阅读说明：本技术 一种基于对称性的智能关节假肢调控方法及系统 (Intelligent joint prosthesis regulating and controlling method and system based on symmetry ) 是由 张腾翔 高佳圆 陈益强 于 2020-05-19 设计创作，主要内容包括：本发明提出一种基于对称性的智能关节假肢调控方法及系统,包括：通过传感器获取残肢运动信息,以及与残肢对称的健肢运动信息,根据残肢运动信息和健肢运动信息,分别得到残肢运动轨迹和健肢运动轨迹,基于残肢运动轨迹和健肢运动轨迹,计算残肢和健肢间的对称性因子；根据健肢上个行走周期对应的健肢运动轨迹,得到残肢目标姿态,根据残肢运动轨迹计算残肢的当前姿态,通过将当前姿态与目标姿态输入控制模型,得到位于残肢的假肢关节电机的控制参数,使用控制参数调控假肢的关节运作。本发明使用对称性作为优化目标,进行智能假肢控制参数调节,从而不需对地形进行预先识别。(The invention provides an intelligent joint prosthesis regulating method and system based on symmetry, which comprises the following steps: acquiring residual limb movement information and healthy limb movement information symmetrical to the residual limb through a sensor, respectively acquiring a residual limb movement track and a healthy limb movement track according to the residual limb movement information and the healthy limb movement information, and calculating a symmetry factor between the residual limb and the healthy limb based on the residual limb movement track and the healthy limb movement track; obtaining a target posture of the residual limb according to a healthy limb motion track corresponding to the last walking cycle of the healthy limb, calculating the current posture of the residual limb according to the residual limb motion track, obtaining a control parameter of a prosthetic joint motor positioned on the residual limb by inputting the current posture and the target posture into a control model, and regulating and controlling joint operation of the prosthetic joint by using the control parameter. The invention uses symmetry as an optimization target to adjust the control parameters of the intelligent artificial limb, thereby not needing to identify the terrain in advance.)

一种基于对称性的智能关节假肢调控方法及系统

技术领域

本发明涉及义肢(假肢)仿生技术领域，并特别涉及一种基于对称性的智能关节假肢调控方法及系统。

背景技术

目前智能假肢主要有以下几种技术：

被动式关节的阻尼智能调控技术。其主要控制原理是能够通过假肢关节内部或健肢上佩戴的传感器信息实时计算传戴者当前行走的步速，将步速分为若干个等级，根据步速快慢自动控制执行机构给予气压缸阻尼不同的参数设置，使摆动相的摆动速度符合穿戴者行走速度，从而使步态更加自然；

主动式关节的仿生运动控制技术。能够在复杂路况下的一些费力动作时提供主动助力，使穿戴者行走更加省力；

基于人体生物信息的智能控制技术。收集脑肌电等能够直观的反映人的运动意图的生物信号，然后通过微处理器来控制关节，达到相应的屈伸阻尼。

然而现有技术存在以下缺陷：

1.被动假肢在行走或者其他运用到假肢关节的过程中阻尼不能随时调节，因此速度变化适应性差，患者容易疲劳；

2.主动式主要采用电机作为驱动装置，由于关节运动过程中电机需要持续运行，因此耗电极高，电源问题难以突破；

3.残疾人肌电采集法的个体差异性较大、控制识别的准确性较差，因此人体生物信息尚未得到大规模的使用。

4.对于地形等其他条件的转变，现有假肢的自适应性比较差，不能够改变转换策略。

5.现有发明并没有考虑到对称性这项评价标准。

6.现有技术并没有对于人体动作的预测机制。

因此本方案提出，基于对称性的智能关节假肢调节机制。

发明内容

本发明目的在于充分利用人体多种信息，包括并不限于物理信息、生理信息、对称信息等，提出了这一种基于对称性的智能关节假肢调节机制。

针对现有技术的不足，本发明提出一种1.一种基于对称性的智能关节假肢调控方法，其中包括：

步骤1、通过传感器获取残肢运动信息，以及与残肢对称的健肢运动信息，根据该残肢运动信息和该健肢运动信息，分别得到残肢运动轨迹和健肢运动轨迹，基于该残肢运动轨迹和该健肢运动轨迹，计算残肢和健肢间的对称性因子；

