[发明专利]一种刚柔耦合外骨骼机器人运动模式识别方法

说明书

本发明公开了一种刚柔耦合外骨骼机器人运动模式识别方法，该方法包括以下步骤：1)根据行走过程中一侧腿部支撑态足底压力曲线实时变化情况，将另一侧腿部摆动态划分为三个区间；2)采集行走过程中的足底压力值；3)如果某腿足底压力值小于P1，则判断该腿运动状态为摆动态；4)根据步骤3)判断运动状态；5)寻找各个特征曲线的峰值时刻；6)在不同运动状态下，判断各个特征曲线峰值时刻与摆动态区间T1、T2和T3的位置关系；7)根据步骤6)中的位置关系，确定交替行走状态下的运动模式；8)利用有限状态机对识别结果进行纠错。本发明有效地将关节角度极值特征的空间关系与足底压力特征的时间关系相结合，提高了运动模式识别的准确率。

技术领域

本发明涉及运动模式识别技术，尤其涉及一种刚柔耦合外骨骼机器人运动模式识别方法。

背景技术

工业化时代的到来给人们的工作生活带来巨大的改变，机器人技术随之兴起。在单兵作战和医疗康复等领域，需要机器人具有一定的灵活性，由此外骨骼机器人应运而生。从功能上外骨骼机器人主要分为两种：一种是负重机器人，另一种是康复机器人。刚柔外骨骼机器人属于前者，其设计制造的主要目的是帮助穿戴者背负更多重物，完成重物运输任务，实现行走时间与行走速度的双重提升，达到防止过度劳累的情况出现，提高工作效率的目标。

刚柔外骨骼机器人是一种根据人体形状和功能设计的可穿戴机械装置，作为强大的人机耦合系统，刚柔外骨骼机器人的行走状态要与人的状态高度一致，在相同步态阶段下肢关节要具有相似的运动。外骨骼行走步态轨迹通常由运动模型或基于运动模式的算法生成，采集运动数据，提取运动模式特征并进行运动模式识别是常用的分析方法，准确的运动模式识别对于刚柔外骨骼机器人至关重要。目前应用于下肢外骨骼机器人的运动模式识别方法主要有：

1.基于足底压力的运动模式方法，该方法可以通过人体行走过程中足底压力的变化情况识别出相应步态和运动模式，并配合控制算法实现对外骨骼机器人的柔顺控制，但由于足底压力信号不稳定，造成运动模式识别率不高。

2.基于表面肌电信号/脑电信号的运动模式识别，该方法可以通过行走过程中人体表面肌电信号/脑电信号的周期性变化识别出相应运动模式，但此方法中肌电信号/脑电信号内包含运动信息很多，信号处理时间长，模型建立复杂。

3.基于触发信号的运动模式识别，该方法可以通过人体行走过程中各个部位传感器数据的变化情况识别出相应运动模式，但此方法无法实现不同人、不同速度下的自适应识别。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种刚柔耦合外骨骼机器人运动模式识别方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种刚柔耦合外骨骼机器人运动模式识别方法，包括以下步骤：

1)根据行走过程中一侧腿部支撑态足底压力曲线实时变化情况，将另一侧腿部摆动态划分为三个区间，分别是摆动态前期T₁、摆动态中期T₂和摆动态后期T₃；所述行走过程包括平地行走、上楼梯和下楼梯；

2)采集行走过程中的足底压力值，判断足底压力值是否小于阈值P₁；采集行走过程中的大腿IMU、髋关节角度和膝关节角度；

3)如果某腿足底压力值小于P₁，则判断该腿运动状态为摆动态，否则判断该腿运动状态为支撑态；

4)根据步骤3)判断运动状态：如果双腿都处于支撑态，则判断当前运动状态为双腿站立动作；如果长时间保持摆动态，则判断当前运动状态为单腿站立动作；如果某腿处于支撑态，另一腿处于摆动态，则判断当前运动状态为交替行走动作，转入步骤5)；否则转入步骤2)；