【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及外骨骼控制，具体涉及一种基于力位信息融合的髋部助力外骨骼控制方法，能够精确识别人体运动模式，为髋部助力外骨骼提供高效、精准的助力控制，提高外骨骼与人体的协同运动性能。
技术介绍
1、随着科技持续进步，外骨骼机器人在物流、工业制造、养老保健、建筑等众多领域展现出日益广阔的应用前景。它在辅助人力搬运重物以及强化人体运动能力方面具有不可忽视的重要意义。然而，当前助力外骨骼技术仍面临诸多严峻挑战。
2、早期助力外骨骼控制主要是预定程序控制。如以色列:“外骨骼”助力装置rewalk埃尔格医学技术公司研发的“rewalk”用一副拐杖帮助维持身体平衡，由电动腿部支架、身体感应器和一个背包组成，背包内有一个计算机控制盒以及可再充电的蓄电池。使用者可以用遥控腰带选定某种设置，如站、坐、走、爬等，然后向前倾，激活身体感应器，使机械腿处于运动之中。主要用来助瘫痪者恢复行走能力。动力传动采用电机-减速器-外骨骼机构的方法，运动模式主要是装置带动人体动作，装置的助力大小由控制系统设定，不能跟随人的动作意愿而随时改变。
3、美国伯克利大学军方合作项目--外骨骼助力机器人士兵服。该装置名为伯克利低位肢体外骨骼(berkeley lower extremity exoskeleton)或称作布利克斯(bleex)，是高级防御研究工程机构设计出来的，尝试将自动机械支柱与人的双腿相连，以降低负重，从而使步兵能够在负载更重的情况下行进更长的路程。这套设备主要由燃料供给及发动机系统、控制及检测系统、液压传动系统及外骨骼机构，使用这
4、可穿戴的机器人服装将能够帮助部队提高战斗力和忍耐力。美国雷神公司最新研制的“raytheon sarcos”模型拥有爪状手部。美国士兵穿戴这种装备后，他们的力气和忍耐力将比正常情况下提高20倍。对于洛克希德-马丁公司的hulc模型，穿戴者可以轻易携带200磅(约合91公斤)重的物体，而且能以更小的能量消耗完成更繁重的任务。目前，美国陆军士兵系统中心正在对机器人外骨骼进行军事试验。
5、美国另一个军事合作项目，代表助力外骨骼机器人最新水平的raytheonsarcosxos是steve jacobsen博士的得意之作机动外骨骼“xos”，外骨骼“xos”是为了创造出超人的士兵，而由美国国防部高等研究计划局(darpa)提供了1000万美元的军事研究预算，经过7年秘密研发出来的，代表了机械外骨骼领域最尖端的技术。它的控制思想同bleex一样，控制系统通过检测系统和微机系统判断人的下个动作，从而决定加给人体多大的助力及速度，并且也是通过液压系统将力传给外骨骼机构，但它是全身武装的外骨骼，而bleex是下肢外骨骼机器人。“xos”动作较从前的外骨骼设备动作要敏捷的多并且强有力。利用附在身体上的传感器，可以毫不延迟地反应身体的动作，输出强大的力量。当穿上“xos”时，能举起90.7kg的重物而人体感觉只有9千克，能连续举50-500次。但目前“xos”有一个重大缺陷，就是自带的电池只能使用40分钟。
6、根据上述信息，上述军用外骨骼控制技术先进，但是因为是军用保密技术，其控制方法并未公开。
7、2022.07.08授权公告的、公告号为cn112949676b的中国专利技术专利公开了一种柔性下肢助力外骨骼机器人的自适应运动模式识别方法，包括以下步骤：1)获取大量各种运动模式下对应的摆动态的各传感器数据，作为人体的运动信息；2)根据运动信息提取运动特征，选取小腿imu的极小值时刻对应的运动特征信息；3)将运动特征信息归一化后输入到bp神经网络中进行训练，输出结果是各运动模式的识别概率，识别概率大者为最终的运动模式识别结果；4)获取小腿imu的极小值时刻对应的特征向量；5)使用已经训练好的神经网络模型进行运动模式识别；6)使用有限状态转移算法对bp神经网络的识别结果进行修正。本专利技术通过区分运动模式的曲线信息位置，依据该位置的特征信息进行运动模式识别，提高了运动模式。
