CN116276918A - 基于非接触式下肢膝关节外骨骼助力方法、***及计算机可读介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于非接触式下肢膝关节外骨骼助力方法、***及计算机可读介质，包括：利用状态识别算法实时识别下肢膝关节外骨骼穿戴者足部的传感数据，获得足部运动状态；基于运动相位识别算法判断穿戴者进行上下楼梯运动时的足部运动状态，得到穿戴者上下楼梯时的运动相位；根据运动相位调取助力与随动控制策略执行相应的控制运算，输出控制力矩，并传输至下肢膝关节外骨骼中的主控制器，以控制外骨骼膝关节电机带动穿戴者完成上下楼梯运动。本发明通过采用非接触式的运动传感器，提取并分析出上下楼梯的助力相位区间，制定上下楼梯的运动控制策略，使得在上下楼梯的运动过程中更加符合人体的实际运动特点，提高穿戴者助力的高效稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及外骨骼运动控制技术领域，具体而言涉及一种基于非接触式下肢膝关节外骨骼助力方法、***及计算机可读介质。
背景技术
在登山物资运输过程中，挑山工、物资运输工人需要长时间上下楼梯搬运物资，长期工作在该环境下容易诱发职业性肌肉骨骼疾病风险，对人体的下肢尤其是膝关节造成严重损伤，中老年游客若进行登山运动或上下楼梯的活动，通常也会产生易疲劳和膝关节发僵、疼痛的问题(人到中年后，膝关节的肌腱、韧带开始发生退行性改变，关节腔的滑液分泌减少，关节骨面长期摩擦形成骨质磨损，关节周围组织由于炎症等原因易发生纤维粘连)，目前，通常采用拐杖或者无动力源外骨骼进行上下楼梯部分的腿部支撑，以缓解对下肢膝关节的损伤、发僵疼痛情况，但是现有技术缺乏有效的动力源辅助策略设备和手段，解决效果不理想。
CN 114905490 A中提出了一种主被动结合的辅助支撑外骨骼方案，通过棘齿轮和电机的主被动配合，综合了被动式外骨骼支撑稳定以及主动式外骨骼行走助力的特点，但工作场景仅限于行走和蹲下支撑部分，缺乏对上下楼梯环节部分的助力。
CN 111452026 A中提出了一种被动式膝关节助力外骨骼，通过被动组件将大腿杆件和小腿杆件结合起来，以被动弹簧的方式进行运动助力，但实际弹簧的压缩仍然需要人体做功，对人体的运动存在阻碍。
发明内容
根据本发明目的的第一方面，提供一种基于非接触式下肢膝关节外骨骼助力方法，包括：
步骤1、利用状态识别算法实时识别下肢膝关节外骨骼穿戴者足部的传感数据，获得足部运动状态；
步骤2、基于运动相位识别算法判断穿戴者进行上下楼梯运动时的所述足部运动状态，得到穿戴者上下楼梯时的运动相位；
步骤3、根据所述运动相位调取助力与随动控制策略执行相应的控制运算，输出控制力矩，并传输至下肢膝关节外骨骼中的主控制器，以控制外骨骼膝关节电机带动穿戴者完成上下楼梯运动。
进一步地，前述步骤1中，利用状态识别算法实时识别下肢膝关节外骨骼穿戴者足部的传感数据，获得足部运动状态，包括：
穿戴者穿戴下肢膝关节外骨骼，选择上下楼梯模式；
同步调取状态识别算法识别穿戴者足部的传感数据，计算足部关节角度的绝对值和足底角速度；
判断所述足部关节角度的绝对值和所述足底角速度大小，得到足部运动状态。
进一步地，所述足部运动状态包括足部支撑动作、提足动作和落足动作。
进一步地，计算足部关节角度的绝对值和足底角速度，以判断足部运动状态，其数学表达公式如下：
其中，θ为足部IMU传感器的测量值，
为足部关节角度的绝对值，/>
为角度均值，/>
为时间均值，/>
为拟合出的足底角速度。
进一步地，根据计算得到的足部关节角度的绝对值和足底角速度，判断绝对值、足底角速度大小，得到足部运动状态，包括：
若所述足部关节角度的绝对值小于10°，则为足部支撑动作；
若所述足部关节角度的绝对值大于10°，足底角速度大于5°/s，则为提足动作；
