[发明专利]一种基于外骨骼机器人辨识人体下肢模型惯性参数的方法在审
| 申请号： | 202310109383.5 | 申请日： | 2023-02-08 |
| 公开（公告）号： | CN116276903A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 孙天逸;严尧;彭昕瑜;陈振雷;黄成;郭庆 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | B25J9/00 | 分类号： | B25J9/00;B25J9/16;G16H20/30;G06N3/006 |
| 代理公司： | 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 | 代理人： | 王伟 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于外骨骼机器人辨识人体下肢模型惯性参数的方法，首先建立外骨骼人机器人与人体下肢耦合的单腿髋膝双关节动态模型，基于最小二乘辨识将未知参数线性组合写入系统运动方程，再输入激励轨迹，仅对外骨骼机器人进行摆动实验，构建外骨骼数据集，完成对外骨骼的实验后，以相同配置对受试者进行实验，获取人机耦合数据集，使用离线最小二乘法估计外骨骼和人体下肢的参数。本发明的方法区别于现有典型人体测量模型的通用数据，辨识的人体下肢模型惯性参数更贴近不同用户特征，有效提升用户下肢节段的测量和惯性特征准确性，继而通过正确计算被动力矩更加真实地量化用户肌肉力矩，对于康复外骨骼机器人主动训练模式研究具有关键作用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 骨骼 机器人 辨识 人体 下肢 模型 惯性 参数 方法 | ||
【主权项】：
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