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CN109223453B - 一种基于规律行走步态学习的助力外骨骼装置 - Google Patents

一种基于规律行走步态学习的助力外骨骼装置 Download PDF

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CN109223453B CN201811140395.XA CN201811140395A CN109223453B CN 109223453 B CN109223453 B CN 109223453B CN 201811140395 A CN201811140395 A CN 201811140395A CN 109223453 B CN109223453 B CN 109223453B
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Abstract

一种基于规律行走步态学习的助力外骨骼装置，在该装置未学习人体规律运动步态或人体处于不规律运动状态时，该装置进行被动助力；当该装置学习了人体规律运动步态后，将该规律运动信息和人与助力外骨骼装置之间的相对运动信息进行融合，得出混合运动指令，带动人体下肢运动，实现主动助力，使得人体可充分减小运动下肢的出力。当人不主动运动时，该装置仍能按照之前学习的规律运动完全带动人体运动，达到更高效的助力效果。本发明装置能够为人体规律运动(如匀速的行走，奔跑，上下楼梯和上下坡运动等)进行主动助力，可适用于长时背负重物行走人群，或长时行走易疲乏的体弱者应用。

Description

一种基于规律行走步态学习的助力外骨骼装置
技术领域
本发明涉及一种基于规律行走步态学习的助力外骨骼装置，针对健全人，使其在行走、背负重物时减轻其使用者的负担，属于人体辅助装置领域。
背景技术
目前国内外外骨骼主要分为两类，助残外骨骼和助力外骨骼。助残外骨骼主要应用于下肢有残疾的残疾人，使重新获得正常行走能力。助力外骨骼主要针对健全人，使其在行走、背负重物时减轻其使用者的负担。
目前可以检索到的助力外骨骼，如美国加州大学的BLEEX助力外骨骼、洛克希德·马丁公司的HULC助力外骨骼，采用灵敏度放大控制、阻抗控制等方法控制外骨骼上的执行器跟随人体运动并助力；日本的HAL助力外骨骼，通过采集人体的生物肌电信号对外骨骼上的执行器进行控制，以使其达到对人体运动助力的效果。以上方法均为根据力、肌电等传感器采集的实时信号进行分析，实时输出控制指令对外骨骼上的执行器进行控制。以上外骨骼不能预测人体运动，只能以人体的当前运动为目标，使外骨骼被动且滞后的跟随人体肢体运动，提供的助力为被动助力。当人体不主动运动时，外骨骼亦不能运动，无法实现主动助力。
发明内容
本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供一种基于规律行走步态学习的助力外骨骼装置，能够预测人体运动，为人体运动提供主动助力，助力效果更高效。
本发明的技术解决方案是：一种基于规律行走步态学习的助力外骨骼装置，包括外骨骼关节结构、绑缚带、检测装置、控制器和驱动装置；所述外骨骼关节结构与人体待助力运动关节匹配，并通过绑缚带与人体待助力运动关节绑缚在一起，在绑缚带与外骨骼关节结构固连处安装有检测装置，驱动装置安装在外骨骼关节结构上；
检测装置：用于检测人体待助力运动关节与外骨骼关节结构间的相对运动信息，输出给控制器；
控制器：接收检测装置输出的相对运动信息和驱动装置输出的外骨骼关节结构的运动角度，在人体规律运动开始时，获得被动运动指令输出给驱动装置，同时获取人体步态运动规律，结合相对运动信息，得出主动运动指令，将被动运动指令和主动运动指令进行融合后得到混合运动指令，输出给驱动装置；
