[发明专利]外骨骼机器人测量系统、行走步态建模分析方法和设备

权利要求书

1.一种行走步态建模分析方法，包括：

获取行走步态中髋关节转动角度的轨迹信号；

根据所述轨迹信号和非线性振荡器模型确定建模误差，包括：

将所述轨迹信号与所述非线性振荡器模型的输出信号进行比较，得到建模误差F，其中，所述非线性振荡器模型为：

其中，x，y为非线性振荡器的状态向量，为所述状态向量的长度，u为所述非线性振荡器的幅值，ω为所述非线性振荡器的频率，φ为所述非线性振荡器的相位，η为振荡器极限环的吸引系数，ε为学习因子系数；

根据所述建模误差修正所述非线性振荡器模型的模型参数，所述模型参数包括非线性振荡器的幅值、相位和频率，其中，所述根据所述建模误差修正所述非线性振荡器模型的模型参数，包括：

按照下式根据所述建模误差F修正所述非线性振荡器模型中的幅值u、相位φ和频率ω：

其中，k_u，k_φ，k_ω分别为幅值的反馈增益、相位的反馈增益和频率的反馈增益，x，y为非线性振荡器的状态向量，为所述状态向量的长度；

根据修正后的所述模型参数更新所述非线性振荡器模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述建模误差修正所述非线性振荡器模型的模型参数之后，还包括：

根据所述模型参数提取步态参数，其中，步态参数包括步长、步频和步态相位。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述步频等于所述非线性振荡器的频率，所述步态相位等于所述非线性振荡器的相位，x，y为非线性振荡器的状态向量，所述步长等于所述状态向量的长度

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述模型参数提取步态参数之后，还包括：

根据所述步态参数中的步态相位对步态阶段进行划分，其中，划分方式包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述建模误差修正所述非线性振荡器模型的模型参数之后，还包括：

根据所述模型参数和轨迹信号进行运动意图评估。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述模型参数和轨迹信号进行运动意图评估，包括：

根据所述轨迹信号和所述模型参数中的频率确定轨道能量；

根据所述轨道能量和预设的阈值确定运动意图。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

所述根据所述轨迹信号和所述模型参数中的频率确定轨道能量的步骤中，

按照下式确定所述轨道能量E：

其中，ω为频率，z为轨迹信号，为所述轨迹信号对应的角速度。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述阈值包括第一阈值和第二阈值，所述根据所述轨道能量和预设的阈值确定运动意图，包括：

在步态为停止状态时，当所述轨道能量大于预设的第一阈值，则所述运动意图为从停止状态转换为行走状态；

在步态为行走状态时，当所述轨道能量小于预设的第二阈值，则所述运动意图为从行走状态转换为停止状态。