CN105213155A - 一种人工智能运动辅助设备 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种人工智能运动辅助设备，主要用于下肢助力行走和下肢康复训练。技术方案是：包括结构支撑系统、传感器及传感器电路、信号处理系统（移动计算平台）、驱动执行装置、电源系统和手杖。本发明的积极效果：解决了瘫痪、偏瘫、骨折、老年骨关节退行性病变患者下肢行动不便的困境。通过使用者穿外骨骼戴助力器，人体信号与助力器进行交互与配合，人体向外骨骼戴助力器传达控制指令，而外骨骼侦测人体信号，进行人工智能化的计算后得到合适的指令，进而驱动机构向人体下肢提供运动所需的能量，最终达到人的智能与机械力量相互补充、相互作用的效果。本发明将人体控制信号与机器的人工智能相融合，控制人体重心平衡、得到对外骨骼助力器的柔顺控制。
Description
技术领域
本发明涉及一种人工智能运动辅助设备，特别是一种可以穿戴具有表面机电传感器、压强传感器、加速度传感器的外骨骼机器人用人工智能运动辅助设备，主要用于下肢助力行走和下肢康复训练，属于人工智能运动设备技术领域。
背景技术
随着信息技术的迅速兴起，世界各国都积极投入到外骨骼机器人下肢的研究中，用于辅助人体支撑体重、保持平衡和行走，人工智能运动辅助设备主要用于下肢助力行走和下肢康复训练。背景技术中，一般采用电机驱动或液压驱动的运动辅助外骨骼设备，可以辅助瘫痪、偏瘫、骨折、老年骨关节退行性病变患者等下肢运动不便的人进行运动，也可对工业、军事领域腿部负荷较大的使用者提供运动辅助。例如CN103328051具有集成式倾斜传感器的运动辅助设备，CN1586434可穿戴式下肢步行外骨骼，CN102327173外骨骼可穿戴下肢康复机器人等。美国加州大学伯克利分校机器人和人体工程实验室研制出美军“伯克利下肢外骨骼”（Berkeleylowerextremityexoskeleton，BLE-EX），由背包式外架、金属腿及相应的液压驱动设备组成，机械系统采用了与类人形结构相似的设计，背包式外架能够使操纵者携带一定载荷，其有效作用力不经过穿戴者而直接经由外骨骼传至地面。日本筑波大学HAL机械衣，机器人装混合助力腿（hyhridassis-tivelimb，HAL）。机械外骨骼绑缚在人腿的两侧，对人体运动产生支持动力。背景技术存在的问题是：液压油缸驱动，需要较多的部件包括油缸、阀门、油泵、油路管道等；增加了制造成本、重量和体积，增加系统热量，影响系统正常工作，传感器要与人体肌肤直接接触并粘贴在肌肤上直接导致穿戴上的不便；不能自主控制平衡，只能适用于健康人体，系统的外骨骼动作幅度小，电机旋转角度小，难以控制且控制精确度不能满足使用要求。
发明内容
本发明目的是提供一种人工智能运动辅助设备，实现人体与外骨骼机器之间的交互与配合，外骨骼机器人通过表面肌电传感器、压强传感器和加速度传感器识别人体传送出的控制指令，按指令动作、分担人体作用在下肢的重量，向人体提供运动所需的能量，解决背景技术存在的上述问题。
发明的技术方案是：
一种人工智能运动辅助设备，包括结构支撑系统、传感器及传感器电路、信号处理系统、驱动执行装置、电源系统和手杖；可以识别人体传送出的控制意图指令，识别设备的运行姿态；运用设备具有的的人工智能，使设备既能按使用者的控制意图动作，又可保持身体平衡；
结构支撑系统，采用机械构架结构，用以支撑人体、分担整个身体的重量，并将重量直接传导到地面；结构支撑系统包括腰部外骨骼、动力髋关节外骨骼、手杖、大腿外骨骼、动力膝关节外骨骼、小腿外骨骼和脚部外骨骼；腰部外骨骼与动力髋关节外骨骼相连，手杖与动力髋关节外骨骼相连，动力髋关节外骨骼与大腿外骨骼相连，大腿外骨骼与动力膝关节外骨骼相连，动力膝关节外骨骼与小腿外骨骼相连，小腿外骨骼骨骼与足部外骨骼与相连；
在人体的大腿和小腿处佩戴腿环，腿环内壁嵌入SEMG传感器及传感器电路；检测腿环内壁与大腿、小腿部连接处的多组SEMG传感器收集的人体下肢肌肉电信号，采用有线或无线蓝牙方式将人体下肢肌肉电信号传递给信号处理系统，信号处理系统依此判断人体下肢的运动趋势；
在大腿外骨骼和小腿外骨骼与腿部连接位置安装微触传感器，采集腿部骨骼、肌肉运动运动信号，采用有线或无线蓝牙方式将压力传感器信号反馈给信号处理系统判断下肢的运动状态；
在足部外骨骼底板和手杖中，安装压力传感器及传感器电路；实时检测足部外骨骼底板和手杖中的压力传感器信号，采用有线或无线蓝牙方式将压力传感器信号传递给信号处理系统（移动计算平台），信号处理系统接收并处理信号，依此判断人体重量分配，进而判断人体重心的位置；
在腰部外骨骼上或动力膝关节外骨骼上，安装加速度传感器及传感器电路，实时检测加速度传感器信号，采用有线或无线蓝牙方式将加速度传感器信号传递给信号处理系统；信号处理系统接收并处理加速度传感器信号，依此判断人体动态平衡、运动的方向和运动距离；
