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公开(公告)号：CN112733631B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202011584446.5
申请日：2020-12-28
申请人： 华南理工大学 , 广东天物新材料科技有限公司
摘要： 本发明为下肢动态动作模式识别算法，可有效地识别下肢的动态动作，扩展LDA算法应用场景。包括步骤：采集行走、跑步、上楼梯和下楼梯四种动作模式过程中的欧拉角、角速度和加速度信号、足底压力信号；以后脚跟着地的时间点后预设时间窗口作为特殊数据窗口，截取在特殊数据窗口内所采集的信号数据；对特殊数据窗口中的信号数据进行特征提取，计算特征值并组成特征向量；对一半的特征向量训练，得到最优降维矩阵和四种动作模式所对应的标签向量；将另一半特征向量用于识别，将待识别的特征向量用最优降维矩阵进行降维操作，通过降维后的再识别特征向量与四种动态动作模式所对应的标签向量进行比较，确定识别的动作模式。
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公开(公告)号：CN115582823A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211220602.9
申请日：2022-10-08
申请人： 华南理工大学 , 广东天物新材料科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于踝关节生物力学模型的外骨骼辅助性能预估方法，该方法通过对踝关节处的“人—外骨骼”耦合系统进行建模，将人体踝关节局部的骨骼结构表征为一个矢状面内的平面两杆机构，将外骨骼辅助力矩表征为一个施加于踝关节旋转铰链上的可变力矩，并将受到辅助的主体，即踝关节跖屈肌，根据Hill三要素模型表征为一个肌肉肌腱单元。当输入不同的外骨骼辅助力矩样式时，模型的各个部分互相作用，可以计算出肌肉肌腱单元的代谢能量消耗，进而以此评估踝关节外骨骼的辅助性能。
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公开(公告)号：CN112704491A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011583121.5
申请日：2020-12-28
申请人： 华南理工大学 , 广东天物新材料科技有限公司
摘要： 本发明涉及模式识别领域，为基于姿态传感器和动补模板数据的下肢步态预测方法，首先采集人体在行走过程中右侧的大腿、小腿和脚的欧拉角数据，将一个步态周期内欧拉角数据的对应关系作为动捕模板数据；通过姿态传感器实时获得右侧大腿的欧拉角；基于右侧大腿的欧拉角度和动捕模板数据，得到当前右侧大腿角度所对应的右侧小腿和脚的欧拉角，保存为右侧实时动捕模板数据；基于左右腿的相位对应关系，根据右侧实时动捕模板数据得到左侧的大腿、小腿和脚的欧拉角；通过左右侧的大腿、小腿和脚的欧拉角数据，实时预测下肢的运动。本方法通过一个姿态传感器得到下肢主要部位的位置信息，对整个步态过程进行预测，降低了模式识别的成本。
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公开(公告)号：CN112603292A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011525413.3
申请日：2020-12-22
申请人： 华南理工大学 , 广东天物新材料科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种针对下肢动作的表面肌电信号的阶段选取方法，包括，采集行走、跑步、踏步、上楼梯和下楼梯五种动作模式下的股直肌和股二头肌的的表面肌电信号、脚尖压力信号及足底压力信号，针对每种动作模式，脚尖压力信号及足底压力信号，对四个阶段的表面肌电信号进行截取；每次数据采集中，每种动作模式截取130个数据窗口，分别识别数据集及训练数据集。提取数据窗口的初选特征，计算评价指标，挑选最优阶段用于模式识别。
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公开(公告)号：CN115542723B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202211222151.2
申请日：2022-10-08
申请人： 华南理工大学 , 广东天物新材料科技有限公司
IPC分类号： G05B11/42
摘要： 本发明公开了一种人机在环调试的踝关节外骨骼PD控制器参数整定方法，可用于在不同的穿戴者和行走工况的条件下整定踝关节外骨骼的PD控制器参数使控制效果达到最优，整定过程通过人机在环的在线调节，无须特定测试环境或设备的介入。该方法过程如下：通过穿戴者在步行工况的踝关节外骨骼实际运行过程中采集PD控制器的比例系数Kp和微分系数Kd参数组合，以及对应的辅助力控制误差，导入高斯回归算法中进行曲面拟合，得到曲面的最低点(即预测的控制误差最小)的Kp和Kd参数，再反导入到外骨骼PD控制器中更新参数，重复人机在环的参数迭代过程，最终Kp和Kd参数收敛时即代表PD控制器参数整定至针对当前穿戴者及步行工况的最优。