驱动装置：采集外骨骼关节结构的运动角度，输出给控制器；根据被动运动指令驱动外骨骼关节结构跟随人体待助力运动关节运动，实现被动助力；根据混合运动指令驱动外骨骼关节结构带动人体待助力运动关节运动，实现主动助力。
在主动助力的过程中，如果检测装置检测到人体待助力运动关节与外骨骼关节结构间相对运动偏差大于预先设定的阈值，则人体运动规律发生变化，此时，进入下一轮被动助力再到主动助力的过程。
所述控制器包括关节跟随运动控制单元、规律运动行为学习单元和指令综合单元；
关节跟随运动控制单元：接收检测装置输出的相对运动信息和驱动装置输出的外骨骼关节结构的运动角度，在人体规律运动开始时，利用阻抗控制算法得出被动运动指令，输出给驱动装置；
规律运动行为学习单元：接收检测装置输出的相对运动信息和驱动装置输出的外骨骼关节结构运动角度，进行人体规律运动步态的学习，进而得到人体步态运动规律，输出给指令综合单元；
指令综合单元：结合人体步态运动规律以及所述相对运动信息，得出主动运动指令；评估外骨骼关节结构对人体待助力运动关节的跟随误差，对被动运动指令和主动运动指令进行融合，得到混合运动指令，输出给驱动装置。
规律运动行为学习单元通过以下算法实现：
(4.1)通过自适应频率振荡器组观测t时刻外骨骼关节结构运动角度的相位和复现系数d2；
(4.2)频率振荡器根据t时刻外骨骼关节结构运动角度的相位和复现系数d2，复现出t+1时刻的相位信息，作为t+1时刻多项式函数的输入；
(4.3)利用t时刻外骨骼关节结构运动角度的相位和t时刻外骨骼关节结构运动角度，通过递推最小二乘法，对t时刻人体一个步态的关节位置运动曲线进行拟合，得到多项式函数幂次项系数d1；
(4.4)多项式函数根据幂次项系数d1和t+1时刻的输入，得到t+1时刻外骨骼关节结构运动角度。
所述步骤(4.1)的实现方法如下：
(5.1)自适应频率振荡器组包括N个初始频率不同的自适应频率振荡器，每个自适应频率振荡器观测t时刻外骨骼关节结构运动角度的周期信号分量，从N个自适应频率振荡器中选择幅值最大的周期信号分量x以及x所在自适应频率振荡器的参数，该参数作为x的复现系数d2；N为大于1的自然数；
(5.2)设x的频率e，判断t之前一段时间内x信号的频率e是否收敛，如果收敛，则认为自适应频率振荡器组观测出了外骨骼关节结构运动角度的相位；如果不收敛，则认为人体处于非规律运动状态，d1和d2保持t‐1时刻状态；
(5.3)将x的相位作为t时刻外骨骼关节结构运动角度的相位。
指令综合单元t+1时刻的混合运动指令i＝k1×a+k2×b，其中a为被动运动指令，b为主动运动指令，k1，k2为权重系数。
所述权重系数k1，k2满足：k1+k2＝1。
k1、k2的确定方法如下：
指令综合单元评估外骨骼关节结构对人体待助力运动关节的跟随误差，当跟随误差大于设定的阈值上限时，k1>k2；当跟随误差小于设定的阈值下限时，k2>k1；当跟随误差位于设定的阈值上限和下限之间时，k1、k2与t‐1时刻相同。
关节跟随运动控制单元利用阻抗控制算法得出被动运动指令，其中t+1时刻的被动运动指令a＝α+kβ，α为t时刻的外骨骼关节结构运动角度，β为t时刻的相对运动信息，k为比例系数。
k与外骨骼关节结构中心点到检测装置中心点的距离成反比，与同步控制精度成正比。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
(1)本发明控制器中的规律运动行为学习单元利用人体规律运动行为学习算法，实现人体运动预测，从而使本发明助力外骨骼装置具备被动助力和主动助力功能，助力效果更高效。
(2)在主动助力过程中，利用随动运动效果评估，实现动态调整被动运动和主动运动的权重系数k1和k2，以达到针对人体不同运动状态的主动助力和被动助力的动态调整，使得外骨骼助力效果最优。
(3)规律运动行为学习单元能学习任意周期的信号，在该输入信号消失后，能够复现该信号；将学习算法和信号复现算法分开，可以同时实现学习与信号复现。中间通过振荡器与递推最小二乘法系数储存和更新来实现信号学习和信号复现的保持性和更新系数的同步性，保证本发明的实时性和与人体运动的同步性。
