[发明专利]一种腰部助力外骨骼机器人的人体运动意图识别方法

权利要求书

1.一种腰部助力外骨骼机器人的人体运动意图识别方法，其特征在于包括以下步骤：

，采集信号，建立信号-行为动作数据库：在腰部助力外骨骼机器人的背部顶端安装背部IMU和背部力传感器，在腰部助力外骨骼机器人的左大腿绑带处安装左大腿IMU和左大腿力传感器，在腰部助力外骨骼机器人的右大腿绑带处安装右大腿IMU和右大腿力传感器，选择至少100位受试者穿戴腰部助力外骨骼机器人，采集每位受试者做弯腰10次以上和做直立10次以上时背部IMU和背部力传感器的信号，做迈左腿行走10次以上时左大腿IMU和左大腿力传感器的信号及做迈右腿行走10次以上时右大腿IMU和右大腿力传感器的信号，根据采集到的信号和其所对应的行为动作建立信号-行为动作数据库；

，对信号进行预处理及类别标定：对信号-行为动作数据库中的信号采用滑动平均滤波方法进行预处理得到传感器信号序列，并对传感器信号序列进行类别标定，分别用1,2,3,4表示弯腰、直立、迈左腿行走和迈右腿行走；

，随机抽取信号-行为动作数据库中70%-90%的信号和每个信号所对应的行为动作作为训练样本，将训练样本输入二叉树支持向量机多分类器中进行训练得到二叉树支持向量机模型；

，采用二叉树支持向量机模型实现当前人体运动意图识别：采集当前穿戴者穿戴腰部助力外骨骼机器人做运动时腰部助力外骨骼机器人的背部IMU、背部力传感器、左大腿IMU、左大腿力传感器、右大腿IMU和右大腿力传感器的实时信号，将实时信号输入到二叉树支持向量机模型中判断出当前类别，当判断出当前类别为1时，表示当前穿戴者的运动意图识别为弯腰；当判断出当前类别为2时，表示当前穿戴者的运动意图识别为直立；当判断出当前类别为3时，表示当前穿戴者的运动意图识别为迈左腿行走；当判断出当前类别为4时，表示当前穿戴者的运动意图识别为迈右腿行走。

2.根据权利要求1所述的一种腰部助力外骨骼机器人的人体运动意图识别方法，其特征在于所述的步骤和步骤中信号可通过传感器板STM32或Arduino或DSP中的一种来采集。

3.根据权利要求1所述的一种腰部助力外骨骼机器人的人体运动意图识别方法，其特征在于所述的步骤中采用滑动平均滤波方法进行预处理得到传感器信号序列的具体方法为：将每一个传感器当前的采样值与其过去的10次采样值求平均得到该传感器的平均采样值，并将得到的所有传感器的平均采样值按照时间序列进行排列得到传感器信号序列。

4.根据权利要求1所述的一种腰部助力外骨骼机器人的人体运动意图识别方法，其特征在于所述的步骤中随机抽取信号-行为动作数据库中75%的信号和每个信号所对应的行为动作作为训练样本。

5.根据权利要求1所述的一种腰部助力外骨骼机器人的人体运动意图识别方法，其特征在于所述的步骤中二叉树支持向量机多分类器的具体构建方法为：首先把步骤中的所有类别采用支持向量机随机分为两个子类，再将子类采用支持向量机进一步划分为两个次级子类，如此循环下去，直至得到一个单独的类别为止，最终得到一个由一系列支持向量机构成的二叉树分类树，完成二叉树支持向量机多分类器的构建。