[发明专利]一种基于神经网络分类器的康复机器人运动意图识别方法

摘要

一种基于神经网络分类器的康复机器人运动意图识别方法，通过采集康复外骨骼机器人由左腿髋关节电机电流值、左腿膝关节电机电流值、右腿髋关节电机电流值、右腿膝关节电机电流值组成的四路关节电流信号；小波阀值去噪的数据预处理，最后通过神经网络分类器的运动意图识别启动。本申请基于人机交互作用信息，采集康复机器人各个关节的电机电流大小，运用神经网络分类器算法，识别了人体站立、左腿迈步、右腿迈步等三种运动状态，对于人类福祉事业和老龄化社会保障体系具有现实的意义，并将产生明显的社会效益。

主权项

1.一种基于神经网络分类器的康复机器人运动意图识别方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)采集康复外骨骼机器人由左腿髋关节电机电流值、左腿膝关节电机电流值、右腿髋关节电机电流值、右腿膝关节电机电流值组成的四路关节电流信号；(2)采用小波阀值对四路关节电流信号进行滤波去噪；(3)采用加窗方法，把去噪后的四路关节电流信号进行离散化，并同时给出对应的人体运动状态，即站立、左腿迈步、右腿迈步的三个状态的一种；(4)把离散化的四路关节电流信号作为神经网络的输入，对应的人体运动状态作为神经网络的输出，训练神经网络，构建运动意图的神经网络分类器；(5)把运动意图神经网络分类器部署在服务器上；(6)启动外骨骼康复机器人控制系统；(7)外骨骼康复机器人控制系统接收到运动意图信号后，执行步态程序。