CN103722550B - 外骨骼机器人的嵌入式系统 - Google Patents

Abstract

一种机器人程序控制领域的外骨骼机器人的嵌入式系统，包括：主控处理器、传感信号数字处理器DSP、蓝牙电路、若干传感器、CAN控制器、CAN总线收发器和执行驱动电路，其中：主控处理器分别与传感信号数字处理器和CAN控制器相互通讯，蓝牙电路的输入端和输出端分别与各个传感器和传感信号数字处理器相通讯，CAN总线收发器的接收端和发送端分别与CAN总线和CAN控制器相连，执行驱动电路与CAN总线相连。本发明实现控制系统的小型化、模块化、并保证系统的高稳定性、实时性。

Description

外骨骼机器人的嵌入式系统

技术领域

本发明涉及的是一种机器人程序控制领域的系统，具体是一种外骨骼机器人的嵌入式系统。

背景技术

穿戴式外骨骼是一种融合了控制、传感和人机结合等技术的机器人，是目前机器人学中非常活跃的研究领域之一。它可被穿戴在操作者外部，提供支撑、运动、防护等功能。穿戴式外骨骼机器人不同于其它的机器人，它特殊的用途，特殊的人机协作关系决定了外骨骼机器人在设计与控制等方面具有特殊要求。外骨骼机器人需要配备很多的外部设备，如足底压力传感器、肢体接触力传感器、人体关节角度传感器、伺服电机，这些外部设备的信息需要集中处理，并要求系统实时、稳定、高效、可靠。另外，外骨骼机器人在预判人体肢体动作意图时，需要获取与人体动作相关的如肌电信号、关节角度信号等。为便于人穿戴、要求外骨骼机器人与传感信号处理系统之间采取无线技术实现信号的传输。

经过对现有技术的检索发现，中国专利文献号CN101612733，公开日2009-12-30，记载了一种分布式多传感器移动机器人系统，包括：采用数字媒体片上系统DMSoC双核处理器和定制的嵌入式系统构架来构建上层控制部；底层控制部由多个DSP单元组成；上层控制部与底层控制部的各个单元通过CAN总线相连，构成分布式控制网络，实现机器人功能单元的并行处理。但该技术的底层控制部的传感器采集单元与上层控制部的DSP内核直接连接或通过CAN总线与ARM内核连接，不能满足外骨骼机器人与人体传感信号处理系统之间的无线数据传输要求。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种外骨骼机器人的嵌入式系统，能够满足控制系统的设计要求，实现控制系统的小型化、模块化、并保证系统的高稳定性、实时性。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明涉及一种外骨骼机器人的嵌入式系统，包括：主控处理器、传感信号数字处理器DSP、蓝牙电路、若干传感器、CAN控制器、CAN总线收发器和执行驱动电路，其中：主控处理器分别与传感信号数字处理器和CAN控制器相互通讯，蓝牙电路的输入端和输出端分别与各个传感器和传感信号数字处理器相通讯，CAN总线收发器的接收端和发送端分别与CAN总线和CAN控制器相连，执行驱动电路与CAN总线相连。

所述的执行驱动电路包括：若干伺服驱动器、若干分别设于外骨骼机器人的左、右髋关节、膝关节以及踝关节的伺服电机，其中：各个伺服电机由一个对应的连接于CAN总线上的伺服驱动器控制。

所述的蓝牙电路包括：主电路和若干分别与各个传感器相通讯的从电路，其中：主电路和各个从电路相通讯，或者部分从电路与主电路直接通讯，其余部分的从电路与主电路由主从转换中继电路相通讯；其中：主电路包括设置于人体腰部位置的嵌入式处理器、主蓝牙收发器、主基带信号处理器、主数字无线处理电路、主数控振荡电路、主射频收发开关切换电路、片外扩展大容量RAM和串行通信UART，其中：嵌入式处理器分别与主基带信号处理器和片外扩展大容量RAM以及串行通信UART相通讯，串行通信UART与传感信号数字处理器DSP相通讯，主蓝牙收发器与主基带信号处理器相连，主数控振荡电路和主射频收发开关切换电路分别与主数字无线处理电路相连；从电路包括：从数字无线处理电路、从数控振荡电路、从射频收发开关切换电路、从蓝牙收发器和从基带信号处理器，其中：从数控振荡电路和从射频收发开关切换电路分别与从数字无线处理电路相连，从蓝牙收发器分别与从基带信号处理器和各个传感器相通讯，从基带信号处理器分别与从数字无线处理电路和各个主电路的嵌入式处理器相连。

