[发明专利]基于振荡器的下肢髋关节外骨骼混合步态相位估计助力控制方法

说明书

本发明公开了一种基于振荡器的下肢髋关节外骨骼混合步态相位估计助力控制方法。它可以自主学习外骨骼穿戴者的步态特征，并自动检测穿戴者行走速度变化情况，根据速度变化程度选择不同相位估计器，实现了在仅有角度传感器和足底压力传感器的情况下确保变速度行走过程中每个步态相位估计的准确性、助力的柔顺性以及人机协调性。克服了传统基于振荡器的步态相位估计助力方法对行走速度频繁切换导致的相位估计不准确的问题，而且本技术方案不需要复杂的动力学建模便能计算出符合人体步态特征的助力力矩，人机协调性更高。

技术领域

本发明属于康复医疗外骨骼机器人助力辅助领域，特别地涉及一种基于自适应振荡器的髋关节外骨骼机器人的控制方法。

背景技术

20世纪90年代以来，我国经济高速发展，人民生活水平不断提高，但是许多诸如人口老龄化等社会问题也随之而来。据不完全统计，我国65岁及以上老年人口从1999年的6299万增加到2000年的8811 万，占总人口比例由5.57％上升至6.96％，我国老龄化速率位列世界首位。迅速增长的人口老龄化趋势不仅制约着社会的发展，而且会对我国医疗保障体系造成巨大挑战。2011年，国务院办公厅印发《社会养老服务体系建设规划(2011-2015年)》指出，我国社会养老服务体系建设仍然处于起步阶段，养老服务设施简陋、功能单一，难以满足照料护理、医疗康复和精神慰藉等多方面服务。

随着年龄的增加，人体生理功能衰退，四肢灵活度下降，各种疾病，如中风(脑卒中)、急性脑血管病、类风湿性关节炎、肌肉萎缩等疾病导致老年人肢体运动功能障碍，严重危害健康，影响患者的正常生活。

近年来，下肢外骨骼机器人的出现克服了传统康复训练方式效率低、效果慢等缺点。下肢外骨骼机器人可以根据不同患者的个人情况灵活调整康复训练的方式，使康复训练更加科学，更加有效，机器人技术给康复训练带来了福音，因此，发展下肢外骨骼机器人控制技术，对实现康复训练自动化，帮助下肢运动功能障碍患者恢复行走能力，提高我国康复医疗水平等方面有着重要的应用价值。

但如今国内外骨骼产品在控制方法上仍然存在许多缺点，例如：人体步态信息感知依赖大量传感器、助力力矩滞后、泛化性能差及人机协调度低等。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种基于振荡器的下肢髋关节外骨骼混合步态相位估计助力控制方法。它可以自主学习外骨骼穿戴者的步态特征，并自动检测穿戴者行走速度变化情况，根据速度变化程度选择不同相位估计器，实现了在仅有角度传感器和足底压力传感器的情况下确保变速度行走过程中每个步态相位估计的准确性、助力的柔顺性以及人机协调性。

本发明的技术方案：基于振荡器的下肢髋关节外骨骼混合步态相位估计助力控制方法，包括如下步骤：

1)先获取髋关节的角度传感器数据和足底压力传感器数据，然后根据获取到的角度数据和足底压力数据，将获取的数据通过滤波器进行处理，去除数据中的高频信号，经过滤波器处理的数据通过相位划分器将步态阶段进行划分，获得步态阶段划分的结果；

2)将步态阶段划分的结果，相位估计选择器将滤波之后的角度数据及自适应振荡器输出信号进行计算获得结果，并根据该结果选择使用角度模型相位估计器或者自适应振荡器来进行相位估计；

2.1)选择使用自适应振荡器的情况下，自适应振荡器根据滤波之后的角度信号与上述结果进行计算，计算获得的归一化后的相位和自适应振荡器输出信号，归一化后的相位输入到力矩发生器中，自适应振荡器输出信号则返回相位估计选择器；

2.2)选择使用角度模型相位估计器的情况下，角度模型相位估计器根据输入的信号计算出步态周期变化阶段的相位，并输入到力矩发生器中；

3)力矩发生器根据收到的信号计算出助力辅助力矩；通过助力辅助力矩控制外骨骼电机执行器。

所述的滤波器采用巴特沃斯低通滤波器，设计二阶巴特沃斯低通滤波器，滤除数据高频噪声，其中巴特沃斯低通滤波器增益为公式 (1.1)：