[发明专利]机器人及其人体下肢步态识别装置和方法

说明书

本发明提供了一种人体下肢步态识别装置和方法。在本发明的各实施例中，步态类别是通过利用接触力数据、关节角度数据、躯干倾角数据来感知的。取代通过预设阈值来划分步态，本发明技术方案采用步态分类器来实现步态识别，从而达到步态判别的目的。

技术领域

本发明涉及人体下肢步态的识别。

背景技术

一般而言，步态是指人体步行时的姿态和行为特征。人体通过髋、膝、踝、足趾的一系列连续活动，使身体沿着一定方向移动的过程。步态涉及行为习惯、职业、教育、年龄及性别等因素，也受到多种疾病的影响。正常步态具有稳定性、周期性和节律性、方向性、协调性以及个体差异性。然而，当人们存在疾病时，这些步态特征将有明显的变化。

步态分析就是研究步行规律的检查方法，旨在通过生物力学和运动学手段，揭示步态异常的关键环节及影响因素，从而指导康复评估和治疗，有助于临床诊断、疗效评估及机理研究等。

在现有技术中，对于步态的检测，一般是采集不同步态下的足底压力、关节角度与角速度信息，经过数据分析找到合适的传感器阈值，然后采用预设阈值的方法，对步态进行简单划分。然而，现有技术中采用的是预设阈值划分的方法。它一般是利用数据分析得到的阈值将每个压力传感器的值二值化成两个状态，通过多个传感器识别的状态组合成步态的多个状态。这种方法，对阈值的准确性要求非常高，鲁棒性很差；而且步态细分的能力在很大程度上取决于传感器的数量。但随着传感器数量的增加，传感器状态组合以指数增加(n个足底压力传感器有2ⁿ组合状态)，大大增加了将传感器状态组合跟步态周期对应的难度。

因而，现有技术的一个瓶颈问题是不能准确地判断穿戴者的步态动作意图，难以实现复杂的步态运动跟随。

本发明针对但不限于上述诸多因素进行了改进。

发明内容

以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。

本发明提供了一种人体下肢步态识别装置和方法。在本发明的各实施例中，步态类别是通过利用接触力数据、关节角度数据、躯干倾角数据来感知的。取代通过预设阈值来划分步态，本发明技术方案采用步态分类器来实现步态识别，从而达到步态类别判别的目的。

在一方面，本发明提供了一种人体下肢步态识别方法，该方法包括：在预定时间内采集人体下肢的关节角度数据、足底压力数据和躯干倾角数据；根据标准化步态模式将所述关节角度数据划分成各步态类别；根据各步态类别划分出与所述各步态类别相对应的足底压力数据和躯干倾角数据；以及将各步态类别与对应于所述各步态类别的足底压力数据和躯干倾角数据之间的对应数据关系进行存储。

根据本发明的一实施例，该方法还包括：实时采集人体下肢的足底压力数据和躯干倾角数据；以及根据所述对应数据关系对实时采集的人体下肢的足底压力数据和躯干倾角数据进行步态识别，识别出人体当前时间点所处的步态类别。

根据本发明的一实施例，该方法还包括基于人体当前时间点所处的步态类别，实现对人体下肢运动的实时驱动。

根据本发明的一实施例，所述预定时间大于一个步态周期。

根据本发明的一实施例，根据标准化步态模式将所述关节角度数据划分成各步态类别包括：根据标准化步态模式，将所述关节角度随时间变化曲线中的每一个步态周期划分为8个步态类别。