所述的主控处理器包括：嵌入式主控微处理器、外围接口、看门狗、语音报警、电源管理、电池充电电路，其中：外围接口、看门狗、语音报警分别与嵌入式主控微处理器相连，嵌入式主控微处理器分别与传感信号数字处理器和CAN控制器相通讯，电源管理为所述的传感信号数字处理器、蓝牙电路、CAN控制器、CAN总线收发器分别提供合适的电源，电池充电电路为系统所需电池充电提供保护。

所述的传感信号数字处理器包括：数字信号处理器、SPI接口、UART接口，其中：SPI接口、UART接口分别与数字信号处理器相连，数字信号处理器通过SPI接口与所述的主控处理器相通讯，数字信号处理器通过UART接口与蓝牙电路的串行通信UART相连。

所述的CAN控制器包括：CAN总线通信接口电路、串口收发器、CAN总线光电隔离电路，其中：串口收发器、CAN总线光电隔离电路分别与CAN总线通信接口电路相连，CAN总线通信接口电路通过串口收发器与主控处理器相连，CAN总线光电隔离电路与CAN总线收发器相连。为了确保在CAN总线遭受严重干扰时主控处理器能够正常运行，CAN总线控制器没有与CAN总线收发器直接相连，而是通过CAN总线光电隔离电路相连，从而实现总线上各节点间的电气隔离。

所述的CAN总线收发器为具有差动收发性能的CAN收发器。

所述的若干传感器包括：分别设于人体髋部、大腿、小腿、足底位置的测量人体关节运动角度的MEMS陀螺仪和加速度传感器、足底压力传感器、接触力传感器。

所述的执行驱动电路的伺服驱动器为设有增量式编码反馈信息子电路的直流式伺服驱动器。

所述的传感信号数字处理器为浮点处理器。

本发明涉及一种基于上述系统的控制方法，蓝牙电路的各个从电路收集相应的传感器的传感信息，传感信息通过主电路传输至传感信号数字处理器，传感信号数字处理器通过MEMS陀螺仪和加速度传感器获取的人体髋部、下肢大小腿及足部的加速度传感数据、下肢大小腿及足部的角速度信息，得到人体髋关节、下肢膝关节及踝关节的角度值，并将该角度值以及足底压力传感器、接触力传感器获取的压力信号传输至主控处理器，主控处理器融合角度值和压力信号得到人体的零力矩点ZMP，Zero Moment Point，ZMP作为外骨骼机器人ZMP的参考输入，控制执行驱动电路生成驱动信号，从而控制外骨骼机器人ZMP保持在外骨骼机器人足部与地面接触所确定的支撑区域，即单足支撑时，支撑区域位于支撑足的脚印内；双足支撑时，支撑区域位于双足与接触的地面形成的支撑多边形以内。

所述的得到人体髋关节、下肢膝关节及踝关节的角度值的计算方法是：基于人体髋部、下肢大小腿及足部的加速度传感数据计算得到下肢大小腿及足部的倾斜度信息，基于陀螺仪获取的下肢大小腿及足部的转动角速度信号积分计算得到下肢各部分肢体的转动角度信息，再将倾斜度信息与转动角度信息经加权平均法得到平均倾斜角，将下肢肢体两两相连部分的平均倾斜角经差值计算可分别得到髋关节、膝关节及踝关节的角度值。

所述的计算下肢大小腿及足部的倾斜度信息的计算方法是：加速度传感器水平放置时,即其X轴和Y轴均平行于水平方向，通过传感器测得的X、Y轴的加速度A_x,A_y得到X、Y轴的倾斜角度俯仰角pitch和倾斜角roll， $\mathrm{pitch}=\arcsin \left(\frac{A_x}{1g}\right),\mathrm{roll}=\arcsin \left(\frac{A_y}{1g}\right).$

所述的从陀螺仪得到转动角度值的计算方法是：系统从陀螺仪获得下肢各部分肢体的转动角速度W_x,W_y，令采样间隔为T，则可得到转动角度值θ_x,θ_y，其中，θ_X=W_X×T,θ_Y=W_Y×T。

