CN106176149A - 一种基于多传感融合的外骨骼步态分析***及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于多传感融合的外骨骼步态分析***及方法，一种基于多传感融合的外骨骼步态分析***包括外骨骼、姿航仪、智能鞋、编码器和微处理器，所述的外骨骼包括髋关节部件、大腿机械骨骼、膝关节部件、小腿机械骨骼和踝关节部件，微处理器用于分析和处理外骨骼在行走过程中产生的运动状态数据；一种基于多传感融合的外骨骼步态分析方法，它将姿航仪、智能鞋和编码器采集的外骨骼运动状态数据进行去噪和分析处理后传给上位机，上位机根据整个外骨骼数据信息调整行走步态及速度，保证外骨骼行走时的稳定性和安全性。本发明简单轻便、数据采集高效、控制响应灵敏，极大地提高了外骨骼的穿戴舒适感和对穿戴者在行走过程中的安全保障能力。

Description

一种基于多传感融合的外骨骼步态分析***及方法
技术领域
本发明涉及可穿戴康复医疗领域，具体是一种基于多传感融合的外骨骼机器人步态分析***及方法。
背景技术
随着机器人技术的迅速发展和社会对残疾人越来越多的关怀和帮助，外骨骼机器人应运而生，外骨骼机器人融合了机械、电子、计算机、生物等多学科设计，是一种新型的可穿戴机器人。在康复医疗领域，外骨骼机器人能帮助脊髓损伤患者重新站立，像正常人一样行走，不仅降低了日常生活中患者对护理人员的依赖，还能辅助患者进行康复治疗；同时，外骨骼机器人也能辅助老年人运动，增强老年人的运动锻炼时间，帮助他们增强体质。不论在助残还是助老方面，对穿戴者穿上外骨骼行走时步态的数据采集和分析都有十分重要的意义。
现有的步态分析***通常都会用使用高速摄像装置、压力板、MEMS加速计等，通过这些装置采集分析人体行走过程中的步态信息。其通常都会有以下缺点：
(1)高速摄像装置通常的都装放在室内，使用范围有限，而且在试验过程中，要对人体关节部位进行大量的标点，操作过程复杂，不利于频繁进行反复大量的分析试验；
(2)在使用压力板进行步态分析过程中，压力板能精确采集人体脚底的压力情况，但是压力板相对笨重，不能随实验者携带使用，而且面积有限，行走范围受到很大的局限性，不利于分析外骨骼在使用过程中的步态信息。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于多传感融合的外骨骼步态分析***及方法，达到实时测量、分析外骨骼在行走过程中下肢的步长、步高、步频和运动轨迹等信息。同时，能够检测外骨骼脚底各部分的受力大小，分析外骨骼行走的稳定性，从而为微处理器提供控制反馈信息。上位机通过融合多传感器信息能够判别外骨骼是否处于正常运行状态，以及根据外骨骼当前的运动状态识别穿戴者的运动意图，以进一步达到提高外骨骼和穿戴者的安全性及舒适感。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于多传感融合的外骨骼步态分析***，它包括外骨骼、姿航仪、智能鞋、编码器和微处理器，智能鞋穿在外骨骼上；所述的外骨骼包括髋关节部件、大腿机械骨骼、膝关节部件、小腿机械骨骼和踝关节部件，在髋关节部件、大腿机械骨骼和小腿机械骨骼处分别安装有姿航仪，用于测量外骨骼在行走过程中三轴方向的角度；在髋关节部件、膝关节部件和踝关节部件处分别设置编码器，用于测量外骨骼在行走过程中髋关节、膝关节和踝关节的转动角度；微处理器分析并处理外骨骼在行走过程中产生的运动状态数据；
所述的姿航仪集成多个三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计传感器，分别测量外骨骼在行走过程中的加速度、角速度以及地球的磁场强度，然后利用旋转矩阵法得到外骨骼在三轴方向的角度；
