用于识别步态任务的方法和设备技术

提供一种用于识别步态任务的方法和设备。所述方法和设备可基于感测数据检测用户的步态模式，基于步态模式与从多个数据库中的每个提取的相似的步态数据之间的相似度来产生步态模式的步态特征，并通过将步态特征应用于期望学习模型来估计与步态模式相应的步态任务。

【技术实现步骤摘要】
本申请要求于2014年9月12日提交到韩国知识产权局的第10-2014-0121026号韩国专利申请的优先权，所述韩国专利申请的全部内容通过引用全部包含于此。
示例实施例涉及用于识别步态任务的方法和/或设备。
技术介绍
随着快速老龄化社会的来临，许多人正经受关节问题的不便和/或疼痛。因此，对能够使具有关节问题的老年人和/或患者行走更轻松的运动辅助设备的兴趣日益增长。此外，用于加强人体的肌肉力量的运动辅助设备可用于军事目的。通常，用于辅助身体的下部的运动的运动辅助设备可包括置于用户躯干上的身体框架、结合到身体框架下侧以覆盖用户骨盆的骨盆框架(pelvicframe)、置于用户大腿上的股骨框架(femoralframe)、置于用户小腿上的小腿肚框架(suralframes)和/或置于用户脚上的足框架(pedalframe)。骨盆框架和股骨框架可通过髋关节部可旋转地连接，股骨框架和小腿肚框架可通过膝关节部可旋转地连接，和/或小腿肚框架和足框架可通过踝关节部可旋转地连接。近来，正在进行用于提高运动辅助设备的可用性的研究。
技术实现思路
至少一个示例实施例涉及一种用于识别步态任务的设备。根据一个示例实施例，一种用于识别步态任务的设备包括：步态模式检测器，被配置为基于感测数据检测用户的步态模式；步态特征产生器，被配置为从与多个步态任务中的各个步态任务对应的多个数据库中的各个数据库提取与检测到的步态模式相似的步态数据，并基于步态模式与相似的步态数据之间的相似度产生步态模式的步态特征；步态任务估计器，被配置为通过将所述步态特征应用于设置的学习模型来估计与所述步态模式相应的步态任务；驱动控制器，被配置为基于估计的步态任务驱动行走辅助设备。在一些示例实施例中，步态模式检测器可被配置为从感测数据感测指示用户的脚底/鞋底触地的状态的足跟着地，并基于包括单个足跟着地的步和包括两个步的复步之一的基本单位来检测步态模式。在一些示例实施例中，感测数据可包括以下项中的至少一个：由惯性测量单元(IMU)传感器感测的加速度数据、由IMU传感器感测的角速度数据、由电位计感测的关节角数据、由电位计感测的关节角速度数据和从肌电图(EMG)传感器提取的EMG数据。在一些示例实施例中，步态模式检测器可包括：归一化器，被配置为针对时间轴和数据轴中的至少一个对步态模式进行归一化。在一些示例实施例中，步态特征产生器可被配置为计算所述步态模式与包括在所述多个数据库中的每个中的步态数据之间的相似度，并基于计算的相似度从所述多个数据库中的每个数据库提取相似的步态数据。在一些示例实施例中，步态特征产生器可被配置为计算步态模式与相似的步态数据之间的相似度的平均值，并基于作为元素的平均值产生包括与所述多个步态任务中的各个步态任务对应的特征值的步态特征向量。在一些示例实施例中，步态特征产生器可被配置为通过对步态特征向量进行归一化来产生步态特征。在一些示例实施例中，步态特征产生器可被配置为使用L1范数、L2范数、归一化互相关(NCC)和动态时间规整(DTW)中的至少一个来计算步态模式与步态数据之间的相似度或者步态模式与相似的步态数据之间的相似度。在一些示例实施例中，步态任务估计器可被配置为将步态特征输入到设置的学习模型，并通过将设置的学习参数应用于设置的学习模型来估计与步态模式相应的步态任务。在一些示例实施例中，设置的学习参数可基于设置的学习模型从包括在所述多个数据库中的每个中的步态数据被提取。在一些示例实施例中，步态任务估计器可被配置为使用通信接口从外部装置获得设置的学习参数。在一些示例实施例中，步态任务估计器可被配置为将步态特征映射到设置的维度的特征空间，并将映射的步态特征输入到设置的学习模型。