在腰部外骨骼上设置处理器仓，处理器仓中安装信号处理系统（移动计算平台），包括有线和无线信号输入模块、中控模块、驱动模块、显示模块、基因数据库、APP应用程序模块和GPS模块；
中控模块模仿生物神经元结构和神经信息传递机理，采用人工智能BP神经网络算法将收集到的多路传感器信号并行处理，基于基因数据库得到驱动设备运动的指令；多路传感器收集的多路信号加以并行处理和融合计算；包括多信号的收集子模块、融合并行计算处理子模块，驱动执行子模块、中枢控制子模块，基因数据库等。基因数据库预先设定一系列记录了标准动作模式特点的基因数字序列；由使用者学习训练，对基因数字序列不断修改完善后形成使用者特有的基因数字序列，记录了使用者的运动特点；
驱动执行装置采用四只直线直流管式伺服电机，接收信号处理系统（移动计算平台）的驱动指令，两个大腿外骨骼部的电机推动动力髋关节旋转从而带动大腿运动；两个小腿外骨骼部的电机推动动力膝关节旋转从而带动小腿运动，四台电机按照信号处理系统发出的指令协同动作；
在腰部外骨骼上设有电池仓，电池仓中安装电源系统，电源系统包括电池、电源充电电路和电源保护电路，可以通过电源适配器与外接电源、车载电源连接，解决了传统运动辅助装置活动范围受限的问题，具有便携的特性。
所述大腿外骨骼和小腿外骨骼，采用可调节长度的大腿外骨骼和小腿外骨骼，具有可以根据使用者的情况随时调节装置长短的伸缩装置。
所述腰部外骨骼可以良好固定在腰部；连接动力髋关节外骨骼，设有电池仓，中心运算部件仓，身体固定锁扣系带；中央或两侧设置铰接构件，具有横向自由度，可以张开或合并；内测可以安装充气气囊或其他起到与腰部良好接触、缓冲接触压力的添充物；外侧可以安装防尘防水的覆盖件。
所述动力髋关节外骨骼采用多连杆结构，动力髋关节外骨骼上端与腰部外骨骼连接，具有横向和纵向自由度；下端与大腿外骨骼相连，可以使大腿外骨骼具有上下、左右多个自由度运动；动力输入连杆通过锁销或榫卯结构与直线电机动力杆连接。电机动力杆杆长度变化带动连接杆围绕多连杆机构中的连接轴旋转，带动与其连接的旋转副转动，为动力髋关节外骨骼的运动提供动力，实现动力髋关节外骨骼的弯曲，带动大腿外骨骼提起或放下；在动力输入连杆和连接杆上连接手杖。连杆的相对运动带动大腿外骨骼和手杖做相对运动。
所述动力膝关节外骨骼采用多连杆结构，动力膝关节外骨骼上端连接大腿外骨骼，下端连接小腿外骨骼；动力输入连杆与直线电机动力杆连接，电机动力杆杆长度变化带动连接杆围绕多连杆机构中的连接轴旋转，带动与其连接的旋转副转动，为多连杆关节的运动提供动力，实现膝盖关节的弯曲；通过调节动力输入连杆与直线电机动力杆的连接位置可以获得更接近于人腿的动力学特性；具有可变的瞬时转动中心,使得运动的步态更接近人体正常步态,使外骨骼可以更好附着在人腿的侧面，解决了单轴膝关节绕固定轴转动的缺点灵活性有余而稳定性不足、仿生性能不好的问题，具有一定的柔性和抗冲击性。
所述足部外骨骼采用多连杆承重结构，承重时受控形变；设在足板底部的一组或多组压强传感器将人体施加的重量转化成对应的电信号；输出的电信号通过有线或无线的方式传送到信号处理系统，用于监测人体重量的分配，实时记录并分析人体腿部的受力；承重时足部外骨骼受控形变吸收人体重量。
所述手杖可以在使用者舒适的高度安装适合手把持的手柄；手杖可以安装在身体左侧、右侧、或同时安装在两侧；手杖上端与动力髋关节外骨骼中的旋转副相连。在手杖中段或接触地面的下端安装压强传感器，压强传感器将手杖分担重量转化成对应的电信号；输出的电信号通过有线或无线的方式传送到信号处理系统，用于监测人体重量的分配；在步行状态时，手杖在髋关节外骨骼的驱动下与大腿外骨骼做相向运动，与双腿构成三角支撑，保证人体重心落在三角区内确保身体平衡；巡航模式或不需要时手杖可夹持在腿外侧或摘下。
本发明技术特点：实现人体与外骨骼机器之间的交互与配合，外骨骼机器人通过表面肌电传感器、压强传感器和加速度传感器识别人体传送出的控制指令，按指令动作、分担人体作用在下肢的重量，向人体提供运动所需的能量；直流直线伺服电机驱动，结构简单，重量轻，体积小，散热少，传感器不与皮肤接触，穿戴方便；传感器不受汗液影响，稳定性准确性高，不易受干扰；可自主控制身体平衡，适用于偏瘫，瘫痪人群，动作幅度可调节，控制精度高。
本发明的积极效果：解决了瘫痪、偏瘫、骨折、老年骨关节退行性病变患者下肢行动不便的困境。目的是通过使用者穿外骨骼戴助力器，人体信号与助力器进行交互与配合，人体向外骨骼戴助力器传达控制指令，而外骨骼侦测人体信号，进行人工智能化的计算后得到合适的指令，进而驱动机构向人体下肢提供运动所需的能量，最终达到人的智能与机械力量相互补充、相互作用的效果。本发明克服了背景技术中外骨骼机器助力器独立运行、机器与人的协调差、顺从性不一致的缺点，或是完全由人体发送控制信号，机器只是简单放大信号、机械执行的缺点，将人体控制信号与机器的人工智能相融合，控制人体重心平衡、得到对外骨骼助力器的柔顺控制。
附图说明
图1为本发明结构示意图；
图2为本发明信号处理系统模块结构示意图；
图3为本发明中控模块结构图；
图4为本发明助力运动模式控制流程图；
