基于运动的稳定支撑系统的制作方法

1.本发明涉及一种用于检测并防止移动的主体即将发生的跌倒的系统。


背景技术：

2.在德国，每十二个成年人每年至少遭受一次事故，事故最常见的原因是跌倒。该比例差不多为30％并且随着年龄而增加，因而在70岁以上的人中大多数事故是由于跌倒造成的。这些事故中有相当一部分与通常需要入院治疗的伤害相关。
3.由于跌倒引起的风险增加，老年人经常退出公共生活并且主要在熟悉的环境中度日。因此，身体能力的下降导致社会孤立加剧。
4.因此，希望在不限制相关人员的日常身体能力的情况下减少跌倒次数。
5.不言而喻，跌倒风险的增加不仅会影响老年人，而且还会影响由于其他原因导致能力受限的人，例如在之前已经发生事故后采取康复措施期间。跌倒防止也可用于其他移动的主体，例如机器人或动物。
6.迄今为止，已通过使用定位在人员周围环境中的辅助方案在技术上解决了跌倒检测。例如，可以通过放置在地毯下方的传感器检测跌倒，这些传感器能够检测人跌倒后的位置。
7.还存在帮助人不跌倒或执行预期运动的工具。例如，它们包括在跌倒已经发生后确认跌倒并触发警报的手镯。另外，已知主动支撑佩戴者的肌肉的用于辅助人员运动的外骨骼。
8.然而，所提到的系统要么只有在已经发生跌倒时采取措施，要么在系统佩戴者的当前运动位置主动对他/她/它进行支撑。这意味着上述系统没有被设计为防止跌倒。
9.此外，采用主动运动支撑的外骨骼通常很重、不灵活且耗能，因此它们在日常生活中不起作用。


技术实现要素：

10.因此，考虑到现有技术的上述缺点或不恰之处，本发明的目的是提供用于防止跌倒或对移动的主体的稳定进行支撑的一种改进的系统以及一种改进的方法。
11.上述目的由独立权利要求实现。从属权利要求限定了有利的实施方式。
12.本发明涉及一种用于保持移动的主体的稳定性的基于运动的稳定支撑系统。该基于运动的稳定支撑系统包括被设计为检测主体的运动参数的多个传感器。另外，该系统包括多个致动器，以及被设计为基于运动参数和生物力学运动模型来检测主体是否即将产生不稳定性的控制单元。控制单元还被设计为在已经检测到主体即将产生不稳定性时从多个预定的稳定策略中选择稳定策略，并且根据所选择的稳定策略来控制致动器。在这方面，致动器可柔性变形并在受到控制单元控制时变硬。
13.换言之，本发明涉及一种用于防止移动的主体跌倒的系统，该移动的主体例如为人类或进行在没有系统干预的情况下在下一刻就会跌倒的运动的人。
14.通过使用多个传感器，系统检测主体的运动参数，从而允许系统连续监控主体的运动。
15.基于检测到的传感器数据或运动参数和生物力学运动模型，评估主体是否可能进入不稳定位置。基于对将来的不稳定性和运动参数的评估结果，选择稳定策略，根据该稳定策略控制附接于主体的致动器。
16.稳定策略在这一点上是用于在主体的相关情况或预估位置方面控制致动器的预定规范。稳定策略例如可以包括与在什么时间以什么方式控制哪些致动器有关的指令。因此，使主体稳定所依据的稳定策略是从多个预定的稳定策略中选择的。这是基于检测到的运动参数、生物力学运动模型和由此确定的移动的主体的将来的位置来完成的。
17.稳定策略在这一点上可以包括对不同致动器组进行控制的时间顺序，在这种情况下，致动器组包含致动器的预定子集。此外，稳定策略可以包括多级控制规范，根据该多级控制规范首先控制第一致动器组，并且如果预测到跌倒仍然即将发生则控制第二致动器组。因此，可以将控制优先级分配给致动器或致动器组，从而可以根据控制效果使另外的致动器变硬。
18.例如，致动器附接在移动的主体的预定位置处并且可柔性变形，使得系统佩戴者的运动自由度不受限制或仅受到最低限度的限制。然而，在受到控制单元控制时，致动器变硬。因此，在即将发生跌倒的情况下，系统佩戴者的运动自由度以有针对性的方式受到限制，从而防止实际出现即将产生的不稳定位置。
19.因此，本发明通过抑制主体产生进入到不稳定位置的运动而使可动主体不会发生即将产生的不稳定情况。因此，防止了即将发生的跌倒。
20.根据一个特定实施方式，控制单元还被设计为基于运动参数来执行出于稳定目的而停止致动器控制的控制过程。
