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【科教版外骨骼平台】基于多传感器信息融合的外骨骼运动意图辨识及其团队研究
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作为一种人在控制环中的人机耦合穿戴设备，人机柔顺协调运动控制和适时地进行助力控制是产品化中必须要解决的两个难题，它们直接影响到了外骨骼机器人产品的人机体验舒适性和安全性。为了解决这两个难题，必须实时准确地辨识与预测人体的运动意图。本文主要针对人体运动意图实时辨识中存在的如下问题进行研究探索：如何合理地进行传感器配置和算法框架的选择，使得系统在数据处理量、传输量和运算响应实时性达到平衡。 本文针对以上问题进行了研究。首先，选择日常生活常见的8 种运动模式进行了识别。在该部分研究中，通过不同的传感器信息源、特征量和模式识别算法进行测试比较，最后通过在算法执行的准确性、实时性及嵌入式平台的可移植性方面综合比较后得出最优的一组算法参数和最优的传感器配置方案。其次，利用神经—模糊推理系统方法完成对运动相位的实时预测。结果显示，预测的平均延时为 61.5 ｍｓ，可以达到实时控制的要求。 图1 给出了人机仿真模型及原理样机AExo(Assistance Exoskeleton)，用于前期的结构仿真分析和实机性能测试。其中，图1(a) 为在 SOLIDWORKS境中搭建的用于对LL-PAE进行运动学和动力学仿真分析的人机耦合仿真模型；图1(b)展示了本研究中搭建的原理样机LL-APE(lower limb power augmentation exoskeleton) 。该外骨骼机器人基于人体仿生学设计，各个关节与人体关节轴心平行，方便进行关节运动范围的安全限位。大小腿和腰宽设计为可调，可兼容 1.55 ｍ ～1.85 ｍ 的穿戴者。LL-APE备有刚性执行器，可提供髋、膝关节在矢状面内屈曲和伸展运动力矩。此外，被动关节可以实现患者髋关节的外展和内收运动及踝关节的屈曲／伸展运动。 外骨骼机器人通过内嵌的多传感器系统实时检测人体运动状态和动作意图，自动跟随使用者的腰部、腿部运动，实时为人体提供有效助力。以实现①助力行走;②辅助康复;③关节肌肉保护等目的，最终使穿戴者更健康、更独立地生活。 外骨骼是兼具实用价值、和理论研究价值的一个产品。 为了快速打通产-学-研的通道，快速专利、论文等成果输出，搭建了一个可以针对高校学生、科学研究、高职院校教培、DIY爱好者等需求支持快速二次开发和功能定制的外骨骼平台，即→【科教版外骨骼平台】。该平台可以采集人体运动的加速度、陀螺仪、关节角度及角速度等物理传感器数据，也可以采集人体肌肉表皮电信号sEMG。基于这些底层传感器数据，使用者可以进行AI算法、机器人控制算法、数据处理、参数优化、步态分析、及利用肌电信号在分子层面对肌肉受力和健康状况进行评估。同事，开发的算法在此平台上可以快速验证，省去了从零开始进行实验硬件平台搭建的时间，让各位研究者专注于特定的部分就行研究、从而快速实现成果输出。 有相关学科研究欢迎联系一起讨论！ |
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