若所述足部关节角度的绝对值大于10°，足底角速度小于5°/s，且上一时刻足部运动状态不为支撑动作或提足动作，则为落足动作。
进一步地，前述步骤2中，基于运动相位识别算法判断穿戴者进行上下楼梯运动时的所述足部运动状态，得到穿戴者上下楼梯时的运动相位，所述运动相位包括助力相位和随动相位。
进一步地，当穿戴者上楼梯时，若穿戴者后侧足部出现提足动作，则为所述助力相位；
若穿戴者后侧足部未出现提足动作，则为所述随动相位；
当穿戴者下楼梯时，若穿戴者后侧足部出现提足动作，则为所述随动相位；
若穿戴者后侧足部未出现提足动作，且穿戴者前侧侧足部出现支撑动作，则为所述助力相位。
进一步地，前述步骤3中，根据所述运动相位调取助力与随动控制策略执行相应的控制运算，输出控制力矩，包括：
若为所述随动相位，则调取随动控制策略，基于实时运动过程中的人机交互力，进行低通滤波处理，并与目标人机交互力做差求得实时的交互力误差，再经PD控制器与前馈输入做力矩求和作用于外骨骼膝关节电机，以带动穿戴者完成上下楼梯运动；
若为所述助力相位，则调取助力辅助控制策略，基于实时运动过程中的足部关节角度，与目标关节位置做差求得输出力矩，并经PD控制器与前馈输入做力矩求和作用于外骨骼膝关节电机，以带动穿戴者完成上下楼梯运动。
根据本发明目的的第二方面，提供一种基于非接触式下肢膝关节外骨骼助力***，包括：
一个或多个处理器；
存储器，存储可***作的指令，所述指令在通过所述一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个处理器执行操作，所述操作包括如所述基于非接触式下肢膝关节外骨骼助力方法的流程。
根据本发明目的的第三方面，提供一种存储软件的计算机可读介质，其特征在于：所述软件包括能通过一个或多个计算机执行的指令，所述指令通过这样的执行使得所述一个或多个计算机执行操作，所述操作包括如所述基于非接触式下肢膝关节外骨骼助力方法的流程。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：本发明通过采用非接触式的运动传感器，提取并分析出上下楼梯的助力相位区间，制定上下楼梯的运动控制策略，使得在上下楼梯的运动过程中更加符合人体的实际运动特点，提高穿戴者助力的高效稳定性；同时，本发明针对上下楼梯运动，设定了不同的运动控制目标，在抬腿的快速摆动阶段，以零交互力为控制策略，实现人体膝关节的快速摆动，在支撑阶段，以零位为目标，控制人体膝关节快速恢复至支撑状态，实现上下楼梯的支撑辅助。
应当理解，前述构思以及在下面更加详细地描述的额外构思的所有组合只要在这样的构思不相互矛盾的情况下都可以被视为本公开的发明主题的一部分。另外，所要求保护的主题的所有组合都被视为本公开的发明主题的一部分。
结合附图从下面的描述中可以更加全面地理解本发明教导的前述和其他方面、实施例和特征。本发明的其他附加方面例如示例性实施方式的特征和/或有益效果将在下面的描述中显见，或通过根据本发明教导的具体实施方式的实践中得知。
附图说明
附图不意在按比例绘制。在附图中，在各个图中示出的每个相同或近似相同的组成部分可以用相同的标号表示。为了清晰起见，在每个图中，并非每个组成部分均被标记。现在，将通过例子并参考附图来描述本发明的各个方面的实施例。
图1是本发明所示的基于非接触式下肢膝关节外骨骼助力方法的流程示意图；
图2是本发明所示的外骨骼网络传感布局示意图；
图3是本发明所示的足部运动动作及运动曲线示意图；
图4是本发明所示的足部运动状态判断流程图；
图5是本发明所示的穿戴者上楼梯时的运动状态示意图；
图6是本发明所示的穿戴者上楼梯时的运动相位识别流程图；
图7是本发明所示的穿戴者下楼梯时的运动状态示意图；
图8是本发明所示的穿戴者下楼梯时的运动相位识别流程图；
图9是本发明所示的随动控制策略工作原理示意图；
