[發明專利]面向人體復雜運動的運動模式預測及切換控制方法

有效

• 申請號: 202010245327.0
• 申請日: 2020-03-31
• 公開（公告）號: CN111506189B
• 公開（公告）日: 2023-05-09
• 發明（設計）人: 魏柏淳;李芳卓;王學嘉;丁振;衣淳植;姜峰;楊熾夫
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06F18/213;G06F18/214
• 代理公司: 哈爾濱市陽光惠遠知識產權代理有限公司 23211
• 代理人: 劉景祥

本發明涉及面向人體復雜運動的運動模式預測及切換控制方法，屬于外骨骼助力技術領域。首先，對人體下肢EMG信號及IMU信號進行采集；隨后，對采樣后的每段EMG信號及IMU信號提取時域特征，并組成特征向量；最后，采用梯度提升樹算法(GradientTreeBoosting,GBRT)，將特征向量輸入該模式識別算法實現下肢運動模式及運動相位分類。本發明適用于外骨骼助力機器人相關技術，為外骨骼助力策略提供豐富先驗知識，提升系統助力性能與安全性。

技術領域

本發明涉及面向人體復雜運動的運動模式預測及切換控制方法，屬于外骨骼助力技術領域。

背景技術

近年來，機器人技術在各行各業中逐漸占據著越來越重要的比重，不僅提高了生產工作的效率，也提高了人們生活的質量。其中，外骨骼機器人(Exoskeleton)作為輔助機器人的一個重要分支，相關技術近幾年在國內外成為了一大研究熱點，在養老、康復以及軍事等領域具有廣闊的前景。人機交互(Human-robot?interaction，HRI)作為一種交叉學科研究方向，對于外骨骼機器人的發展有著極其重要的影響。不同于傳統的人機交互方法，以生物電信號作為控制信號源，外骨骼機器人可以從被動地接受控制指令變為主動理解人體的運動意圖，并按照人體運動意圖進行適當的輔助，因此解碼生物電信號逐漸成為人機交互領域的研究熱點之一。

目前備受關注的生物電信號主要有腦電(Electroencephalography，EEG)、眼電(Electrooculography，EOG)以及肌電(Electromyography,EMG)，相比較其它兩種電信號，肌電信號(Electromyography,sEMG)具有高度相關性及相對穩定性等特點，且具有可表面無創采集等便利條件，已經廣泛應用于醫療診斷、運動分析以及交互游戲等相關領域之中。

人體向前行走時，其中一側的下肢充當移動支撐端，與此同時，另一側下肢向前移動并成為下一個新的支撐端，隨后兩側下肢交替重復此過程，直至到達目的地。單側下肢完成這些功能活動的一個單獨序列被成為一個步態周期，每一個步態周期都可分為兩個階段：支撐相與擺動相。支撐相定義為足部與地面接觸這一階段的全過程，約為整個步態的60％左右，擺動相開始于足趾離開地面時，足跟再次接觸地面之前是擺動相終點，約為整個步態的40％左右。根據腳尖與腳跟的著地狀態，支撐相內還可劃分為三個子相位：足跟支撐相、全足支撐相以及足尖支撐相。在人體正常行走的一個步態周期內，外骨骼并不需要在所有相位下進行助力，同時不同的地形下施加的助力大小也各不相同，因此對于運動模式及運動相位識別的準確率是整個系統實現精確控制與安全性至關重要的一部分。

近年來，許多學者提出基于人機交互的運動控制方法，其中較普遍的是通過腳底壓力傳感器或安置在小腿前端的IMU傳感器對人體步態相位進行識別。上述兩種方法具有較好的穩定性與準確性，但仍存在一些缺點：①腳底壓力傳感器一般采用貼合的形式固定在人體的腳底，當行走時間較長時，腳底摩擦力會導致傳感器發生竄動或失效，極大影響準確率；②上述兩種方法無法獲得運動模式信息，因此無法實現在多運動模式下的助力控制；③EMG信號的產生要提前于運動實際發生25-125ms，而以上兩種控制方式均未選擇EMG信號作為信息來源，因此無法提前對運動進行預測。本發明所提出的面向人體復雜運動的運動模式預測及切換控制方法彌補了以上缺點的同時，實現了對運動模式切換的提前預測，且達到了較高的準確率。

發明內容

本發明提出了面向人體復雜運動的運動模式預測及切換控制方法，其目的在于對人體下肢EMG信號及IMU信號進行解碼，并根據提取到的信息識別人體下肢運動模式及運動相位，同時早于運動發生提前預測運動模式變化。本發明解決了背景技術中列舉的問題。

面向人體復雜運動的運動模式預測及切換控制方法，所述方法包括以下步驟：