【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人控制、医疗康复电子，具体而言，涉及一种下肢康复助行机器人意图识别控制方法及助行机器人。
技术介绍
1、康复助行器通常包括支撑架及其底部设置的动力轮等，患者可以通过支撑架的两侧扶手支撑身体站姿移动，对下肢肌肉等进行运动和锻炼，以加快下肢运动机能的恢复。在患者移动过程中，助行器需要起到辅助病人前进作用和给予患者可靠支撑作用。
2、当前康复助行器功能单一，主要集中在主动助行上，很难做到基于使用者移动的动态跟随训练；适用性差，不能较为准确地识别使用者的意图，以及控制过程鲁棒性较差。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术提供了一种基于多类型传感器的下肢康复助行机器人意图识别控制方法，应用于基于多类型传感器的下肢康复助行机器人，所述下肢康复助行机器人包括支撑台面上的三维力传感器、底盘上的激光测距阵列传感器以及绑带上的惯性测量单元；所述方法包括：
2、基于所述多类型传感器获取使用者的运动数据；所述运动数据包括上肢压力数据、步态数据及下肢躯干位姿数据；将所述运动数据与预先存储的行走姿态数据模型对比，确定所述使用者的行走意图信息；根据所述行走意图信息输出底盘所需的移动速率与移动方向。
3、可选地，所述运动数据为步态数据，所述基于所述多类型传感器获取使用者的运动数据，包括：基于底盘上多个激光测距矩阵实时测量使用者的双腿前后摆动过程中与底盘的相对距离数据；根据所述相对距离数据确定所述使用者的速度数据。
4、可选地，所述运动数据为
5、可选地，所述运动数据为下肢躯干位姿数据，所述基于所述多类型传感器获取使用者的运动数据，包括：基于多个惯性测量单元实时测量使用者的下肢躯干的三轴角度、三轴角度速率及加速度，以及解算得到使用者的姿态数据及速度。
6、可选地，所述将所述运动数据与预先存储的行走姿态数据模型对比，确定所述使用者的行走意图信息，包括：将所述运动数据与预先存储的行走姿态数据模型对比，得到所述运动数据与各行走姿态数据模型的相似度；所述行走姿态数据模型包括以下多项：正常行走姿态数据模型、左转行走姿态数据模型、左转行走姿态数据模型、异常姿态模型、其他可设定姿态模型；根据所述运动数据与各行走姿态数据模型的相似度，确定所述使用者的行走意图信息；所述行走意图信息包括行走方向信息及行走速度信息。
7、可选地，所述方法还包括：若根据所述相似度确定所述运动数据对应于异常姿态，则输出报警信息。
8、可选地，所述方法还包括：若根据所述相对距离数据以及所述速度数据确定出现非正常步态，则输出机器人停机保护信息。
9、可选地，所述方法还包括：若根据所述姿态数据及所述速度确定出现异常姿态，则输出报警信息。
10、本专利技术实施例提供一种基于多类型传感器的下肢康复助行机器人，包括：控制器、支撑台面上的三维力传感器、底盘上的激光测距阵列传感器以及绑带上的惯性测量单元；所述激光测距矩阵，用于实时测量使用者的双腿前后摆动过程中与底盘的相对距离数据；所述三维力传感器，用于实时测量使用者的双臂对左右支撑台面各位置的三维压力数据；所述三维压力数据包括xyz轴的压力数据，所述x轴平行于康复助行机器人的直行方向，所述z轴垂直于水平面；所述惯性测量单元，用于实时测量使用者的下肢躯干的三轴角度、三轴角度速率及加速度；所述控制器，用于执行上述下肢康复助行机器人意图识别控制方法。
11、可选地，所述左右支撑台面均分别设置有多个三维力传感器；所述底盘上的前、左、右分别安装多个激光测距阵列传感器。
12、本专利技术实施例提供的下肢康复助行机器人意图识别控制方法及助行机器人，通过支撑台面上的三维力传感器、底盘上的激光测距阵列传感器以及绑带上的惯性测量单元采集使用者的运动数据，通过运动数据与已有的数据模型作对比，做出相似性的决策，最终给出机器人移动方向与速度，提高了控制的鲁棒性，机器人可以主动跟随使用者行走，有效地增强了使用者的安全性及康复治疗效果。
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1.一种基于多类型传感器的下肢康复助行机器人意图识别控制方法，其特征在于，应用于基于多类型传感器的下肢康复助行机器人，所述下肢康复助行机器人包括支撑台面上的三维力传感器、底盘上的激光测距阵列传感器以及绑带上的惯性测量单元；所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动数据为步态数据，所述基于所述多类型传感器获取使用者的运动数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动数据为上肢压力数据，所述基于所述多类型传感器获取使用者的运动数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动数据为下肢躯干位姿数据，所述基于所述多类型传感器获取使用者的运动数据，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述运动数据与预先存储的行走姿态数据模型对比，确定所述使用者的行走意图信息，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方
9.一种基于多类型传感器的下肢康复助行机器人，其特征在于，包括：控制器、支撑台面上的三维力传感器、底盘上的激光测距阵列传感器以及绑带上的惯性测量单元；
10.根据权利要求9所述的下肢康复助行机器人，其特征在于，所述左右支撑台面均分别设置有多个三维力传感器；
...【技术特征摘要】
1.一种基于多类型传感器的下肢康复助行机器人意图识别控制方法，其特征在于，应用于基于多类型传感器的下肢康复助行机器人，所述下肢康复助行机器人包括支撑台面上的三维力传感器、底盘上的激光测距阵列传感器以及绑带上的惯性测量单元；所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动数据为步态数据，所述基于所述多类型传感器获取使用者的运动数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动数据为上肢压力数据，所述基于所述多类型传感器获取使用者的运动数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动数据为下肢躯干位姿数据，所述基于所述多类型传感器获取使用者的运动数据，包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁斌，刘厚德，周健生，邵东升，梁论飞，兰斌，
申请(专利权)人：江淮前沿技术协同创新中心，
类型：发明
国别省市：
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