图10是本发明所示的助力辅助控制策略工作原理示意图。
具体实施方式
为了更了解本发明的技术内容，特举具体实施例并配合所附图式说明如下。
在本公开中参照附图来描述本发明的各方面，附图中示出了许多说明的实施例。本公开的实施例不必定意在包括本发明的所有方面。应当理解，上面介绍的多种构思和实施例，以及下面更加详细地描述的那些构思和实施方式可以以很多方式中任意一种来实施，这是因为本发明所公开的构思和实施例并不限于任何实施方式。另外，本发明公开的一些方面可以单独使用，或者与本发明公开的其他方面的任何适当组合来使用。
目前，现有技术中的康复型外骨骼通过足底压力或按键检测运动状态，但在长期使用过程中易损坏；而助力型外骨骼的运动状态检测单一，仅针对平地行走，划分步态相位周期，缺乏上下楼梯助力环节；部分外骨骼采集运动过程中的多维传感数据，需要进行在线网络训练，穿戴者不能迅速使用；被动式外骨骼没有考虑人体在不同的相位间的助力需求，单一依靠被动弹性单元，对人体的运动存在阻碍，难以适应。
针对上述现有技术中存在的问题，本实施例提供一种基于非接触式下肢膝关节外骨骼助力方法，并以算法程序的形式应用于非接触式下肢膝关节外骨骼所搭载的主控制器中，使得外骨骼在上下楼梯的运动过程中可自适应提取并分析出上下楼梯的助力相位区间，执行相应的上下楼梯运动控制策略，以符合人体的实际运动特点，提高穿戴者助力的高效稳定性，对上下楼梯运动有需求的人群实现上下楼梯运动的助力。
参照图2的示意，在穿戴者的足部、膝关节、大腿处分别绑缚AHRS传感器、应变式交互力传感器、控制单侧下肢运动的主控制器，踝关节为被动轴承，穿戴好膝关节外骨骼后，穿戴者可自由的旋转踝关节带动足部，并通过CAN通讯网络获取穿戴者足部的传感数据，利用通信协议栈传输给主控制器进行算法识别，判别出穿戴者进行上下楼梯的运动相位，以输出相应的力矩执行对穿戴者上下楼梯的助力。
优选地，AHRS传感器用于采集穿戴者足部传感数据，以实时传输给主控制器进行足部运动状态识别，例如，采用卡尔曼滤波器融合的多传感器采集数据，对数据进行滤波处理，降低噪声，提高数据采集的准确度。
优选地，应变式交互力传感器通过膝关节驱动获得人机交互力，以实时传输给主控制器进行零交互力控制运算，输出控制力矩。
优选地，结合图1所示的流程图，本实施例提供一种基于非接触式下肢膝关节外骨骼助力方法，并以算法程序的形式应用于非接触式下肢膝关节外骨骼所搭载的主控制器中，助力穿戴者完成上下楼梯运动，所述方法包括以下步骤：
步骤1、利用状态识别算法实时识别下肢膝关节外骨骼穿戴者足部的传感数据，获得足部运动状态；
步骤2、基于运动相位识别算法判断穿戴者进行上下楼梯运动时的足部运动状态，得到穿戴者上下楼梯时的运动相位；
步骤3、根据运动相位调取助力与随动控制策略执行相应的控制运算，输出控制力矩，并传输至下肢膝关节外骨骼中的主控制器，以控制外骨骼膝关节电机带动穿戴者完成上下楼梯运动。
下面结合图3～图10所示的流程图以及本发明的一些优选或者可选的例子，更加具体地描述本发明的某些实例的实施过程和/或效果。
【识别足部运动状态】
前述步骤1中，利用状态识别算法实时识别下肢膝关节外骨骼穿戴者足部的传感数据，获得足部运动状态，包括：
穿戴者穿戴下肢膝关节外骨骼，选择上下楼梯模式，通过踝关节带动足部运动；
足部绑缚的AHRS传感器实时采集足部的传感数据，并通过通信协议栈传输给主控制器；
主控制器调取状态识别算法识别接收的足部传感数据，计算足部关节角度的绝对值和足底角速度，其数学表达公式如下：
其中，θ为足部IMU传感器的测量值，
为足部关节角度的绝对值，/>
为角度均值，/>
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为拟合出的足底角速度；
根据判断条件识别足部关节角度的绝对值和足底角速度大小，得到足部运动状态，参照图4，判断条件如下：
