阅读说明：本技术 基于源端融合的假肢运动意图识别方法及其装置 (Artificial limb movement intention identification method and device based on source end fusion ) 是由 张岩岭 李哲 冯琴琴 金坤锋 玄利圣 于 2019-11-05 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于源端融合的假肢运动意图识别方法及其装置,是将处理器通过设置在假肢脚掌上的压力传感器采集地面支反力分布情况,判断步态周期,计算步速；通过设置在假肢膝关节位置的加速度传感器采集的数据,区分平地、上楼梯、上斜坡、下楼梯、下斜坡路况；结合设置在假脚踝关节位置的角度传感器数据,区分上楼梯、上斜坡、下楼梯和下斜坡,最后所述处理器根据步速和路况判断截肢者运动意图。本发明处理器根据步速和路况,控制所述假肢改变动作,帮助假肢准确做出相应的动作,使得截肢者不需要自己用力来改变假肢动作,可以让截肢者在假肢使用过程中更加省力,也能让假肢的步态更加自然。(The invention discloses a method and a device for identifying the movement intention of an artificial limb based on source end fusion.A processor collects the distribution condition of ground support reaction force through a pressure sensor arranged on the sole of the artificial limb, judges the gait cycle and calculates the pace; the road conditions of flat ground, stairs, slopes, stairs and slopes are distinguished through data collected by an acceleration sensor arranged at the position of the knee joint of the artificial limb; and finally, the processor judges the movement intention of the amputee according to the pace and the road condition. The processor controls the artificial limb to change the action according to the pace and road conditions, and helps the artificial limb to accurately make corresponding action, so that an amputee does not need to change the action of the artificial limb by using force, the amputee can save more labor in the use process of the artificial limb, and the gait of the artificial limb can be more natural.)

基于源端融合的假肢运动意图识别方法及其装置

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种基于源端融合的假肢运动意图识别方法及其装置。

背景技术

随着社会的发展，生活水平的提高，截肢者对于智能假肢的要求越来越高，简单的行走和站立已经不能满足截肢者的要求，截肢者还需要智能假肢能够识别他们的运动意图，根据不同的步速，不同的路况进行步态的调节。要实现智能假肢能够根据步速路况调节步态，智能假肢必须能够识别步速路况等信息，准确识别截肢者的运动意图，所以运动意图的识别对于提高智能假肢性能具有重要意义。

目前运动意图识别的主要方法为采用陀螺仪和加速度传感器计算分析运动意图。主要方法为在智能假肢的残肢腔安装陀螺仪和加速度传感器，在脚底安装压力开关传感器，通过压力传感器开关信号区别步态周期的支撑相和摆动相，通过陀螺仪测试大腿残肢的角速度，根据角速度计算髋关节角度，通过加速度传感器测试大腿残肢的加速度，将测试到的压力、髋关节角度、角速度、加速度等数据通过传感器融合算法和隐马尔可夫模型与前期建立的数据模型库进行匹配判断路况，识别截肢者运动意图。但是采用陀螺仪和加速度传感器计算分析运动意图的方法，需要将采集到的数据经过传感器融合算法和隐马尔可夫模型计算分析得到每种路况的可能性，然后将可能性最高的路况确定为当前路况，这种方法不能100%确定准确路况，由于算法的局限性判断的准确率只能达到90%。而且这种识别方法前期需要建立复杂的数据库，后期使用过程中也需要对传感器数据进行复杂的处理计算，算法复杂，容易判断失误。

发明内容

针对上述现有技术存在的缺陷，本发明提供一种基于源端融合的假肢运动意图识别方法及其装置，在截肢者运动过程中，能准确的判断截肢者的运动意图，控制智能假肢按照截肢者运动意图动作，使得智能假肢穿戴者使用更加舒适、步态更加自然。

本发明提供的基于源端融合的假肢运动意图识别方法，其改进之处在于，所述方法包括处理器通过设置在假肢脚掌上的压力传感器采集地面支反力分布情况，判断步态周期，计算步速；通过设置在假肢膝关节位置的加速度传感器采集的数据，区分平地、上楼梯、上斜坡、下楼梯、下斜坡路况；结合设置在假脚踝关节位置的角度传感器数据，区分上楼梯、上斜坡、下楼梯和下斜坡，最后所述处理器根据步速和路况判断截肢者运动意图。

其中，所述区分上楼梯、上斜坡、下楼梯和下斜坡路况包括：

上楼梯：膝关节在重力方向向上运动，加速度数据为正，步态周期的中期，踝关节角度为0±8°；

下楼梯：膝关节在重力方向向下运动，加速度数据为负，步态周期的后期，踝关节角度<-10°；

上斜坡：膝关节在重力方向向上运动，加速度数据为正，步态周期的中期，踝关节角度>20°；

下斜坡：膝关节在重力方向向下运动，加速度数据为负，步态周期的后期，踝关节角度>0°。

其中，计算步速的公式包括：

式中，

为步速；

为步频；

为步长。

其中，所述处理器根据步速和路况，控制所述假肢改变动作。

其中，所述压力传感器包括第一压力传感器和第二压力传感器，用于采集所述假脚的前脚掌和后脚掌的地面支反力。

本发明基于上述意图识别方法的装置，其改进之处在于，包括分别与处理器连接的第一压力传感器、第二压力传感器、加速度传感器和角度传感器；

所述处理器设置在假肢中间部位；

所述第一压力传感器设置在与所述假肢匹配的假脚的前脚掌；

所述第二压力传感器设置在与所述假肢匹配的假脚的后脚跟；

所述加速度传感器设置在假肢膝关节位置；

所述角度传感器设置在所述假脚的裸关节位置。

其中，所述处理器包括分别和STM32F103VET6主控芯片连接的时钟电路和复位电路；主控芯片用于控制假肢动作，时钟电路用于提供电路的时间基准，复位电路用于所述假肢异常时进行初始化设置，恢复假肢正常；

