CN105616112B - 辅助转矩设置设备和步行辅助设备 - Google Patents

Abstract

公开了一种辅助转矩设置设备以及步行辅助设备，其中，所述辅助转矩设置设备被配置为通过将用户的身体信息应用到预定的身体模型来生成参考步态模型，并通过基于参考步态模型调整从步行辅助设备提供给用户的辅助转矩来设置最佳辅助转矩。

Description

辅助转矩设置设备和步行辅助设备

本申请要求于2014年11月26日提交到韩国知识产权局的第10-2014-0166234号韩国专利申请的优先权权益，所述韩国专利申请的全部内容通过引用完整地包含于此。

技术领域

示例实施例涉及一种辅助转矩设置方法和/或执行该方法的设备。

背景技术

随着快速老龄化社会的开始，很多人可能经历关节问题所带来的不便和疼痛，因此对使具有关节问题的老年人或病人能够轻松地走路的步行辅助设备的兴趣会增加。此外，用于加强人体肌肉力量的步行辅助设备可用于军事目的。

通常，步行辅助设备可包括：身体框架，被布置于用户的躯干上；骨盆框架，与身体框架的下侧结合以覆盖用户的骨盆；大腿框架，被布置于用户的大腿上；小腿框架，被布置于用户小腿上；和/或脚部框架，被布置于用户的脚上。骨盆框架和大腿框架可通过髋关节部分可旋转地连接，大腿框架和小腿框架可通过膝关节部分可旋转地连接，且/或小腿框架和脚部框架可通过踝关节部分可旋转地连接。

然而，在传统的步行辅助设备中，提供给用户的辅助转矩可不基于用户的身体特征。

发明内容

一些示例实施例涉及一种辅助转矩设置设备。

在一些示例实施例中，所述辅助转矩设置设备可包括：身体信息提取器，被配置为提取关于用户的身体信息；参考步态模型生成器，被配置为通过将身体信息应用到预定的身体模型来生成参考步态模型；辅助转矩设置器，被配置为通过基于参考步态模型调整从步行辅助设备提供给用户的辅助转矩来设置最佳辅助转矩。

身体信息可包括关于用户的关节信息、肌肉信息和神经信息中的至少一个。

身体信息提取器可被配置为使用运动捕捉设备和测力板设备中的至少一个来提取关节信息。

辅助转矩设置器可被配置为通过计算运输的新陈代谢消耗(MCOT)来提取用于用户的步态的能量，并基于提取的能量调整辅助转矩。

辅助转矩设置器可被配置为基于在步态期间用户的肌肉使用的力、肌肉的运动速度、用户的运动距离和肌肉的总质量来计算MCOT。

辅助转矩设置器可被配置为通过使用参考步态模型生成指示基于预定时间段改变的辅助转矩的轨迹的初始辅助转矩曲线(profile)，并通过调整所述轨迹来提取用于最小化MCOT的最佳辅助转矩曲线。

辅助转矩设置器可被配置为调整所述轨迹以减小MCOT直到MCOT被最小化为止。

辅助转矩设置器可被配置为响应于所述轨迹的调整来提取MCOT的变化量。

辅助转矩设置器可被配置为基于动态规划法或者快速扩展随机树(RRT)来提取最佳辅助转矩曲线。

辅助转矩设置器可被配置为基于参考步态模型通过调整输出与用户的髋关节角度和髋关节角速度中的至少一个对应的辅助转矩的步行辅助设备中的驱动部分的增益来提取最小化MCOT的最佳增益。

辅助转矩设置器可被配置为实时测量髋关节角度和髋关节角速度中的至少一个。

辅助转矩设置器可被配置为调整所述增益以减小MCOT直到MCOT被最小化为止。

辅助转矩设置器可被配置为响应于所述增益的调整来提取MCOT的变化量。

辅助转矩设置器可被配置为基于牛顿法来提取最佳增益。

辅助转矩设置器可被配置为响应于测量的髋关节角度或髋关节角速度超过基于与最佳辅助转矩曲线对应的髋关节角度或髋关节角速度的预定阈值范围来提取最佳增益。

其他示例实施例涉及一种步行辅助设备。

在一些示例实施例中，所述步行辅助设备可包括：接收器，被配置为从外部源接收通过将关于用户的身体信息应用到预定的身体模型生成的参考步态模型；辅助转矩设置器，被配置为通过基于参考步态模型调整从步行辅助设备提供给用户的辅助转矩来设置最佳辅助转矩。

步行辅助设备还可包括：选择器，被配置为选择向用户提供辅助转矩的第一操作模式和设置最佳辅助转矩的第二操作模式中的一个，辅助转矩设置器可被配置为响应于由选择器选择的第二操作模式设置最佳辅助转矩。

辅助转矩设置器可被配置为通过计算MCOT来提取用于用户的步态的能量，并基于提取的能量来调整辅助转矩。

辅助转矩设置器可被配置为基于在步态期间用户的肌肉使用的力、肌肉的运动速度、用户的运动距离和肌肉的总质量来计算MCOT。

辅助转矩设置器可被配置为通过使用参考步态模型生成指示基于预定时间段改变的辅助转矩的轨迹的初始辅助转矩曲线，并通过调整所述轨迹来提取用于最小化MCOT的最佳辅助转矩曲线。