步骤2、根据健肢上个行走周期对应的健肢运动轨迹，得到残肢目标姿态，根据该残肢运动轨迹计算残肢的当前姿态，通过将该当前姿态与该目标姿态输入控制模型，得到位于残肢的假肢关节电机的控制参数，使用该控制参数调控该假肢的关节运作。

所述的基于对称性的智能关节假肢调控方法，其中该传感器包括惯性传感器和压力传感器，压力传感器用于校准惯性传感器的数据飘移。

所述的基于对称性的智能关节假肢调控方法，其中该控制参数包括该假肢的关节中气缸的阻尼调节和电机的动力调节。

所述的基于对称性的智能关节假肢调控方法，其中以该对称性因子作为损失函数训练神经网络模型，得到该控制模型。

所述的基于对称性的智能关节假肢调控方法，其中该步骤2包括：分别对该残肢运动信息和该健肢运动信息中加速度数据进行积分，得到残肢位移矢量和健肢位移矢量，将假肢压力最大时的姿态作为基准姿态，综合该残肢位移矢量和该健肢位移矢量，得到残肢的当前姿态。

本发明还公开了一种基于对称性的智能关节假肢调控系统，其中包括：

模块1、通过传感器获取残肢运动信息，以及与残肢对称的健肢运动信息，根据该残肢运动信息和该健肢运动信息，分别得到残肢运动轨迹和健肢运动轨迹，基于该残肢运动轨迹和该健肢运动轨迹，计算残肢和健肢间的对称性因子；

模块2、根据健肢上个行走周期对应的健肢运动轨迹，得到残肢目标姿态，根据该残肢运动轨迹计算残肢的当前姿态，通过将该当前姿态与该目标姿态输入控制模型，得到位于残肢的假肢关节电机的控制参数，使用该控制参数调控该假肢的关节运作。

所述的基于对称性的智能关节假肢调控系统，其中该传感器包括惯性传感器和压力传感器，压力传感器用于校准惯性传感器的数据飘移。

所述的基于对称性的智能关节假肢调控系统，其中该控制参数包括该假肢的关节中气缸的阻尼调节和电机的动力调节。

所述的基于对称性的智能关节假肢调控系统，其中以该对称性因子作为损失函数训练神经网络模型，得到该控制模型。

所述的基于对称性的智能关节假肢调控系统，其中该模块2包括：分别对该残肢运动信息和该健肢运动信息中加速度数据进行积分，得到残肢位移矢量和健肢位移矢量，将假肢压力最大时的姿态作为基准姿态，综合该残肢位移矢量和该健肢位移矢量，得到残肢的当前姿态。

由以上方案可知，本发明的优点在于：

相对现有技术，本发明提供一种新的调节机制来改善假肢佩戴者的不对称性，减少截肢部位肌肉和骨骼的退化，让假肢具有更高的仿生性。且使用对称性作为优化目标，进行智能假肢控制参数调节，从而不需对地形进行预先识别。

附图说明

图1为本发明假肢控制流程图；

图2为本发明实施例示意图。

具体实施方式

对于单侧截肢者，与假肢对称对应的正常部位总是要比假肢更接近健康人的状态。人体具有对称性非常多，包括并不限于步态对称。同时具有对称性的关节非常多，包括并不限于膝关节，踝关节，髋关节。体正常步态的一个突出特点是运动的对称性。特殊或者异常情况在步态整体特征上的反映是破坏了运动的对称性。生物信号(包括并不限于脑肌电)能够直观的反映人的运动意图，并且先于动作发生，对于假肢这种需要与人体密切配合的智能设备来说，是很好的控制信息。

假肢根据力矩的实现方法可以分为主动假肢和被动假肢以及半主动假肢。其中，传统式假肢以被动式假肢为主。在支撑期时，通过弹性元件(弹簧)和储能元件(液压缸、气缸)储存能量，同时给予一定的阻尼，保证支持的稳定。在摆动期时，释放能量，实现关节的屈伸。

