[發(fā)明專利]基于KMP的下肢外骨骼康復(fù)機(jī)器人及運(yùn)動(dòng)軌跡規(guī)劃算法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110070852.8
• 申請(qǐng)日: 2021-01-19
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112859868B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-07-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郭朝;肖曉暉;周智雍;錢(qián)偉;倪傳政
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 武漢大學(xué)
• 主分類號(hào): G05D1/02
• 分類號(hào): G05D1/02;A61H1/02;A61H3/00
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 許美紅

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于KMP的下肢外骨骼康復(fù)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡規(guī)劃算法，包括以下步驟：將步態(tài)、步態(tài)相和剛度阻尼數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集；以訓(xùn)練集中的步態(tài)、步態(tài)相作為示教數(shù)據(jù)，使用高斯混合模型GMM建立關(guān)節(jié)概率分布模型；采用高斯回歸算法計(jì)算訓(xùn)練集中樣本之間的聯(lián)合概率分布，根據(jù)需要預(yù)測(cè)的關(guān)節(jié)角度和阻抗函數(shù)的先驗(yàn)概率分布，計(jì)算其后驗(yàn)概率分布，得到預(yù)測(cè)值和方差的函數(shù)，指導(dǎo)參數(shù)軌跡的分布；通過(guò)兩個(gè)高斯分布的KL散度最小化方法導(dǎo)出均值和協(xié)方差的最優(yōu)解，并運(yùn)用核函數(shù)制定KMP策略；根據(jù)檢測(cè)到的使用者的步態(tài)相，通過(guò)KMP策略實(shí)時(shí)生成預(yù)測(cè)步態(tài)軌跡。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃領(lǐng)域，尤其涉及一種基于KMP的下肢外骨骼康復(fù)機(jī)器人及運(yùn)動(dòng)軌跡規(guī)劃算法。

背景技術(shù)

隨著中國(guó)老齡化形勢(shì)日益嚴(yán)峻，而老年人隨著年齡增長(zhǎng)，運(yùn)動(dòng)能力減弱，且受到各種病癥的影響，導(dǎo)致老年人生活受到極大影響。經(jīng)過(guò)科學(xué)的治療和康復(fù)訓(xùn)練后，部分人能夠恢復(fù)運(yùn)動(dòng)能力。然而患者在自身運(yùn)動(dòng)能力缺乏的情況下，需要專業(yè)醫(yī)師輔助康復(fù)訓(xùn)練。然而，因?yàn)閷I(yè)醫(yī)師的缺乏，大量患者得不到及時(shí)且科學(xué)的康復(fù)訓(xùn)練。針對(duì)這種現(xiàn)狀，醫(yī)療機(jī)構(gòu)開(kāi)始采用康復(fù)機(jī)器人替代治療師進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練，減少人力成本的同時(shí)可以輔助患者進(jìn)行準(zhǔn)確科學(xué)的康復(fù)訓(xùn)練。外骨骼機(jī)器人因其跟人體肢體的貼合較好，且能較完整的帶動(dòng)肢體復(fù)現(xiàn)康復(fù)動(dòng)作等原因，將外骨骼機(jī)器人作為康復(fù)機(jī)器人已成為一種發(fā)展趨勢(shì)。

然而目前外骨骼康復(fù)機(jī)器人多數(shù)采用固定軌跡，而固定軌跡無(wú)法適應(yīng)不同體型和病情的患者需求。

KMP全稱是Kernelized Movement Primitive，其中文名為核化運(yùn)動(dòng)基元算法。由英國(guó)利茲大學(xué)的黃艷龍博士提出。使用核技巧避免了基函數(shù)的定義，從而解決了模仿學(xué)習(xí)過(guò)程中其他軌跡規(guī)劃算法面臨的高維輸入的難題。更重要的是，KMP僅需要學(xué)習(xí)少量的樣本，而且能夠生成經(jīng)過(guò)不同節(jié)點(diǎn)和端點(diǎn)的適應(yīng)性動(dòng)作。因此，KMP適用于有多維控制變量輸入的變剛度外骨骼機(jī)器人的軌跡在線規(guī)劃與控制。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種能夠在線生成可調(diào)步態(tài)的方法，針對(duì)不同穿戴者進(jìn)行個(gè)性化建模，并能夠根據(jù)患者意圖實(shí)時(shí)調(diào)整步態(tài)的外骨骼康復(fù)機(jī)器人。

本發(fā)明為達(dá)上述目的所采用的技術(shù)方案是：

提供一種基于KMP的下肢外骨骼康復(fù)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡規(guī)劃算法，包括以下步驟：

將步態(tài)、步態(tài)相和剛度阻尼數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集；

以訓(xùn)練集中的步態(tài)、步態(tài)相作為示教數(shù)據(jù)，使用高斯混合模型GMM建立關(guān)節(jié)概率分布模型；

采用高斯回歸算法計(jì)算訓(xùn)練集中樣本之間的聯(lián)合概率分布，根據(jù)需要預(yù)測(cè)的關(guān)節(jié)角度和阻抗函數(shù)的先驗(yàn)概率分布，計(jì)算其后驗(yàn)概率分布，得到預(yù)測(cè)值和方差的函數(shù)，指導(dǎo)參數(shù)軌跡的分布；

通過(guò)兩個(gè)高斯分布的KL散度最小化方法導(dǎo)出均值和協(xié)方差的最優(yōu)解，并運(yùn)用核函數(shù)制定KMP策略；

根據(jù)檢測(cè)到的使用者的步態(tài)相，通過(guò)KMP策略實(shí)時(shí)生成預(yù)測(cè)步態(tài)軌跡。

接上述技術(shù)方案，通過(guò)多個(gè)步態(tài)周期的迭代，以及包括均值、協(xié)方差和核矩陣的參數(shù)更新，使輸出軌跡更接近于使用者所需康復(fù)訓(xùn)練軌跡。

接上述技術(shù)方案，對(duì)輸入的高維示教數(shù)據(jù)，對(duì)預(yù)測(cè)輸出進(jìn)行矩陣核化，以避免基函數(shù)的顯性作用，高維數(shù)據(jù)包括力矩、關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角、關(guān)節(jié)角速度。

接上述技術(shù)方案，在外骨骼控制器進(jìn)行軌跡跟蹤時(shí)，利用步態(tài)相和步態(tài)相對(duì)應(yīng)的關(guān)節(jié)角度作為期望點(diǎn)，對(duì)檢測(cè)到的步態(tài)相進(jìn)行在線規(guī)劃，生成符合使用者運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的步態(tài)軌跡；針對(duì)每個(gè)步態(tài)周期中的步態(tài)相和對(duì)應(yīng)的步態(tài)相角，在每一個(gè)步態(tài)相出現(xiàn)時(shí)實(shí)時(shí)在線規(guī)劃步態(tài)軌跡，以減小人機(jī)之間的位置誤差。

接上述技術(shù)方案，在原始訓(xùn)練集中插入節(jié)點(diǎn)和端點(diǎn)，對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行擴(kuò)展，使用擴(kuò)展后的訓(xùn)練集更新均值、協(xié)方差和核矩陣。