辅助转矩设置器可被配置为基于参考步态模型通过调整输出与用户的髋关节角度和髋关节角速度中的至少一个对应的辅助转矩的步行辅助设备中的驱动部分的增益来提取最小化MCOT的最佳增益。

辅助转矩设置器可被配置为实时测量髋关节角度和髋关节角速度中的至少一个。

辅助转矩设置器可被配置为响应于测量的髋关节角度或髋关节角速度超过基于与最佳辅助转矩曲线对应的髋关节角度或髋关节角速度的预定阈值范围来提取最佳增益。

其他示例实施例涉及一种辅助转矩设置方法。

在一些示例实施例中，所述辅助转矩设置方法可包括：提取关于用户的身体信息；通过将身体信息应用到预定身体模型来生成参考步态模型；通过基于参考步态模型调整从步行辅助设备提供给用户的辅助转矩来设置最佳辅助转矩。

其他示例实施例涉及一种辅助转矩设置方法。

在一些示例实施例中，所述辅助转矩设置方法可包括：从外部源接收通过将关于用户的身体信息应用到预定的身体模型生成的参考步态模型；通过基于参考步态模型调整从步行辅助设备提供给用户的辅助转矩来设置最佳辅助转矩。

一些示例实施例涉及一种步行辅助设备，被配置为由用户穿戴。

在一些示例实施例中，所述步行辅助设备包括：辅助装置，被配置为穿戴在用户的腿部；驱动器，被配置为生成辅助转矩以驱动辅助装置；控制器，被配置为基于参考步态模型来确定辅助转矩，所述参考步态模型基于与用户相关联的身体信息对用户的步态进行建模。

在一些示例实施例中，身体信息指示用户的关节、肌肉和神经中的一个或者更多个的特征。

在一些示例实施例中，控制器被配置为通过将与用户相关联的身体信息应用到通用身体模型来生成参考步态模型。

在一些示例实施例中，控制器被配置为从服务器接收参考步态模型。

在一些示例实施例中，控制器被配置为基于在用户行走时用户所消耗的新陈代谢能量的量来确定辅助转矩。

在一些示例实施例中，控制器被配置为基于在步态期间用户的肌肉使用的力、肌肉的运动速度、用户的运动距离和肌肉的总质量来确定用户所消耗的新陈代谢能量的量。

在一些示例实施例中，控制器被配置为确定辅助转矩以使辅助转矩最小化用户所消耗的新陈代谢能量的量。

示例实施例的其他方面将在接下来的描述中部分地阐述，部分将通过描述而变得清楚，或者可通过本公开的实施来了解。

附图说明

从以下结合附图对示例实施例进行的描述，这些和/或其他方面将变得明显和更容易理解，在附图中：

图1A和图1B示出根据示例实施例的步行辅助设备的示例；

图2示出根据示例实施例的辅助转矩设置设备的示例；

图3示出根据示例实施例的步行辅助设备的另一个示例；

图4示出根据示例实施例的提取最佳辅助转矩曲线的示例；

图5示出根据示例实施例的提取最佳增益的示例；

图6示出根据示例实施例的提取关节信息的示例；

图7示出根据示例实施例的参考步态模型的示例；

图8A和图8B示出根据示例实施例的提取最佳辅助转矩曲线的其他示例；

图9A和图9B示出基于步态任务的变化来提取最佳增益的示例；

图10示出根据示例实施例的设置最佳辅助转矩的示例；

图11示出根据示例实施例的用于提供最佳辅助转矩曲线的界面的示例；

图12示出根据示例实施例的辅助转矩设置方法的示例；

图13示出根据示例实施例的辅助转矩设置方法的另一个示例。

具体实施方式

在下文中，将参照示出了一些示例实施例的附图对一些示例实施例进行详细的描述。在附图中，为了清晰起见，会夸大层和区域的厚度。附图中的相同的参考标号表示相同的元件。

这里公开了详细的说明性实施例。然而，这里所公开的具体的结构和功能上的细节仅是具有代表性的，为了描述示例实施例的目的。示例实施例可以以很多不同的形式被实施且不应被解释为仅限于这里所阐述的内容。

然而，应该理解的是，不意图将本公开限制于所公开的特定的示例实施例。相反，示例实施例覆盖落入示例实施例的范围内的所有修改、等同物和替换物。在对附图的描述中，相同的标号始终表示相同的元件。

这里使用的术语仅是为了描述特定实施例的目的，而不意图限制示例实施例。例如，应该理解的是，尽管在这里可使用术语第一、第二等来描述不同的元件，但是这些元件不应该受这些术语的限制。这些术语仅是用来将一个与另一个元件区分开来。例如，在不脱离本公开的范围的情况下，第一元件可被称为第二元件，类似地，第二元件可被称为第一元件。如在这里使用的，术语“和/或”包括一个或更多个相关所列项的任意组合和所有组合。

