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公开(公告)号：CN117743998A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311742712.6
申请日：2023-12-18
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： G06F18/2433 , A61B5/369 , A61H1/02 , G06F18/2111 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F3/01
摘要： 本发明公开了一种脑电信号自适应解码方法及其在康复机器人中的应用，首先通过脑电设备采集受试者的大脑信号，并对原始脑电数据进行重参考、滤波、分段和基线校正，得到预处理后的脑电数据；然后基于协方差矩阵自适应进化策略对频率和时间进行二维的迭代优化，提取最优时间和频率区间空间滤波后的特征进行分类识别，然后根据得到的分类结果向康复机器人发送相应的运动控制指令，由康复机器人执行控制指令，帮助受试者完成康复运动。本发明技术不需要大量的样本支持，可以自适应提取最优特征，有效解决跨被试问题，具有精度高，适应能力强等优点。
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公开(公告)号：CN111515938B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202010466162.X
申请日：2020-05-28
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明公开了一种继承型迭代学习控制的下肢外骨骼行走轨迹跟踪方法。本方法采用下肢外骨骼模型为被控对象，建立下肢外骨骼步速对应的轨迹库，设计下肢外骨骼继承型迭代学习控制方法，对不同步速下的轨迹进行控制。本方法将不同步速下的髋关节和膝关节角度的数据作为系统跟踪的期望轨迹，使其可使用迭代学习控制方法；采用继承公式实现了不同步速的步态周期之间的联系，有效利用前一步速下的迭代学习控制信息作为当前新步速下的初始信息，不用重新学习就能够实现对不同步速下的不同角度期望轨迹进行快速有效跟踪，避免了新步速下的重新学习的问题，以减少学习次数，缩短控制时间，快速达到收敛要求，并且比重新学习的收敛速度更高。
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公开(公告)号：CN111611859B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202010315195.4
申请日：2020-04-21
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于GRU的步态识别方法，属于假肢技术领域，本发明解决了传统步态分类方法计算复杂、实时性差等问题，通过GRU省却了繁复的特征提取工程，只需使用模型参数进行分类即可，大大提升了计算速度，且实现了步态阶段的实时计算，摆脱了传统步态识别需要在线下进行分类的繁琐过程。其包括：利用穿戴于假肢足底的FSR薄膜压力传感器采集行走时的足底压力信息；根据目标典型行走特征和时间戳将各数据队列打上相应标签；搭建GRU网络模型；定义GRU单元、全连接层及各激活函数；得到的数据标签对分成训练集与测试集，训练集送入GRU网络模型进行训练，训练完成后利用测试集评估模型分类效果，进行线上实时分类。
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公开(公告)号：CN113063411A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202010605919.9
申请日：2020-06-29
申请人： 河北工业大学 , 天津(滨海)人工智能军民融合创新中心
摘要： 本发明公开了一种外骨骼评价系统及其使用方法，外骨骼评价系统包括：姿态捕获模块、压力测量模块和数据分析模块，姿态捕获模块包括图像读取单元和姿态分析单元；图像读取单元用于读取相机所拍摄的图像，并将相机所拍摄外骨骼运动的视频流中的图像帧传送至姿态分析单元；姿态分析单元对图像帧通过实时2D姿态估计算法进行分析，再结合相机信息、相机间位置关系和人体先验信息，通过3DPS模型解算得到外骨骼运动过程中的实时三维姿势关节点信息D；压力测量模块读取2个压力传感器的数据，基于上述信息对静止和运动过程中的外骨骼进行评估。本发明可以在不添加任何标记点的情况下获得外骨骼的精确运动过程。
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公开(公告)号：CN109276415B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201811438975.7
申请日：2018-11-28
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： A61H3/00
摘要： 本发明为一种下肢外骨骼机器人的控制方法。该方法将电机和能量收集装置双驱动系统，视为干扰+主控驱动器的组合，通过把能量回收装置所提供助力带来的不确定性干扰和模型不确定性干扰组成系统的集中总干扰，利用有限时间收敛干扰观测器估计系统中存在的集中总干扰，补偿到非奇异终端滑模控制器中，从而获得电机的控制力矩，完成对电机驱动系统的控制。本发明利用极限学习机通过脚底压力和关节角度角速度在线计算能量收集装置所收集到的能量，利用所估算的能量和外骨骼姿态来计算能量收集装置所释放时间，完成对能量收集装置的控制，补充电机峰值力矩输出。