附图说明
图1为本发明助力外骨骼装置的组成框图；
图2为检测装置组成框图；
图3为驱动装置组成框图；
图4为伺服驱动器内部组成框图；
图5为控制器算法实现示意图。
具体实施方式
一种基于规律行走步态学习的助力外骨骼装置，包括外骨骼关节结构、绑缚带、检测装置、控制器和驱动装置。外骨骼关节结构与人体待助力运动关节匹配，并通过绑缚带与人体待助力运动关节绑缚在一起，在绑缚带与外骨骼关节结构固连处安装有检测装置，驱动装置安装在外骨骼关节结构上。助力外骨骼装置的组成框图如图1所示。
检测装置：用于检测人体待助力运动关节与外骨骼关节结构间的相对运动信息，包括相对位移和力等信息，输出给控制器。检测装置如图2所示，包括传感器，信号调理电路，信号采集电路，控制芯片，通讯电路。
控制器：接收检测装置输出的相对运动信息和驱动装置输出的外骨骼关节结构的运动角度，在人体规律运动开始时，利用阻抗控制算法得出被动运动指令，输出给驱动装置，同时针对相对运动信息和外骨骼关节结构的运动角度，进行人体规律运动步态的学习，得到人体步态运动规律，结合人体步态运动规律以及所述相对运动信息，得出主动运动指令，对被动运动指令和主动运动指令进行融合，得到混合运动指令，输出给驱动装置。
驱动装置：采集外骨骼关节结构的运动角度，输出给控制器；根据被动运动指令驱动外骨骼关节结构跟随人体待助力运动关节运动，实现被动助力；根据混合运动指令驱动外骨骼关节结构带动人体待助力运动关节运动，实现主动助力。驱动装置组成框图如图3所示，包括关节减速器、伺服电机和伺服驱动器。伺服驱动器内部电路框图如图4所示，包括供电电路、传感器电路、处理器电路、公路桥电路和通讯电路。
控制器的功能如下所述。
(1)在人体不规律运动时(如单次跳跃，崎岖路行走，变速走，启动和急停等情况)，实现外骨骼关节结构跟随人体待助力运动关节运动，即实现外骨骼关节跟随人体待助力运动关节运动，实现人体运动的被动助力；
(2)在人体规律运动时(如匀速的行走，奔跑，上下楼梯和上下坡运动)，学习人体待助力运动关节规律运动行为，即关节运动轨迹；
(3)在人体规律运动时，学习人体步态运动规律后，根据当前运动状态，实现恰当程度的人体运动主动助力。
为了实现上述功能，控制器包括关节跟随运动控制单元、规律运动行为学习单元和指令综合单元。关节跟随运动控制单元实现上述功能(1)，规律运动行为学习单元实现上述功能(2)，指令融合单元实现上述算法(3)。
具体地，关节跟随运动控制单元：接收检测装置输出的相对运动信息和驱动装置输出的外骨骼关节结构的运动角度，在人体规律运动开始时，利用阻抗控制算法得出被动运动指令，输出给驱动装置。
关节跟随运动控制单元利用阻抗控制算法得出被动运动指令，其中t+1时刻的被动运动指令a＝α+kβ，其中α为t时刻的外骨骼关节结构运动角度，β为t时刻的相对运动信息，k为比例系数。k与外骨骼关节结构中心点到检测装置中心点的距离成反比，与同步控制精度成正比。因为是负反馈，故该系数为负。此外，关节跟随运动控制单元还可以应用其他控制方法，如PID，模糊控制等。
规律运动行为学习单元：接收检测装置输出的相对运动信息和驱动装置输出的外骨骼关节结构运动角度，针对相对运动信息和外骨骼关节结构的运动角度，进行人体规律运动步态的学习，进而得到人体步态运动规律，输出给指令综合单元。
如图5所示，规律运动行为学习单元通过以下算法实现：
(4.1)通过自适应频率振荡器组观测t时刻外骨骼关节结构运动角度的相位和复现系数d2；
(4.2)利用t时刻外骨骼关节结构运动角度的相位和t时刻外骨骼关节结构运动角度，通过递推最小二乘法，对t时刻人体一个步态的关节位置运动曲线进行拟合，得到多项式函数幂次项系数d1；
1)自适应频率振荡器组包括N个(如5个)初始频率不同的自适应频率振荡器，每个自适应频率振荡器观测t时刻外骨骼关节结构运动角度的周期信号分量，从N个自适应频率振荡器中选择幅值最大的周期信号分量x以及x所在自适应频率振荡器的参数，该参数作为x的复现系数d2；