21.也就是说，在由于跌倒不再即将发生或被成功阻止而不再需要限制运动的情况下，作为控制过程的一部分，控制单元通过暂停致动器的控制来取消对运动自由度的限制。例如，可以连续地取消或者例如可以逐渐减小各个致动器的硬度。
22.在这一点上，仍然针对主体即将产生的不稳定性不断地检测和评估运动参数。这确保了即使在停止防止跌倒的情况下或期间也不会发生跌倒。这是通过执行用于暂停跌倒防止措施的特定控制措施来实现的。
23.根据一个优选实施方式，生物力学运动模型的基础是将简单倒立摆或二级倒立摆的运动形式化。
24.倒立摆是重心位于轴线上方的摆。这种摆在其最高点处于静止位置，然而一旦发生小偏转其就会离开静止位置。这种摆适合于容易地对移动的主体、尤其是人形主体的位置进行模拟。稳定状态通常通过人经由对位置的持续感知和对应的运动来保持。
25.使用简单倒立摆可以通过仅需要最少的计算量的方式对移动的主体的位置进行模拟。
26.二级倒立摆是两个简单倒立摆的组合，其中第二倒立摆安装在第一倒立摆上。这样的二级倒立摆适合对人形主体的位置进行更精确的模拟。特别地，这种模型能够对移动的主体(例如，人形主体)的弯曲进行模拟。
27.根据另一个优选实施方式，生物力学运动模型的基础是将弹性弹簧上的简单倒立
摆或弹性弹簧上的二级倒立摆的运动形式化。
28.换言之，主体的运动或位置可以通过各自安装在弹簧上的简单倒立摆或二级倒立摆来模拟。在这方面，弹簧代表要模拟的主体在竖直轴线方向上的柔性。
29.使用上述模型(包括弹簧)，可以对移动的主体的运动进行更准确和/或更逼真的模拟，在这种情况下，由于自由度数量的增加，描述主体的位置或运动的复杂性会增加。
30.根据另一个方面，生物力学运动模型是主体的扩展生物力学运动模型，其通过与弹性弹簧连接的倒立摆系统对不同年龄人群的人体肌肉系统进行模拟。
31.也就是说，通过借助于弹性弹簧耦合多个倒立摆，可以产生移动的主体的复杂运动模型。特别地，移动的主体的特性可以通过弹簧的特性(例如，弹簧刚度和弹簧长度)进行接近现实的模拟。例如，系统的年轻人类佩戴者的耦合弹簧的弹簧刚度可以设置为比老年人类佩戴者更大，以描绘不同年龄人群的身体的肌肉系统的不同的特性。
32.根据另一个实施方式，控制单元还被设计为基于接收到的主体的运动参数来确定生物力学运动模型的预定的参考点的位置，并且基于生物力学运动模型的参考点的轨迹来检测主体即将产生的不稳定性。
33.这意味着生物力学运动模型的坐标(参考点的位置)是基于主体的运动参数确定的。为了评定即将产生的不稳定性，对生物力学运动模型的参考点的位置的时间曲线进行评估。
34.根据一个优选实施方式，控制单元基于生物力学运动模型的参考点的先前的位置和当前的位置之间的变化通过计算将来的位置来检测主体即将产生的不稳定性。如果将来的位置满足多个预定的条件中的至少一个条件，则控制单元认定主体即将产生不稳定性。
35.这意味着可以基于过去已经检测到或记录的传感器数据或运动参数来预测主体的将来的位置。换言之，执行主体或生物力学运动模型的位置的外推，以评定主体即将产生的不稳定性。
36.为此目的，运动参数用于确定给定的时间或预定的检测速率下的生物力学运动模型的预定的参考点的位置。基于模型参考点的位置和模型的特性(单/二级倒立摆、弹簧刚度、摆长
……
)，外推位置的将来情况并基于将来的位置评定稳定或不稳定。
37.根据另一个方面，传感器各自包括存储单元和计算单元，存储单元被设计为存储先前的传感器数据，而计算单元被设计为处理先前的和当前的传感器数据并将处理结果记录为主体的运动参数。
38.这意味着原始传感器数据首先在传感器自身内进行预处理，并将结果作为运动参数传递给控制单元。例如，预处理可以包括确定原始传感器数据的变化，从而可将对应的测量值的变化而不是测量值自身作为可用于控制单元的运动参数。因此，降低了控制单元的计算复杂度，另外还减少了要传输的数据量。
39.根据一个优选实施方式，控制单元在检测到主体即将产生的不稳定性后基于主体的运动参数来确认是否继续存在主体的不稳定性。控制单元相应地控制致动器。
