[发明专利]面向医疗复健和助力行走的下肢外骨骼机器人步态平稳算法

说明书

本发明提供了一种面向医疗复健和助力行走的下肢外骨骼机器人步态平稳算法，同时使用加速度传感器和图像处理的方式建立人体步态采集装置采集各类人的行走步态建立初级步态数据库；根据动态时间规整算法将初级步态按照年龄和性别分类并在各自的类别中进行数据的多项式曲线拟合得到初级步态模型。同比例构建虚拟机器人进行反复仿真测试，并根据机器人动力学模型进行实际测试，根据测试过程中的力矩等反馈信息调整步态模型缺陷。使输入步态模型能够符合下肢外骨骼机器人的硬件条件同时满足患者下肢康复要求，最终得到符合各个年龄段和性别的标准步态模型。

技术领域

本发明涉及的技术领域为用于医疗复健的下肢外骨骼机器人，更具体地，涉及一种标准步态模型的算法设计，可用于帮助患者在使用外骨骼机器人进行复健训练时脱离辅助助力工具实现平稳行走。

背景技术

目前外骨骼机器人在很多应用领域有较好的发展前景。对于应用于医疗领域的康复训练外骨骼机器人，国内相关方面的研究起步较晚，国外现阶段最为领先的是瑞士研制的LOKOMAT外骨骼机器人和以色列研制的ReWalk下肢外骨骼机器人。LOKOMAT机器人采用直流电机伺服驱动，共有4个自由度来完成髋关节和膝关节的旋内、旋外和屈伸运动，提供固定步态训练模式并实时提供反馈与评估。为了便于康复训练，LOKOMAT外骨骼机器人需要配合跑步机和减重设备。在减重设备的帮助下，患者手扶支撑架并在跑步机的带动下进行重复的康复训练。ReWalk下肢外骨骼机器人的机械结构主要有带电机驱动的腿部支架、背包和一副控制平衡的拐杖组成，患者穿戴上ReWalk外骨骼机器人行走时借助拐杖提供平衡力，ReWalk可以帮助上肢功能健全，下肢瘫痪的患者重新站立行走。

以上康复训练外骨骼机器人对下肢截瘫的患者都能够提供一定的运动功能恢复和神经重建等帮助。但是由于目前外骨骼机器人提供的都是单一且重复的步态训练模式，所以不能针对患者提供尽可能符合各自人体生理特征的训练模式。此外，现有的康复外骨骼机器人都依赖拐杖或其他辅助支撑工具助力完成行走。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术中，针对下肢截瘫的患者，用于康复训练的下肢外骨骼机器人训练步态单一，且都完全依赖拐杖来提供较大的支撑力来辅助行走的缺陷。

对于以上缺陷设计出使下肢外骨骼机器人平稳行走的算法，针对各个年龄段以及男女两个性别的患者给出符合各自年龄段和性别步态规律的固定标准步态模型。将该控制算法实现于实际机器人后可让患者摆脱拐杖实现稳定行走，从而达到更好的康复效果。

本发明的技术方案如下：

面向医疗复健和助力行走的下肢外骨骼机器人步态平稳算法，步骤如下：

(1)设计人体步态采集方法，抽样采集各类人群的步态数据：同时使用加速度传感器(例如MPU6050)和图像处理的方式采集正常人行走过程中左右髋关节和膝关节的转动角速度和角加速度，充分利用两种采集方式各自的优势，将获得的数据进行帧率统一、同步等调整，进行相互校准，互相提出干扰数据，得到初级步态数据。

(2)步态分类和得到初级步态模型：利用动态时间规整算法(Dynamic TimeWarping，DTW)将初级步态数据按照年龄段(青年、中年、老年)和性别(男、女)分为青年男性、青年女性、中年男性、中年女性、老年男性、老年女性六类，并在各自的类别中进行数据的多项式曲线拟合得到初级步态模型。

(3)调整模型和得到标准步态模型：根据硬件需求调整初级步态模型，选取使误差最小的步态输入间隔和步态周期，获得相对应的步态模型，作为后续虚拟和现实机器人测试的输入步态。根据机器人的测试情况，反馈模型缺陷，反复调整数据选取间隔以及步态周期。获得每个分类的标准步态模型，按照人体步态运动规律，将每一个标准步态模型分为双足支撑相，单足支撑相和摆动相。