下肢外骨骼康复机器人步态相识别

作     者：高贯斌 肖纯杰 那靖 邢亚珊 陆声 GAO Guanbin;XIAO Chunjie;NA Jing;XING Yashan;LU Sheng

作者机构：昆明理工大学机电工程学院云南昆明650550 云南省智能控制及应用重点实验室云南昆明650550 云南省第一人民医院云南昆明650034 云南省数字骨科重点实验室云南昆明650034 

出 版 物：《信息与控制》 (Information and Control)

年 卷 期：2024年第53卷第1期

页      面：47-57页

核心收录：

学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：云南省科技厅生物医药重大专项(202102AA310042) 云南省科技厅基础研究专项重点项目(202001AS070028) 

主　　题：脊髓损伤 外骨骼 康复训练 步态相识别 

摘      要：外骨骼机器人作为一种新型的康复设备,在脊髓损伤患者的康复训练中具有广阔的应用前景。其中,人体步态相识别是实现外骨骼机器人穿戴者运动意图识别和准确控制的关键之一。首先,针对脊髓损伤患者康复训练中摆腿触地过程无法自主锁定膝关节的问题,设计了一款绳驱下肢外骨骼康复机器人。该款外骨骼机器人通过足底开关传感器和膝关节编码器来采集患者步态信息,并在一个步态周期内不同的步态相对膝关节进行锁定或放松。其次,通过对人体行走步态的研究和脊髓损伤患者康复训练中锁膝和松膝的需求分析,提出了一种基于足底与地面接触过程信息的步态相分类方法。由于脊髓损伤患者的足底接触过程不可控且不稳定,将膝关节摆角和摆动速度信息引入步态相识别中,提出了融合脚与地面接触信息、膝关节摆角及摆动速度信息的步态相识别方法。最后,基于采集到的志愿者步态数据,进行了步态相识别方法的实验验证。结果表明,所提方法的平均步态相识别率达到99.906%,并且当足底开关传感器发生故障或未正常触发时,锁膝相和松膝相的正确识别率仍然分别达到94.488%和91.853%,从而验证了所提方法的有效性和容错能力。