40.这意味着，在检测到即将产生的不稳定性后，不仅会采取适当的措施(选择稳定策略和控制对应的致动器)，而且还会继续监控主体的位置或运动，从而可以检测是仍然即将产生不稳定性还是可以终止启动的稳定策略和/或跌倒防止。
41.根据一个特定实施方式，致动器具有管状形状并且填充有在通过控制单元启动时
变硬的磁敏或电敏介质。
42.换言之，致动器具有宽度与长度相比较小的细长形状。致动器的外部结构是中空的并填充有在施加电场或磁场时会改变弹性变形性的材料，因此与不施加电场或磁场的情况相比获得相同的变形量需要更高水平的力。替代地，当存在流过材料的电流时，上述材料可以改变其变形性。
43.因此，当致动器受到控制单元的控制时，致动器变硬，导致主体的运动自由度受到限制。相反，如果不施加电场或磁场，则可以使用最小的力使致动器变形，使得系统佩戴者的运动自由度仅受到最低限度的限制或根本不受限制。
44.例如，电敏的材料是指通过施加电压而改变其机械性能的电活性聚合物。
45.在一个特定实施方式中，致动器包括在施加磁场时变硬的磁流变流体。在这种情况下，致动器各自包括磁场发生器，其在受到控制单元控制时产生磁场以使磁流变流体变硬。
46.磁流变流体是精细分布在载体液体中的磁极化粒子的悬浮液。在这方面，该粒子比铁磁流体粒子大出约十的一至三次方，因此当施加磁场时磁流变流体变硬。
47.根据另一个方面，传感器是惯性测量单元，其检测加速度或转速作为主体的运动参数。
48.例如，它们可以是用于测量线性加速度、转速的变化或转速自身的传感器。通过将测量值在时间维度中进行简单积分或多重积分，可以推断出位置或角度。
49.移动的主体可以是人或人形机器人。
50.根据一个特定实施方式，多个传感器被设计为至少附接至人或人形机器人的髋部、肩部、手部和/或头部。
51.这意味着传感器数据的评估可用于确定髋部、肩部、手臂、手部和/或头部的位置。
52.根据另一个方面，多个致动器被设计为附接在人或人形机器人的关节和/或躯干的区域中，以通过在受到控制单元控制时变硬来限制关节和/或躯干的运动自由度。
53.根据另一个特定实施方式，基于运动的稳定支撑系统还包括多个第二致动器，它们被设计为在受到控制单元控制时执行主动运动。控制单元在这种情况下还被设计为根据所选择的稳定策略来控制第二致动器。
54.也就是说，除了在受到控制单元控制时变硬的致动器之外，系统还可以包括在受到控制单元控制时执行主动运动的另外的第二致动器。
55.除了限制主体的运动自由度之外，这还允许对运动进行主动干预，使得在即将发生跌倒并且这种情况不能仅通过使致动器变硬来阻止时可以通过第二致动器迫使主体朝向稳定状态运动。
56.根据另一个方面，基于运动的稳定支撑系统可以包括存储单元，其连续存储检测到的运动参数以及所选择并执行的稳定策略。
57.另外，系统可以包括编程接口(api)，通过该编程接口可以使存储单元存储的内容用于外部装置。
58.基于所提供的参数和所选择/执行的稳定策略，可以对稳定策略的效果进行分析，以调整生物力学运动模型的参数和稳定策略，由此可以优化稳定支撑。
59.因此，正如在初始化过程中已经完成的那样，所使用的系统和模型可以适应佩戴
者的独立的特性。
60.本发明还涉及一种用于保持移动的主体的稳定性的基于运动的稳定支撑方法。该基于运动的稳定支撑方法包括检测主体的运动参数，并基于运动参数和生物力学运动模型来确认主体是否即将产生不稳定性。此外，该方法包括在已经检测到主体即将产生不稳定性时从多个预定的稳定策略中选择稳定策略以及根据所选择的稳定策略使可柔性变形的致动器变硬。
61.使用本发明的系统，可以可靠地预测该系统的佩戴者(即，移动的主体)的将来的不稳定状态，并且可以采取适当的对策。特别地，可以限制主体的运动自由度，使得更加难以进行可能导致不稳定状态的运动。所实现的结果是不会发生即将发生的跌倒。
62.根据优选实施方式和附图的详细描述，本发明的其他优点和益处将变得显而易见。
附图说明
63.图1示出了基于运动的稳定支撑系统的组件的示意性框图。
64.图2示出了人类佩戴者身上的基于运动的稳定支撑系统的一个实施方式中的致动器的位置。
65.图3示出了人类佩戴者身上的基于运动的稳定支撑系统的一个实施方式中的传感器和控制单元的位置。
