[发明专利]基于助力外骨骼机器人的运动状态判别方法及系统

权利要求书

1.一种基于助力外骨骼机器人的运动状态判别方法，其特征在于，所述助力外骨骼机器人的髋关节安装有角度传感器，所述助力外骨骼机器人的足底踏板的上下两面均安装有压力传感器，所述运动状态判别方法包括：

采用所述角度传感器和所述压力传感器采集当前步态周期内人体左、右髋关节的角度值φ_左、φ_右，人体左、右足底对所述助力外骨骼机器人的压力F_左人、F_右人以及所述助力外骨骼机器人的左、右足底踏板对地的压力F_左机、F_右机；

根据当前步态周期内采集到的所述人体左、右髋关节的角度值φ_左、φ_右计算得出当前步态周期内所述人体左、右髋关节的加速度α_左、α_右；

根据所述人体左、右髋关节的加速度α_左、α_右，人体左、右髋关节的角度值φ_左、φ_右，所述人体左、右足底对所述助力外骨骼机器人的压力F_左人、F_右人以及所述助力外骨骼机器人的左、右足底踏板对地的压力F_左机、F_右机识别所述当前步态周期内人体的运动状态。

2.如权利要求1所述的运动状态判别方法，其特征在于，所述根据当前步态周期内采集到的所述人体左、右髋关节的角度值φ_左、φ_右计算得出当前步态周期内所述人体左、右髋关节的加速度α_左、α_右之前还包括：

对采集到的当前步态周期内的人体左、右髋关节的角度值φ_左、φ_右，人体左、右足底对所述助力外骨骼机器人的压力F_左人、F_右人以及所述助力外骨骼机器人的左、右足底踏板对地的压力F_左机、F_右机数据进行卡尔曼滤波处理。

3.如权利要求1所述的运动状态判别方法，其特征在于，所述根据所述人体左、右髋关节的加速度α_左、α_右，人体左、右髋关节的角度值φ_左、φ_右，所述人体左、右足底对所述助力外骨骼机器人的压力F_左人、F_右人以及所述助力外骨骼机器人的左、右足底踏板对地的压力F_左机、F_右机识别所述当前步态周期内人体的运动状态包括：

根据所述人体左、右髋关节的加速度α_左、α_右识别出当前步态周期的行走模式，所述行走模式包括行走态、跑步态以及起坐态；

根据所述人体左、右髋关节的角度值φ_左、φ_右，所述人体左、右足底对所述助力外骨骼机器人的压力F_左人、F_右人以及所述助力外骨骼机器人的左、右足底踏板对地的压力F_左机、F_右机识别所述当前步态周期内在所述行走模式下人体的运动步态。

4.如权利要求3所述的运动状态判别方法，其特征在于，所述根据所述人体左、右髋关节的加速度α_左、α_右识别出当前步态周期的行走模式包括：

若所述人体左、右髋关节的加速度α_左、α_右的绝对值均小于第一加速度阈值，则当前步态周期内的行走模式为行走态；

若所述人体左、右髋关节的加速度α_左、α_右的绝对值均大于第一加速度阈值并小于第二加速度阈值，则当前步态周期内的行走模式为跑步态；

若所述人体左、右髋关节的加速度α_左、α_右均为零，则当前步态周期内的行走模式为起坐态。