应该理解的是，当元件被称为“连接到”或“结合到”另一元件时，该元件可直接连接或结合到另一元件，或者可以存在中间元件。相反，当元件被称为“直接连接到”或“直接结合到”另一元件时，不存在中间元件。用于描述元件之间的关系的其他词汇(例如，“在…之间”与“直接在…之间”、“相邻的”与“直接相邻的”等)应以相同的方式被解释。

如这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式。还应理解的是，当在本说明书中使用术语“包括”和/或“具有”时，说明存在阐明的特征、整体、步骤、操作、元件、组件或它们的组合，但不排除存在或添加一个或更多个其他特征、整体、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。

除非另有定义，否则这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与示例实施例所属领域的普通技术人员所通常理解的意思相同的意思。还将理解的是，除非这里明确定义，否则术语(诸如在通用字典中定义的术语)应该被解释为具有与相关领域的背景中它们的意思一致的意思，而将不以理想的或者过于正式的含义来解释它们。

关于被分配给附图中的元件的参考标号，应该注意的是，即使相同的元件在不同的附图中示出，只要有可能，相同的元件将由相同的参考标号指定。此外，在对实施例的描述中，当对公知的相关结构或功能的详细描述被认为将导致本公开的解释不清楚时，将省略这种描述。

图1A和图1B示出根据示例实施例的步行辅助设备100的示例。

参照图1A和图1B，步行辅助设备100包括驱动部分110、传感器部分120、惯性测量单元(IMU)传感器130和控制器140。此外，步行辅助设备100还可包括穿戴在用户的腿上由驱动部分110驱动的辅助装置。虽然图1A和图1B示出了臀式步行辅助设备，但步行辅助设备的类型不限于此。例如，在其他示例实施例中，步行辅助设备可适用于例如支撑整个下肢的步行辅助设备、支撑下肢的一部分的步行辅助设备等。支撑下肢的一部分的步行辅助设备可适用于例如给膝盖提供支撑的步行辅助设备和给脚踝提供支撑的步行辅助设备。

驱动部分110可被布置于用户的左臀部分和右臀部分中的每个部分上来驱动用户的两侧髋关节。

传感器部分120可测量用户行走时的用户的两侧臀部的髋关节角度信息。由传感器部分120感测的髋关节角度信息可包括两侧髋关节的角度、两侧髋关节角度之间的差和两侧髋关节的运动方向中的至少一个。在示例中，传感器部分120可被布置于驱动部分110的内部。

在另一个示例实施例中，传感器部分120可包括电位计。电位计可基于用户的步态运动来感测R轴和L轴关节角速度的变化量(variation)以及R轴和L轴关节角度的变化量中的至少一个。

IMU传感器130可测量用户行走时的加速度信息和姿势信息。例如，IMU传感器130可基于用户的步态运动来感测X轴、Y轴和Z轴角速度的变化量以及X轴、Y轴和Z轴加速度的变化量中的至少一个。可基于由IMU传感器130测量的加速度信息来检测用户脚部的着地时间点。当用于检测脚部的着地时间点的传感器被包括在步行辅助设备100中时，可不提供IMU传感器来识别步态运动。

此外，除了传感器部分120和IMU传感器130，步行辅助设备100可包括其他传感器，例如，基于步态运动来感测用户的生物信号或者运动量的变化的心电图(ECG)传感器。

控制器140可控制驱动部分110输出辅助动力，例如，用于辅助用户行走的辅助转矩。例如，臀式步行辅助设备可包括包含驱动部分110的两个驱动部分。控制器140可将控制信号输出到驱动部分110以使驱动部分110输出与驱动部分110对应的辅助转矩。基于从控制器140输出的控制信号，驱动部分110可通过输出辅助转矩以适合于被识别的步态运动的方式驱动用户的髋关节。在这个示例中，可由外部源设置辅助转矩或者可由控制器140设置辅助转矩。

图2示出根据示例实施例的辅助转矩设置设备200。

参照图2，在一些示例实施例中，辅助转矩设置设备200可以是物理上独立于步行辅助设备100的单独的设备。在其他示例实施例中，辅助转矩设置设备200可被实现为步行辅助设备100中的逻辑模型。例如，辅助转矩设置设备200可被实现为控制器140。

辅助转矩设置设备200可包括身体信息提取器210、参考步态模型生成器220和辅助转矩设置器230。

身体信息提取器210可提取用户的身体信息。在这个示例中，身体信息可包括用户的关节信息、肌肉信息和神经信息中的至少一个。

关节信息可包括例如，关节的长度、重量和惯性力矩、以及关节之间的连接位置。关节信息可基于体节参数来表示。

为了确定关节信息，身体信息提取器210可使用运动捕捉设备或者测力板设备来测量用户的步态信息，并基于测量的步态信息来提取用户的关节信息。以下将参照图6对提取关节信息的示例进行讨论。

例如，当标记附着于用户的关节时，身体信息提取器210可通过使用运动捕捉设备来测量关于用户的关节的长度和位置的信息以及在步态期间运动的关节的运动信息。身体信息提取器210可基于测量的信息来获取每个关节的长度和关节之间的连接位置。当六轴测力板被布置于用户的脚下时，身体信息提取器210可使用六轴测力板来测量基于步态的地面反作用力。随后，身体信息提取器210可通过将动态模型和优化方案应用到使用运动捕捉设备和六轴测力板测量的信息来提取准确的关节信息。