图5为本发明实施例腰部外骨骼结构示意图；
图6为本发明实施例大腿外骨骼结构示意图；
图7为本发明实施例小腿外骨骼结构示意图；
图8为本发明实施例踝关节外骨骼与脚部外骨骼结构示意图；
图9为本发明实施例动力髋关节外骨骼结构示意图；
图10为本发明实施例动力膝关节外骨骼结构示意图；
图11为本发明实施例手杖结构示意图；
图12为本发明实施例腿部连接器结构示意图；
图13为本发明实施例无线信号输入模块图；
图14为本发明实施例并行计算处理模块流程图；
图15为本发明实施例基因数据库结构示意图；
图16为本发明实施例大腿外骨骼驱动电机安装图；
图17为本发明实施例小腿外骨骼驱动电机安装图；
图18为本发明实施例电源系统结构示意图。
具体实施方式
以下参照附图，通过实施例对本发明做进一步说明。
一种人工智能运动辅助设备，包括结构支撑系统1.1--1.7、传感器及传感器电路、信号处理系统（信号处理系统）2.1--2.7、驱动执行装置D1--D4、电源系统和手杖；
1-结构支撑系统，左右对称，具有多个运动自由度。包括1.1腰部外骨骼、1.2大腿外骨骼、1.3小腿外骨骼、1.4动力髋关节外骨骼、1.5动力膝关节外骨骼、1.6脚部外骨骼和1.7手杖。参见图1。
1.1-腰部外骨骼可以良好固定在腰部。通过1.1-7下端连接柱连接1.2动力髋关节外骨骼，设有1.1-1电池仓，1.1-2处理器仓，1.1-3身体固定锁扣系带。中央或两侧设置1.1-4铰接构件，具有横向自由度，可以张开或合并。内测可以安装1.1-5充气气囊或其他起到与腰部良好接触、缓冲接触压力的添充物。外侧可以安装1.1-6流线型覆盖件。参见附图5腰部外骨骼。
其中：
1.1-1电池仓安装电池组、电池充电电路和电池保护电路，采用防水，防尘设计。
1.1-2处理器仓安装中央处理器，加速度传感器，采用防水，防尘设计。
1.1-3身体固定锁扣系带，可以根据使用者的情况随时调节长短，锁扣是系统电源开关。
1.1-4中央铰接构件，腰托从此铰链处可以向后折叠，增加系统自由度。
1.1-5充气气囊、气垫，起到紧固和缓冲作用，内衬可充气气囊，可以手动或电动充气。
1.1-6流线型覆盖件，覆盖部件符合人体工程学，避免对身体各部位的损伤。
1.1-7下端连接柱，连接1.5动力髋关节，连接1.7手杖，连接扶手，固定显示器和控制器。
1.2-大腿外骨骼结构如人类大腿部股骨，采用轻金属合金或高强碳纤维材料制作，能够支撑100公斤，具有良好刚性。1.2-1上端榫卯接头或卡槽与动力髋关节连接。1.2-2可调节支架、1.2-3可调节销子、1.2-4张力弹簧构成伸缩装置，具有良好刚性并且可以根据使用者的情况随时调节装置长短。1.2-5电机定子固定座具有固定驱动电机的销孔或卡槽。1.2-6下端榫卯接头或卡槽与1.6动力膝关节外骨骼相连。1.2-7腿部连接器参见附图6大腿外骨骼。
其中：因左右对称，仅描述单侧。
1.2-7腿部连接器是设备与大腿接触的紧固部件，使设备连接使用者的大腿。参见附图1-8腿部连接器。
1.2-7.1SEMG传感器接收器，采集肌肉表面电信号用以判断肌肉运动趋势。
1.2-7.2微触传感器，采集腿部骨骼、肌肉运动运动趋势信号，反馈运动信号传递给2.2。
1.2-7.3连接器内片，与腿部接触，固定1.1-7.1和1.2-7.2，通过张力弹簧连接1.2-7.4。
1.2-7.4连接器外片，通过张力弹簧连接1.2-7.3，接触1.2-7.2触点。
1.2-7.5铰接件，铰接1.2-7.3和1.2-7.4，连接1.2大腿外骨骼和1.3小腿外骨骼，可以张开180度方便穿戴。
1.2-7.6流线型覆盖件，用螺丝固定在1.2-7.5上，防水，防尘保护传感器，有一定的运动防撞保护作用。
1.3-小腿外骨骼结构如人类小腿部胫骨，采用轻金属合金或高强碳纤维材料制作。能够支撑100公斤，具有良好刚性。1.3-1上端榫卯接头或卡槽与1.6动力膝髋关节外骨骼连接，1.3-2可调节支架、1.3-3可调节销子、1.3-4张力弹簧构成伸缩装置，具有良好刚性并且可以根据使用者的情况随时调节装置长短。1.3-5电机定子固定座具有固定驱动电机的销孔或卡槽，，1.3-6下端榫卯接头或卡槽与1.4脚部外骨骼相连。1.3-7小腿连接器（同1.2-7）是设备与小腿接触的紧固部件，使设备连接使用者的小腿。参见附图7小腿外骨骼。
其中：因左右对称，仅描述单侧。
1.4-脚部外骨骼，采用多连杆承重机构，有效承载大于100公斤，承重时受控形变。参见附图8脚部外骨骼。
其中：因左右对称，仅描述单侧。
1.4-1小腿外骨骼连接件，连接1.3小腿外骨骼，提供纵向自由度，使1.4-脚部外骨骼可以围绕1.3小腿外骨骼底端上下旋转。
1.4-2.1张力弹簧，上端连接1.4-4足板承重板，下端与1.4-7前后脚掌铰接件。与1.4-2.2张力弹簧反向运动。当1.4-4足板承重板受力下压时，此弹簧压缩、吸收能量。压力减小时弹簧伸长、释放能量。