所述的智能鞋包括金属层、压力传感器、塑胶层传感器支架和橡胶层，所述的金属层与踝关节部件通过螺栓相连；塑胶层传感器支架安装在金属层与橡胶层之间，且设有安装孔；所述的压力传感器包括外边框和内框，且压力传感器通过塑胶层传感器支架的安装孔嵌入金属层与橡胶层之间。
所述的髋关节部件、大腿机械骨骼、小腿机械骨骼分别设置有绑缚，能够使穿戴者更好的穿戴外骨骼。
所述的姿航仪采用MEMS传感器MPU9250，所述的MPU9250设置为4x4个MPU9250阵列，利用多传感器阵列能够生成传感器阵列冗余信息。
所述的压力传感器是人体秤压力传感器，并且每只智能鞋安装有四个人体秤压力传感器组成全桥，且四个人体秤压力传感器前后对称分布。
所述的编码器为硬币状绝对值编码器，且分别设置在髋关节部件、膝关节部件和踝关节部件的中心处。
所述的大腿机械骨骼和小腿机械骨骼均设置有保护壳。
所述的膝关节部件包括膝关节挡板。
所述的塑胶层传感器支架的安装孔为台阶形安装孔，能够支撑压力传感器的外边框，同时又不影响压力传感器的内框因受压而向下移动。
一种基于多传感融合的外骨骼步态分析方法，它包括以下步骤：
S1：***上电初始化；
S2：左脚智能鞋和右脚智能鞋的压力传感器采样；
S3：解算压力传感器采样数据，求得每个压力传感器的压力值，然后求得左脚压力总和与右脚压力总和；
S4：根据每个压力传感器的压力值和压力传感器在智能鞋上的位置利用零力矩点方法求得压力中心；利用外骨骼在行走过程中左脚和右脚压力总和的周期性变化求得行走的步频；
S5：编码器采样；
S6：对编码器采样值进行处理，解算出髋关节部件、膝关节部件和踝关节部件在运动过程中转动的角度；
S7：姿航仪采样；
S8：利用旋转矩阵法解算出俯仰角、横滚角和偏航角，基于卡尔曼滤波和互补滤波的方法滤除噪声，采用零刻度位置更新算法消除积分误差，从而得到平滑精确的数据；
S9：利用姿航仪所测的三轴角度解算出髋关节部件、大腿机械骨骼、小腿机械骨骼的空间姿态以及髋关节部件和膝关节部件的转动角度；
S10：利用编码器数据零刻度位置更新姿航仪的初始位置，融合编码器和姿航仪的数据解算出外骨骼在行走过程中的步长和步高；
通过公式(1)既可测出外骨骼在行走过程中的步长：
利用公式(2)既可以求得外骨骼行走过程中的步高h，通过实时更新计算h，在行走一步过程中，h最大值即为行走过程中步高：
在公式(1)、(2)中，L为外骨骼行走步长，llt为左大腿机械骨骼长度，lls为左小腿机械骨骼长度，lrt为右大腿机械骨骼长度，lrs为右小腿机械骨骼长度，θl为左大腿机械骨骼与竖直方向夹角，θr为右大腿机械骨骼与竖直方向夹角，为左小腿机械骨骼与左大腿机械骨骼夹角，为右小腿机械骨骼与右大腿机械骨骼夹角；
S11：融合步态信息解算出外骨骼的行走轨迹，根据压力中心坐标和重心坐标阈值判断外骨骼在行走过程中的稳定性，为微处理器提供反馈信息；
S12：数据上传至上位机，上位机根据整个外骨骼数据信息调整行走步态及速度，从而保证外骨骼行走的稳定性和安全性。
所述的步骤S8中，所述的零刻度位置更新算法为当外骨骼竖直站立时，将编码器的实数标定到零刻度，同时，将姿航仪设定为初始化位置，在以后的外骨骼运动过程中，当编码器的角度为零刻度时，对姿航仪进行再一次初始化位置标定，从而消除姿航仪的积分误差。
本发明的有益效果是：本发明通过姿航仪、压力传感器和编码器等传感器采集外骨骼运动的主要信息，然后通过微处理器融合多传感器信息对外骨骼的步态进行分析，此***简单实用，使用范围不受地域限制，实时性好。具体来讲，本发明融合多传感器信息能够实时测量、分析外骨骼在行走过程中下肢的步长、步高、步频和运动轨迹等信息；
