[发明专利]一种面对智能下肢假肢的人体运动意图预知识别方法

说明书

技术领域

本发明属于人工智能及计算机模式识别领域，具体涉及一种面对智能下肢假肢的人体运动意图预知识别方法。

背景技术

全国残疾人抽样调查结果显示，我国现有各类残疾人总数逾8000万，其中肢体残疾者超过2400万肢体的残缺严重影响了残疾人士的正常生活和工作。残疾人康复假肢是肢体残疾人解决行动障碍的重要手段之一。区别于上肢假肢，下肢假肢控制涉及人体运动平衡问题，对残疾人日常生活的影响十分关键。目前虽然已经有一些商业化的下肢假肢，但其中绝大多数假肢的关节是无动力的。残疾人穿戴这类假肢行走，要比健康人多耗费20％-30％的能量，对于更加复杂的行走环境，比如楼梯和凹凸不平的路面，残疾人走起来会非常吃力，且无法维持运动稳定性。实现引入机器人技术的智能下肢已成为国际研究热点，重点主要包括两个方面：智能肢体的设计与控制以及基于惯性传感器的人体运动意图识别研究。前者主要关注如何利用智能仿生技术设计假肢的机械结构和控制方法，使假肢关节在行走过程中具有更接近于人体关节的力学特性，而后者则关注如何根据采集的人体生物信号(如，表面肌电信号)和假肢传感器信号(如，加速度与关节角度)识别出人的运动意图，并根据识别结果调整假肢的控制参数，以实现自然、流畅、稳定的行走。

在下肢智能假肢控制研究中，比较常用的控制策略为分层控制策略。如图2所示，高层控制器识别人的运动意图，中层控制器把运动意图转换为相应控制算法，底层控制器根据控制算法实现闭环控制、驱动假肢运动。本发明所提出的运动意图识别方法属于高层控制部分。人体运动意图识别在穿戴智能动力下肢假肢控制系统中起着至关重要的作用，人体运动意图识别的最终目的是准确、及时地解码人神经中枢中运动意图的信息，智能下肢假肢的底层控制器根据此运动意图信息来选择相应的控制策略。因此，建立一个完善的面向智能下肢假肢的人体运动意图识别数据库是十分必要的。

研究人员尝试各种方法使得数据库包含丰富的下肢假肢运动意图信息，但在实际条件下，建立数据库往往存在以下问题：1.实验场地有限，获取的数据场景单一；2.残疾人志愿者数量较少，且行动不便，使其佩戴假肢正常行走需要耗费大量时间与金钱成本。本发明试图通过合理的数据库建立方法规避以上问题。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供一种面对智能下肢假肢的人体运动意图预知识别方法，所述方法通过建立意图识别数据库并将数据嵌入假肢或绑定在健侧，当佩戴假肢的患侧的运动模式转换之前，根据嵌入假肢或绑定在健侧的传感器产生的时序数据，对残疾人患者的运动意图进行准确地预知识别；

进一步地，所述方法包括：

S1：意图识别数据采集并建立数据库:受试者穿戴惯性传感器，按照预先定义好的迈步顺序运动，收集其运动数据并建立数据库；

S2：意图识别数据预处理：对采集到的数据进行去噪，以及异常数据去除和修补；

S3：意图识别数据特征提取：选择能区分不同类别运动的特征属性，并提取样本数据特征；

S4：分类模型选择与模型训练，选择合适的分类模型进行训练；

S5：完成意图识别，成功识别出运动意图；

进一步地，所述S1具体包括：

S11：选择2n名受试者，男女比例相等，其中n为正整数，每个健康的受试者在模拟患侧和模拟健侧的大腿与小腿以及脚踝处分别穿戴惯性传感器，所述惯性传感器能够记录人体运动时每个时刻的加速度和角速度运动学信息，并随时间累计产生多数据通道的时序数据，数据按照传感器的结构，逐帧保存在文件中；

S12：按照预先定义好的交替迈步顺序，依次模拟残疾人稳态步态行为和转换步态行为，所述稳态步态行为包括平地行走，上楼，下楼，上坡和下坡，所述转换步态行为包括平地行走向上坡转换、平地行走向下坡转换、平地行走向上楼转换、平地行走向下楼转换、上坡向平地行走转换、下坡向平地行走转换、上楼向平地行走转换和下楼向平地行走转换；

S13：对惯性传感器产生的意图识别数据进行记录与归类，并转换成能够被数据分析软件直接读取的数据文件，每个受试者的意图识别数据分开记录保存，且每个不同的步态行为需要标上相应的标签，用于后续的意图识别算法进行有监督的学习与分类；

进一步地，所述S2具体包括：

S21：对原始数据进行去噪处理，对异常数据进行剔除，对缺失数据进行修补；

S22：以每一个脚步从离地开始到触地，先将长序列切成一小步一小步，然后再在一小步里面加窗切割成45帧的窗口；