1.4-2.2压力弹簧，连接1.4-4足板承重板与1.4-3后脚掌承重板。与1.4-2.2张力弹簧反向运动。1.4-4足板承重板受力下压时下压时张力弹簧伸长、吸收能量。压力减小时弹簧压缩，释放能量。
1.4-3后脚掌承重板，前端通过1.4-7前后脚掌铰接件与1.4-6前脚掌承重板铰接，中间与1.4-2.2压力弹簧连接接。后端安装1.4-5.2后脚跟传感器接触地面，底面附有减震橡胶板。
1.4-4足板承重板，前端通过1.4-8与1.4-6铰接。中间设有固定柱，固定1.4-2.1，1.4-2.2两组弹簧。工作时接触足板，将足部向下的压力传递给弹簧组，继而传递给1.4-6前脚掌承重板和1.4-3后脚掌承重板。
1.4-5.1前脚掌压力传感器，安装在1.4-6前脚掌承重板。传感器将人体施加的重量转化成对应的电信号。输出的电信号通过有线或无线的方式传送到信号处理系统，用于监测人体重量的分配，实时记录并分析前脚掌的受力。
1.4-5.2后脚跟传感器，安装在1.4-3后脚掌承重板。传感器将人体施加的重量转化成对应的电信号。输出的电信号通过有线或无线的方式传送到信号处理系统，用于监测人体重量的分配，实时记录并分析后脚跟的受力。
1.4-6前脚掌承重板，后端通过1.4-7前后脚掌铰接件与1.4-3后脚掌承重板铰接，中间与1.4-4足板承重板铰接。前端安装1.4-5.1前脚掌压力传感器接触地面，底面附有减震橡胶板。
1.4-7前后脚掌铰接件，铰接1.4-6前脚掌承重板与1.4-3后脚掌承重板。固定1.4-2.1张力弹簧下端。
1.4-8承重板与足板铰接件，铰接1.4-4足板承重板与1.4-6前脚掌承重板。
1.5-动力髋关节外骨骼上端连接1.1-腰部外骨骼，下端连接1.2大腿外骨骼。具有上下、左右四个自由度。可以使大腿外骨骼部件1.2具有上下、左右多自由度运动。参见附图9动力髋关节外骨骼。
其中：因左右对称，仅描述单侧。
1.5-1腰部外骨骼连接端，连接1.1-腰部外骨骼的1.1-7下端连接柱。
1.5-2横向自由度转子，提供一个向左右张开双腿的自由度，贴合人髋关节的运动。
1.5-3横向、纵向转子连接件，连接.1.5-2横向自由度转子与1.5-4多连杆纵向转动机构。
1.5-4多连杆纵向转动机构，直线电机动力杆1.5-5通过电机动力输入连接柱1.5-4.1输入动力。直线电机动力杆1.5-5的杆长度变化带动与其连接的1.5-4.6旋转副1、1.5-4.7旋转副2和1.5-4.8旋转副3围绕1.5-4.2连接轴1、1.5-4.3连接轴2旋转，1.5-4.4连接轴3、1.5-4.5连接轴4旋转。
1.5-5直线电机动力杆，由D1（左）、D3（右）直线电机驱动，连接1.5-4.1电机动力输入连接柱，其上下运动代替大腿腿的肌肉为大腿下肢运动提供动力．提供一个大腿上下运动的自由度。
1.5-6手杖连接件，一端与1.5-4.8旋转副1固定，中间与1.5-4.4连接轴3铰接。运动时与1.5-4.8旋转副3的旋转方向相反。驱动手杖1.7手杖与1.2大腿外骨骼做相对运动。
1.5-7大腿外骨骼连接件，上端与1.5-4.8旋转副3固定，下端与1.2-大腿外骨骼部件连接。1.5-4.8旋转副3旋转时带动大腿外骨骼1.2提起或放下。为动力髋关节外骨骼的运动提供动力，实现动力髋关节外骨骼的弯曲，带动大腿。
1.6-动力膝关节外骨骼上端与1.2-大腿外骨骼连接，下端连接1.3-小腿外骨骼，具有上下自由度。1.6-2.0主动杆是动力输入连杆，与直1.6-4线电机动力杆连接，1.6-4电机动力杆杆长度变化带动1.6-2.0主动杆运动，继而带动1.6-2.1被动杆1，1.6-2.2被动杆2，1.6-2.3被动杆3围绕1.6-2四连杆机构中的多个连接轴复合旋转，带动与其连接的1.6-1和1.6-3旋转副转动，为1.6-动力膝关节外骨骼的运动提供动力，实现膝盖关节的弯曲。参见附图10动力膝关节外骨骼。
其中：因左右对称，仅描述单侧。
1.6-1大腿连接件，上端连接1.2-6大腿外骨骼的下端榫卯街头部件，下端连接1.6-2.2被动杆2。
1.6-2四连杆机构，将直线电机机动力杆1.6-4的直线运动运动分别传递给1.6-1和1.6-3，转化为相对旋转运动，使得1.6-1和1.6-3模仿大腿和小腿的连接进行弯曲或伸张，符合人体膝盖关节的运动特点。
1.6-2.0主动杆连接1.6-4，为与其连接的轴提供转矩从而带动1.6-2.1被动杆1，1.6-2.2被动杆2，1.6-2.3被动杆3运动，实现四连杆机构弯曲。
1.6-3小腿连接件，上端连接1.6-2.1被动杆1，下端连接1.3-1小腿外骨骼的上端榫卯部件。
1.6-4直线电机动力杆，由D1--D4直线电机驱动，连接1.6-5电机动力输入连接柱。1.6-4伸长或缩短代替小腿的肌肉提供动力．提供小腿上下运动的自由度。
1.6-5电机动力输入连接柱固定于1.6-2.0上，通过轴承与直线电机动力杆1.6-4连接。通过调节1.6-5的位置可以获得更接近于人腿的动力学特性。使1.6-2具有可变的瞬时转动中心,使得运动的步态更接近人体正常步态,使外骨骼可以更好附着在人腿的侧面，解决了单轴膝关节绕固定轴转动的缺点灵活性有余而稳定性不足、仿生性能不好的问题，具有一定的柔性和抗冲击性。
