一种应用于外骨骼机器人的人体意识识别控制装置及方法与流程

1.本发明涉及外骨骼机器人控制系统技术领域，更具体的说是涉及一种应用于外骨骼机器人的人体意识识别控制装置及方法。


背景技术：

2.外骨骼机器人是一种可穿戴式机电一体化装置，可穿戴在操作者的四肢，为操作者提供了诸如保护、身体支撑、康复训练、运动辅助等功能。瘫痪病人在穿上外骨骼后，在外骨骼的支撑及其动力驱动作用下，可以实现和正常人一样的站起/坐下、行走、上下楼梯等动作，能大大提高他们生活的质量和乐趣。外骨骼技术结合了传感、控制、信息融合、移动计算等机器人技术，将人类的智力和机器人的“体力”结合在一起。为瘫痪病人设计的外骨骼机器人结合了生物力学、步态分析、运动医学及康复工程等生物医学工程技术，替代瘫痪病人丧失的下肢运动功能，使得瘫痪病人能够重新获得正常活动能力。
3.针对下肢完全没有感知和力量的瘫痪病人，外骨骼机器人一般采用位置控制方法，这就涉及到如何采集到人的意图，从而把意图变成电机/液压的合适的输出力。目前获得人类意图有两种方式：直接获取操作者意图和间接获取操作者意图。其中直接获取操作者意图的方法有从emg数据或人和机器人之间的交互力，间接获取的方法是从外骨骼关节获取数据，预测操作者意图然后放大运动效果。
4.但是，直接获取操作者意图的传感器还不够成熟，比如emg的数据噪音、建模和校准的难度都很大，比如说hybrid assistive limb(hal5)这款外骨骼采用了emg信号控制机器人，但是需要2个月的时间来标定肌电信号，而间接获取的操作者意图容易判断出错，也就是不能快速、准确的自动获取穿戴者的运动意图。
5.因此，提供一种准确快速的应用于外骨骼机器人的人体意识识别控制装置及方法是本领域技术人员亟需解决的问题。