首先，本发明的***能够实时精确测量穿戴者与外骨骼的足底单个传感器位置重量及总重量，通过采集压力传感器的数据，能够解算出外骨骼的重心位置在水平面内的坐标，通过坐标可以判定外骨骼的行走是否稳定，进而为调整外骨骼的行走步态提供反馈信息。同时，通过智能鞋压力的合力周期性的变化能够测量出外骨骼行走的频率，进而分析外骨骼行走的稳定性，为微处理器提供控制反馈信息。本发明的***采用硬币状绝对值编码器，体积小、测量精度高，且分别设置在髋关节部件、膝关节部件和踝关节部件的中心处，数据采集高效、控制响应灵敏，能够精确测量外骨骼行走过程中的髋关节部件、膝关节部件和踝关节部件的转动角度。另外，在外骨骼上设置有绑缚、膝关节挡板、保护壳和智能鞋的橡胶层结构，简单轻便，极大地提高了外骨骼的穿戴舒适感和对穿戴者在行走过程中的安全保障能力。
其次，本发明的方法基于所述的MEMS传感器阵列产生的冗余信息，能够精确测量外骨骼在行走过程中髋关节部件、机械大腿骨骼和机械小腿骨骼在三轴方向的角度，同时利用姿航仪和编码器所采集的数据，能够计算步长、步高、步频等运动状态数据，从而判别外骨骼是否处于正常运行状态，根据外骨骼的运动状态识别穿戴者的运动意图，并将采集和计算数据上传至上位机，上位机利用综合数据信息调控外骨骼的运动状态，保证外骨骼高效、安全和稳定的运行状态。本发明的方法在对姿航仪和编码器采集的数据进行处理的过程中，采用零刻度位置更新算法消除了姿航仪的积分误差。
附图说明
图1为本发明一种基于多传感融合的外骨骼步态分析***的整体结构示意图；
图2为本发明的行走模型示意图；
图3为本发明的智能鞋结构示意图；
图4为本发明的一种基于多传感融合的外骨骼步态分析方法步骤示意图；
图5为本发明的工作流程示意图；
图中，1-智能鞋，2-姿航仪，3-编码器，4-髋关节部件，5-保护壳，6-大腿机械骨骼，7-膝关节挡板，8-小腿机械骨骼，9-踝关节部件，1.1-橡胶，1.2-塑胶层传感器支架，1.3-压力传感器，1.4-金属层。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
一种基于多传感融合的外骨骼步态分析***，它包括外骨骼、姿航仪、智能鞋、编码器和微处理器，智能鞋穿在外骨骼上；所述的外骨骼包括髋关节部件、大腿机械骨骼、膝关节部件、小腿机械骨骼和踝关节部件，在髋关节部件、大腿机械骨骼和小腿机械骨骼处分别安装有姿航仪，用于测量外骨骼在行走过程中三轴方向的角度；在髋关节部件、膝关节部件和踝关节部件处分别设置编码器，用于测量外骨骼在行走过程中髋关节、膝关节和踝关节的转动角度；微处理器分析并处理外骨骼在行走过程中产生的运动状态数据；
所述的姿航仪集成多个三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计传感器，分别测量外骨骼在行走过程中的加速度、角速度以及地球的磁场强度，然后利用旋转矩阵法得到外骨骼在三轴方向的角度；
所述的智能鞋包括金属层、压力传感器、塑胶层传感器支架和橡胶层，所述的金属层与踝关节部件通过螺栓相连；塑胶层传感器支架安装在金属层与橡胶层之间，且设有安装孔；所述的压力传感器包括外边框和内框，且压力传感器通过塑胶层传感器支架的安装孔嵌入金属层与橡胶层之间。
所述的髋关节部件、大腿机械骨骼、小腿机械骨骼分别设置有绑缚，能够使穿戴者更好的穿戴外骨骼。
所述的姿航仪采用MEMS传感器MPU9250，所述的MPU9250设置为4x4个MPU9250阵列，利用多传感器阵列能够生成传感器阵列冗余信息。
所述的压力传感器是人体秤压力传感器，并且每只智能鞋安装有四个人体秤压力传感器组成全桥，且四个人体秤压力传感器前后对称分布。
所述的编码器为硬币状绝对值编码器，且分别设置在髋关节部件、膝关节部件和踝关节部件的中心处。
所述的大腿机械骨骼和小腿机械骨骼均设置有保护壳。
所述的膝关节部件包括膝关节挡板。