66.图4a至图4d示出了生物力学运动模型的例子，基于该生物力学运动模型可以确定稳定支撑系统的佩戴者的将来的稳定性。
67.图5a至图5c通过举例的方式示出了稳定支撑系统的佩戴者的重心的位置以及其相对于主体的站立平面的竖直位置。
68.图6a通过举例的方式示出了主体的稳定位置的情况下重心在主体的站立平面上的垂直投影位置以及其相对于支撑基部的相对位置。
69.图6b通过举例的方式示出了主体的不稳定位置的情况下重心在主体的站立平面上的垂直投影位置以及其相对于支撑基部的相对位置。
70.图7a至图7e通过举例的方式示出了针对系统的人类佩戴者在站立和运动时的足部的不同位置的支撑基部的位置。
71.图8通过举例的方式示出了作为弹性弹簧上的二级倒立摆的轨迹的运动的形式化。
72.图9示出了用于稳定支撑移动的主体的方法的流程图。
73.图10示出了将预处理的传感器数据作为运动参数转发给控制单元的传感器(mem-ssc)的示意性框图。
74.图11通过举例的方式示出了稳定支撑系统的实施方式，其另外包括执行主动运动的第二致动器。
75.具主体实施方式
76.在下文中，将参照附图详细描述本发明的优选实施方式。
77.图1示出了根据优选的实施方式的基于运动的稳定系统100的框图。
78.基于运动的稳定系统100(以下也被称为稳定系统100或系统100)包括检测主体
200的运动参数的多个传感器110a-110c。此外，该系统包括多个致动器120a-120c和控制单元130。另外，该系统包括电源(例如电池、蓄电池、无线供电系统或用于为各个部件供电的其他电源)和可以由控制单元130访问的存储单元(例如，ram、rom或硬盘驱动器)。
79.图2和图3示出了作为移动的主体200的人类佩戴者(人)身上的稳定系统100的传感器110和致动器120的位置。致动器120装配在人200的关节区域中以及躯干的前部、后部(背部)和侧部的区域中。此外，致动器120紧固在人的颈部区域中。
80.传感器110位于头部的上侧、颈部区域中以及主体中心和肩部、肘部、腕部、髋部、膝部和踝部的区域中的关节附近。
81.本发明不限于所描述的致动器120的位置。例如，致动器120可以仅附接在腿部和髋部的区域中。此外，多个致动器120可以位于背部区域、特别是脊柱区域中。
82.此外，本发明不限于所描述的传感器110的位置。例如，它们可以附接在四肢部位的中心，而不是人200的关节区域中。因此，可以分别在手掌区域中、下臂和上臂区域中以及小腿和大腿区域中装配一个传感器。
83.此外，稳定系统100包括控制单元130，从图3可以看出，其附接在人200的胸部区域中。然而，本发明不限于控制单元的这个位置。相反地，其可以附接在主体200上的任何地方。替代地，其可以不直接附接在人身上，而是例如可以被携带在背包中或被注入到集成电路(芯片)上。
84.稳定系统还包括电力或能量供应系统(例如电池)以及供电线，以及用于系统100的各个部件之间的信号传输的通信线。
85.本发明不限于中央供电系统。相反，每个单独的部件可以包括适当的电源。
86.例如，这可以被实现为稳定系统100的各个部件之间的总线形式的公共传输线。然而，本发明不限于总线系统中的数据传输，相反，各个部件之间的数据传输可以通过任何期望的方式进行。部件之间的无线数据传输也是可能的，例如，借助于本地无线网络(wlan)或借助于连接。
87.系统100可以嵌入到可以附接至人200的支撑结构中。替代地，部件可以集成到人200穿戴的纺织品中。只要传感器能够检测所需的运动参数并且致动器在僵硬期间限制人200的运动自由度，本发明就不限于用于附接各个部件的特定的支撑系统或方法。
88.传感器110检测主体200的运动参数并将它们传递给控制单元130。根据各个传感器110a-110c的特性，运动参数例如可以是加速度值、速度值或转速。在这种情况下，运动参数以预定的规则时间间隔进行传输，例如每隔0.1、0.2、0.5或1秒。
89.然而，本发明不限于特定的传输/检测速率。相反，运动参数可以在任何规则甚至不规则的时间内传输给控制单元130。