技术实现要素：

6.有鉴于此，本发明提供了一种应用于外骨骼机器人的人体意识识别控制装置及方法，已解决上述背景技术提出的技术问题。
7.为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
8.一种应用于外骨骼机器人的人体意识识别控制装置，包括外骨骼机器人，还包括：
9.重心测量系统，所述重心测量系统设置在所述外骨骼机器人的足部构件底部；
10.力矩传感器，所述力矩传感器设置在所述外骨骼机器人的外骨骼关节；
11.姿态传感器，所述姿态传感器设置在所述外骨骼机器人的腰部支撑构件内侧；
12.肌肉张力传感器，所述肌肉张力传感器设置在所述外骨骼机器人的大腿杆件的内侧；
13.控制模块，所述重心测量系统、所述力矩传感器、所述姿态传感器和所述肌肉张力传感器均与所述控制模块电性连接；
14.报警模块，所述报警模块与所述控制模块电性连接。
15.通过采取以上方案，本发明的有益效果是：
16.将重心测量系统、力矩传感器、姿态传感器和肌肉张力传感器结合起来使用，同时检测下肢身体各个部位的数据，并均将检测到的数据信息传递给控制模块进行整合分析，能够识别用户的控制意图，快速、精准的识别用户的行走意图并作出迈步响应，提升病患运动能力。
17.进一步的，所述重心测量系统包括第一支撑板、第一弹性薄板、第二支撑板、第二弹性薄板、支撑柱和四个压力传感器；
18.所述第一支撑板安装在所述足部构件底部；所述第一弹性薄板固定在所述第一支撑板的底部；所述第二支撑板位于所述第一支撑板的下方；所述第二弹性薄板固定在所述第二支撑板的顶部；所述第一弹性薄板和所述第二弹性薄板通过所述支撑柱连接为一体；四个压力传感器分别设置在所述第二支撑板顶部的四个角端。
19.采用上述进一步的技术方案产生的有益效果为，设置四个压力传感器并且分别位于承压部位的四个角端，结构设计合理稳定，能够得到准确的检测数据，同时第一支撑板和第二支撑板之间通过弹性薄板连接，由于弹性薄板极易变形，可以使负载重量全部施压在四个压力传感器上，减少支撑力测量误差。
20.进一步的，所述第一支撑板通过四个预紧螺丝安装在所述足部构件底部，并且四个所述预紧螺丝的底部分别与四个所述压力传感器抵接。
21.采用上述进一步的技术方案产生的有益效果为，能够调节预紧螺丝底部和压力传感器之间的初始力，消除因压力传感器负的零点偏移而控制模块不能采集负电压而形成的误差。
22.一种应用于外骨骼机器人的人体意识识别控制方法，包括以下步骤：
23.1)重心测量系统对足底反力进行测量来获得重心位置，从而感应到足底重心偏移方向，并将数据传递给控制模块；同时力矩传感器检测外骨骼关节与人体之间的交互力矩，并将数据传递给控制模块，动态调节步姿和人机交互力矩；姿态传感器对用户运动姿态进行检测，并将数据传递给控制模块，通过ai算法预测用户运动意图；肌肉张力传感器采集肌肉张力参数，并将数据传递给控制模块；
24.2)控制模块对获取数据进行整合分析来识别用户的控制意图；
25.3)当获取的任一个数据超过或小于输入的正常数值范围时，控制模块驱动报警模块运行。
26.通过采取以上方案，本发明的有益效果是：
27.1)将直接获取操作者意图方法和间接获取操作者意图方法相结合，综合考虑各传感器采集的数据信息，对其进行整合分析，快速、精准的识别用户的行走意图并作出迈步响应；
28.2)任何一项检测数据异常时均会发出报警，增加了安全性。
附图说明
29.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本
发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
30.图1附图为本发明提供的一种应用于外骨骼机器人的人体意识识别控制装置的结构示意图；
31.图2附图为本发明提供的重心测量系统的结构示意图；
32.图3附图为本发明提供的一种应用于外骨骼机器人的人体意识识别控制方法的流程框图。
具体实施方式
33.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
34.如图1
‑
3所示，本发明实施例公开了一种应用于外骨骼机器人的人体意识识别控制装置，包括外骨骼机器人，还包括：
35.重心测量系统1，重心测量系统1设置在外骨骼机器人的足部构件底部；
36.力矩传感器2，力矩传感器2设置在外骨骼机器人的外骨骼关节；
37.姿态传感器3，姿态传感器3设置在外骨骼机器人的腰部支撑构件内侧；
38.肌肉张力传感器4，肌肉张力传感器4设置在外骨骼机器人的大腿杆件的内侧；
39.控制模块，重心测量系统1、力矩传感器2、姿态传感器3和肌肉张力传感器4均与控制模块电性连接；
40.报警模块，报警模块与控制模块电性连接。
41.本发明将重心测量系统1、力矩传感器2、姿态传感器3和肌肉张力传感器4结合起来使用，同时检测下肢身体各个部位的数据，并均将检测到的数据信息传递给控制模块进行整合分析，能够识别用户的控制意图，快速、精准的识别用户的行走意图并作出迈步响应，提升病患运动能力。
42.具体的，重心测量系统1包括第一支撑板11、第一弹性薄板12、第二支撑板13、第二弹性薄板14、支撑柱15和四个压力传感器16；
43.第一支撑板11安装在足部构件底部；第一弹性薄板12固定在第一支撑板11的底部；第二支撑板13位于第一支撑板11的下方；第二弹性薄板14固定在第二支撑板13的顶部；第一弹性薄板12和第二弹性薄板14通过支撑柱15连接为一体；四个压力传感器16分别设置在第二支撑板13顶部的四个角端。
44.具体的，第一支撑板11通过四个预紧螺丝17安装在足部构件底部，并且四个预紧螺丝17的底部分别与四个压力传感器16抵接。
45.本发明实施例还公开了一种应用于外骨骼机器人的人体意识识别控制方法，包括以下步骤：
46.1)重心测量系统1的压力传感器16对足底反力进行测量来获得重心位置，从而感应到足底重心偏移方向，并将数据传递给控制模块；同时力矩传感器2检测外骨骼关节与人体之间的交互力矩，并将数据传递给控制模块，动态调节步姿和人机交互力矩；姿态传感器
3对用户运动姿态进行检测，并将数据传递给控制模块，通过ai算法预测用户运动意图；肌肉张力传感器4采集肌肉张力参数，并将数据传递给控制模块；
47.2)控制模块对获取数据进行整合分析来识别用户的控制意图；
48.3)当获取的任一个数据超过或小于输入的正常数值范围时，控制模块驱动报警模块运行。
49.本发明将直接获取操作者意图方法和间接获取操作者意图方法相结合，综合考虑各传感器采集的数据信息，对其进行整合分析，快速、精准的识别用户的行走意图并作出迈步响应；并且任何一项检测数据异常时均会发出报警，增加了安全性。
50.本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
51.对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。