根据另一示例实施例，一种用于步态任务识别的预处理设备包括：步态模式检测器，被配置为基于感测数据检测多个步态模式；数据库构造器，被配置为基于多个步态任务对所述多个步态模式进行分类，并将分类的所述多个步态模式作为步态数据存储在与所述多个步态任务中的各个步态任务对应的多个数据库中的各个数据库中；步态特征产生器，被配置为基于步态数据之间的相似度产生关于每个步态数据的步态特征；学习参数提取器，被配置为通过将关于每个步态数据的步态特征应用于设置的学习模型来提取关于设置的学习模型的学习参数。在一些示例实施例中，步态模式检测器可被配置为从感测数据感测指示用户的脚底/鞋底触地的状态的足跟着地，并基于包括单足跟着地的步和包括两个步的复步之一的基本单位来检测步态模式。在一些示例实施例中，感测数据可包括以下项中的至少一个：由IMU传感器感测的加速度数据、由IMU传感器感测的角速度数据、由电位计感测的关节角数据、由电位计感测的关节角速度数据和从EMG传感器提取的EMG数据。在一些示例实施例中，步态模式检测器可包括：归一化器，被配置为针对时间轴和数据轴中的至少一个对所述多个步态模式进行归一化。在一些示例实施例中，数据库构造器可被配置为使用k-d树结构将经分类的所述多个步态模式作为步态数据存储在所述多个数据库中的每个数据库中。在一些示例实施例中，步态特征产生器可被配置为从所述多个数据库中的每个数据库提取与每个步态数据相似的步态数据，并基于每个步态数据与与其相似的步态数据之间的相似度来产生每个步态数据的步态特征。在一些示例实施例中，步态特征产生器可被配置为计算每个步态数据与相似的步态数据之间的相似度的平均值，并基于作为元素的平均值产生包括与所述多个步态任务中的各个步态任务对应的特征值的步态特征向量。在一些示例实施例中，步态特征产生器可被配置为针对每个步态数据通过对步态特征向量进行归一化来产生步态特征。在一些示例实施例中，学习参数提取器可被配置为将关于每个步态数据的步态特征映射到设置的维度的特征空间，并将映射的步态特征输入到设置的学习模型。在一些示例实施例中，学习参数提取器可被配置为使用通信接口将提取的学习参数发送到外部装置。根据另一示例实施例，一种用于识别步态任务的设备包括：步态模式检测器，被配置为基于第一感测数据检测多个步态模式；数据库构造器，被配置为基于多个步态任务对所述多个步态模式进行分类，并将经分类的所述多个步态模式作为步态数据存储在与所述多个步态任务中的各个步态任务对应的多个数据库中的各个数据库中；步态特征产生器，被配置本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于识别步态任务的设备，所述设备包括：步态模式检测器，被配置为基于感测数据检测用户的步态模式；步态特征产生器，被配置为从与多个步态任务中的各个步态任务对应的多个数据库中的各个数据库提取与检测到的步态模式相似的步态数据，并基于所述步态模式与相似的步态数据之间的相似度产生所述步态模式的步态特征；步态任务估计器，被配置为通过将所述步态特征应用于设置的学习模型来估计与所述步态模式对应的步态任务；驱动控制器，被配置为基于估计的步态任务驱动行走辅助设备。

【技术特征摘要】
2014.09.12 KR 10-2014-01210261.一种用于识别步态任务的设备，所述设备包括：
步态模式检测器，被配置为基于感测数据检测用户的步态模式；
步态特征产生器，被配置为从与多个步态任务中的各个步态任务对应的
多个数据库中的各个数据库提取与检测到的步态模式相似的步态数据，并基
于所述步态模式与相似的步态数据之间的相似度产生所述步态模式的步态特
征；
步态任务估计器，被配置为通过将所述步态特征应用于设置的学习模型
来估计与所述步态模式对应的步态任务；
驱动控制器，被配置为基于估计的步态任务驱动行走辅助设备。
2.如权利要求1所述的设备，其中，步态模式检测器被配置为从感测数
据感测指示用户的脚底触地的状态的足跟着地，并基于步和复步中的一个为
基本单位来检测步态模式，其中，步包括单个足跟着地，复步包括两个步。
3.如权利要求1所述的设备，其中，感测数据包括以下项中的至少一个：