所述的融合角度值和压力信号的计算方法是：通过加速度和陀螺仪传感器获取的下肢关节角度信号，控制外骨骼机器人的腿跟踪人腿的运动轨迹，然后通过压力信号检测外骨骼机器人的ZMP值，控制外骨骼机器人的ZMP保持外骨骼机器人的稳定行走，当支撑脚与地面多点接触时，ZMP点的位置坐标如下：

$X_{\mathrm{ZMP}}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{m}_i({\stackrel{0}{Z}}_i^0+g)X_i-{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i({\stackrel{0}{X}}_i^0+g)Z_i}{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i({\stackrel{0}{Z}}_i^0+g)},Y_{\mathrm{ZMP}}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i({\stackrel{0}{Z}}_i^0+g)Y_i-{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i({\stackrel{0}{Y}}_i^0+g)Z_i}{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i({\stackrel{0}{Z}}_i^0+g)},$ 式中，m_i—外骨骼机器人各部分的质量；X_i、Y_i、Z_i—外骨骼机器人各部分的质心；

当外骨骼机器人跟随人体下肢作静态步行时，

因此， $X_{\mathrm{ZMP}}=X_c=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i{X}_i}{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i},Y_{\mathrm{ZMP}}=Y_c=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i{Y}_i}{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i},$ 式中，X_c、Y_c—外骨骼机器人质心的坐标，即外骨骼机器人的质心即为ZMP点；

控制外骨骼机器人使其重心落在支撑区域内，就可保证机器人步行的稳定。

所述的蓝牙电路的各个从电路按与其相通讯的传感器类别分组编号，并分别编制与各个主电路之间的通讯协议，通讯协议约定通讯数据包的包头、传输数据的字节长度、包尾，主电路依据通讯协议核对从电路所传输的数据包以确认主电路和从电路之间的数据传输是否完成。

技术效果

本发明提供的外骨骼机器人的嵌入式系统，能够很好地解决系统的相应要求，满足系统的实时通讯需要，为外骨骼机器人跟随人下肢协调运动并实时准确地提供助力提供很好的硬件支持。该系统采用的人体传感信号采集系统与主控制系统采用分离式设计，通过蓝牙无线组网技术实现二者之间的无线信息传输，避免了繁琐的布线，人穿戴更加方便，减少了人穿戴时的运动功能受限。同时该系统采用嵌入式微处理器，进行层次化设计，采用DSP数字信号处理器专门负责大量的传感信号的通讯和分析处理，既大为减轻了主控处理器的工作负荷，有效地减少了控制系统的体积、又降低了系统的成本和功耗，提高了系统的可靠性。

附图说明

图1为本发明的连接示意图；

图2为蓝牙电路的布置图；

图3为主控处理器的程序流程图；

图4为传感信号数字处理器和蓝牙电路的程序流程图。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

实施例1

如图1所示，本实施例包括：主控处理器、传感信号数字处理器DSP、蓝牙电路、若干传感器、CAN控制器、CAN总线收发器和执行驱动电路，其中：主控处理器分别与传感信号数字处理器和CAN控制器相互通讯，蓝牙电路的输入端和输出端分别与各个传感器和传感信号数字处理器相通讯，CAN总线收发器的接收端和发送端分别与CAN总线和CAN控制器相连，执行驱动电路与CAN总线相连；

本实施例的主控处理器包括嵌入式主控微处理器、外围接口、看门狗、语音报警、电源管理、电池充电电路，其中，嵌入式主控微处理器包括：16KB指令Cache和16KB数据Cache，MMU，NAND闪存控制器，三路UART，4路DMA，4路带PWM的Timer，I/O口，两个USB主机，1个USB设备，SD主机和MMC接口，2路SPI，最高可运行在203MHz的工作频率。

传感信号数字处理器包括：数字信号处理器、SPI接口、UART接口，其中，数字信号处理器为一种浮点DSP，采用3.3V的I/O电压和1.8V的内核电压供电方式，并具有两级cache缓存结构和高达900MFLOPS的峰值运算能力。提供一种多通道缓冲串行口McBSP，通过相关的控制和配置寄存器，支持多种串行通信的方式和协议，对McBSP进行适当的配置，可以使其工作于SPI方式，可以通过SPI口建立与主控处理器的通讯联系。

CAN控制器包括：CAN总线通信接口电路、串口收发器、CAN总线光电隔离电路，其中，CAN总线通信接口电路通过SPI接口与主控处理器进行数据传输，最高数据传输速率可达5Mbps，包含三个发送缓冲器和两个接收缓冲器，同时还具有灵活的中断管理能力，使得主控制器对CAN总线的操作变得非常简便。