所述的塑胶层传感器支架的安装孔为台阶形安装孔，能够支撑压力传感器的外边框，同时又不影响压力传感器的内框因受压而向下移动。
一种基于多传感融合的外骨骼步态分析方法，它包括以下步骤：
S1：***上电初始化；
S2：左脚智能鞋和右脚智能鞋的压力传感器采样；
S3：解算压力传感器采样数据，求得每个压力传感器的压力值，然后求得左脚压力总和与右脚压力总和；
S4：根据每个压力传感器的压力值和压力传感器在智能鞋上的位置利用零力矩点方法求得压力中心；利用外骨骼在行走过程中左脚和右脚压力总和的周期性变化求得行走的步频；
S5：编码器采样；
S6：对编码器采样值进行处理，解算出髋关节部件、膝关节部件和踝关节部件在运动过程中转动的角度；
S7：姿航仪采样；
S8：利用旋转矩阵法解算出俯仰角、横滚角和偏航角，基于卡尔曼滤波和互补滤波的方法滤除噪声，采用零刻度位置更新算法消除积分误差，从而得到平滑精确的数据；
S9：利用姿航仪所测的三轴角度解算出髋关节部件、大腿机械骨骼、小腿机械骨骼的空间姿态以及髋关节部件和膝关节部件的转动角度；
S10：利用编码器数据零刻度位置更新姿航仪的初始位置，融合编码器和姿航仪的数据解算出外骨骼在行走过程中的步长和步高；
通过公式(1)既可测出外骨骼在行走过程中的步长：
利用公式(2)既可以求得外骨骼行走过程中的步高h，通过实时更新计算h，在行走一步过程中，h最大值即为行走过程中步高：
在公式(1)、(2)中，L为外骨骼行走步长，llt为左大腿机械骨骼长度，lls为左小腿机械骨骼长度，lrt为右大腿机械骨骼长度，lrs为右小腿机械骨骼长度，θl为左大腿机械骨骼与竖直方向夹角，θr为右大腿机械骨骼与竖直方向夹角，为左小腿机械骨骼与左大腿机械骨骼夹角，为右小腿机械骨骼与右大腿机械骨骼夹角；
S11：融合步态信息解算出外骨骼的行走轨迹，根据压力中心坐标和重心坐标阈值判断外骨骼在行走过程中的稳定性，为微处理器提供反馈信息；
S12：数据上传至上位机，上位机根据整个外骨骼数据信息调整行走步态及速度，从而保证外骨骼行走的稳定性和安全性。
所述的步骤S8中，所述的零刻度位置更新算法为当外骨骼竖直站立时，将编码器的实数标定到零刻度，同时，将姿航仪设定为初始化位置，在以后的外骨骼运动过程中，当编码器的角度为零刻度时，对姿航仪进行再一次初始化位置标定，从而消除姿航仪的积分误差。
如图1，图3所示，一种基于多传感融合的外骨骼步态分析***，作为本发明较佳的实施例之一，它包括智能鞋1，姿航仪2，编码器3，髋关节部件4，保护壳5、大腿机械骨骼6、膝关节挡板7、小腿机械骨骼8和踝关节部件9，其中智能鞋包括橡胶1.1，塑胶层传感器支架1.2，压力传感器1.3和金属层1.4。
在髋关节部件4、大腿机械骨骼6、小腿机械骨骼8处安装有绑缚，用于使穿戴者更好的穿戴外骨骼；并且在髋关节部件4、大腿机械骨骼6、小腿机械骨骼8处分别安装姿航仪2，姿航仪2用于测量外骨骼在行走过程中三轴方向的角度；在髋关节部件4、膝关节部件、踝关节部件9处均设计有编码器，用于测量外骨骼在行走过程中髋关节、膝关节和踝关节转动的角度。
姿航仪由多个三轴加速计、三轴陀螺仪、三轴磁力计组成，本发明中采用集三轴加速计、三轴陀螺仪、三轴磁力计于一体的MEMS元器件MPU9250，姿航仪由4x4个MPU9250组成，利用传感器阵列冗余信息精确测量外骨骼在行走过程中快关节、大腿、小腿的三轴角度。