所述第一压力传感器包括第一薄膜压力传感器，用于将所述前脚掌采集的地面支反力数据转化为第一电压信号输出，并传至所述主控芯片；

所述第二压力传感器包括第二薄膜压力传感器，用于将所述后脚跟采集的地面支反力数据转化为第二电压信号输出，并传至所述主控芯片；

所述加速度传感器包括三轴加速度传感器，用于将膝关节在重力方向上的加速度数据转为第三电压信号输出，并传至所述主控芯片；

所述角度传感器包括各向异性磁阻转角传感器，用于将踝关节的转角数据转化为第四电压信号输出，并传至所述主控芯片。

本发明的技术方案中，通过简单的阈值判断就能确定路况步速，识别运动意图，克服了采用陀螺仪和加速度传感器计算分析运动意图方法的数据处理过程复杂、计算复杂、判断准确率低的缺点。

附图说明

图1为本发明实施例的基于源端融合的假肢运动意图识别方法流程图；

图2为本发明实施例的假肢运动意图识别装置示意图；图中1代表加速度传感器，2代表角度传感器，3代表压力传感器；

图3为本发明实施例的步态周期内，不同路况踝关节角度变化曲线示意图。图中，实线代表平地，虚线代表上楼梯，点线代表下楼梯，点横线代表上斜坡，双点横线代表下斜坡。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举出优选实施例，对本发明进一步详细说明。然而，需要说明的是，说明书中列出的许多细节仅仅是为了使读者对本发明的一个或多个方面有一个透彻的理解，即便没有这些特定的细节也可以实现本发明的这些方面。

本实施例提出的基于源端融合的假肢运动意图识别方法，其流程图如图1所示，包括处理器通过设置在假肢脚掌上的压力传感器分析地面支反力分布情况，判断步态周期，计算步速；通过设置在假肢膝关节位置的加速度传感器采集的数据，区分平地、上楼梯、上斜坡、下楼梯、下斜坡路况；结合设置在假脚踝关节位置的角度传感器数据，区分上楼梯、上斜坡、下楼梯和下斜坡，最后所述处理器根据步速和路况判断截肢者运动意图。

对应的，本实施例根据上述的方法提出的装置，包括分别与处理器连接的第一压力传感器、第二压力传感器、加速度传感器和角度传感器；如图2所示：

所述处理器设置在假肢中间部位；所述处理器包括STM32F103VET6主控芯片、晶振组成的时钟电路和复位电路；主要用于控制假肢进行相应动作。

所述第一压力传感器设置在与所述假肢匹配的假脚的前脚掌，具体包括第一薄膜压力传感器，用于将所述前脚掌采集的地面支反力数据转化为第一电压信号输出，并传至所述主控芯片；

所述第二压力传感器设置在与所述假肢匹配的假脚的后脚跟，具体包括第二薄膜压力传感器，用于将所述后脚跟采集的地面支反力数据转化为第二电压信号输出，并传至所述主控芯片；

所述加速度传感器设置在假肢膝关节位置，具体包括三轴加速度传感器，用于将膝关节在重力方向上的加速度数据转为第三电压信号输出，并传至所述主控芯片；

所述角度传感器设置在所述假脚的裸关节位置，包括各向异性磁阻转角传感器，用于将踝关节的转角数据转化为第四电压信号输出，并传至所述主控芯片。

处理器根据步速和路况，控制所述假肢改变动作，帮助假肢准确做出相应的动作，使得截肢者不需要自己用力来改变假肢动作，可以让截肢者在假肢使用过程中更加省力，也能让假肢的步态更加自然。

具体的：

区分路况包括：

平地：膝关节在重力方向位移变化很小（变化量小于0.1），加速度接近0（加速度绝对值小于0.2）；

上楼梯：膝关节在重力方向向上运动，加速度数据为正，步态周期的中期，踝关节角度为0±8°；

下楼梯：膝关节在重力方向向下运动，加速度数据为负，步态周期的后期，踝关节角度<-10°；

上斜坡：膝关节在重力方向向上运动，加速度数据为正，步态周期的中期，踝关节角度>20°；

下斜坡：膝关节在重力方向向下运动，加速度数据为负，步态周期的后期，踝关节角度>0°；

如图3所示，不同路况的踝关节角度曲线图可以看出，步态周期的后期90%-100%之间，下楼梯的踝关节角度始终<-10°，下斜坡的踝关节角度始终>0°，若出现不在本实施例的角度范围，则主控芯片进行二次判断，直到角度符合本实施例的范围，在做出相应控制。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。