在示例中，身体信息提取器210可获取关于例如用户的身高和体重的信息，并基于统计信息按比例计算关节信息。

此外，至于肌肉信息，身体信息提取器210可基于关节信息估计肌肉信息。肌肉信息可指示肌肉活化特征，并且可包括例如瞬间最大肌肉力量、肌肉耐力和最大肌肉力量值。此外，肌肉信息可基于肌肉参数来表示。作为示例，身体信息提取器210可基于关节信息来估计施加到身体内部的力矩，并通过基于关节信息、估计的力矩以及关于肌肉和骨架彼此附着的位置的信息执行仿真来计算肌肉所产生的力的强度。身体信息提取器210可基于关于肌肉所产生的力的信息来估计肌肉使用量和两侧对称信息，并基于肌肉使用量和两侧对称信息中的至少一个来确定肌肉是否处于正常状态。当肌肉被确定为处于不正常状态时，身体信息提取器210可基于用户的步态信息来估计用户的病症模式。身体信息提取器210可对用户的病症模式进行建模，并基于关节信息和建模的病症模式来提取肌肉信息。

在示例中，身体信息提取器210可使用肌电图(EMG)传感器来测量基于用户的步态的用户的EMG信号，并基于EMG信号估计肌肉活化特征。

此外，至于神经信息，身体信息提取器210可在用户行走时提取用户的神经信息。在神经系统中产生的微激励信号可用于产生利用肌肉的力。基于微激励信号，正反馈可被施加到肌肉，从而产生力。为此，关于其他信号之间的连锁反应关系和一般神经反应中的延迟率的信息是必要的。身体信息提取器210可提取与其相关的神经信息。辅助转矩设置设备200可基于提取的神经信息来估计用户的准确的运动。神经信息可包括神经传导速度，并且可基于神经参数(例如，反馈放大器增益)来表示。

参考步态模型生成器220可通过将提取的用户的身体信息应用到期望的(或者，可选择地，预定的)身体模型来生成参考步态模型。在这个示例中，可通过表示用户的肌肉控制机制来获得参考步态模型，并且参考步态模型可指示通过仿真用户的步态获得的模型。参考步态模型生成器220可通过将身体信息提取器210所提取的关节信息、肌肉信息和神经信息中的至少一个应用到期望的(或者，可选择地，预定的)身体模型的仿真来生成参考步态模型。以下将参照图7对生成参考步态模型的示例进行讨论。

作为示例，基于诸如计算肌肉控制方案等的优化方案，参考步态模型生成器220可生成将命令提供给肌肉的比例微分控制器以在仿真中执行步态，并使用比例微分控制器来提取参考步态模型。

在示例中，参考步态模型生成器220可基于由身体信息提取器210建模的病症模式来生成应用用户的病症的参考步态模型。

辅助转矩设置器230可基于参考步态模型调整从步行辅助设备提供给用户的辅助转矩。在一些示例实施例中，辅助转矩设置器230可基于参考步态模型将辅助转矩调整为最佳辅助转矩。

例如，辅助转矩设置器230可将辅助转矩设置为最佳辅助转矩以使从步行辅助设备传递给用户的辅助转矩允许用户使用最少的能量行走。通常，用户可使用最少的能量行走以在当前肌肉条件下保持步态期间的期望的速度。此外，步行辅助设备可使用驱动部分生成辅助转矩，并将生成的辅助转矩提供给用户。

通常，当不考虑用户的特征而向用户提供相等的辅助转矩时，用户会使用大量的能量行走。例如，当传统的步行辅助设备向处于损伤状态的左腿腿筋肌肉和处于正常状态的右腿腿筋肌肉提供相等的辅助转矩时，用户在步态期间会使用大量的能量，因此可能无法平稳地保持步态。与此相反，在至少一些示例实施例中，基于用户的特征，步行辅助设备100可向用户提供最佳辅助转矩以允许用户使用最少的能量行走。

由于基于用户的身体信息提供参考步态模型，因此辅助转矩设置器230可将参考步态模型应用到仿真以在仿真中实现用户的步态。此外，辅助转矩设置器230可将步行辅助设备100使用驱动部分110传递辅助转矩的机制应用到参考步态模型。据此，辅助转矩设置器230可在仿真中实现穿戴步行辅助设备100的用户的步态。辅助转矩设置器230可基于通过实现穿戴步行辅助设备100的用户的步态执行的仿真，通过调整从步行辅助设备100提供给用户的辅助转矩来设置最佳辅助转矩。

辅助转矩设置器230可通过计算运输的新陈代谢消耗(MCOT：metaboliccost oftransport)来提取在步态期间用户所使用的能量的量。MCOT可指示在用户行走时用户所使用的新陈代谢能量。辅助转矩设置器230可通过获得在步态期间用于用户每个关节的能量的总和来计算MCOT。MCOT可被表示为如等式1所示。

[等式1]