90.控制单元还包括存储接收到的运动参数的存储单元。
91.基于接收到的运动参数或运动数据的变化，控制单元130确定生物力学运动模型的参考点的位置。
92.图4a至图4b通过举例的方式示出了复杂度不同的四种生物力学运动模型。
93.图4a通过举例的方式示出了基于简单倒立摆的生物力学运动模型。该生物力学运动模型的位置由相对于平衡位置的偏转角θ明确限定。表示摆的长度和质量的参数l1和m1是预定的，并且例如可以被配置为系统100的初始化的一部分。
94.图4b通过举例的方式示出了基于二级倒立摆的生物力学运动模型。该生物力学运动模型的位置由第一倒立摆的偏转角θ和第二倒立摆的偏转角φ限定。参数l1、m1、l2和m2表示第一摆的长度、第一质量、第二摆的长度和第二质量，它们是预定的并且可以像简单倒立摆的情况一样被配置为系统100的初始化的一部分。
95.图4c和图4d所示的生物力学运动模型的例子对应于图4a和图4b所示的模型，这些模型还包括将摆安装在其上的弹性弹簧。因此，添加了弹簧的弹簧挠度ys和弹簧刚度k作为运动模型位置的另外的参数。
96.如已经描述的那样，限定模型特性的生物力学运动模型的参数可以被配置为系统100的初始化的一部分。在这种情况下，可以考虑要通过系统100稳定的主体200的特性，使得模型可以最佳地表示人(主体)200的运动。
97.例如，使模型参数初始化所依据的人200的特性可以包括身体尺寸、四肢长度、年龄和重量。然而，本发明不限于这些特性。特别地，可以指定不考虑主体的各种几何特性的标准配置。另一方面，例如，人200的详细重量分布和/或几何形状可以用作使模型参数初始化的基础。
98.图4a至图4d所示的生物力学运动模型限于二维(x，y)，其中y表示主体200的向前方向并且x表示主体200的竖直轴线。然而，本发明不限于二维模型，并且可以将生物力学运动模型升级到三维，这另外考虑了垂直于所示方向、即进入或离开绘图平面的偏转。为了描述运动模型的位置，需要附加的角偏转坐标，它们将各个摆的偏转映射到绘图平面中。由于扩展到三维不会改变本发明的基本原理而是通过更高的复杂度允许对主体200的位置进行更精确的/扩展的描述，因此这里省略了绘图表示。
99.此外，本发明不限于图4a至图4d所示的运动模型。相反，通过添加另外的摆，可以考虑例如手臂、双腿和/或头部的位置。此外，生物力学运动模型可以包括另外的倒立双摆，其通过具有关联的弹簧刚度的另外的弹簧耦合至所示的模型。
100.基于通过传感器110检测并转发给控制单元130的运动参数，控制单元130首先确定用于描述生物力学运动模型的位置的坐标。此外，基于运动参数和生物力学运动模型的位置，控制单元确定参考点的位置、特别是人200的头部、手部、身体重心和/或足部的位置。控制单元120还检测参考点在主体的站立平面上的垂直投影的位置。
101.图5a至图5c通过举例的方式示出了人200的身体重心cm在站立平面上的垂直投影。图5a和图5b示出了以不同身体位置站立的人200，并且对应的垂直投影方向表示身体重心cm。图5c示出了与站立位置相比的运动中的人200的身体重心cm的位置。运动方向由水平箭头表示。
102.图6a和图6b示出了生物力学运动模型的示意性位置，它们分别代表了人200的双腿(a，b)和上半身(c)。身体重心cm在站立平面上的垂直投影由箭头表示。足部的位置限定了支撑基部，其由足部和主体200的站立平面的接触点之间的表面限定。
103.在图6a中，身体重心cm的投影位于支撑基部内部。图6a中运动模型的这种位置可以被认为是“稳定的”。相比之下，图6b中运动模型的身体重心的投影在支撑基部外部，因此运动模型的该位置可以被认为是“不稳定的”。
104.为了图示支撑基部的定义，图7a至图7c示出了人200的足部与站立表面的接触表面以及由此限定的支撑基部，该支撑基部是位于处于站立位置的人200的足部的接触表面
之间且包括这些接触表面的表面。支撑基部的特征通过虚线表示。图7a和图7b示出了双腿站立位置，而图7c表示单腿站立位置。
105.图7d和图7e各自示出了运动中的人200的支撑基部。与站立位置相比，由于人200的运动，支撑基部向前延伸。
