基于下肢關(guān)節(jié)力矩解算與預(yù)測的人體運動趨勢感知研究.pdf

1、外骨骼機器人實現(xiàn)對穿戴者主動助力的前提是提前獲知穿戴者的運動趨勢，雖然通過檢測人體生物信號（EEG、EMG、肌肉硬度等信號）可以較為直接地獲得穿戴者的運動趨勢，但是這類方法存在傳感器安裝不便、可靠性低的問題；而通過安裝在外骨骼機器人上的位置類傳感器檢測穿戴者運動信號，容易獲得穩(wěn)定可靠的結(jié)果，若能利用當(dāng)前運動信號并結(jié)合特定算法以實現(xiàn)外骨骼機器人對人體運動趨勢的預(yù)測，則必能將外骨骼機器人的主動助力功能帶入實際應(yīng)用。針對該情況，本文研究了基于

2、人體動力學(xué)模型的關(guān)節(jié)力矩解算方法，結(jié)合下肢運動步態(tài)周期性的特點設(shè)計一套用于預(yù)測穿戴者關(guān)節(jié)力矩變化趨勢的算法，實現(xiàn)了對穿戴者運動趨勢的感知。
　　本研究首先為了獲得穿戴者的實時關(guān)節(jié)力矩，利用下肢外骨骼機器人上的傳感器獲得運動信號，建立人體下肢簡化模型，對外骨骼人機系統(tǒng)中人體運動學(xué)及動力學(xué)進行分析，實現(xiàn)基于外骨骼機器人上傳感信息的穿戴者關(guān)節(jié)力矩實時解算，為關(guān)節(jié)力矩的預(yù)測算法奠定基礎(chǔ)。研究結(jié)果表明，下肢關(guān)節(jié)力矩的變化能夠及時的反應(yīng)出下肢

3、運動趨勢的變化，證明其可用于人體運動趨勢的感知。其次，為了準(zhǔn)確預(yù)測穿戴者運動趨勢，構(gòu)建穿戴者在典型步態(tài)及近期步態(tài)下的關(guān)節(jié)力矩信息樣本庫；將當(dāng)前步態(tài)下已出現(xiàn)的關(guān)節(jié)力矩曲線與樣本庫中對應(yīng)時區(qū)的關(guān)節(jié)力矩曲線進行相似性度量，根據(jù)度量結(jié)果把當(dāng)前運動分為平穩(wěn)步態(tài)運動和變異步態(tài)運動；對于平穩(wěn)運動，利用相似樣本的關(guān)節(jié)力矩曲線獲得當(dāng)前步態(tài)的關(guān)節(jié)力矩的預(yù)測值；對于變異運動，定義變異度評價函數(shù)，變異度較小則對樣本進行平移和拉伸變換使其與當(dāng)前運動相似以用于預(yù)測

4、；變異度較大則基于時間序列短期預(yù)測模型對穿戴者運動所需的關(guān)節(jié)力矩進行預(yù)測。最后，為了驗證運動趨勢感知算法的有效性，建立下肢外骨骼機器人的助力性能評價標(biāo)準(zhǔn)，并利用下肢外骨骼機器人實驗平臺進行驗證實驗。對平穩(wěn)步態(tài)運動和變異步態(tài)運動時穿戴者下肢的關(guān)節(jié)力矩進行預(yù)測，并將預(yù)測結(jié)果經(jīng)助力系數(shù)調(diào)整后直接控制外骨骼機器人運動，使外骨骼對穿戴者產(chǎn)生助力，根據(jù)設(shè)定的助力性能評價標(biāo)準(zhǔn)衡量外骨骼機器人對穿戴者的助力效果，實驗結(jié)果驗證了該運動趨勢預(yù)測算法對下肢外