[发明专利]外骨骼机器人控制方法、系统、控制器及存储介质

说明书

本发明提供一种外骨骼机器人控制方法、系统、控制器及存储介质，涉及外骨骼机器人技术领域。该方法包括：获取人体肌群的形变量；将形变量输入意图识别模型，得到意图识别模型输出人体的动作意图；将形变量输入肌力映射模型，得到肌力映射模型输出的肌群肌力；基于动作意图和肌群肌力确定外骨骼机器人各关节的控制指令；其中，意图识别模型基于人体肌群的形变量样本数据和人体的动作意图样本数据训练得到；肌力映射模型基于人体肌群的形变量样本数据和肌群肌力样本数据训练得到。控制过程中既考虑人体肌群肌力提供的主动力，又考虑人体的动作意图，使外骨骼机器人与人体主动发力高低而调整提供的辅助力，以自动适应用户肌力变化。

技术领域

本发明涉及外骨骼机器人技术领域，尤其涉及一种外骨骼机器人控制方法、系统、控制器及存储介质。

背景技术

外骨骼机器人可穿戴在操作者的四肢，为操作者提供康复训练、身体辅助等功能。以病弱患者为例，穿戴外骨骼机器人后可以在外骨骼机器人的支撑下和正常人一样行走和站立。

外骨骼机器人操作是需借助传感技术获取操作者的动作意图。目前常见的方式是借助肌电传感器检测以进一步判断操作者的动作意图。当肌电传感器容易受人体汗液、体温等不确定因素的硬性，每次启动都需要重新校准，一致性差且对肌力弱的群体而言，肌电传感器难以检测到信号，适用人群受限。

发明内容

本发明提供一种外骨骼机器人控制方法、系统、控制器及存储介质，用以解决现有技术中外骨骼机器人采用肌电传感器检测一致性差且适用人群受限的缺陷。

本发明提供一种外骨骼机器人控制方法，包括：

获取人体肌群的形变量；

将所述形变量输入意图识别模型，得到所述意图识别模型输出人体的动作意图；

将所述形变量输入肌力映射模型，得到所述肌力映射模型输出的肌群肌力；

基于所述动作意图和所述肌群肌力确定外骨骼机器人各关节的控制指令；

其中，所述意图识别模型基于人体肌群的形变量样本数据和人体的动作意图样本数据训练得到；所述肌力映射模型基于人体肌群的形变量样本数据和肌群肌力样本数据训练得到。

根据本发明提供的一种外骨骼机器人控制方法，在获取人体肌群的形变量之前还包括：

获取多个超声波传感器的发送信号和回传信号；

基于所述发送信号和所述回传信号的相位差确定人体肌群的形变量；

其中，多个所述超声波传感器设置在人体的不同位置。

根据本发明提供的一种外骨骼机器人控制方法，所述基于所述动作意图和所述肌群肌力确定外骨骼机器人各关节的控制指令具体包括：

基于所述动作意图和行走动力学模型确定人机耦合状态下各关节的合力矩；所述行走动力学模型表征人体的标准步态和人机耦合状态下外骨骼机器人各关节的力矩之间的对应关系；

基于所述肌群肌力确定人体各关节的输出力矩；

基于所述合力矩和所述输出力矩确定外骨骼机器人各关节的补偿力矩，基于所述补偿力矩控制外骨骼机器人各关节的运动。

根据本发明提供的一种外骨骼机器人控制方法，所述将所述形变量输入意图识别模型，得到所述意图识别模型输出的动作意图具体包括：

将所述形变量输入动作识别模型，得到所述动作识别模型输出的人体动作；

将所述人体动作输入意图映射模型，得到所述意图映射模型输出的动作意图；

其中，动作识别模型基于人体肌群的形变量样本数据和人体动作样本数据训练得到；意图映射模型基于人体动作样本数据和动作意图样本数据训练得到。