1.6-6关节加速度传感器，固定在1.6-2.3被动杆3，用于运动速度检测、人体跌倒保护，倾角测量，旋转检测，晃动检测。
1.7-手杖，可以安装在身体左侧、右侧、或同时安装在两侧。不需要时手杖可夹持在腿外侧或摘下。
手杖上端1.7-1髋关节连接件与动力髋关节外骨骼中的1.5-6手杖连接件旋转副相连。在步行状态时，与1.2大腿外骨骼做相向运动，与双腿构成三角支撑，保证人体重心落在三角区内确保身体平衡。1.7-2手柄的高度可以调整安装在使用者舒适的高度。1.7-3可调节长度套管用以调节手杖长度。在手杖中段或接触地面的下端安装1.7-4压强传感器，压强传感器将手杖分担重量转化成对应的电信号。输出的电信号通过有线或无线的方式传送到信号处理系统，用于监测人体重量的分配。参见附图11手杖。
其中：因左右对称，仅描述单侧。
2-信号处理系统包括2.1无线信号输入模块、2.2有线信号输入模块、2.3中控模块、2.4驱动模块、2.5显示模块、2.6APP应用程序模块和2.7GPS模块等。参见图2信号处理系统模块结构图。
2.1无线信号输入模块，可以穿戴在使用者的大腿或小腿处，收集多种无线信号，采用无线通讯传输到2.3，进而基于多种信号判断人体的运动状态。参见附图12无线信号输入模块图。
例如2.1.0弹性纤维织物，将金属导线编织到传统织物中制造电子织物的方法实现衣物中各模块之间的电连接。这样既可以保护金属导线、保护传感器元件，减少穿着者的不适，又便于良好固定2.1.1、2.1.3、2.1.4，保证与使用者的皮肤良好接触，将采集到的数据传导到2.1.5处理器进行处理。保证传感器元件与皮肤良好接触，具有防水作用。
例如2.1.1SEMG表面肌电传感器安装于2.1上，收集肌肉收缩电信号。采集此信号后采用无线通讯2.3，进而基于此信号判断人体的运动意图。
例如2.1.2脑电波采集装置安装于头部，收集到大脑电信号。采集此信号后采用无线通讯或有线通讯传输到信号处理系统，利用脑电波信号进行控制。
例如2.1.3血压传感器安装于2.1上。采集血压电信号后采用无线通讯传输到信号处理系统，进而基于此信号监控判断人体的运动状态。
例如2.1.4脉搏传感器安装于2.1上。采集脉搏电信号后采用无线通讯或有线通讯传输到信号处理系统，进而基于此信号监控判断人体的运动状态。
例如2.1.5检测、发射、电池部件安装于2.1上。对微弱电信号加以引导、放大、变送可以获得反应肌肉兴奋程度的电信号，从而判断腿部肌肉的运动趋势，获得血压、脉搏等身体综合信号。
2.2有线信号输入模块收集多种有线信号。
例如：
2.2.1压力信号来源于安装于1.4-6的1.4-5.1前脚掌压力传感器、1.4-3的1.4-5.2后脚跟传感器、1.7的1.7-4压强传感器安装于手杖部位和，收集体重分配电信号。采集此信号后采用无线通讯或有线通讯传输到信号处理系统，进而基于此信号判断人体的重心位置。安装于1.2-7的1.2-7.2微触传感器采集腿部运动信号，采集此信号后采用有线通讯传输到2.2，进而基于此信号反馈人体的实际运动。
例如2.2.2加速度传感器来源于安装于1.1腰部外骨骼1.1-2或1.5动力髋关节外骨骼或1.6动力膝关节外骨骼，收集人体平衡、运动加速度电信号。采集此信号后采用无线通讯或有线通讯传输到信号处理系统，进而基于此信号判断人体的运动和倾斜状态。
例如2.2.3控制信号来源于控制手柄，将2.2.3手柄固定在1.1腰部外骨骼,1.7手杖上，通过使用者按动手柄上的按钮、开关或触摸屏完成选择切换多种运行模式、控制运动速度。
例如通过佩戴2.2.4智能手环，收集采集手臂处的肌肉收缩电信号。采集此信号后采用无线通讯或有线通讯传输到信号处理系统，进而基于此信号判断人体的运动意图。实现下肢缺失的使用者对机器人的控制。
2.3中控模块，模仿生物神经元结构和神经信息传递机理对多路传感器收集的多路信号加以并行处理和融合计算。包括2.3.1并行计算处理分模块，2.3.2控制驱动执行分模块、2.3.3中枢控制分模块，2.3.4基因数据库等。在使用者佩戴机器正常使用期间，系统发挥自组织、自适应学习以及容错性的特点，处理实时采集到的2.1.1肌肉电信号、2.1.2足底板压力信号和2.2.2加速度传感器等多路信号。多路信号通过2.3.1输入，2.3.3提取2.3.4基因序列c1--cn中记录的信号权重比例加以融合计算，一旦按c1--cn中某个基因片段融合计算后的阈值达到2.3.1-4的激活点，即可激活该基因片段对应的2.3.1-4，进而识别使用者处于2.3.4中A轴时间序列中的步态支撑初期，中期和末期的不同时期，进而调用b1--b4不同的驱动模式、驱动2.3.2传送指令给2.4驱动执行装置，推动1.5动力髋关节外骨骼、1.6动力膝关节外骨骼，带动1.2大腿外骨骼、1.3小腿外骨骼、和1.4脚部外骨骼顺序动作，使外骨骼机器人下肢助力器系统在符合人体驱动意愿运行的同时保持身体重心平衡。参见图3中控模块结构图。
