[發明專利]負載機動型外骨骼人體運動意圖識別方法及外骨骼系統

有效

• 申請號: 202110188446.1
• 申請日: 2021-02-19
• 公開（公告）號: CN113011458B
• 公開（公告）日: 2022-12-16
• 發明（設計）人: 屈盛官;尹鵬;楊靚;曲希帥;曾德政;姜笑天
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N5/04;A61H1/02;A61B5/11;A61B5/00;B25J9/00
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 鄭浦娟

本發明公開了一種負載機動型外骨骼人體運動意圖識別方法及外骨骼系統，方法包括先通過外骨骼的傳感系統獲取足部GCF信號、IMU信號；然后通過信號特征的周期性判定，將坐姿與站立歸為非周期性活動，將跑步、走路與上下樓梯歸為周期性活動；再對于非周期活動，根據IMU信號計算兩腿膝關節角度，根據坐姿的兩腿膝關節角度大于站立的兩腿膝關節角度來區分坐姿與站立；對于周期性活動，根據足部GCF信號判斷雙腳是否均有支撐來區分跑步與其他活動，然后采用模糊推理系統，根據足部GCF信號中腳跟撞擊或腳趾撞擊時刻的膝關節角度來識別出走路、上樓梯或者下樓梯的行走狀態。本發明能夠平滑連續地識別人體運動意圖。

技術領域

本發明涉及外骨骼人體運動意圖識別技術領域，特別涉及一種負載機動型外骨骼人體運動意圖識別方法及外骨骼系統。

背景技術

負載機動性外骨骼是一套由機械系統、傳感系統、動力系統、控制系統等組成的高科技智能化裝備，穿戴者既是外骨骼的操作對象，也是使用對象，外骨骼系統可用于實現運動意圖感知，認知決策、動力驅動和動力執行，能與穿戴者協調運動、增強穿戴者體能、減輕和預防穿戴者損傷等。在外骨骼系統的實際使用中，為了避免傳感器錯位與穿戴者不適，人體的運動信息不是通過安裝在人體上的傳感器直接測量的，相反，整個傳感系統被嵌入到外骨骼結構中，以獲取外骨骼的運動信息，然后根據外骨骼到人體模型的運動映射，得到穿戴者的運動數據。

在實現運動映射上，通常是采用機器學習算法如SVM、KNN、決策樹或隨機森林搜索等進行分析處理。然而，這些傳統的機器學習算法均是從原始數據中計算出特征并使用這些特征來訓練系統。這些算法的前提是將步態階段作為離散事件處理，而實際的人體運動階段不能被離散區分，因此為充分利用傳感器獲取的信息，需要一種平滑連續的檢測方法，并且在快速變化的運動過程中，平滑連續的檢測也有助于算法的平穩過渡。

發明內容

本發明的第一目的在于克服現有技術的缺點與不足，提供一種負載機動型外骨骼人體運動意圖識別方法，該方法可以平滑連續地識別人體運動意圖。

本發明的第二目的在于提供一種負載機動型外骨骼系統。

本發明的第一目的通過下述技術方案實現：

一種負載機動型外骨骼人體運動意圖識別方法，所述方法采用智能模糊推理算法識別人體運動意圖，包括如下步驟：

S1、通過外骨骼的傳感系統獲取足部GCF信號、IMU信號；

S2、通過信號特征的周期性判定，將坐姿與站立分為一類，該類為非周期性活動，將跑步、走路與上下樓梯分為另一類，該類為周期性活動；

S3、對于非周期活動，根據IMU信號計算兩腿膝關節角度，根據坐姿的兩腿膝關節角度大于站立的兩腿膝關節角度來區分坐姿與站立；

對于周期性活動，根據足部GCF信號判斷雙腳是否均有支撐來區分跑步與其他活動，然后采用模糊推理系統，根據足部GCF信號中腳跟撞擊或腳趾撞擊時刻的膝關節角度來識別出走路、上樓梯或者下樓梯的行走狀態。

優選的，在步驟S2中，根據腳趾、腳掌與足跟這3個感知點的GCF信息，將非周期性活動與周期性活動進行分類，在處于坐姿和站立狀態時，3個感知點的地面接觸力不會發生顯著變化，也不會發生腳跟撞擊或腳趾撞擊情況。

優選的，在步驟S3中，模糊推理系統分為獨立的左、右模糊推理系統，左、右腳跟撞擊和左、右腳趾撞擊事件均采用這兩個模糊推理系統進行模糊推理。

更進一步的，模糊推理系統的模糊推理過程如下：

S31、以已知人體活動狀態的足部GCF信號和IMU信號作為輸入，基于隸屬度函數對輸入進行模糊化，建立模糊數據庫；

S32、對于每個模糊推理系統，建立模糊規則庫；