在等式1中，E表示在步态期间用户所使用的能量，F表示为了执行步态而由肌肉产生的力，v表示肌肉的运动速度，l表示用户的运动距离，m表示肌肉的总质量，F·v表示肌肉的工作率。辅助转矩设置器230可将MCOT设置为目标函数，并设置最小化目标函数的最佳辅助转矩。在一些示例实施例中，运动距离l可指示步态的一步的距离。在这个示例中，E可指示为了进行步态的一步而由用户使用的能量。

在示例中，辅助转矩设置器230可通过调整辅助转矩的变化的轨迹来提取用于最小化MCOT的最佳辅助转矩曲线。在下文中，辅助转矩的变化的轨迹也可被称为辅助转矩的变化轨迹。在这个示例中，辅助转矩曲线可基于期望的(或者，可替换地，预定的)间隔来指示辅助转矩的变化轨迹。例如，当用户进行步态的一步时辅助转矩曲线可指示施加到用户的辅助转矩的变化轨迹。

辅助转矩设置器230可设置辅助转矩的初始变化轨迹，并将该初始变化轨迹设置为初始辅助转矩曲线。在示例中，辅助转矩设置器230可将从步行辅助设备100提供给用户来执行正常步态的辅助转矩的变化模式设置为初始变化轨迹。例如，基于用户的身体信息，辅助转矩设置器230可提取执行正常步态的用户的每块肌肉所需的力的强度和由用户的每块肌肉产生的力的实际强度。随后，辅助转矩设置器230可基于提取的强度之间的差来设置辅助转矩的初始变化轨迹。在另一个示例中，辅助转矩设置器230可将辅助转矩的期望的(或者，可替换地，预定的)变化轨迹设置为初始变化轨迹。

辅助转矩设置器230可通过调整初始变化轨迹来生成最佳辅助转矩曲线。以下将参照图8A和图8B对生成最佳辅助转矩曲线的示例进行讨论。

辅助转矩设置器230可基于初始变化轨迹提取MCOT以调整初始变化轨迹。在这个示例中，辅助转矩设置器230可基于调整的结果来提取MCOT的变化量，并基于提取的MCOT的变化量来调整变化轨迹以减小MCOT直到MCOT被最小化为止。例如，辅助转矩设置器230可基于变化轨迹的微弱的变化来提取MCOT的变化量，并调整变化轨迹直到MCOT被最小化为止。当MCOT被确定为是最小化的值时，辅助转矩设置器230可将与最小化的值对应的变化轨迹设置为最佳变化轨迹，并基于最佳变化轨迹生成最佳辅助转矩曲线。当步行辅助设备基于最佳辅助转矩曲线提供辅助转矩时，用户可使用减少的能量行走，因此步行辅助设备的效率可提高。

在示例中，辅助转矩设置器230可基于动态规划法或者快速扩展随机树(RRT)来提取最小化MCOT的最佳变化轨迹。此外，除了动态规划法和RRT之外，辅助转矩设置器230可基于提取最佳值的任何方案来提取最小化MCOT的最佳变化轨迹。

在示例中，基于参考步态模型，辅助转矩设置器230可通过调整输出与用户的髋关节角度和髋关节角速度中的至少一个对应的辅助转矩的步行辅助设备中的驱动部分的增益，来提取最小化MCOT的最佳增益。

辅助转矩设置器230可通过使用附着到用户的传感器(例如，包括在步行辅助设备中的传感器)来测量用户的髋关节角度或者髋关节角速度。辅助转矩设置器230可基于用户的髋关节角度或者髋关节角速度来设置不同的辅助转矩。在示例中，辅助转矩设置器230可预先设置与髋关节角度或者髋关节角速度对应的辅助转矩。例如，当左髋关节角度与右髋关节角度之间的差相对较小时，辅助转矩设置器230可设置相对较大的辅助转矩量。相反地，当左髋关节角度与右髋关节角度之间的差相对较大时，辅助转矩设置器230可设置相对较小的辅助转矩量。因此，辅助转矩设置器230可基于用户的髋关节角度或者髋关节角速度自适应地设置辅助转矩。此外，在另一个示例中，辅助转矩设置器230可不考虑用户的髋关节角度或者髋关节角速度来设置辅助转矩。

辅助转矩设置器230可通过调整驱动部分的增益与设置的辅助转矩对应来设置最佳增益。在示例中，辅助转矩设置器230可基于参考步态模型来在仿真上实现穿戴步行辅助设备的用户的步态，并通过调整驱动部分的增益与在仿真上设置的辅助转矩对应来提取最佳增益。辅助转矩设置器230可将与设置的辅助转矩对应的增益设置为初始增益，并调整初始增益。辅助转矩设置器230可基于调整增益的结果来提取MCOT的变化量，并且调整增益以减小MCOT，直到MCOT被最小化为止。

在示例中，辅助转矩设置器230可基于牛顿法(Newton method)设置最佳增益。此外，除了牛顿法之外，辅助转矩设置器230可基于执行最优化的任何方案来提取最小化MCOT的最佳增益。

辅助转矩设置器230可持续提供对用户的髋关节角度或者髋关节角速度的反馈。此外，每当髋关节角度或者髋关节角速度被改变为大于或者等于期望的(或者，可替换地，预定的)阈值范围时，辅助转矩设置器230可提取最小化MCOT的最佳增益。因此，辅助转矩设置器230可响应于用户运动的瞬时变化，向用户提供使用最少的能量行走的辅助转矩。