智能鞋包括金属层1.4、塑胶层传感器支架1.2和橡胶层1.1，最上层为金属层1.4，与踝关节部件9通过螺栓相连，用于支撑整个外骨骼，中间层为塑胶层传感器支架1.2，设计有传感器固定位置，固定孔设计为台阶形，能支撑传感器的外边框，同时又不影响传感器内框因受压而向下移动。最下层为橡胶层1.1，橡胶层1.1能有效缓冲外骨骼在行走过程中脚部与地面的冲击，避免外骨骼硬触地，能增强外骨骼在行走过程中的舒适性和安全感。智能鞋压力传感器1.3嵌入金属层1.4与橡胶层1.1之间。压力传感器采用人体秤压力传感器，每只智能鞋安装有四个压力传感器组成全桥，四个压力传感器前后对称分布，能实时精确测量穿戴者与外骨骼的总重量,通过采集压力传感器的数据，能解算出外骨骼的重心位置在水平面内的坐标，通过坐标可以判定外骨骼的行走是否稳定，进而为调整外骨骼的行走步态提供反馈信息。同时，通过智能鞋压力合力周期性的变化能够测量出外骨骼行走的频率。编码器采用绝对编码器，其外形类似一枚硬币，体积小且测量精度高，编码器安装在髋关节、膝关节、踝关节链接中心处，能精确测量运动过程中髋关节、膝关节和踝关节的转动角度。
如图2所示，为本发明行走模型示意图，外骨骼在行走过程中，利用髋部和大腿机械骨骼处的姿航仪能联合测出膝关节的运动情况及转动角度，同理，利用大腿机械骨骼和小腿机械骨骼处的姿航仪能联合测出膝关节的运动情况和转动角度，通过公式(1)既可测出外骨骼在行走过程中的步长。本发明中也可以利用姿航仪求步长，对姿航仪加速度进行一次积分求得速度，再对速度积分求得位移，利用位移既可算出步长。
利用公式(2)既可以求得外骨骼行走过程中的步高h，通过实时更新计算h，在行走一步过程中，h最大值即为行走过程中步高。本发明中也可以利用姿航仪求步长，对姿航仪加速度进行一次积分求得速度，再对速度积分求得位移，利用位移既可算出步高。
在公式(1)、(2)中，L为外骨骼行走步长，llt为左大腿机械骨骼长度，lls为左小腿机械骨骼长度，lrt为右大腿机械骨骼长度，lrs为右小腿机械骨骼长度，θl为左大腿机械骨骼与竖直方向夹角，θr为右大腿机械骨骼与竖直方向夹角，为左小腿机械骨骼与左大腿机械骨骼夹角，为右小腿机械骨骼与右大腿机械骨骼夹角。
通过采集压力传感器的数据，能解算出外骨骼的重心位置在水平面内的坐标，通过坐标可以判定外骨骼的行走是否稳定，进而为调整外骨骼的行走步态提供反馈信息。同时，通过智能鞋压力合力周期性的变化能够测量出外骨骼行走的频率。
如图4，图5所示，姿航仪是通过传感器测量加速度、角速度及地磁利用旋转矩阵法得到三轴角度，为了得到平滑精确的数据，本发明采用了卡尔曼滤波和互补滤波等方法，在使用过程中，由于积分会产生累计误差，为了消除积分累计误差影响，本发明使用了零刻度位置更新算法来消除积分误差，当外骨骼竖直站立时，将编码器的实数标定到零刻度，同时，将姿航仪设定为初始化位置，在以后的外骨骼运动过程中，当编码器的角度为零刻度时，对姿航仪进行一次初始化位置标定，采用零刻度位置更新算法能有效的消除姿航仪的积分误差。

Claims (10)

1.一种基于多传感融合的外骨骼步态分析***，其特征在于：它包括外骨骼、姿航仪、智能鞋、编码器和微处理器，智能鞋穿在外骨骼上；所述的外骨骼包括髋关节部件、大腿机械骨骼、膝关节部件、小腿机械骨骼和踝关节部件，在髋关节部件、大腿机械骨骼和小腿机械骨骼处分别安装有姿航仪，用于测量外骨骼在行走过程中三轴方向的角度；在髋关节部件、膝关节部件和踝关节部件处分别设置编码器，用于测量外骨骼在行走过程中髋关节、膝关节和踝关节的转动角度；微处理器分析并处理外骨骼在行走过程中产生的运动状态数据；
所述的姿航仪集成多个三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计传感器，分别测量外骨骼在行走过程中的加速度、角速度以及地球的磁场强度，然后利用旋转矩阵法得到外骨骼在三轴方向的角度；
所述的智能鞋包括金属层、压力传感器、塑胶层传感器支架和橡胶层，所述的金属层与踝关节部件通过螺栓相连；塑胶层传感器支架安装在金属层与橡胶层之间，且设有安装孔；所述的压力传感器包括外边框和内框，且压力传感器通过塑胶层传感器支架的安装孔嵌入金属层与橡胶层之间。