由惯性测量单元IMU传感器感测的加速度数据、由IMU传感器感测的角速
度数据、由电位计感测的关节角数据、由电位计感测的关节角速度数据和从
肌电图EMG传感器提取的EMG数据。
4.如权利要求1所述的设备，其中，步态模式检测器包括：
归一化器，被配置为针对时间轴和数据轴中的至少一个对步态模式进行
归一化。
5.如权利要求1所述的设备，其中，步态特征产生器被配置为计算所述
步态模式与包括在所述多个数据库中的每个数据库中的步态数据之间的相似
度，并基于计算的相似度从所述多个数据库中的每个数据库提取相似的步态
数据。
6.如权利要求1所述的设备，其中，步态特征产生器被配置为计算步态
模式与相似的步态数据之间的相似度的平均值，并基于作为元素的平均值产
生包括与所述多个步态任务中的每个步态任务对应的特征值的步态特征向
量。
7.如权利要求6所述的设备，其中，步态特征产生器被配置为通过对步
态特征向量进行归一化来产生步态特征。
8.如权利要求6所述的设备，其中，步态特征产生器被配置为使用L1
范数、L2范数、归一化互相关(NCC)和动态时间规整(DTW)中的至少一
个来计算所述步态模式与步态数据之间的相似度或者所述步态模式与相似的
步态数据之间的相似度。
9.如权利要求1所述的设备，其中，步态任务估计器被配置为将步态特
征输入到设置的学习模型，并通过将设置的学习参数应用于设置的学习模型
来估计与所述步态模式对应的步态任务。
10.如权利要求9所述的设备，其中，设置的学习参数被基于设置的学
习模型从包括在所述多个数据库中的每个数据库中的步态数据提取。
11.如权利要求9所述的设备，其中，步态任务估计器被配置为使用通
信接口从外部装置获得设置的学习参数。
12.如权利要求1所述的设备，其中，步态任务估计器被配置为将步态
特征映射到设置的维度的特征空间，并将映射的步态特征输入到设置的学习
模型。
13.一种用于步态任务识别的预处理设备，所述预处理设备包括：
步态模式检测器，被配置为基于感测数据检测多个步态模式；
数据库构造器，被配置为基于多个步态任务对所述多个步态模式进行分
类，并将经分类的所述多个步态模式作为步态数据存储在与所述多个步态任
务中的各个步态任务对应的多个数据库中的各个数据库中；
步态特征产生器，被配置为基于步态数据之间的相似度产生关于每个步
态数据的步态特征；
学习参数提取器，被配置为通过将关于每个步态数据的步态特征应用于
设置的学习模型来提取关于设置的学习模型的学习参数。
14.如权利要求13所述的预处理设备，其中，步态模式检测器被配置为
从感测数据感测指示用户的脚底触地的状态的足跟着地，并基于步或复步为
基本单位来检测步态模式，其中，步包括单个足跟着地，复步包括两个步。
15.如权利要求13所述的预处理设备，其中，感测数据包括以下项中的
至少一个：由惯性测量单元IMU传感器感测的加速度数据、由IMU传感器
感测的角速度数据、由电位计感测的关节角数据、由电位计感测的关节角速
度数据和从肌电图EMG传感器提取的EMG数据。
16.如权利要求13所述的预处理设备，其中，步态模式检测器包括：
归一化器，被配置为针对时间轴和数据轴中的至少一个对所述多个步态
模式进行归一化。
17.如权利要求13所述的预处理设备，其中，数据库构造器被配置为使
用k-d树结构将经分类的所述多个步态模式作为步态数据存储在所述多个数
据库中的每个数据库中。
18.如权利要求13所述的预处理设备，其中，步态特征产生器被配置为
从所述多个数据库中的每个数据库提取与每个步态数据相似的步态数据，并
基于每个步态数据与和其相似的步态数据之间的相似度来产生每个步态数据
的步态特征。
19.如权利要求18所述的预处理设备，其中，步态特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：安成桓，沈荣辅，邢乘龙，
申请(专利权)人：三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：韩国;KR