若足部关节角度的绝对值小于10°，则为足部支撑动作；
若足部关节角度的绝对值大于10°，足底角速度大于5°/s，则为提足动作；
若足部关节角度的绝对值大于10°，足底角速度小于5°/s，且上一时刻足部运动状态不为支撑动作或提足动作，则为落足动作；
其中，足部运动状态包括足部支撑动作、提足动作和落足动作，判断条件为经过大量实验测试得到的最佳值，且判断条件通过程序编码形式提前设置于主控制器中；
将识别获得的穿戴者实时足部运动状态存储至主控制器的内存中，以供运动相位识别算法实时调取应用。
参照图3，本实施例以穿戴者右足上楼梯的运动状态判断为例，当穿戴者在上楼梯的过程中，分别经历提足、落足、预支撑、支撑四个环节，根据图3的示意，图3中的①表示提足、②表示落足、③表示预支撑和支撑，其中，预支撑环节较短，预支撑的角度变换范围较小，在上楼梯或平底行走时，故在判断时，将其判定为支撑状态。
优选地，本实施例选择的判断条件(关节角度绝对值小于10°、足底角速度大于或小于5°/s)是经过大量实验测试获得的最佳值，对于足部运动状态的判断有较大影响，因过小的角速度阈值会造成***误判，过大的角速度阈值会造成***响应延迟，而本实施例通过大量实验测试选取的最佳值，能够避免上述问题的发生，为足部运动状态识别提供准确的实时响应，提高后续对运动相位识别的精准度和效率。
【识别运动相位】
前述步骤2中，基于运动相位识别算法判断穿戴者进行上下楼梯运动时的足部运动状态，得到穿戴者上下楼梯时的运动相位，其中，运动相位包括助力相位和随动相位；
运动相位识别算法实时读取存储的穿戴者实时足部运动状态，判断穿戴者进行上楼梯运动或下楼梯运动，根据相应的运动模式进行相位识别，具体包括：
参照图5，穿戴者进行上楼梯运动，其判断条件包括：穿戴者在楼梯上，双足均处于支撑状态，一侧下肢踩在前方的楼梯台阶上，另一侧下肢踩在下方的台阶上，此时，穿戴者需要前侧下肢发力，将后侧下肢抬起，悬空，控制另一侧下肢向前迈动，达到与当前下肢同样的或更高一级的台阶，从而完成一级台阶的迈进，双足再次进入支撑状态，不同的是，相较于最初的姿势，足部位置的前后侧发生了翻转，重复上述动作，开始往复的上楼梯运动；
参照图6，当穿戴者进行上楼梯运动时，若穿戴者后侧足部出现提足动作，则为助力相位，若穿戴者后侧足部未出现提足动作，则为随动相位；
参照图7，穿戴者进行下楼梯运动，其判断条件包括：穿戴者在楼梯上，双足均处于支撑状态，一侧下肢踩在前方的楼梯台阶上，另一侧下肢踩在下方的台阶上，此时，穿戴者需要前侧下肢主动支撑，后侧下肢主动弯曲，悬空，控制后侧下肢向前迈动，达到与当前下肢同样的或更低一级的台阶，从而完成一级台阶的迈进，双足再次进入支撑状态，不同的是，相较于最初的姿势，足部位置的前后侧发生了翻转，重复上述动作，开始往复的下楼梯运动；
参照图8，当穿戴者进行下楼梯运动时，若穿戴者后侧足部出现提足动作，则为随动相位，若穿戴者后侧足部未出现提足动作，且穿戴者前侧侧足部出现支撑动作，则为助力相位；
再将识别获得的运动相位结果传输至助力与随动控制策略中，以执行相应的控制运算，输出控制力矩。
优选地，本实施例提供的上述运动相位识别，对于主动迈步上楼梯的助力瞬间并非从检测前向的发力足开始，而是从后侧足部悬空提足开始；而对于下楼梯的助力瞬间并非从摆动侧足部支撑动作开始，而是从预支撑开始，在另一侧足部的提足动作结束，其余瞬间划分为随动相位。
【调取相应控制算法，输出控制力矩】
前述步骤3中，根据运动相位调取助力与随动控制策略执行相应的控制运算，输出控制力矩，包括：
参照图9，若为随动相位，则调取随动控制策略(零交互力控制策略)，基于实时运动过程中的人机交互力，进行低通滤波处理(大于0为1，小于0为-1)，并与目标人机交互力(零位)做差求得实时的交互力误差，再经PD控制器与前馈输入做力矩求和作用于外骨骼膝关节电机；
其数学表达形式如下：
其中，