辅助转矩设置器230可基于步态环境(例如，用户的步态任务)提取最佳辅助转矩曲线或最佳增益。以下将参照图9A和图9B对基于步态环境提取最佳增益的示例进行讨论。

当相似的或者相同的步态任务(例如，平地步行任务、上行步态任务、下行步态任务、上台阶步态任务、下台阶步态任务)保持期望的(或者，可替换地，预定的)时间段时，辅助转矩设置器230可生成初始辅助转矩曲线并调整初始变化轨迹，从而提取最佳辅助转矩曲线。响应于步态任务的突然变化(例如，从平地步行任务改变为上行步态任务)，步行辅助设备可调整输出与用户的髋关节角度或者髋关节角速度中的至少一个对应的辅助转矩的驱动部分的增益，从而提取最佳增益。

辅助转矩设置器230可设置辅助转矩以使用户在步态期间使用期望的(或者，可替换地，预定的)量的能量。通常，用户可基于当前肌肉条件使用最小能量步行从而以期望的速度行走。当用户行走来强化肌肉时，用户可能需要通过增加施加到肌肉的负荷至少使用期望的(或者，可替换地，预定的)量的能量来行走。为此，辅助转矩设置器230可设置在步态期间用户所使用的能量或者预先从外部源接收能量，并且设置辅助转矩以使用户在步态期间使用期望的(或者，可替换地，预定的)量的能量。在这个示例中，辅助转矩设置器230可提取允许MCOT收敛于期望的(或者，可替换地，预定的)量的最佳辅助转矩曲线或者最佳增益。

辅助转矩设置设备200可通过使用通信接口将与身体信息提取器210所提取的身体信息、由参考步态模型生成器220所生成的参考步态模型或者辅助转矩设置器230所设置的最佳辅助转矩相关联的信息发送到外部设备(例如，服务器和外部步行辅助设备)。

图3示出根据示例实施例的步行辅助设备300。

参照图3，步行辅助设备300包括接收器310和辅助转矩设置器320。

接收器310可从外部设备接收通过将用户的身体信息应用到期望的(或者，可替换地，预定的)身体模型生成的参考步态模型。接收器310可使用通信接口从图2的辅助转矩设置设备200接收参考步态模型，或者从不同的设备(例如，服务器)接收参考步态模型。在这个示例中，参考步态模型可通过表现用户的肌肉控制机制被获取，并可指示通过模拟用户的步态获取的模型。可通过将关节信息、肌肉信息和神经信息中的至少一个应用到期望的(或者，可替换地，预定的)身体模型的仿真由外部设备(例如，服务器和辅助转矩设置设备200)来生成参考步态模型。作为示例，基于诸如计算肌肉控制方案等优化方案，外部设备可生成将命令提供给肌肉以在仿真中执行步态的比例微分控制器，并使用比例微分控制器生成参考步态模型。

辅助转矩设置器320可通过基于参考步态模型调整从步行辅助设备300提供给用户的辅助转矩来设置辅助转矩。例如，辅助转矩设置器320可将辅助转矩设置为最佳辅助转矩。在这个示例中，最佳辅助转矩可指示从步行辅助设备300传递给用户来允许用户使用最少能量行走的力。

辅助转矩设置器320可在步态期间通过计算MCOT提取用户使用的能量的量。MCOT可被表示为如等式1所示。如上所述，辅助转矩设置器320可基于为了执行步态而由肌肉产生的力、肌肉的运动速度、用户的运动距离和肌肉的总质量来计算MCOT。

在示例中，辅助转矩设置器320可通过调整辅助转矩的变化轨迹来提取用于最小化MCOT的最佳辅助转矩。辅助转矩设置器320可设置辅助转矩的初始变化轨迹，并将设置的初始变化轨迹设置为初始辅助转矩曲线。作为示例，辅助转矩设置器320可将从步行辅助设备300提供给用户来执行正常步态的辅助转矩的变化模式设置为初始变化轨迹。作为另一个示例，辅助转矩设置器320可将期望的(或者，可替换地，预定的)辅助转矩的变化轨迹设置为初始变化轨迹。

辅助转矩设置器320可通过调整初始变化轨迹来生成最佳辅助转矩曲线。辅助转矩设置器320可基于初始变化轨迹提取MCOT以调整初始变化轨迹。在这个示例中，辅助转矩设置器320可基于调整的结果来提取MCOT的变化量，并调整变化轨迹以减小MCOT直到MCOT被最小化为止。例如，辅助转矩设置器320可基于变化轨迹的微弱的变化来提取MCOT的变化量，并调整变化轨迹直到MCOT被最小化为止。当MCOT被确定为是最小化的值时，辅助转矩设置器320可将与最小化的值对应的变化轨迹设置为最佳变化轨迹，并基于最佳变化轨迹生成最佳辅助转矩曲线。步行辅助设备300可基于最佳辅助转矩曲线提供辅助转矩。因此，用户可使用减少的能量行走。