8、2024.03.08公开的、公开号为cn117653505a的中国专利技术专利公开了一种髋关节助力外骨骼机器人、髋关节助力方法、设备及介质，包括：腰带，腰带的左右两端均设置有腰部承托件；两个髋关节驱动模块，两个髋关节驱动模块均包括旋转驱动组件和髋关节连接件，旋转驱动组件的两端分别与腰部承托件和髋关节连接件连接；两个腿部穿戴组件，两个腿部穿戴组件均包括上腿杆和下腿杆，上腿杆的两端分别与髋关节连接件连接和下腿杆连接，下腿杆设置有腿带；控制箱，设置在腰带的前端，控制箱的左右两端分别通过链条与腰部承托件连接，控制箱内设置有控制器，旋转驱动组件与控制器电连接；本申请实施例能够适用于不同体型的使用人员，以及有效地向使用人员的髋关节提供助力。
技术实现思路
1、鉴于现有技术存在的上述问题，现提出一种基于力位信息融合的髋部助力外骨骼控制方法。能够精准识别人体运动模式，为髋部助力外骨骼提供高效且精准的助力控制，从而显著提升其与人体的协同运动性能，有效克服现有技术的不足，大幅提高助力外骨骼的性能与实用性，具体内容如下：
2、本专利技术基于力位信息融合的髋部助力外骨骼控制方法，包括下述步骤：
3、s1.多模态信息采集与预处理
4、利用安装在背部的惯性传感器采集身体俯仰角度和俯仰角速度信息，利用绝对值编码器采集髋关节角度信息，利用力矩传感器采集髋关节力矩信息，对采集到的惯性传感器数据进行滤波处理，去除噪声干扰，同时对绝对值编码器数据进行校准，确保角度测量的准确性，对力矩传感器数据进行零漂校正，
5、s2.运动状态识别与判断
6、利用惯性传感器采集的身体俯仰角度、角速度，结合绝对值编码器的角度值，根据预设的阈值条件进行状态机切换判断，状态包括站立/行走状态、下蹲状态、下蹲停止状态、起身状态、起身停止状态；
7、设定身体俯仰角度阈值θstand，身体俯仰角速度阈值vmove，髋部位置差阈值θe，髋部角速度乘积阈值ve，运动状态包括站立/行走状态、下蹲状态、下蹲停止状态、起身状态、起身停止状态，具体判断方式如下：
8、当上身弯曲大于θstand，且弯曲角速度达到vmove，且编码器位置差小于θe，且左右角速度乘积大于ve时，从双脚站立状态/行走状态切换到下蹲状态，
9、当下蹲过程中上身停止弯曲，即上身角速度小于vmove，且左右角速度乘积小于ve时，进本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于力位信息融合的髋部助力外骨骼控制方法，保护下述步骤：
2.根据权利要求1所述的基于力位信息融合的髋部助力外骨骼控制方法，其特征在于，实时采集用户背部惯性传感器的俯仰角度、角速度数据，以及绝对值编码器的角度值数据，以进行运动状态识别与判断并在不同运动状态下采用不同的助力策略，不同状态下的控制算法与执行具体如下：
3.根据权利要求1所述的基于力位信息融合的髋部助力外骨骼控制方法，其特征在于，在整个控制过程中，还包括对传感器数据跳变的报错处理机制，具体为：
4.根据权利要求1所述的基于力位信息融合的髋部助力外骨骼控制方法，其特征在于，电机控制模块运行包括电机初始化和发送电流值，具体为：
5.权利要求1所述基于力位信息融合的髋部助力外骨骼控制方法，包括两种控制模式：一.随动控制模式：
【技术特征摘要】
1.一种基于力位信息融合的髋部助力外骨骼控制方法，保护下述步骤：
2.根据权利要求1所述的基于力位信息融合的髋部助力外骨骼控制方法，其特征在于，实时采集用户背部惯性传感器的俯仰角度、角速度数据，以及绝对值编码器的角度值数据，以进行运动状态识别与判断并在不同运动状态下采用不同的助力策略，不同状态下的控制算法与执行具体如下：
3.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈俊霖，陈勇，刘启明，韩明新，张俊飞，赵慧杰，杨晨旭，
申请(专利权)人：兖矿能源集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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