执行驱动电路包括：若干伺服驱动器、若干分别设于外骨骼机器人的左、右髋关节、膝关节以及踝关节的伺服电机，其中：各个伺服电机由一个对应的连接于CAN总线上的伺服驱动器控制；

所述的伺服驱动器为设有增量式编码反馈信息子电路的直流式伺服驱动器。

本实施例中，共采用六个伺服驱动器实现对外骨骼机器人的左、右髋关节、膝关节以及踝关节的控制。

如图2所示，蓝牙电路包括：主电路1和若干分别与各个传感器相通讯的从电路2，其中：主电路1和各个从电路2相通讯，或者部分从电路2与主电路1直接通讯，其余部分的从电路2与主电路1由主从转换中继电路3相通讯；其中：主电路1包括设置于人体腰部位置的嵌入式处理器、嵌入式处理器、主蓝牙收发器、主基带信号处理器、主数字无线处理电路、主数控振荡电路、主射频收发开关切换电路、片外扩展大容量RAM、串行通信UART，其中：嵌入式处理器分别与主基带信号处理器和片外扩展大容量RAM以及串行通信UART相通讯，主蓝牙收发器与主基带信号处理器相连，主数控振荡电路和主射频收发开关切换电路分别与主数字无线处理电路相连，从电路2包括：从数字无线处理电路、从数控振荡电路、从射频收发开关切换电路、从蓝牙收发器，从基带信号处理器，其中：从数控振荡电路和从射频收发开关切换电路分别与从数字无线处理电路相连，从蓝牙收发器分别与从基带信号处理器和各个传感器相通讯，从基带信号处理器分别与从数字无线处理电路和各个嵌入式微处理器相连。

所述的若干传感器包括：分别设于人体髋部、大腿、小腿、足底位置的测量人体关节运动角度的MEMS陀螺仪和加速度传感器、足底压力传感器、接触力传感器。

实施例2

本实施例为基于实施例1的控制方法，蓝牙电路的各个从电路收集相应的传感器的传感信息，传感信息通过主电路传输至传感信号数字处理器，传感信号数字处理器通过MEMS陀螺仪和加速度传感器获取的人体髋部、下肢大小腿及足部的加速度传感数据、下肢大小腿及足部的角速度信息，得到人体髋关节、下肢膝关节及踝关节的角度值，并将该角度值以及足底压力传感器、接触力传感器获取的压力信号传输至主控处理器，主控处理器融合角度值和压力信号得到人体的零力矩点（ZMP，Zero Moment Point）作为外骨骼机器人ZMP的参考输入，控制执行驱动电路生成驱动信号，从而控制外骨骼机器人ZMP保持在外骨骼机器人足部与地面接触所确定的支撑区域，即单足支撑时，支撑区域位于支撑足的脚印内；双足支撑时，支撑区域位于双足与接触的地面形成的支撑多边形以内。

所述的得到人体髋关节、下肢膝关节及踝关节的角度值的计算方法是：基于人体髋部、下肢大小腿及足部的加速度传感数据计算得到下肢大小腿及足部的倾斜度信息，基于陀螺仪获取的下肢大小腿及足部的转动角速度信号积分计算得到下肢各部分肢体的转动角度信息，再将倾斜度信息与转动角度信息经加权平均法得到平均倾斜角，将下肢肢体两两相连部分的平均倾斜角经差值计算可分别得到髋关节、膝关节及踝关节的角度值。

所述的计算下肢大小腿及足部的倾斜度信息的计算方法是：加速度传感器水平放置时,即其X轴和Y轴均平行于水平方向,这样可以用来测量下肢的双轴倾斜度。因而，通过传感器测得的X、Y轴的加速度A_x,A_y可以推测出X、Y轴的倾斜角度俯仰角pitch和倾斜角roll，考虑到人体下肢运动过程中，主要是下肢的前后倾斜度，即俯仰角pitch变化，而左右倾斜度，即倾斜角roll的重要性要低很多，因此，在下肢运动信息中将倾斜角roll仅作为参考信息。

所述的从陀螺仪得到转动角度值的计算方法是：系统从陀螺仪获得下肢各部分肢体的转动角速度W_x,W_y，令采样间隔为T，则可得到转动角度值θ_x,θ_y，其中，θ_X=W_X×T,θ_Y=W_Y×T。