2.根据权利要求1所述的一种基于多传感融合的外骨骼步态析***，其特征在于：所述的髋关节部件、大腿机械骨骼、小腿机械骨骼分别设置有绑缚，能够使穿戴者更好的穿戴外骨骼。
3.根据权利要求1所述的一种基于多传感融合的外骨骼步态分析***，其特征在于：所述的姿航仪采用MEMS传感器MPU9250，所述的MPU9250设置为4x4个MPU9250阵列，利用多传感器阵列能够生成传感器阵列冗余信息。
4.根据权利要求1所述的一种基于多传感融合的外骨骼步态分析***，其特征在于：所述的压力传感器是人体秤压力传感器，并且每只智能鞋安装有四个人体秤压力传感器组成全桥，且四个人体秤压力传感器前后对称分布。
5.根据权利要求1所述的一种基于多传感融合的外骨骼步态分析***，其特征在于：所述的编码器为硬币状绝对值编码器，且分别设置在髋关节部件、膝关节部件和踝关节部件的中心处。
6.根据权利要求1所述的一种基于多传感融合的外骨骼步态分析***，其特征在于：所述的大腿机械骨骼和小腿机械骨骼均设置有保护壳。
7.根据权利要求1所述的一种基于多传感融合的外骨骼步态分析***，其特征在于：所述的膝关节部件包括膝关节挡板。
8.根据权利要求1所述的一种基于多传感融合的外骨骼步态分析***，其特征在于：所述的塑胶层传感器支架的安装孔为台阶形安装孔，能够支撑压力传感器的外边框，同时又不影响压力传感器的内框因受压而向下移动。
9.一种基于多传感融合的外骨骼步态分析方法，其特征在于，它包括以下步骤：
S1：***上电初始化；
S2：左脚智能鞋和右脚智能鞋的压力传感器采样；
S3：解算压力传感器采样数据，求得每个压力传感器的压力值，然后求得左脚压力总和与右脚压力总和；
S4：根据每个压力传感器的压力值和压力传感器在智能鞋上的位置利用零力矩点方法求得压力中心；利用外骨骼在行走过程中左脚和右脚压力总和的周期性变化求得行走的步频；
S5：编码器采样；
S6：对编码器采样值进行处理，解算出髋关节部件、膝关节部件和踝关节部件在运动过程中转动的角度；
S7：姿航仪采样；
S8：利用旋转矩阵法解算出俯仰角、横滚角和偏航角，基于卡尔曼滤波和互补滤波的方法滤除噪声，采用零刻度位置更新算法消除积分误差，从而得到平滑精确的数据；
S9：利用姿航仪所测的三轴角度解算出髋关节部件、大腿机械骨骼、小腿机械骨骼的空间姿态以及髋关节部件和膝关节部件的转动角度；
S10：利用编码器数据零刻度位置更新姿航仪的初始位置，融合编码器和姿航仪的数据解算出外骨骼在行走过程中的步长和步高；
通过公式(1)既可测出外骨骼在行走过程中的步长：
利用公式(2)既可以求得外骨骼行走过程中的步高h，通过实时更新计算h，在行走一步过程中，h最大值即为行走过程中步高：
在公式(1)、(2)中，L为外骨骼行走步长，llt为左大腿机械骨骼长度，lls为左小腿机械骨骼长度，lrt为右大腿机械骨骼长度，lrs为右小腿机械骨骼长度，θl为左大腿机械骨骼与竖直方向夹角，θr为右大腿机械骨骼与竖直方向夹角，为左小腿机械骨骼与左大腿机械骨骼夹角，为右小腿机械骨骼与右大腿机械骨骼夹角；
S11：融合步态信息解算出外骨骼的行走轨迹，根据压力中心坐标和重心坐标阈值判断外骨骼在行走过程中的稳定性，为微处理器提供反馈信息；
S12：数据上传至上位机，上位机根据整个外骨骼数据信息调整行走步态及速度，从而保证外骨骼行走的稳定性和安全性。
10.如权利要求9所述的一种基于多传感融合的外骨骼步态分析方法，其特征在于：所述的步骤S8中，所述的零刻度位置更新算法为当外骨骼竖直站立时，将编码器的实数标定到零刻度，同时，将姿航仪设定为初始化位置，在以后的外骨骼运动过程中，当编码器的角度为零刻度时，对姿航仪进行再一次初始化位置标定，从而消除姿航仪的积分误差。
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