106.控制单元130基于特定时间点的运动参数来确定人200的参考点的位置和生物力学运动模型的对应位置。例如，时间可以通过在时间上等距的网格来限定。这意味着参考点的位置和运动模型的位置的确定是在特定时间步长中检测的。借助于例如处于时间t
i-1
和当前时间点ti的先前的运动参数、参考位置和运动模型的位置，基于运动模型确定处于将来的时间点t
i 1
的运动模型的位置。
107.这是基于将运动模型的运动形式化而完成的，例如，如图8所示。图8示出了图4d所示的弹性弹簧上的二级倒立摆的运动模型的形式化。基于数学模型计算运动模型的将来的位置和人200的对应参考位置。
108.在计算出运动模型的将来的位置之后，控制单元130确定该将来的位置是否满足预定条件。预定条件可以例如以数据库的形式存储在可以由控制单元130访问的存储单元中。预定条件限定运动模型的位置或主体的参考点的位置，这些位置与人200的不稳定性关联并且需要系统100的干预来防止即将发生的跌倒。
109.为此，每个预定条件都与稳定策略关联。在这方面，稳定策略代表用于控制致动器120以防止人200进入即将产生的不稳定位置的规范。也就是说，基于所确定的运动模型的将来的位置和人200的对应的参考位置，如果已经预测出人200(主体)将进入不稳定位置，则选择合适的稳定策略。
110.在这一点上，稳定策略限定了要被控制的致动器以及要控制它们的时刻。在这方面，例如可以限定优先级控制。这意味着首先控制特定的致动器120或特定的致动器组，并且只有在下一个时间步长中预测出通过致动器120的控制无法防止人200的将来的不稳定位置时才会控制第二致动器或第二致动器组。
111.控制单元130根据所选择的稳定策略控制致动器120。当致动器120受到控制时，即，在根据所选择的稳定策略执行稳定策略期间，人200的当前的和将来的位置仍然不断被确定，并且如果阻止了即将产生的不稳定性则停止对致动器120的控制。在这种情况下，用于停止致动器控制的控制过程由控制单元130执行。
112.对于稳定性分析，例如可以使用以下几何数据：身体尺寸、人200的重量、腿和手臂的长度、身体中心在地面上方的高度及其垂直于站立表面投影的相应的位置、支撑基部、头部中心位置和/或关节(例如踝部、膝部、髋部、肩部、肘部或腕关节)的位置。
113.下面的表1通过举例的方式示出了用于确定人200即将产生的不稳定性的一些预定条件。
[0114][0115]
表1：用于确定人200即将产生的不稳定性的预定条件的例子。
[0116]
在表1中，人的参考位置列在“位置”项下。“范围”表示参考位置相对于对应的静止位置的允许范围。表1中列出了“范围”的数值范围(例如，针对身体中心为10-40cm)。这反映出的事实是，可以例如根据人200的身体尺寸、重量、年龄或其他特性而在指定范围内为每个佩戴者单独确定允许范围。
[0117]
如果控制单元130确定参考点(例如，身体中心)的将来的位置在指定范围之外，则将执行适当的稳定策略。
[0118]
表1中的预期变化表示允许范围内允许的参考点位置的变化。通过与指定允许范围相同的方式，在此也指定了可以为系统100的佩戴者单独设置允许的变化的数值范围。如果预估的参考点的位置变化超出预期(允许)变化，则选择并执行适当的稳定策略。
[0119]
这意味着不仅要监控将来的位置是否在允许范围内，还要监控预期的位置变化是否超出允许变化。在这两种情况下，选择稳定策略并相应地控制致动器120。
[0120]
替代地，或者除了监控参考点的位置之外，还可以监控参考点的速度、加速度、角度或转速。如果这些参数超出预定阈值，则选择并执行稳定策略。例如，如果在人200的背部测量的加速度超过2cm/s2的值，则可以检测到将来的不稳定性。
[0121]
此外，作为参考点位置的代替或补充，可以监控转速或角度并且将其与适当的稳定策略关联。
[0122]
本发明不限于上述预定条件。相反，可以限定另外的条件，它们限定了主体200的参考点的位置、速度或加速度的允许的范围或变化。
[0123]
如果控制单元130通过使用预定条件确定主体即将产生不稳定性，则选择适当的稳定策略并且相应地启动致动器120。