所述的融合角度值和压力信号的计算方法是：通过加速度和陀螺仪传感器获取的下肢关节角度信号，控制外骨骼机器人的腿跟踪人腿的运动轨迹，然后通过压力信号检测外骨骼机器人的ZMP值，控制外骨骼机器人的ZMP保持外骨骼机器人的稳定行走。根据南斯拉夫学者Vukobratov提出的ZMP理论，当支撑脚与地面多点接触时，ZMP点的位置坐标如下：

$X_{\mathrm{ZMP}}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{m}_i({\stackrel{0}{Z}}_i^0+g)X_i-{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i({\stackrel{0}{X}}_i^0+g)Z_i}{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i({\stackrel{0}{Z}}_i^0+g)},Y_{\mathrm{ZMP}}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i({\stackrel{0}{Z}}_i^0+g)Y_i-{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i({\stackrel{0}{Y}}_i^0+g)Z_i}{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i({\stackrel{0}{Z}}_i^0+g)}.$

式中，m_i—外骨骼机器人各部分的质量；X_i、Y_i、Z_i—外骨骼机器人各部分的质心。当外骨骼机器人跟随人体下肢作静态步行时，因此，

$X_{\mathrm{ZMP}}=X_c=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i{X}_i}{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i},Y_{\mathrm{ZMP}}=Y_c=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i{Y}_i}{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i}.$

式中，X_c、Y_c—外骨骼机器人质心的坐标，即外骨骼机器人的质心即为ZMP点。因此，控制外骨骼机器人使其重心落在支撑区域内，就可保证机器人步行的稳定。

所述的蓝牙电路的各个从电路按与其相通讯的传感器类别分组编号，并分别编制与各个主电路之间的通讯协议，通讯协议约定通讯数据包的包头、传输数据的字节长度、包尾，主电路依据通讯协议核对从电路所传输的数据包以确认主电路和从电路之间的数据传输是否完成。

如图3和图4所示，实施例1通过以下方式实现具体控制：

步骤1，系统上电初始化；

步骤2，执行系统自检，主控处理器向传感信号数字处理器及CAN控制器发送自检指令，若自检成功，则执行步骤3，否则，执行异常处理程序；

步骤3，主控处理器检测是否收到传感信号数字处理器上传数据，如果接收到数据，则执行步骤4，如果未接收到数据，则返回步骤3；

步骤4，主控处理器检测是否收到CAN控制器发送的各伺服电机的编码器信号，如果接收到数据，则执行步骤5，如果未接收到数据，则返回步骤4；

步骤5，主控处理器将从传感信号数字处理器上传的各传感数据，包括下肢关节角度、足底压力、接触力数据进行分类处理，并采用融合算法，综合各传感信息，并结合伺服电机编码器信息生成外骨骼机器人各关节执行器的控制信号。

所述的融合算法是通过加速度和陀螺仪传感器获取的下肢关节角度信号，控制外骨骼机器人的腿跟踪人腿的运动轨迹，然后通过控制外骨骼机器人的零力矩点Zero Moment Point，ZMP保持外骨骼机器人的稳定行走。在外骨骼机器人的行走过程中，只有ZMP的轨迹保持在支撑区域，才能保持步态的稳定，因此通过融合足底压力及接触力传感器获取的信号测量人体的ZMP作为外骨骼机器人ZMP的参考输入，控制外骨骼的ZMP跟随人的ZMP。

步骤6，主控处理器对外骨骼机器人各关节执行器的控制指令进行编码，并将编码指令向CAN控制器进行发送。

其中，所述传感信号数字处理器上传数据的生成包括以下步骤：

步骤S1，传感信号数字处理器进行初始化；

步骤S2，蓝牙电路，包括主从转换中继电路3，进行初始化；

步骤S3，蓝牙电路的主电路1向从电路2发出查询，判断有否从电路2正常应答，如果有，则执行步骤S4,否则，执行步骤S3；

步骤S4,建立主电路1和从电路2的通讯连接；

步骤S5,主、从电路1、2进行数据传输；

步骤S6,蓝牙电路的主电路1判断是否所有从电路2的数据均向主电路1传输完毕，如果是，则执行步骤S7，否则，执行步骤S6；

所述的判断依据是：对各蓝牙从电路2按传感器类别分组编号，并分别编制通讯协议，约定通讯数据包的包头、传输数据的字节长度、包尾，分析从蓝牙从电路2获取的所有数据包，若所有组及各个组中的所有编号的从电路2均已传输了数据，并且获取的各个数据包均是按约定协议正确传输，则视本次所有数据通讯正确，传输完毕，否则，则向尚未发送数据或发送的数据不满足协议要求传输的从电路2发出再次传送数据的要求。