智能假肢则以主动假肢以及半主动假肢为主。智能假肢往往具有多种传感器，通过传感器来收集信息，检测人体行走的步态参数。然后通过微处理器来控制关节，达到相应的屈伸阻尼。根据外部条件变化来进行运动，具有一定的主动适应性。

本发明包括以下关键点：

关键点1，使用多种传感器来获取佩戴者的物理信息、生理信息以及对称信息。传感器包括并不限于角度传感器、力矩传感器、位置传感器等。

关键点2，在佩戴者的对称肢体部位也加入对应的传感器，或者对称肢体的物理信息、生理信息以及对称信息。

关键点3，通过评价系统实时对佩戴者当前的状态做评价，其中，评价系统的评价机制包括并不限于佩戴者的肢体对称性。

关键点4，根据评价系统做出的评价，对于假肢的控制进行实时调整。其中假肢的控制包括并不限定于阻尼调节以及动力调节。

为让本发明的上述特征和效果能阐述的更明确易懂，下文特举实施例，并配合说明书附图作详细说明如下。

人体正常步态的一个突出特点是运动的对称性。特殊或者异常情况在步态整体特征上的反映是破坏了行走的对称性。因此评价系统利用步态对称来实现。

本发明使用对称性作为优化目标，进行智能假肢控制参数调节，从而不需对地形进行预先识别。

假肢控制流程如图1所示。基于传感器信息(包括但不限于惯性测量单元IMU、压力传感器)，分别恢复残肢和健肢的运动轨迹。基于两个运动轨迹，计算两肢对称性因子，并由此计算残肢的目标姿态。同时，基于已恢复出的残肢运动轨迹可得到残肢的当前姿态。通过将残肢的当前姿态与目标姿态输入学习模型，即可得到当前电机的控制参数。学习模型可通过仿真和实验等方式得到。图2为示例系统。在两肢大腿与小腿处分别放置IMU，两足底放置压力传感器。通过IMU的加速度、角速度信息，恢复两肢运动轨迹。通过两足底的压力传感器，可校准IMU的数据飘移。

其中残肢的当前姿态的计算方法包括：由于IMU数据飘移得到校准，因此可以通过对IMU的加速度数据进行积分得到位移矢量。可将足底压力最大时的直立姿态作为基准姿态，综合两个IMU的位移矢量，即可得到当前残肢姿态。

以下为与上述方法实施例对应的系统实施例，本实施方式可与上述实施方式互相配合实施。上述实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在上述实施方式中。

本发明还公开了一种基于对称性的智能关节假肢调控系统，其中包括：

模块1、通过传感器获取残肢运动信息，以及与残肢对称的健肢运动信息，根据该残肢运动信息和该健肢运动信息，分别得到残肢运动轨迹和健肢运动轨迹，基于该残肢运动轨迹和该健肢运动轨迹，计算残肢和健肢间的对称性因子；

模块2、根据健肢上个行走周期对应的健肢运动轨迹，得到残肢目标姿态，根据该残肢运动轨迹计算残肢的当前姿态，通过将该当前姿态与该目标姿态输入控制模型，得到位于残肢的假肢关节电机的控制参数，使用该控制参数调控该假肢的关节运作。

所述的基于对称性的智能关节假肢调控系统，其中该传感器包括惯性传感器和压力传感器，压力传感器用于校准惯性传感器的数据飘移。

所述的基于对称性的智能关节假肢调控系统，其中该控制参数包括该假肢的关节中气缸的阻尼调节和电机的动力调节。

所述的基于对称性的智能关节假肢调控系统，其中以该对称性因子作为损失函数训练神经网络模型，得到该控制模型。

所述的基于对称性的智能关节假肢调控系统，其中该模块2包括：分别对该残肢运动信息和该健肢运动信息中加速度数据进行积分，得到残肢位移矢量和健肢位移矢量，将假肢压力最大时的姿态作为基准姿态，综合该残肢位移矢量和该健肢位移矢量，得到残肢的当前姿态。