例如：
2.3.1并行计算处理分模块，受控于2.3.3控制中枢分模块，完成多信号的收集、融合计算。每一路传感器输入信号（包括2.1.1、2.1.2、2.1.3、2.2.1、2.2.2）和控制信号（包括2.2.3、2.2.4、2.6、2.7）对应一个2.3.1-1仿神经元输入层程序模块。传感器输入信号通过2.3.1-2权系数相连接到2.3.1-3隐蔽层计算模块，构成自适应非线性动力系统，具有多个2.3.1-4非线性映射能力的神经元(传感器)基于2.3.4基因数据库数据组成相互连接的神经网络。参见附图13并行计算处理模块流程图。
2.3.2控制驱动执行分模块，从2.3.1接收数据，受2.3.3控制从2.3.4中提取电机运行模式，发出电机驱动信号。此信号包括电机运转方向，电机转速度，行程距离等。
2.3.3中枢控制分模块，收集2.1、2.2、2.6、2.7输入的信号，处理后发送给2.4、2.5、2.6、2.7。控制2.3.1信号的输入以及输出，控制2.3.4中C1--Cn基因数字序列的提取与更改，控制2.3.2的输出。
2.3.4基因数据库预先存入的基因数字序列或矩阵记录了正常使用者不同动作的模式特点，由2.3.3中枢控制模块访问.其中A轴时间序列分为a1步态支撑初期、a2支撑中期、a3支撑末期、a4跌倒期。B轴基因数字序列记录电机动作模式，其中b1序列记录电机1的驱动方向，驱动速度，驱动时间等动作模式、b2序列记录电机2的动作模式、b3记录电机3的动作模式、b4电机4的动作模式特点。C轴的C1--Cn基因数字序列的数字片段或矩阵序列中的数值分别记录描述2.1.1、2.1.2、2.1.3等多路传感器的2.3.1-2权系数、触发顺序，2.2.1、2.2.2、2.2.3、2.2.4、2.6、2.7多路控制信号的2.3.1-2权系数、触发顺序等。参见附图14基因数据库结构。
例如：a2b2c2记录了在a2步态支撑初期的2时间点，2号电机的第二个特征值,对应于2.1.1第二个特征值。
2.4驱动模块，接收2.3.2控制驱动执行分模块发出的指令，对指令进行编码，变频后驱动D1--D4电机组运行。
2.5显示模块，接收2.3数据，在显示终端上显示。
2.6APP应用程序模块，手机或信号处理系统远程连接控制或显示机器人的运行状态、电源状态、人体参数等，实现远程监控和控制运行状态。
2.7GPS模块进行远程定位，可以基于定位进行远程移动控制。
3-驱动执行装置，采用微机控制，安装D1、D2、D3、D4共4台驱动电机，实现无接触传递力驱动1.2大腿外骨骼和1.3小腿外骨骼提升或放下。参见图1。
其中：因左右对称，仅描述单侧。
例如：
使用D1（D3位于对称的另一侧）直流直线调速电机带动1.5动力髋关节旋转，继而带动1.2大腿外骨骼围绕1.1髋部外骨骼做上下运动。D1定子固定在1.2-5电机定子固定座，1.5.5直线电机动力杆连接1.5-4.1电机动力输入连接柱。收到2.3.2控制驱动执行分模块发出的指令运动时，若1.5.5长度变长，力矩通过1.5-4.1电机动力输入连接柱输入。带动1.5-4多连杆纵向转动机构逆时针旋转，带动1.2向上抬起。若1.5.5长度变短，带动1.5-4多连杆纵向转动机构顺时针旋转，带动1.2落下。参见附图15大腿外骨骼驱动电机安装图。
例如：
使用D2（D4位于对称的另一侧）直流直线调速电机带动1.6动力膝关节外骨骼弯曲，继而带动1.3小腿外骨骼围绕1.2大腿外骨骼旋转。D2定子固定在1.3-5电机定子固定座，1.6.4直线电机动力杆连接1.6-5电机动力输入连接柱。收到2.3.2控制驱动执行分模块发出的指令运动时，若1.6-4长度变长，力矩通过1.6-5.1电机动力输入连接柱输入。带动1.6-2多连杆纵向转动机构顺时针旋转，完成1.6膝关节外骨骼的顺时针弯曲，带动1.3小腿外骨骼向后抬起。若1.6-4长度变短，完成1.6膝关节外骨骼的逆时针弯曲，带动1.3小腿外骨骼向前伸出。参见附图16小腿外骨骼驱动电机安装图。
例如可以使用直流调速盘式电机驱动，通过减速器带动传动杆，使主传动杆长度变化带动1.5-4.1.或D3电机运转使1.6-4直线电机动力杆长度变化带动1.6-2.0运动，1.6-2.1和1.6-2.2被动连接杆通过连接点产生扭矩，实现无接触传递力驱动大腿和小腿外骨骼提升或放下。
例如直流电机调速电路安置于D1--D4的定子中。
4-电源系统，包括4.1一块或多块可充电电池组、4.2电池保护电路、4.3充电电路和4.4电源适配器，位于1.1腰部托架外骨骼，参见图1。
例如：
4.1一块或多块可充电电池组串联或并联安置于1.1-1电池仓中、参见附图17电源系统。
例如：
4.2电池保护电路等安置于1.1-1电池仓中。额定工作温度范围为-40℃到+85℃。在某一给定的恒流充电水平下，当工作环境温度超出了电池的功耗能力时，其充电控制将进入热限制状态。在过压或过温错误状态发生时，该器件将自动关断，以保护充电设备、控制系统和充电状态下的电池。参见附图17电源系统。