步骤S7，传感信号数字处理器对从各主电路1接收到的传感数据进行运算处理，得到相关的关节角度、足底力、腿部接触力数据，并将数据打包处理后上传主控处理器。

所述的运算处理是指：利用MEMS陀螺仪和加速度传感器获取的人体髋部、下肢大小腿及足部的加速度传感数据，得到下肢大小腿及足部的倾斜度信息。因为下肢运动的惯性给加速度的测量带来的误差一般很难消除，这对测量精度会有很大的影响，尤其在动态测量时会更加明显，而陀螺仪能够提供瞬间的动态角度变化。因此，再将从MEMS陀螺仪获取的下肢大小腿及足部的角速度信息与上述的下肢倾斜度信息采用加权平均法计算，以加权平均的结果为基础计算出人体髋关节、下肢膝关节及踝关节的角度值。

Claims (10)

1.一种外骨骼机器人的嵌入式系统，其特征在于，包括：主控处理器、传感信号数字处理器、蓝牙电路、若干传感器、CAN控制器、CAN总线收发器和执行驱动电路，其中：主控处理器分别与传感信号数字处理器和CAN控制器相互通讯，蓝牙电路的输入端和输出端分别与各个传感器和传感信号数字处理器相通讯，CAN总线收发器的接收端和发送端分别与CAN总线和CAN控制器相连，执行驱动电路与CAN总线相连；

执行驱动电路包括：若干伺服驱动器、若干分别设于外骨骼机器人的左、右髋关节、膝关节以及踝关节的伺服电机，其中：各个伺服电机由一个对应的连接于CAN总线上的伺服驱动器控制；

蓝牙电路包括：主电路和若干分别与各个传感器相通讯的从电路，其中：主电路和各个从电路相通讯，或者部分从电路与主电路直接通讯，其余部分的从电路与主电路由主从转换中继电路相通讯；其中：主电路包括设置于人体腰部位置的嵌入式处理器、主蓝牙收发器、主基带信号处理器、主数字无线处理电路、主数控振荡电路、主射频收发开关切换电路、片外扩展大容量RAM和串行通信UART，其中：嵌入式处理器分别与主基带信号处理器和片外扩展大容量RAM以及串行通信UART相通讯，串行通信UART与传感信号数字处理器相通讯，主蓝牙收发器与主基带信号处理器相连，主数控振荡电路和主射频收发开关切换电路分别与主数字无线处理电路相连；从电路包括：从数字无线处理电路、从数控振荡电路、从射频收发开关切换电路、从蓝牙收发器和从基带信号处理器，其中：从数控振荡电路和从射频收发开关切换电路分别与从数字无线处理电路相连，从蓝牙收发器分别与从基带信号处理器和各个传感器相通讯，从基带信号处理器分别与从数字无线处理电路和各个主电路的嵌入式处理器相连。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征是，所述的传感信号数字处理器包括：数字信号处理器、SPI接口、UART接口，其中：SPI接口、UART接口分别与数字信号处理器相连，数字信号处理器通过SPI接口与主控处理器相通讯，数字信号处理器通过UART接口与蓝牙电路的串行通信UART相连。

3.根据权利要求1或2所述的系统，其特征是，所述的CAN控制器包括：CAN总线通信接口电路、串口收发器、CAN总线光电隔离电路，其中：串口收发器、CAN总线光电隔离电路分别与CAN总线通信接口电路相连，CAN总线通信接口电路通过串口收发器与主控处理器相连，CAN总线光电隔离电路与CAN总线收发器相连，CAN总线控制器通过CAN总线光电隔离电路相连以实现总线上各节点间的电气隔离。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征是，所述的若干传感器包括：分别设于人体髋部、大腿、小腿、足底位置的测量人体关节运动角度的MEMS陀螺仪和加速度传感器、足底压力传感器、接触力传感器。

