[发明专利]关节力和关节力矩的反馈估计

说明书

本申请是申请号为02813221.1的申请的分案申请。

本申请涉及2001年6月29日提交的美国临时专利申请，编号为60/301,891，题目为“A recursive，nonlinear feedback approach to estimatejoint forces and joint moments from kinesiological measurements(一种根据运动机能测量来估计关节力和关节力矩的迭代非线性反馈方法)”，并且涉及2002年1月31日提交的美国临时专利申请，编号为60/353,378，题目为“Forward solutions to inverse dynamics problems：a feedback linearization approach(逆动力学问题的前向解决方案：一种反馈线性化方法)”，本申请根据35U.S.C.§119(e)要求对于它们的优先权。

技术领域

本发明涉及人体运动分析，或者更确切地说，在前向动力学模拟中使用非线性反馈来分析关节力和关节力矩。

背景技术

在人体运动研究中，一般使用逆动力学分析来估计关节力和关节力矩。在现有的逆动力学分析中，通过观察部分动作来计算关节力和关节力矩。因为人体关节的内力不容易被测量，所以逆动力学分析一般用于生物力学问题。不过，部分动作可以被测量，而且关节角可以从测量的位移量来得到，以决定相应的关节力和力矩。

在人体运动研究中使用逆动力学的一个麻烦是由计算高阶导数来计算关节力和关节力矩所引起的误差。如果输入信号没有噪声而且动力学模型很完美，则在生物力学中就会发展出较好的使用逆动力学概念的方法。不过，实验观察是不完美的，并受到噪声的污染。噪声源包括测量设备和关节自身。用于计算关节力矩的逆动力学方法需要计算实验观察的高阶导数。特别的，角加速度项是关节角的二阶导数，线性加速度是质心加速度(center of mass acceleration)的二阶导数。实验观察的数值微分放大了噪声。当考虑计算速度和加速度问题时，高频噪声的存在是非常重要的。每个谐波的幅度随着谐波数的增加而增加：速度线性地增大，且加速度与谐波数的平方成比例地增加。例如具有高频噪声ω的信号的二阶微分能够导致具有ω²频率分量的信号。该抛物线噪声放大的结果是错误的关节力和关节力矩计算。

尽管有对噪声进行滤波的技术，但滤波是困难和费时的，这是因为从噪声中区分出生物力学数据中的真实信号需要大量的分析。例如，低通滤波通常用于降低高频噪声。然而，低通滤波的困难在于选择最优切断频率f_c。因为没有选择最优滤波参数的通用解决方案，滤波技术经常产生不可靠的结果。

已经提出了基于优化的方法来估计关节力和关节力矩，而没有与执行传统逆动力学分析有关的误差。不象逆动力学，基于优化的方法不需要数值微分。然而，基于优化解决方案的应用是受限的，这是因为该方法是计算密集型的、不保证收敛、并且通常实施起来太复杂。

使用逆动力学来分析人类运动的另一个问题是逆技术缺乏预测新颖运动行为的能力。在逆动力学中，力和力矩是从观察的响应中计算的。新颖运动的预测涉及计算从应用力和力矩中期望的响应。逆动力学分析缺乏预测能力，这是因为力和力矩是计算出来的，而不是从应用那些力和力矩的期望响应。

因此，所需的是一个计算上有效的系统和方法，它们(1)用于估计关节力和关节力矩，而没有因为高阶导数而产生的误差；(2)不需要闭式和整体的分析；以及(3)用于预测人体运动的行为。

发明内容

本发明的一个实施例提出了对人体关节负载的估计。关节负载包括作用于关节的力和力矩。前向动力学模块通过运动动力学方程的数值积分(或模拟)来决定运动学。误差校正控制器使得在从前向模拟中获得的运动学与所测量到的(或理想的)运动学之间的跟踪误差趋近于零。误差校正控制器产生一种修正加速度，用于输入到逆动力学模块。在实例中，修正加速度表示的值不由所测量到的(或理想的)运动学数据的二阶导数来决定。因此，当将估计的关节负载应用于前向动力学模块时，估计的关节负载就会跟踪所测量到的(或理想的)运动学，而不会有因为计算噪声运动学数据的高阶导数而产生的误差。