2)设x的频率e，判断t之前一段时间内x信号的频率e是否收敛(趋向与一个固定值)，如果收敛，则认为自适应频率振荡器组观测出了外骨骼关节结构运动角度的相位，更新d1和d2，即t时刻频率振荡器复现系数d2’＝d2，多项式函数幂次项系数d1’＝d1；如果不收敛，则认为人体处于非规律运动状态，d1’和d2’保持t‐1时刻状态；
3)将x的相位作为t时刻外骨骼关节结构运动角度的相位。
(4.3)频率振荡器根据t时刻外骨骼关节结构运动角度的相位和复现系数d2，复现出t+1时刻的相位信息c’，作为多项式函数的输入；
(4.4)多项式函数得到t+1时刻的外骨骼关节结构运动角度。
指令综合单元：结合人体步态运动规律以及所述相对运动信息，得出主动运动指令；评估外骨骼关节结构对人体待助力运动关节的跟随误差，对被动运动指令和主动运动指令进行融合，得到混合运动指令，输出给驱动装置。
指令综合单元t+1时刻的混合运动指令i＝k1×a+k2×b，其中a为被动运动指令，b为主动运动指令，k1，k2为权重系数，k1+k2＝1。
k1、k2的确定方法如下：
指令综合单元评估外骨骼关节结构对人体待助力运动关节的跟随误差，当跟随误差大于设定的阈值上限时，k1>k2；当跟随误差小于设定的阈值下限时，k2>k1；当跟随误差位于设定的阈值上限和下限之间时，k1、k2与上一时刻相同。
权重系数k1与k2之和始终保持为1。两个权重系数的大小决定了外骨骼装置主动助力的程度。当k1为1，k2为0时，则外骨骼装置对人体运动没有主动助力，仅有被动助力，但关节跟随效果好，外骨骼装置可以很好的学习人体规律运动。当k1为0，k2为1时，则外骨骼装置为完全主动助力控制。
当外骨骼装置与人跟随效果好时，说明外骨骼装置学习了人体的规律运动，可以很好的模拟人体关节运动，随即降低k1系数，提升k2系数，增强主动助力。当外骨骼装置与人跟随效果差时，说明人的运动改变了过去的步态规律，或者人的运动并不是规律运动，则提升k1系数，降低k2系数，使外骨骼装置更好的跟随人体的不规律运动。
如果检测装置检测到人体待助力运动关节与外骨骼关节结构间相对运动偏差大于预先设定的阈值，则人体运动规律发生变化，此时，进入下一轮被动助力再到主动助力的过程。
本发明的助力外骨骼装置，能够学习规律的人体运动步态，将该规律运动信息和人与助力外骨骼装置之间的相对运动信息进行融合，得出混合运动指令。本发明装置能够为人体规律运动(如匀速的行走，奔跑，上下楼梯和上下坡运动等)进行主动助力，可适用于长时背负重物行走人群，或长时行走易疲乏的体弱者应用。
本发明装置的优点为：在该装置未学习人体规律运动步态或人体处于不规律运动状态时，该装置进行被动助力；当该装置学习了人体规律运动步态后，其可主动运动，带动人体下肢运动，实现主动助力，使得人体可充分减小运动下肢的出力。当人不主动运动时，该装置仍能按照之前学习的规律运动完全带动人体运动，达到更高效的助力效果。
本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员的公知技术。

Claims (7)

1.一种基于规律行走步态学习的助力外骨骼装置，其特征在于：包括外骨骼关节结构、绑缚带、检测装置、控制器和驱动装置；所述外骨骼关节结构与人体待助力运动关节匹配，并通过绑缚带与人体待助力运动关节绑缚在一起，在绑缚带与外骨骼关节结构固连处安装有检测装置，驱动装置安装在外骨骼关节结构上；
检测装置：用于检测人体待助力运动关节与外骨骼关节结构间的相对运动信息，输出给控制器；
控制器：接收检测装置输出的相对运动信息和驱动装置输出的外骨骼关节结构的运动角度，在人体规律运动开始时，获得被动运动指令输出给驱动装置，同时获取人体步态运动规律，结合相对运动信息，得出主动运动指令，将被动运动指令和主动运动指令进行融合后得到混合运动指令，输出给驱动装置；