在示例中，辅助转矩设置器320可基于动态规划法或者RRT来提取最小化MCOT的最佳变化轨迹。此外，除了动态规划法或者RRT之外，辅助转矩设置器320可基于提取最佳变化轨迹的任何方案来提取最小化MCOT的最佳变化轨迹。

在示例中，基于参考步态模型，辅助转矩设置器320可通过调整输出与用户的髋关节角度和髋关节角速度中的至少一个对应的辅助转矩的步行辅助设备300中的驱动部分的增益，来提取最小化MCOT的最佳增益。

辅助转矩设置器320可使用附着到步行辅助设备300的传感器(例如，IMU传感器和电位计)来测量用户的髋关节角度或者髋关节角速度。辅助转矩设置器320可基于用户的髋关节角度或者髋关节角速度来设置不同的辅助转矩。在示例中，辅助转矩设置器320可预先设置与髋关节角度或者髋关节角速度对应的辅助转矩。例如，当左髋关节角度与右髋关节角度之间的差相对较小时，辅助转矩设置器320可设置相对较大的辅助转矩量。相反地，当左髋关节角度与右髋关节角度之间的差相对较大时，辅助转矩设置器320可设置相对较小的辅助转矩量。因此，辅助转矩设置器320可基于用户的髋关节角度或者髋关节角速度自适应地设置辅助转矩。此外，在另一个示例中，辅助转矩设置器320可不考虑用户的髋关节角度或者髋关节角速度来设置辅助转矩。

辅助转矩设置器320可通过调整驱动部分的增益与设置的辅助转矩对应来设置最佳增益。在这个示例中，辅助转矩设置器320可基于调整增益的结果来跟踪MCOT的变化，并且调整增益以减小MCOT直到MCOT被最小化为止。

在示例中，辅助转矩设置器320可基于牛顿法来设置最佳增益。此外，除了牛顿法之外，辅助转矩设置器320可基于执行最优化的任何方案来提取最小化MCOT的最佳增益。

辅助转矩设置器320可持续提供对用户的髋关节角度或者髋关节角速度的反馈。此外，每当髋关节角度或者髋关节角速度被改变为大于或者等于期望的(或者，可替换地，预定的)阈值范围时，辅助转矩设置器320可提取最小化MCOT的最佳增益。步行辅助设备300可基于最佳增益操作驱动部分来向用户提供辅助转矩。因此，辅助转矩设置器320可响应于用户运动的瞬时变化，向用户提供使用最少的能量行走的辅助转矩。

辅助转矩设置器320可基于用户的步态任务来提取最佳辅助转矩曲线或者最佳增益。例如，当保持相似的或者相同的步态任务时，辅助转矩设置器320可生成初始辅助转矩曲线并调整初始变化轨迹，从而提取最佳辅助转矩曲线。此外，响应于步态任务的突然变化，步行辅助设备300可调整与用户的髋关节角度和髋关节角速度中的至少一个对应的辅助转矩的增益，从而提取最佳增益。

辅助转矩设置器320可设置辅助转矩以使用户在步态期间使用期望的(或者，可替换地，预定的)的量的能量。通常，用户可基于当前肌肉条件使用最小能量步行从而以期望的速度行走。当用户行走来强化肌肉时，用户可能需要通过增加施加到肌肉的负荷至少使用期望的(或者，可替换地，预定的)量的能量来行走。为此，辅助转矩设置器320可设置在步态期间用户所使用的能量或者预先从外部源接收能量，并且设置辅助转矩以使用户在步态期间使用期望的(或者，可替换地，预定的)量的能量。在这个示例中，辅助转矩设置器320可提取允许MCOT收敛于期望的(或者，可替换地，预定的)量的最佳辅助转矩曲线或者最佳增益。

在示例中，步行辅助设备300可包括选择器(未示出)。选择器可选择步行辅助设备300的操作模式。在这个示例中，操作模式可包括向用户提供辅助转矩的第一操作模式(例如，正常模式)和设置最佳辅助转矩的第二操作模式(例如，拟合模式)。作为示例，选择器可从用户接收操作模式。当在选择器中选择第二操作模式时，辅助转矩设置器320可设置最佳辅助转矩。

步行辅助设备300可通过使用通信接口将与辅助转矩设置器320所设置的最佳辅助转矩相关联的信息发送到外部设备(例如，服务器)。

图4示出根据示例实施例的提取最佳辅助转矩曲线的示例。

参照图4，在操作410中，辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320获取参考步态模型。例如，如图2所示，辅助转矩设置设备200可提取用户的身体信息，并通过将提取的身体信息应用到期望的(或者，可替换地，预定的)身体模型来提取参考步态模型。在另一个示例实施例中，如图3所示，辅助转矩设置器320可使用通信接口从外部设备接收参考步态模型。

在操作420中，辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320调整辅助转矩的变化轨迹。辅助转矩设置设备可设置辅助转矩的初始变化轨迹，并将设置的初始变化轨迹设置为初始辅助转矩曲线。作为示例，辅助转矩设置设备可将从步行辅助设备提供给用户来执行正常步态的辅助转矩的变化模式设置为初始变化轨迹。作为另一个示例，辅助转矩设置设备可将辅助转矩的期望的(或者，可替换地，预定的)变化轨迹设置为初始变化轨迹。辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320可调整初始变化轨迹，并可参照以下描述调整变化轨迹直到MCOT被最小化为止。