为实际人机交互力的导数，err为人机交互力误差，V为关节角速度，sgn为关节角速度的符号函数；
参照图10，若为助力相位，则调取助力辅助控制策略(二阶弹簧阻尼控制策略)，基于实时运动过程中的足部关节角度，与目标关节位置做差求得输出力矩，并经PD控制器与前馈输入做力矩求和作用于外骨骼膝关节电机；
其数学表达形式如下：
其中，
为实际人机交互力的导数，P_err2为相较于直立时刻的当前位置误差，V为关节角速度，sgn为关节角速度的符号函数；
外骨骼膝关节电机接收控制力矩的电信号，并将其作用于膝关节电机驱动器，以带动穿戴者实现上下楼梯运动，完成人机耦合的外骨骼助力。
应说明的是，人机交互力通过绑缚于膝关节驱动处的应变式交互力传感器获得。
还需要说明的是，在支撑阶段，本实施例以零位为目标，控制人体膝关节快速恢复至支撑状态，实现上下楼梯运动的支撑辅助，并将前馈补偿用于补偿在转动过程中的迟滞摩擦和粘滞摩擦，避免发生***迟滞不响应的问题。
优选地，本实施例一方面通过选择随动控制策略直接对力矩进行控制，以前馈补偿摩擦力，降低了***的复杂性，且受非动力学特性影响较小；另一方面，本实施例通过选择助力辅助控制策略快速响应于控制力矩，自适应选取合适的阻尼对其进行负载计算，减弱振动能量，降低***的振动性，使得穿戴者在进行上下楼梯运动时不受膝关节外骨骼设备的振动影响，保持平稳舒适感。
前述足部运动状态的识别和运动相位识别方法，可利用现有技术中的方式和手段进行，在本例中不再赘述。
在以上实施例的教导下，本发明实施例公开的另一些方面还提出一种基于非接触式下肢膝关节外骨骼助力***，包括：一个或多个处理器以及存储器。
存储器被用来存储可***作的指令，这些指令在通过所述一个或多个处理器执行时使得一个或多个处理器执行操作，这些操作包括前述实施例的基于非接触式下肢膝关节外骨骼助力方法的流程，尤其是图1所示方法的流程。
本发明实施例公开的另一些方面还提出一种存储软件的计算机可读介质，这些软件包括能通过一个或多个计算机执行的指令，这些指令通过这样的执行使得一个或多个计算机执行操作，这些操作包括前述实施例的基于非接触式下肢膝关节外骨骼助力方法的流程，尤其是图1所示方法的流程。
虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。
Claims (10)
1.一种基于非接触式下肢膝关节外骨骼助力方法，其特征在于，包括：
步骤1、利用状态识别算法实时识别下肢膝关节外骨骼穿戴者足部的传感数据，获得足部运动状态；
步骤2、基于运动相位识别算法判断穿戴者进行上下楼梯运动时的足部运动状态，得到穿戴者上下楼梯时的运动相位；
步骤3、根据所述运动相位调取助力与随动控制策略执行相应的控制运算，输出控制力矩，并传输至下肢膝关节外骨骼中的主控制器，以控制外骨骼膝关节电机带动穿戴者完成上下楼梯运动。
2.根据权利要求1所述的基于非接触式下肢膝关节外骨骼助力方法，其特征在于，前述步骤1中，利用状态识别算法实时识别下肢膝关节外骨骼穿戴者足部的传感数据，获得足部运动状态，包括：
穿戴者穿戴下肢膝关节外骨骼，选择上下楼梯模式；
同步调取状态识别算法识别穿戴者足部的传感数据，计算足部关节角度的绝对值和足底角速度；
判断所述足部关节角度的绝对值和所述足底角速度大小，得到足部运动状态。
3.根据权利要求2所述的基于非接触式下肢膝关节外骨骼助力方法，其特征在于，所述足部运动状态包括足部支撑动作、提足动作和落足动作。
4.根据权利要求2或3所述的基于非接触式下肢膝关节外骨骼助力方法，其特征在于，计算足部关节角度的绝对值和足底角速度，以判断足部运动状态，其数学表达公式如下：
其中，θ为足部IMU传感器的测量值，
为足部关节角度的绝对值，/>
为角度均值，/>
为时间均值，/>
为拟合出的足底角速度。