5.根据权利要求3所述的系统，其特征是，所述的执行驱动电路的伺服驱动器为设有增量式编码反馈信息子电路的直流式伺服驱动器。

6.一种基于上述权利要求所述系统的控制方法，其特征在于，蓝牙电路的各个从电路收集相应的传感器的传感信息，传感信息通过主电路传输至传感信号数字处理器，传感信号数字处理器通过MEMS陀螺仪和加速度传感器获取的人体髋部、下肢大小腿及足部的加速度传感数据、下肢大小腿及足部的角速度信息，得到人体髋关节、下肢膝关节及踝关节的角度值，并将该角度值以及足底压力传感器、接触力传感器获取的压力信号传输至主控处理器，主控处理器融合角度值和压力信号得到人体的零力矩点ZMP，Zero Moment Point，ZMP作为外骨骼机器人ZMP的参考输入，控制执行驱动电路生成驱动信号，从而控制外骨骼机器人ZMP保持在外骨骼机器人足部与地面接触所确定的支撑区域，即单足支撑时，支撑区域位于支撑足的脚印内；双足支撑时，支撑区域位于双足与接触的地面形成的支撑多边形以内。

7.根据权利要求6所述系统的控制方法，其特征是，所述的得到人体髋关节、下肢膝关节及踝关节的角度值的计算方法是：基于人体髋部、下肢大小腿及足部的加速度传感数据计算得到下肢大小腿及足部的倾斜度信息，基于陀螺仪获取的下肢大小腿及足部的转动角速度信号积分计算得到下肢各部分肢体的转动角度信息，再将倾斜度信息与转动角度信息经加权平均法得到平均倾斜角，将下肢肢体两两相连部分的平均倾斜角经差值计算可分别得到髋关节、膝关节及踝关节的角度值。

8.根据权利要求7所述系统的控制方法，其特征是，所述的计算下肢大小腿及足部的倾斜度信息的计算方法是：加速度传感器水平放置时,即其X轴和Y轴均平行于水平方向，通过传感器测得的X、Y轴的加速度A_x，A_y得到X、Y轴的倾斜角度俯仰角pitch和倾斜角roll， $\mathrm{pitch}=\arcsin \left(\frac{A_x}{1g}\right),\mathrm{roll}=\arcsin \left(\frac{A_y}{1g}\right);$

从陀螺仪得到转动角度值的计算方法是：系统从陀螺仪获得下肢各部分肢体的转动角速度W_x，W_y，令采样间隔为T，则可得到转动角度值θ_V,θ_y，其中，θ_x＝W_x×T，θ_y＝W_y×T。

9.根据权利要求6所述系统的控制方法，其特征是，所述的融合角度值和压力信号的计算方法是：通过加速度和陀螺仪传感器获取的下肢关节角度信号，控制外骨骼机器人的腿跟踪人腿的运动轨迹，然后通过压力信号检测外骨骼机器人的ZMP值，控制外骨骼机器人的ZMP保持外骨骼机器人的稳定行走，当支撑脚与地面多点接触时，ZMP点的位置坐标如下：

$X_{\mathrm{ZMP}}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i({\stackrel{00}{Z}}_i+g)X_i-{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i({\stackrel{00}{X}}_i+g)Z_i}{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i({\stackrel{00}{Z}}_i+g)},Y_{\mathrm{ZMP}}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i({\stackrel{00}{Z}}_i+g)Y_i-{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i({\stackrel{00}{Y}}_i+g)Z_i}{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i({\stackrel{00}{Z}}_i+g)},$ 式中，m_i—外骨骼机器人各部分的质量；X_i、Y_i、Z_i—外骨骼机器人各部分的质心；

当外骨骼机器人跟随人体下肢作静态步行时，

因此， $X_{\mathrm{ZMP}}=X_c=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i{X}_i}{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i},Y_{\mathrm{ZMP}}=Y_c=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i{Y}_i}{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^n{m}_i},$ 式中，X_c、Y_c—外骨骼机器人质心的坐标，即外骨骼机器人的质心即为ZMP点；

控制外骨骼机器人使其重心落在支撑区域内，就可保证机器人步行的稳定。

10.根据权利要求6所述系统的控制方法，其特征是，所述的蓝牙电路的各个从电路按与其相通讯的传感器类别分组编号，并分别编制与各个主电路之间的通讯协议，通讯协议约定通讯数据包的包头、传输数据的字节长度、包尾，主电路依据通讯协议核对从电路所传输的数据包以确认主电路和从电路之间的数据传输是否完成。