[0124]
与即将产生的不稳定性的定义关联的可能的稳定策略可以是：对背部和颈部进行支撑、为了减少不受控的运动而使手臂变硬或为了达到稳定目的而使髋部、膝部和踝关节变硬。
[0125]
例如，在人200(头部和手部超出允许范围)跌倒的情况下，选择稳定策略来通过控制适当的致动器使手臂和腕关节变硬，以防止手臂或手挥舞或旋转。另外，使背部变硬。
[0126]
在另一个例子中，如果人200在即将坐下时移动得太快(例如，通过髋部的速度和
膝关节的角速度处于各自允许的范围之外而检测到)，则通过启动附接于膝关节的致动器120而使运动减慢。
[0127]
然而，本发明不限于所描述的稳定策略。相反，与预定条件关联的稳定策略代表用于控制致动器120的控制规范。该规范包括在满足相关条件时在何时控制哪些致动器。
[0128]
图9示意性示出了根据一个实施方式的用于保持移动的主体200的稳定性的基于运动的稳定支撑方法的步骤。
[0129]
在启动后，在步骤s110中使系统100初始化。初始化例如包括设置运动模型的参数，例如摆的长度、质量和弹簧刚度。此外，初始化可以包括设定传感器在主体200上的位置。在这一点上，参数也可以被预先确定并存储于存储单元上。
[0130]
在步骤s120中，通过传感器110检测运动参数并将其传递给控制单元130。在步骤s130中通过控制单元130基于运动参数确定生物力学运动模型的位置并且在步骤s140中在时间上对其进行外推，从而能够评估主体即将产生的不稳定性。
[0131]
为此，在步骤s150中检查将来的位置是否满足例如表1中限定的预定条件。如果满足一个或多个条件(步骤s150中的“是”)，则在步骤s160中选择合适的稳定策略，并在步骤s170中通过控制对应的致动器120来实施该稳定策略。
[0132]
在这一点上，继续执行运动参数的检测和即将产生的不稳定性的确认，使得在致动器控制之后/期间仍然检测和评估运动参数。
[0133]
如果在时间上外推的位置不满足任何预定条件(步骤s150中的“否”)，则在步骤s180中停止致动器控制。仅在步骤s150中预测到即将产生的不稳定性时对致动器120进行控制的情况下执行控制的停止。
[0134]
在步骤s190中，检查是否要停止稳定支撑。例如，这可以通过系统100的佩戴者的输入来完成。如果不停止稳定支撑(步骤s190中的“否”)，则进行运动参数的进一步检测和评估。在要停止稳定作用的情况下(步骤s190中的“是”)，相应地停止稳定支撑的过程。
[0135]
在上述实施方式的第一变型中，如图10所示，至少一个传感器110包含检测单元111、存储单元112和计算单元113。
[0136]
检测单元111被设计为检测传感器数据，其在下文的阐述中由存储单元112存储。计算单元113处理先前的和当前的传感器数据并将处理结果作为主体的运动参数转发给控制单元130。
[0137]
因此，一部分数据处理由传感器120自身执行，而不是由控制单元130执行。例如，代替传感器数据(例如，加速度或转速)，可以检测加速度或转速的变化作为运动参数并将其传输给控制单元130。
[0138]
另外，存储单元112还可以包括一个或多个预定条件，它们由计算单元113访问，以确定运动参数是否已经满足其中一个条件，使得控制单元130必须控制对应的致动器120来防止即将产生的不稳定性。因此，这些传感器也被称为mem ssc(存储器稳定性管理和控制)。
[0139]
根据所述实施方式的第二变型，除了多个传感器110、多个致动器120和控制单元130之外，系统100还包括多个第二致动器140，它们也被称为主动式致动器140。
[0140]
图11通过举例的方式示出了稳定支撑系统100的这种变型实施方式，其另外包括执行主动运动的第二致动器140。
[0141]
在这种情况下，主动式致动器140附接在人200的颈部、背部、髋部、膝部、肩部和肘部以及足部和腕关节的区域中。
[0142]
在稳定系统100的第二变型中，除了控制可以变硬的致动器120之外，稳定策略还包括用于控制第二致动器140的控制规范。这不仅可以限制人200的运动自由度，而且还可以主动地影响人200的运动，从而再次使已经处于跌倒过程中的主体稳定。