例如：
4.3充电电路安置于1.1-1电池仓中，提供一个状态监测，它可直接驱动一个外部LED来指示电池充电状态。器件温度和充电状态被充分监测，以防错误状况发生。参见附图17电源系统。
例如：
4.4电源适配器实现电源系统与110--220v交流电或车载9V直流电的连接，连接孔位于1.1-1电池仓。参见附图17电源系统。
本发明第一实施例：外骨骼机器人学习模式是指使用者佩戴机器行走使用之前，使用者要训练机器，使机器产生运动姿态记忆，进而形成机器自有的人工智能。
（1）对外骨骼机器人所有传感器组织循环，利用2.3.1进行多层神经网络并行处理。将传感器的信号2.1.1、2.1.2、2.1.3、2.2.1、2.2.2、2.2.3、2.2.4、2.6、2.7形成输入矢量数据，导入2.3.1-1。
（2）2.3.4基因数据库的基因序列中提取2.3.1-2权重向量。
（3）提取的2.3.1-2权重向量数据与采集到的传感器信号加以逐一融合计算，计算出当前神经元分模块的状态阈值传递给2.3.1-3。
（4）将此阈值与2.3.4基因数据库的基因序列中记录的逐一对比。逐个修改基因序列中记录神经元触发阈值、触发顺序和信号权重的纪录片段。
（5）把新的权重片段插入到外骨骼机器人的基因序列中，形成带时间坐标，具有动作模式特征，含有多个传感器状态特征的三维记录数据。
（6）转到第1步进行重复，判断基因数据序列是否归敛，直到获得理想性能时为止。演化出一个新的网络权重基因片段。
（7）完成运动姿态基因数字序列的原始设定。形成使用者独有的运动姿态基因数字序列。
本发明第二实施例：外骨骼机器人自平衡助力运动模式，是将人体的驱动信号与设备运行状态和机器智能融合。在此状态下，当使用者意图抬腿行走时，2.1.1SEMG肌电传感器采集到此肌肉电信号信号后与2.2.2采集到的人体重心信号和2.2.3采集到的运动状态信号混合运算，确认迈出此步后人体重心仍然落在手杖与两足构成的三角区域内，并且符合系统已有的安全步行模式后，系统驱动电机驱动电路。参见图4助力运动模式控制流程图。
（1）对外骨骼机器人所有传感器组织循环，利用2.3.1进行多层神经网络并行处理。将传感器的信号2.1.1、2.1.2、2.1.3、2.2.1、2.2.2、2.2.3、2.2.4、2.6、2.7形成输入矢量数据，导入2.3.1-1将传感器的信号形成输入矢量数据导入多层神经网络并行处理。
（2）2.3.4基因数据库的基因序列中提取2.3.1-2权重向量。
（3）提取的2.3.1-2权重向量与采集到的传感器信号加以逐一融合计算，计算出当前神经元分模块的状态阈值传递给2.3.1-3。
（4）如果此阈值达到了激活2.3.1-4神经元的阈值，则确定调用2.3.1-4所指向的的2.4驱动模块。如没有达到阈值，返回第3步继续调用下一组基因数据。
（5）转到第1步进行重复。
本发明第三实施例：康复、巡航模式，是指使用者佩戴机器后只依靠机器智能自动保持平衡运行。
（1）对外骨骼机器人2.1.2、2.2.1组织循环，将传感器的信号形成输入矢量数据导入多层神经网络并行处理。
（2）2.3.4基因数据库的基因序列中提取2.3.1-2权重向量。
（3）提取的2.3.1-2权重向量与采集到的传感器信号加以逐一融合计算，计算出当前神经元分模块的状态阈值传递给2.3.1-3。
（4）如果此阈值达到了激活2.3.1-4神经元的阈值，则确定调用2.3.1-4所指向的的驱动模式。如没有达到阈值，返回第3步继续调用下一组基因数据。
（5）一旦接收到驱动机构反馈的反向力矩或手柄传来的中断指令腿部的反向运动信号即转入第二实施例模式。
（6）转到第1步进行重复。
本发明第四实施例：在全助力模式，是指外骨骼机器人只接收使用者的SEMG信号，不与其他传感器信号混合运算。
（1）对外骨骼机器人2.1.1SEMG肌电信号传感器组织循环。
（2）将采集到的SEMG肌电信号按时间顺序记录成序列。将此序列与2.3.4中基因序列中的片段进行对比。
（3）一旦比对成功，则确定调用该基因片段特征所对应的的2.4驱动模块。如没有达到阈值，返回第3步继续调用下一组基因数据。
（4）转到第1步进行重复。
Claims (7)
1.一种人工智能运动辅助设备，其特征在于：包括结构支撑系统、传感器及传感器电路、信号处理系统、驱动执行装置、电源系统和手杖；
结构支撑系统，采用机械构架结构，用以支撑人体、分担整个身体的重量，并将重量直接传导到地面；结构支撑系统包括腰部外骨骼、动力髋关节外骨骼、手杖、大腿外骨骼、动力膝关节外骨骼、小腿外骨骼和脚部外骨骼；腰部外骨骼与动力髋关节外骨骼相连，手杖与动力髋关节外骨骼相连，动力髋关节外骨骼与大腿外骨骼相连，大腿外骨骼与动力膝关节外骨骼相连，动力膝关节外骨骼与小腿外骨骼相连，小腿外骨骼骨骼与足部外骨骼与相连；