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公开(公告)号：CN115582823B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202211220602.9
申请日：2022-10-08
申请人： 华南理工大学 , 广东天物新材料科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于踝关节生物力学模型的外骨骼辅助性能预估方法，该方法通过对踝关节处的“人—外骨骼”耦合系统进行建模，将人体踝关节局部的骨骼结构表征为一个矢状面内的平面两杆机构，将外骨骼辅助力矩表征为一个施加于踝关节旋转铰链上的可变力矩，并将受到辅助的主体，即踝关节跖屈肌，根据Hill三要素模型表征为一个肌肉肌腱单元。当输入不同的外骨骼辅助力矩样式时，模型的各个部分互相作用，可以计算出肌肉肌腱单元的代谢能量消耗，进而以此评估踝关节外骨骼的辅助性能。
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公开(公告)号：CN112704491B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202011583121.5
申请日：2020-12-28
申请人： 华南理工大学 , 广东天物新材料科技有限公司
摘要： 本发明涉及模式识别领域，为基于姿态传感器和动补模板数据的下肢步态预测方法，首先采集人体在行走过程中右侧的大腿、小腿和脚的欧拉角数据，将一个步态周期内欧拉角数据的对应关系作为动捕模板数据；通过姿态传感器实时获得右侧大腿的欧拉角；基于右侧大腿的欧拉角度和动捕模板数据，得到当前右侧大腿角度所对应的右侧小腿和脚的欧拉角，保存为右侧实时动捕模板数据；基于左右腿的相位对应关系，根据右侧实时动捕模板数据得到左侧的大腿、小腿和脚的欧拉角；通过左右侧的大腿、小腿和脚的欧拉角数据，实时预测下肢的运动。本方法通过一个姿态传感器得到下肢主要部位的位置信息，对整个步态过程进行预测，降低了模式识别的成本。
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公开(公告)号：CN112894766A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202011562251.0
申请日：2020-12-25
申请人： 华南理工大学 , 广东天物新材料科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种应用于步行踝关节线驱外骨骼的力位置混合控制方法，该方法包括：根据传感器采集的数据得知当前的步态周期百分比；根据步态周期百分比判断当前阶段；结合力控制和位置控制、根据当前阶段选择阶段控制方法和阶段控制参数对电机输出控制指令；判断控制系统是否继续运行，若触发停止控制部件或外骨骼主控制器判断为异常状态时进行执行停止电机转动操作。本发明采用了结合力控制和位置控制的控制策略，结合两者的优势，解决了踝关节线驱外骨骼的控制问题，达成减少力控制的电机需求及电能消耗的效果，同时减少位置控制的调试难度。
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公开(公告)号：CN115429257B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202211224176.6
申请日：2022-10-08
申请人： 华南理工大学 , 广东天物新材料科技有限公司
IPC分类号： A61B5/11 , A61B5/00 , A61H3/00 , G06F18/10 , G06F18/213
摘要： 本发明公开了一种基于IMU和自适应振荡器算法的步态周期相位识别方法，利用自适应Hopf振荡器算法从IMU采集的大腿矢状面摆动角识别出人体步行的运行频率，进而识别出当前状态所处的步态周期相位并给外骨骼提供指示，从而使外骨骼能够按预设的控制策略更新对人体的输出，实现在不同的步态周期相位时所需的不同的外骨骼辅助效果。本发明对比传统方法具有较强实时性，故应对急停或提速等情况时的瞬态响应性能更好，识别到的步态周期相位误差小。另外，本发明占用计算储存空间小，对IMU的采集精度和延迟不敏感，对器械的性能要求低。
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公开(公告)号：CN115429257A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211224176.6
申请日：2022-10-08
申请人： 华南理工大学 , 广东天物新材料科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于IMU和自适应振荡器算法的步态周期相位识别方法，利用自适应Hopf振荡器算法从IMU采集的大腿矢状面摆动角识别出人体步行的运行频率，进而识别出当前状态所处的步态周期相位并给外骨骼提供指示，从而使外骨骼能够按预设的控制策略更新对人体的输出，实现在不同的步态周期相位时所需的不同的外骨骼辅助效果。本发明对比传统方法具有较强实时性，故应对急停或提速等情况时的瞬态响应性能更好，识别到的步态周期相位误差小。另外，本发明占用计算储存空间小，对IMU的采集精度和延迟不敏感，对器械的性能要求低。
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