[0143]
第二致动器例如可被设置为液压缸或气缸、压电驱动器或传统的电磁驱动器。
[0144]
根据另一个变型，不仅使用通过对应的传感器检测到的运动参数而且还使用其他的参数和/或测量值来预估主体的将来的稳定性。用于评估主体200的将来的不稳定性的参数可以总体被称为影响运动的影响参数或环境参数。
[0145]
影响运动的环境参数例如是表面条件，例如在结冰的地面或湿滑的表面的情况下的表面的防滑性。此外，可以将这些表面条件考虑在内。在这种情况下，例如可以对平坦和不平坦、坚硬、多石或柔软进行区分。
[0146]
所述表面条件可以被限定为预定条件中的附加参数。例如，在湿滑地面上，允许的范围、速度或加速度可能会降低。还可以考虑地面的倾斜度，从而例如根据地面的倾斜度减小或增大运动模型相对于垂直方向的允许角度。
[0147]
另外，在稳定策略的选择及其特殊性方面，系统可以考虑声音。为此，系统100可以另外配备麦克风，其检测声音并将这些声音转发给控制单元130。控制单元处理检测到的声音信号并选择适当的稳定策略。例如，系统100的佩戴者的关节的咔哒声或呼吸声的强度可以指示他/她/它当前的身体能力，其在选择稳定策略时被考虑在内。
[0148]
另外，系统可以配备另外的传感器，它们的测量值允许推断佩戴者的情绪状态。例如，用于测量皮肤电阻、脉搏、血压和/或声音的传感器适用于此目的。控制单元130可以基于检测到的测量值确定佩戴者的情绪状态，并考虑检测到的情绪状态来评估将来的稳定性情况。例如，这些预定条件可以包括检测到的情绪状态作为附加参数，从而例如在激动的情况下赋予佩戴者例如在平静情绪状态的情况下可能产生评估出的不稳定性的更大的运动自由度。
[0149]
特别地，可以通过考虑个体参数来限定/初始化用于限定主体即将产生的不稳定情况的预定条件、生物力学运动模型和稳定策略。在这方面，例如，可以考虑诸如性别、身体状况、年龄、已知的身体运动限制(例如由疼痛引起)或当前服用的药物等参数。
[0150]
因此，在稳定过程期间，对主体进行两种类型的影响参数的评估。评估一方面基于从各种传感器和其他信号发射器实时接收的数据，另一方面基于对现有配置文件数据的评估。
[0151]
关于预定条件和对应的稳定策略，所有影响参数都可以单独地、成组地或总体地起到不同作用。
[0152]
因此，本发明的总体构思可以被描述为一种自适应安全笼，其中通过控制致动器120进行的有针对性的干预来防止移动的主体即将发生的跌倒，使得主体的运动自由度受到限制，从而防止或禁止进一步朝向即将产生的不稳定状态运动。
[0153]
在这种情况下，致动器技术可以被设计为两级。因此，关节和背部区域可以设置有重叠的结构，它们具有可单独控制的磁流体稳定器室，以通过精确的情境式变硬来执行基于情境的被动稳定。如果通过变硬进行的稳定不够，则第二级可以抵抗跌倒并拉直主体，例
如使用液压缸或气缸、压电驱动器或传统的电磁驱动器。
[0154]
为了向系统100供电，例如可以使用分布在系统100内的供电系统，例如电池系统。与中央能源供应系统相比，能量储存装置的分布增加了舒适度并且提高了被动稳定性。
[0155]
系统100还可以包括编程接口(api)，通过该编程接口可以传输用于描述不稳定性的当前数据，使得它们用于之后对个性化参数的优化。特别地，可以确定并存储执行的稳定的效果，以便之后能够经由api传输给用于优化预定条件和对应的稳定策略的外部装置。基于运动的稳定支撑系统100可以嵌入到智能纺织产品中。
[0156]
总的来说，本发明涉及一种用于稳定移动的主体的基于运动的稳定支撑系统，其包括多个传感器和致动器以及控制单元。多个传感器连续检测主体的运动参数，控制单元基于该运动参数判断主体是否即将产生不稳定性。如果确定即将产生不稳定性，则控制单元选择稳定策略，根据该稳定策略控制致动器。当受到控制时，附接在主体上的致动器变硬并限制主体的运动自由度，从而防止或抑制在即将产生的不稳定状态方向上的运动。以这种方式，主体被稳定支撑并防止了即将发生的跌倒。