本发明专利技术提出了一种用于外骨骼机器人的运动意图分析方法。系统首先同步采集髋、膝关节扭矩信号、足底压力及座椅反力；随后提取关节力矩及其变化率、压力中心位置与速度、足底总压力等特征并归一化。将最近若干帧特征组成滑动窗口输入预测函数，预测函数由物理先验分支和神经残差分支并行构成：先验分支依据座椅反力衰减、关节发力速率和重心前移计算第一意图概率，残差分支通过长短期记忆网络输出第二意图概率，两者加权得到最终运动意图概率。控制器根据该概率自适应调节PID增益，并叠加比例前馈扭矩，实时生成髋、膝目标扭矩，实现柔顺‑主动转换的起立/坐下助力。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人控制，特别涉及一种用于外骨骼机器人的运动意图分析方法。
技术介绍
1、下肢外骨骼机器人已广泛用于康复训练和负重助力。现有装置多采用单一编码器或惯导数据，通过有限状态机或固定阈值判别用户意图，再以固定增益pd/pid跟踪预设轨迹。该方案存在三大不足：
2、感知维度单一，无法实时捕捉关节扭矩突变与重心转移，导致意图识别滞后；
3、模型缺乏解释性与自适应，纯数据驱动网络虽精度较高，但難以部署在资源受限的嵌入式端；
4、控制刚性与舒适度矛盾，固定增益无法兼顾静坐柔顺和起立大力矩需求，易造成“拖拽感”或欠助力。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种用于外骨骼机器人的运动意图分析方法，其特征在于，包括：
2、s1,多模态数据采集
3、在外骨骼髋关节和膝关节处采集关节扭矩传感器信号，在足底采集压力传感器信号，在座椅或背板采集座椅反力信号，并以固定采样周期同步记录；
>4、s2,特征提取本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于外骨骼机器人的运动意图分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于外骨骼机器人的运动意图分析方法，其特征在于，所述多模态数据采集包括：
3.根据权利要求2所述的一种用于外骨骼机器人的运动意图分析方法，其特征在于，所述特征提取与归一化包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于外骨骼机器人的运动意图分析方法，其特征在于，所述意图概率预测包括：
5.根据权利要求1所述的一种用于外骨骼机器人的运动意图分析方法，其特征在于，所述自适应控制输出包括：
6.一种计算机系统，其特征在于，包括：p>
7.一种计...
【技术特征摘要】
1.一种用于外骨骼机器人的运动意图分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于外骨骼机器人的运动意图分析方法，其特征在于，所述多模态数据采集包括：
3.根据权利要求2所述的一种用于外骨骼机器人的运动意图分析方法，其特征在于，所述特征提取与归一化包括：
4.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：凌睿，潘周平，刘枫，
申请(专利权)人：重庆攀锐峰新能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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