基于多源信息融合的柔性下肢外骨骼助力控制方法技术

技术编号：44159377 阅读：1 留言：0更新日期：2025-01-29 10:29

本发明专利技术属于下肢外骨骼控制技术领域，具体是一种基于多源信息融合的柔性下肢外骨骼助力控制方法。首先，采集足底压力、髋关节加速度和角速度、膝关节加速度和角速度，分别对髋关节加速度和角速度、膝关节加速度和角速度进行融合，得到髋、膝关节角度；对髋、膝关节角度和足底压力进行归一化处理，形成多源信息矩阵；将多源信息矩阵输入到步态相位识别模型中进行步态相位识别，得到步态相位；然后，根据步态相位、关节角度和关节力矩，判断起助力作用的鲍登线；分别计算髋、膝关节助力下鲍登线期望变化长度；最后，分别将髋、膝关节助力下鲍登线期望变化长度转换为髋、膝关节电机期望转动角度，根据转动角度采用模糊PID控制对髋、膝关节电机进行控制。该方法解决了下肢外骨骼控制中步态相位识别准确度低，难以进行精准助力控制的问题。

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【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于下肢外骨骼控制，具体涉及一种基于多源信息融合的柔性下肢外骨骼助力控制方法。

技术介绍

1、近年来，旨在增强使用者协调性和运动能力、降低代谢率的助力外骨骼受到广泛关注，在康复医疗、军事行动、紧急救援等方面发挥着重要作用。柔性外骨骼由机械系统与控制系统组成，控制系统通过传感器获取的人机交互信息，监测使用者的姿态、动作和力反馈，从而控制外骨骼运动。

2、目前，大部分下肢外骨骼由于人机交互性差和步态意图感知能力不足，从而影响控制系统决策，无法达到预期的助力效果。现有下肢外骨骼助力控制主要有两种，一种是根据人体与外骨骼之间的交互力进行助力控制，另一种是根据运动状态（例如跑步、上楼梯、平地行走等）设定预定轨迹进行助力控制，这两种助力控制都将外骨骼作为主体，未考虑人所处的步态相位，忽视了人机交互过程中人的主体作用，导致人机交互性差，助力效果较差。

3、现有的步态相位感知研究中，主要考虑单一模态信息，导致步态相位划分不精准。例如，基于足底压力可将单腿的步态相位划分为支撑相前、中、后期和摆动相，由于摆动相足底压力一直为零，因此无法进行细分。基于关节角度的步态相位划分无法判断下肢是否触地进入支撑相，由于不同人触地时各个关节角度不同。无法精准识别步态相位，则会影响下肢外骨骼的精准控制。

4、此外，在助力过程中，鲍登线轨迹的精准建模及其变化长度的计算直接影响关节电机的运动。在前、后鲍登线助力切换时，关节电机运动存在阶跃现象，进一步增加了助力控制的难度。

技术实现思路</p>

1、针对现有技术的不足，本专利技术拟解决的技术问题是，提供一种基于多源信息融合的柔性下肢外骨骼助力控制方法，以解决下肢外骨骼控制中人体步态相位识别准确度低，难以进行精准控制并提供适当助力的问题。

2、本专利技术解决所述技术问题采用如下的技术方案：

3、一种基于多源信息融合的柔性下肢外骨骼助力控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

4、步骤s1：采集足底压力、髋关节加速度和角速度、膝关节加速度和角速度，分别对髋关节加速度和角速度、膝关节加速度和角速度进行融合，得到髋、膝关节角度；对髋、膝关节角度和足底压力进行归一化处理，形成多源信息矩阵；将多源信息矩阵输入到步态相位识别模型中进行步态相位识别，得到步态相位；

5、步骤s2：根据步态相位、关节角度和关节力矩，判断起助力作用的鲍登线；对柔性下肢外骨骼进行运动学建模，得到无助力下鲍登线变化长度；根据下式计算助力下鲍登线拉伸形变量；

6、 (2)

7、式中，为关节k的拉力，当时，为髋关节拉力；当时，为膝关节拉力；为关节k助力下鲍登线拉伸形变量；

8、根据下式计算关节期望助力力矩：

9、 (3)

10、式中，是关节k的期望助力力矩，是关节k的角度，u是系数，d是常数项；

11、根据下式分别计算髋、膝关节助力下鲍登线期望变化长度；

12、 (5)

13、式中，为关节k助力下鲍登线期望变化长度，为关节k的助力力臂；

14、步骤s3：分别将髋、膝关节助力下鲍登线期望变化长度转换为髋、膝关节电机期望转动角度，根据转动角度采用模糊pid控制对髋、膝关节电机进行控制。

15、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：

16、本专利技术充分考虑人行走过程中所处的步态相位，根据多模态数据（足底压力、髋关节角度和膝关节角度）进行步态相位识别，有利于精准确定起助力作用的鲍登线，实现精准的助力控制。确定起助力作用的鲍登线后，计算助力下鲍登线期望变化长度，并将助力下鲍登线期望变化长度转换为关节电机的期望转动角度，进而对关节电机进行控制。由于前、后鲍登线助力切换时关节电机运动存在阶跃的现象，因此采用模糊pid控制对关节电机进行控制，以缓解阶跃现象。该方法实现了柔性下肢外骨骼的精准助力控制，提升了整个外骨骼系统的人机协同控制能力，从而使外骨骼能够准确提供助力。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多源信息融合的柔性下肢外骨骼助力控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多源信息融合的柔性下肢外骨骼助力控制方法，其特征在于，所述步态相位识别模型采用最小二乘支持向量机，并利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机的正则化参数和核宽度进行优化。

3.根据权利要求1或2所述的基于多源信息融合的柔性下肢外骨骼助力控制方法，其特征在于，在拟合式（3）的过程中，通过下式确定系数u：

4.根据权利要求3所述的基于多源信息融合的柔性下肢外骨骼助力控制方法，其特征在于，采用扩展卡尔曼滤波器分别对髋关节的加速度和角速度、膝关节的加速度和角速度进行融合，得到髋、膝关节角度。

【技术特征摘要】

1.一种基于多源信息融合的柔性下肢外骨骼助力控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

3.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈贵亮，刘国伟，相旭，李永超，杨冬，
申请(专利权)人：河北工业大学，
类型：发明
国别省市：

全部详细技术资料下载我是这个专利的主人