在人体的大腿和小腿处佩戴腿环，腿环内壁嵌入SEMG传感器及传感器电路；检测腿环内壁与大腿、小腿部连接处的多组SEMG传感器收集的人体下肢肌肉电信号，采用有线或无线蓝牙方式将人体下肢肌肉电信号传递给信号处理系统，信号处理系统依此判断人体下肢的运动趋势；
在大腿外骨骼和小腿外骨骼与腿部连接位置安装微触传感器，采集腿部骨骼、肌肉运动运动信号，采用有线或无线蓝牙方式将压力传感器信号反馈给信号处理系统判断下肢的运动状态；
在足部外骨骼底板和手杖中，安装压力传感器及传感器电路；实时检测足部外骨骼底板和手杖中的压力传感器信号，采用有线或无线蓝牙方式将压力传感器信号传递给信号处理系统，信号处理系统接收并处理信号，依此判断人体重量分配，进而判断人体重心的位置；
在腰部外骨骼上或动力膝关节外骨骼上，安装加速度传感器及传感器电路，实时检测加速度传感器信号，采用有线或无线蓝牙方式将加速度传感器信号传递给信号处理系统；信号处理系统接收并处理加速度传感器信号，依此判断人体动态平衡、运动的方向和运动距离；
在腰部外骨骼上设置处理器仓，处理器仓中安装信号处理系统（移动计算平台），包括有线和无线信号输入模块、中控模块、驱动模块、显示模块、基因数据库、APP应用程序模块和GPS模块；
中控模块模仿生物神经元结构和神经信息传递机理，采用人工智能BP神经网络算法将收集到的多路传感器信号并行处理，基于基因数据库得到驱动设备运动的指令；多路传感器收集的多路信号加以并行处理和融合计算；包括多信号的收集子模块、融合并行计算处理子模块，驱动执行子模块、中枢控制子模块，基因数据库等。基因数据库预先设定一系列记录了标准动作模式特点的基因数字序列；由使用者学习训练，对基因数字序列不断修改完善后形成使用者特有的基因数字序列，记录了使用者的运动特点；
驱动执行装置采用四只直线直流管式伺服电机，接收信号处理系统的驱动指令，两个大腿外骨骼部的电机推动动力髋关节旋转从而带动大腿运动；两个小腿外骨骼部的电机推动动力膝关节旋转从而带动小腿运动，四台电机按照信号处理系统发出的指令协同动作；
在腰部外骨骼上设有电池仓，电池仓中安装电源系统，电源系统包括电池、电源充电电路和电源保护电路，可以通过电源适配器与外接电源、车载电源连接。
2.根据权利要求1所述的一种人工智能运动辅助设备，其特征在于：所述大腿外骨骼和小腿外骨骼，采用可调节长度的大腿外骨骼和小腿外骨骼，具有可以根据使用者的情况随时调节装置长短的伸缩装置。
3.根据权利要求1或2所述的一种人工智能运动辅助设备，其特征在于：所述腰部外骨骼固定在腰部；连接动力髋关节外骨骼，设有电池仓，中心运算部件仓，身体固定锁扣系带；中央或两侧设置铰接构件，具有横向自由度，可以张开或合并；内测安装充气气囊；外侧可以安装防尘防水的覆盖件。
4.根据权利要求1或2所述的一种人工智能运动辅助设备，其特征在于：所述动力髋关节外骨骼采用多连杆结构，动力髋关节外骨骼上端与腰部外骨骼连接，具有横向和纵向自由度；下端与大腿外骨骼相连，使大腿外骨骼具有上下、左右多个自由度运动；动力输入连杆通过锁销或榫卯结构与直线电机动力杆连接；电机动力杆杆长度变化带动连接杆围绕多连杆机构中的连接轴旋转，带动与其连接的旋转副转动，为动力髋关节外骨骼的运动提供动力，实现动力髋关节外骨骼的弯曲，带动大腿外骨骼提起或放下；在动力输入连杆和连接杆上连接手杖；连杆的相对运动带动大腿外骨骼和手杖做相对运动。
5.根据权利要求1或2所述的一种人工智能运动辅助设备，其特征在于：所述动力膝关节外骨骼采用多连杆结构，动力膝关节外骨骼上端连接大腿外骨骼，下端连接小腿外骨骼；动力输入连杆与直线电机动力杆连接，电机动力杆杆长度变化带动连接杆围绕多连杆机构中的连接轴旋转，带动与其连接的旋转副转动，为多连杆关节的运动提供动力，实现膝盖关节的弯曲；通过调节动力输入连杆与直线电机动力杆的连接位置可以获得更接近于人腿的动力学特性；具有可变的瞬时转动中心，使得运动的步态更接近人体正常步态，使外骨骼附着在人腿的侧面。
6.根据权利要求1或2所述的一种人工智能运动辅助设备，其特征在于：所述足部外骨骼采用多连杆承重结构，承重时受控形变；设在足板底部的一组或多组压强传感器将人体施加的重量转化成对应的电信号；输出的电信号通过有线或无线的方式传送到信号处理系统，用于监测人体重量的分配，实时记录并分析人体腿部的受力；承重时足部外骨骼受控形变吸收人体重量。
7.根据权利要求1或2所述的一种人工智能运动辅助设备，其特征在于：所述手杖在使用者舒适的高度安装适合手把持的手柄；手杖安装在身体左侧、或右侧、或同时安装在两侧；手杖上端与动力髋关节外骨骼中的旋转副相连；在手杖中段或接触地面的下端安装压强传感器，压强传感器将手杖分担重量转化成对应的电信号；输出的电信号通过有线或无线的方式传送到信号处理系统，用于监测人体重量的分配；在步行状态时，手杖在髋关节外骨骼的驱动下与大腿外骨骼做相向运动，与双腿构成三角支撑，保证人体重心落在三角区内确保身体平衡；巡航模式或不需要时手杖可夹持在腿外侧或摘下。
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