平均值；对所述处理后的活动信号数据进行预分类处理，得到所述周期性活动信号数据和所述非周期性活动信号数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：采用数据滤波处理算法对所述运动信号数据中的噪声信号进行滤除处理，得到过滤结果；采用最小均方估计算法对所述过滤结果进行最优估计处理，得到所述运动信号数据的最优估计。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述角度采集设备包括设置在第一关节的第一传感器和设置在第二关节的第二传感器时，采用所述角度特征提取算法处理多个所述运动信号数据，包括：分别计算第一传感器坐标系、第二传感器坐标系相对于关节坐标系的相对方向，其中，所述第一传感器坐标系为基于所述第一传感器建立的坐标系，第二传感器坐标系为基于所述第二传感器建立的坐标系，所述第一传感器坐标系和所述第二传感器坐标系为动态坐标系，所述关节坐标系为初始的基准坐标系；基于所述相对方向控制所述第一传感器坐标系、所述第二传感器坐标系在垂直方向和水平方向上与所述关节坐标系进行方向对齐处理，得到对齐处理后的相对方向；基于所述对齐处理后的相对方向，估算所述第一关节和第二关节在矢状平面中的关节屈伸角，其中，所述关节屈伸角为所述第一传感器坐标系...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹鹏，
申请(专利权)人：广州视睿电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：