[发明专利]负载机动型外骨骼人体运动意图识别方法及外骨骼系统

权利要求书

1.一种负载机动型外骨骼人体运动意图识别方法，其特征在于，所述方法采用智能模糊推理算法识别人体运动意图，包括如下步骤：

S1、通过外骨骼的传感系统获取足部GCF信号、IMU信号；

S2、通过信号特征的周期性判定，将坐姿与站立分为一类，该类为非周期性活动，将跑步、走路与上下楼梯分为另一类，该类为周期性活动；

S3、对于非周期活动，根据IMU信号计算两腿膝关节角度，根据坐姿的两腿膝关节角度大于站立的两腿膝关节角度来区分坐姿与站立；

对于周期性活动，根据足部GCF信号判断双脚是否均有支撑来区分跑步与其他活动，然后采用模糊推理系统，根据足部GCF信号中脚跟撞击或脚趾撞击时刻的膝关节角度来识别出走路、上楼梯或者下楼梯的行走状态；

所述模糊推理系统分为独立的左、右模糊推理系统，左、右脚跟撞击和左、右脚趾撞击事件均采用这两个模糊推理系统进行模糊推理；

所述模糊推理系统的模糊推理过程如下：

S31、以已知人体活动状态的足部GCF信号和IMU信号作为输入，基于隶属度函数对输入进行模糊化，建立模糊数据库；

模糊数据库如下：

周期性	脚趾压力	脚掌压力	足跟压力	膝关节角度	隶属度
否	低	中	低	高	坐姿→1]]>
否	低	高	低	低	站立→1]]>
是	低	低	高	中	步行→1]]>
是	高	高	低	中	步行→0.5]]>
是	低	低	高	高	上楼梯→1]]>
是	高	高	低	高	上楼梯→0.5]]>
是	高	低	低	低	下楼梯→1]]>
是	高	中	低	低	下楼梯→0.5]]>

其中，隶属度表示膝关节角度与人体实际活动状态的从属状态，用于判断属于某一种人体实际活动状态的可能性，隶属度为1表示膝关节角度完全属于某一种人体实际活动状态；

S32、对于每个模糊推理系统，建立模糊规则库；

左、右模糊推理系统的模糊规则库如下：

其中，L1代表当前时刻下左膝关节角度，R1代表当前时刻下右膝关节角度，推理系统输出的是相应的某项人体活动的确定度；

S33、对于步骤S1获取的足部GCF信号和IMU信号，先利用模糊数据库的模糊逻辑进行初步判断人体活动类型，在无法直接确定的情况下再利用模糊规则库的模糊规则执行推理，求得模糊规则的输出，即推理出人体活动类型；

S34、将两个系统的模糊规则输出结果结合在一起，形成一个单一的模糊集，然后对该模糊集进行反模糊化以求得一个具体数值，以便外骨骼系统根据该数值辅助人体活动。