[发明专利]一种基于人体运动结构特征的三维步态生成方法

说明书

本发明公开了一种基于人体运动结构特征的三维步态生成方法，涉及机器人控制技术。首先建立髋关节坐标系，计算不同的正常人单个步态周期各自在自身的髋关节坐标系下的AJC的三维运动轨迹；然后归纳通用的三维步态曲线规律，选定每个三维运动轨迹上的最值对应的点作为第一类特征点；每个测试者特定的相位发生的时刻对应的踝关节中心点的三维运动轨迹上的点作为第二类特征点；结合两类特征点计算多元回归方程中的回归系数。最后利用回归方程计算某个待测患者两类特征点发生的时刻并排序后作为分段点，将每两个连续的分段点进行拟合成三维的闭合特征曲线，生成该患者的三维步态。本发明能根据不同的人的运动和结构特征，定制生成与之相适应的三维步态。

技术领域

本发明涉及机器人控制技术，具体是一种基于人体运动结构特征的三维步态生成方法。

背景技术

近年来，随着中国社会老龄化的加剧和各类事故的日益高发，由脑卒中、脊髓损伤和脑外伤等原因造成的肢体运动障碍的人口迅速增长。有效的康复手段是恢复行走功能的重要途径，对于提高生活质量，减轻社会负担具有重要的实际意义。

在医护人员的辅助下进行康复训练的传统康复方式，训练强度和持续性难以保证，受治疗师数量和水平的影响，因此应用下肢康复机器人进行康复训练成为恢复患者下肢运动功能的有效手段。

下肢康复机器人包括机械部分与控制系统部分，其中机械部分是控制系统的控制对象和研究基础，通过机械部分的设计，在保证机器人与穿戴者(患者)的结构匹配和运动匹配后，机器人的控制性能就主要由控制系统决定。因此，控制系统是整个机器人的大脑，起着至关重要的作用。同时在康复训练的过程中，病人的康复需求体现出了个性化的特点，即不同病人具有不同的病情特点，同一病人的不同康复阶段具有不同的特点，因此需要针对这种特点进行个性化的康复训练。因此对下肢康复机器人的控制系统提出了要求：需要通过运动规划，生成与特定患者的特征相匹配的步态模式，作为病人康复训练的目标和康复效果评定的标准，实现有效的机器人辅助康复训练。

下肢运动功能障碍的患者，其本身的正常步态无法直接测量得到，因此需要以步态分析所得到的正常的步态数据为基础，进行康复训练和效果评定。目前下肢康复机器人的步态生成方法主要以关节运动轨迹为基础，通过临床步态数据库(CGA)或者健康人体的步态数据进行采集获得实验数据，进行数学处理(主要是插值和拟合)，获得关节运动轨迹关于运动参数的多元函数表达式作为参考轨迹。用这种方式获得的关节轨迹和步态模式，是基于一定数量的样本获得的人体运动数据获得，难以保证一般性，同时设定的运动参数的多元函数表达式相对简单，难以做到个性化和定制化。

同时目前用于下肢康复机器人的步态生成主要集中在矢状面的步态生成，并不关心三维步态，这和真实的人体三维运动不相符合，会影响康复训练的效果。在步态生成过程中，一种思路是生成相应的关节角度，如文献1：CN201710448440，公开的一种基于下肢行走特点的下肢康复机器人的步态规划方法，实际上踝关节点相对于人体坐标系的运动轨迹曲线也可以作为一种步态规划生成的轨迹，如文献2：2009,17(1):2-8.Banala等发表论文《基于主动外骨骼的机器人辅助步态训练》，该论文中所得到的踝关节点的运动轨迹也只是在矢状面的，而且当前也没有做踝关节点的运动轨迹的生成的相关工作。

发明内容

针对现有技术中下肢康复机器人步态规划存在的问题，本发明基于人体的运动结构特征生成相应的三维步态，进行步态规划得到的不是关节角度，而是踝关节点相对于人体坐标系的三维空间内的轨迹，通过对正常人体的行走步态进行测试，总结得到其踝关节点的一般规律，找出踝关节点的三维运动轨迹中的特征点；通过多元回归分析方法，揭示了人体的特征参数对运动特征点的影响规律，获得了人体的特征参数与运动特征点之间的回归方程；利用特征点进行曲线的分段拟合，可以用于对患者的下肢康复训练；具体是一种基于人体运动结构特征的三维步态生成方法。

具体步骤如下：

步骤一、在世界坐标系{W}的基础上建立髋关节坐标系{H}；