驱动装置：采集外骨骼关节结构的运动角度，输出给控制器；根据被动运动指令驱动外骨骼关节结构跟随人体待助力运动关节运动，实现被动助力；根据混合运动指令驱动外骨骼关节结构带动人体待助力运动关节运动，实现主动助力；
所述控制器包括关节跟随运动控制单元、规律运动行为学习单元和指令综合单元；
关节跟随运动控制单元：接收检测装置输出的相对运动信息和驱动装置输出的外骨骼关节结构的运动角度，在人体规律运动开始时，利用阻抗控制算法得出被动运动指令，输出给驱动装置；
规律运动行为学习单元：接收检测装置输出的相对运动信息和驱动装置输出的外骨骼关节结构运动角度，进行人体规律运动步态的学习，进而得到人体步态运动规律，输出给指令综合单元；
指令综合单元：结合人体步态运动规律以及所述相对运动信息，得出主动运动指令；评估外骨骼关节结构对人体待助力运动关节的跟随误差，对被动运动指令和主动运动指令进行融合，得到混合运动指令，输出给驱动装置；
规律运动行为学习单元通过以下算法实现：
(4.1)通过自适应频率振荡器组观测t时刻外骨骼关节结构运动角度的相位和复现系数d2；
实现方法如下：
(4.1.1)自适应频率振荡器组包括N个初始频率不同的自适应频率振荡器，每个自适应频率振荡器观测t时刻外骨骼关节结构运动角度的周期信号分量，从N个自适应频率振荡器中选择幅值最大的周期信号分量x以及x所在自适应频率振荡器的参数，该参数作为x的复现系数d2；N为大于1的自然数；
(4.1.2)设x的频率e，判断t之前一段时间内x信号的频率e是否收敛，如果收敛，则认为自适应频率振荡器组观测出了外骨骼关节结构运动角度的相位；如果不收敛，则认为人体处于非规律运动状态，d1和d2保持t-1时刻状态；
(4.1.3)将x的相位作为t时刻外骨骼关节结构运动角度的相位；
(4.2)频率振荡器根据t时刻外骨骼关节结构运动角度的相位和复现系数d2，复现出t+1时刻的相位信息，作为t+1时刻多项式函数的输入；
(4.3)利用t时刻外骨骼关节结构运动角度的相位和t时刻外骨骼关节结构运动角度，通过递推最小二乘法，对t时刻人体一个步态的关节位置运动曲线进行拟合，得到多项式函数幂次项系数d1；
(4.4)多项式函数根据幂次项系数d1和t+1时刻的输入，得到t+1时刻外骨骼关节结构运动角度。
2.根据权利要求1所述的一种基于规律行走步态学习的助力外骨骼装置，其特征在于：在主动助力的过程中，如果检测装置检测到人体待助力运动关节与外骨骼关节结构间相对运动偏差大于预先设定的阈值，则人体运动规律发生变化，此时，进入下一轮被动助力再到主动助力的过程。
3.根据权利要求1所述的一种基于规律行走步态学习的助力外骨骼装置，其特征在于：指令综合单元t+1时刻的混合运动指令i＝k1×a+k2×b，其中a为被动运动指令，b为主动运动指令，k1，k2为权重系数。
4.根据权利要求3所述的一种基于规律行走步态学习的助力外骨骼装置，其特征在于：所述权重系数k1，k2满足：k1+k2＝1。
5.根据权利要求4所述的一种基于规律行走步态学习的助力外骨骼装置，其特征在于：k1、k2的确定方法如下：
指令综合单元评估外骨骼关节结构对人体待助力运动关节的跟随误差，当跟随误差大于设定的阈值上限时，k1>k2；当跟随误差小于设定的阈值下限时，k2>k1；当跟随误差位于设定的阈值上限和下限之间时，k1、k2与t-1时刻相同。
6.根据权利要求1所述的一种基于规律行走步态学习的助力外骨骼装置，其特征在于：关节跟随运动控制单元利用阻抗控制算法得出被动运动指令，其中t+1时刻的被动运动指令a＝α+kβ，α为t时刻的外骨骼关节结构运动角度，β为t时刻的相对运动信息，k为比例系数。
7.根据权利要求6所述的一种基于规律行走步态学习的助力外骨骼装置，其特征在于：k与外骨骼关节结构中心点到检测装置中心点的距离成反比，与同步控制精度成正比。
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