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公开(公告)号：CN111811851A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010598614.X
申请日：2020-06-28
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： G01M99/00 , G01D21/02 , G05B19/042
摘要： 本发明公开了一种静态下肢康复辅具测试系统，包括：底座和移动装置，所述移动装置包括：水平设置的水平导轨、竖直设置的竖直导轨和关节固定结构，所述水平导轨的底端固装在所述底座上，所述竖直导轨的底端与所述水平导轨上的滑块固装，所述关节固定结构固装在所述竖直导轨的滑块上，用于安装康复辅具，所述康复辅具为外骨骼关节模块或假肢模块。该静态下肢康复辅具测试系统的康复辅具可选择外骨骼关节模块或假肢模块，实现对不同康复辅具的测试，获取对康复辅具的参数需求，也可与康复辅具直接交互，对其辅助效果进行评测。
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公开(公告)号：CN109938892A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910264489.6
申请日：2019-04-03
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明一种智能膝上假肢穿戴者骑行状态识别系统。该系统包括假肢主体结构和识别系统；所述的假肢主体结构包括假肢接受腔、假肢膝关节、假肢小腿管、假肢脚，其中，假肢接受腔底部连接假肢膝关节，假肢膝关节底部连接假肢小腿管上端，假肢小腿管下端连接假肢脚；所述的识别系统包括假肢接受腔角度模块、假肢小腿模块、脚尖压力传感器模块、脚心压力传感器模块、脚跟压力传感器模块、单片机模块和驱动电机模块。本发明对膝关节角度的判断的准确率及计算速度大大提高；通过多传感器进行判断，大大提高了骑行状态判断的准确性。
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公开(公告)号：CN109276415A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811438975.7
申请日：2018-11-28
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： A61H3/00
CPC分类号： A61H3/00 , A61H2003/007 , A61H2201/1207 , A61H2201/1642 , A61H2201/165 , A61H2201/5071 , A61H2201/5084 , A61H2205/102
摘要： 本发明为一种下肢外骨骼机器人的控制方法。该方法将电机和能量收集装置双驱动系统，视为干扰+主控驱动器的组合，通过把能量回收装置所提供助力带来的不确定性干扰和模型不确定性干扰组成系统的集中总干扰，利用有限时间收敛干扰观测器估计系统中存在的集中总干扰，补偿到非奇异终端滑模控制器中，从而获得电机的控制力矩，完成对电机驱动系统的控制。本发明利用极限学习机通过脚底压力和关节角度角速度在线计算能量收集装置所收集到的能量，利用所估算的能量和外骨骼姿态来计算能量收集装置所释放时间，完成对能量收集装置的控制，补充电机峰值力矩输出。
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公开(公告)号：CN105769186B
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201610172001.3
申请日：2016-03-23
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： A61B5/0488 , A61H3/00
摘要： 本发明涉及基于复杂网络的肌电信号采集位置选取方法，其特征在于包括如下步骤：采集肌电信号；计算各肌电信号采集点连接关系，对步骤S1采集到的肌电信号进行预处理，计算n个肌电信号采集点之间的连接关系，构建复杂网络模型；分析网络特性，计算不同运动模式下的节点特性指标；确定肌电信号采集位置。本发明利用复杂网络分析下肢表面肌电信号，可以深入地分析各肌肉在下肢运动过程中的协调配合关系，与以前选择肌电信号幅值比较大的采集位置选取方法相比，可以确定与不同运动模式关系更紧密的肌群和电极放置位置，为肌电控制下肢康复辅具过程中的肌电选择提供理论依据。
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公开(公告)号：CN106638399A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201710085458.5
申请日：2017-02-17
申请人： 河北工业大学
CPC分类号： E01H1/001 , E01H1/0827
摘要： 本发明涉及一种陆地油品回收装置及收集方法，其特征在于该装置包括驱动部分、收集处理部分和储存部分，所述驱动部分用于产生压强差，提供抽取动力，与储存部分的排气口连接；收集处理部分用于收集待收集油品，与储存部分的进口相连；所述收集部分包括采集器、滚刷支架、滚刷、喷水管、喷头、喷水阀门、筛网和毛刷；所述采集器呈漏斗形，具有内腔，底部为进油口，顶部为出油口；在采集器底部进油口处安装有筛网，筛网与采集器底部边缘固定连接，通过筛网将采集器的内腔与外界分隔开；在筛网下表面安装有毛刷，毛刷上安装有微型电机，使毛刷能进行左右周期性摆动；在毛刷下表面安装有温度传感器；在采集器底面边缘左右两侧对称固定有两组滚刷支架。
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