5.根据权利要求4所述的基于非接触式下肢膝关节外骨骼助力方法，其特征在于，根据计算得到的足部关节角度的绝对值和足底角速度，判断绝对值、足底角速度大小，得到足部运动状态，包括：
若所述足部关节角度的绝对值小于10°，则为足部支撑动作；
若所述足部关节角度的绝对值大于10°，足底角速度大于5°/s，则为提足动作；
若所述足部关节角度的绝对值大于10°，足底角速度小于5°/s，且上一时刻足部运动状态不为支撑动作或提足动作，则为落足动作。
6.根据权利要求5所述的基于非接触式下肢膝关节外骨骼助力方法，其特征在于，前述步骤2中，基于运动相位识别算法判断穿戴者进行上下楼梯运动时的所述足部运动状态，得到穿戴者上下楼梯时的运动相位，所述运动相位包括助力相位和随动相位。
7.根据权利要求6所述的基于非接触式下肢膝关节外骨骼助力方法，其特征在于，当穿戴者上楼梯时，若穿戴者后侧足部出现提足动作，则为所述助力相位；
若穿戴者后侧足部未出现提足动作，则为所述随动相位；
当穿戴者下楼梯时，若穿戴者后侧足部出现提足动作，则为所述随动相位；
若穿戴者后侧足部未出现提足动作，且穿戴者前侧侧足部出现支撑动作，则为所述助力相位。
8.根据权利要求7所述的基于非接触式下肢膝关节外骨骼助力方法，其特征在于，前述步骤3中，根据所述运动相位调取助力与随动控制策略执行相应的控制运算，输出控制力矩，包括：
若为所述随动相位，则调取随动控制策略，基于实时运动过程中的人机交互力，进行低通滤波处理，并与目标人机交互力做差求得实时的交互力误差，再经PD控制器与前馈输入做力矩求和作用于外骨骼膝关节电机，以带动穿戴者完成上下楼梯运动；
若为所述助力相位，则调取助力辅助控制策略，基于实时运动过程中的足部关节角度，与目标关节位置做差求得输出力矩，并经PD控制器与前馈输入做力矩求和作用于外骨骼膝关节电机，以带动穿戴者完成上下楼梯运动。
9.一种基于非接触式下肢膝关节外骨骼助力***，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器，存储可***作的指令，所述指令在通过所述一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个处理器执行操作，所述操作包括如权利要求1～8中任意一项所述的基于非接触式下肢膝关节外骨骼助力方法的流程。
10.一种存储软件的计算机可读介质，其特征在于：所述软件包括能通过一个或多个计算机执行的指令，所述指令通过这样的执行使得所述一个或多个计算机执行操作，所述操作包括如权利要求1～8中任意一项所述的基于非接触式下肢膝关节外骨骼助力方法的流程。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202310436294.1A CN116276918A (zh) | 2023-04-21 | 2023-04-21 | 基于非接触式下肢膝关节外骨骼助力方法、***及计算机可读介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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Publications (1)
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| CN116276918A true CN116276918A (zh) | 2023-06-23 |
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Family Applications (1)
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2023
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