在操作430中，辅助转矩设置设备基于调整的变化轨迹来计算运输的新陈代谢消耗MCOT的变化量。MCOT可被表示为如等式1所示。如上所述，辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320可基于为了执行步态而由肌肉生成的力、肌肉的运动速度、用户的运动距离和肌肉的总质量来计算MCOT。辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320可基于调整的变化轨迹来重新计算MCOT的变化量。

在操作440中，辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320基于响应于调整的变化轨迹的MCOT的变化量来确定MCOT是否为最小化的值。

在操作450中，当MCOT被确定为是最小化的值时，辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320将与MCOT的最小化的值对应的变化轨迹设置为最佳变化轨迹，并基于设置的最佳变化轨迹生成最佳辅助转矩曲线。

可替换地，当MCOT被确定为不是最小化的值时，在操作420中，辅助转矩设置设备重新调整辅助转矩的变化轨迹。在这个示例中，辅助转矩设置设备可调整初始变化轨迹。此外，辅助转矩设置设备可重新调整在先调整的变化轨迹。因此，辅助转矩设置设备可调整变化轨迹以减小MCOT，直到MCOT被最小化为止。

图5示出根据示例实施例的提取最佳增益的示例。

参照图5，在操作510中，辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320获取参考步态模型。辅助转矩设置设备200可提取用户的身体信息，并通过将提取的身体信息应用到期望的(或者，可替换地，预定的)身体模型来设置参考步态模型。此外，在示例中，辅助转矩设置器320可使用通信接口从外部设备接收参考步态模型。

在操作520中，辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320通过使用附着到用户的传感器(例如，包括在步行辅助设备中的传感器)来测量用户的髋关节角度和髋关节角速度中的至少一个。在示例中，辅助转矩设置设备可基于用户的髋关节角度和髋关节角速度来设置不同的辅助转矩。例如，辅助转矩设置设备可预先设置与髋关节角度和髋关节角速度对应的辅助转矩。此外，在另一个示例中，辅助转矩设置设备可不考虑用户的髋关节角度和髋关节角速度来设置辅助转矩。

在操作530中，辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320调整驱动部分110的增益与设置的辅助转矩对应。例如，辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320可将驱动部分110的增益设置为初始增益，并调整初始增益。在这个示例中，辅助转矩设置设备可调整增益直到MCOT被最小化为止。

在操作540中，辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320基于调整的增益来计算MCOT的变化量。MCOT可被表示为如等式1所示。如上所述，辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320可基于为了执行步态而由肌肉产生的力、肌肉的运动速度、用户的运动距离和肌肉的总质量来计算MCOT。每当调整增益时，辅助转矩设置设备可基于调整的增益来计算MCOT的变化量。

在操作550中，辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320基于响应于调整的增益变化的MCOT的变化量来确定MCOT是否为最小化的值。当MCOT被确定为是最小化的值时，在操作560中，辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320将与MCOT的最小化的值对应的增益设置为最佳增益。当MCOT被确定为不是最小化的值时，在操作530中，辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320调整增益。在这个示例中，辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320可调整初始增益。此外，辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320可重新调整在先调整的增益。因此，辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320可调整增益来减小MCOT，直到MCOT被最小化为止。

辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320可持续提供对用户的髋关节角度或髋关节角速度的反馈。此外，每当髋关节角度或髋关节角速度改变为大于或者等于期望的(或者，可替换地，预定的)阈值范围时，辅助转矩设置设备可提取最小化MCOT的最佳增益。

图6示出根据示例实施例的提取关节信息的示例。

参照图6，标记可被附着到用户的关节以测量用户的步态信息。此外，六轴测力板可被布置于用户的脚下。辅助转矩设置设备可使用运动捕捉设备基于标记的位置来测量关于用户关节的长度和位置的信息，并响应于标记基于步态移动来测量在步态期间运动的关节的运动信息。辅助转矩设置设备可基于测量的信息来获取每个关节的长度和关节之间的连接位置。

此外，辅助转矩设置设备可使用六轴测力板来测量基于步态的地面反作用力。辅助转矩设置设备可使用运动捕捉设备和六轴测力板通过将动态模型和优化方案应用到测量的信息来提取准确的关节信息。

图7示出根据示例实施例的参考步态模型710。

参照图7，辅助转矩设置设备200可通过将关节信息、肌肉信息和神经信息中至少一个应用到期望的(或者，可替换地，预定的)身体模型来生成参考步态模型710。

作为示例，基于诸如计算肌肉控制方案等的优化方案，辅助转矩设置设备可生成将命令提供给肌肉以在仿真中执行步态的比例微分控制器，并使用比例微分控制器生成参考步态模型710。

在示例中，辅助转矩设置设备可基于用户的步态信息对用户的病症模式进行建模，并基于建模的病症模式生成应用了用户的病症的参考步态模型710。

此外，辅助转矩设置设备可将使用驱动部分110传递辅助转矩的步行辅助设备100、720的机制应用到参考步态模型710。由此，辅助转矩设置设备可在仿真中实现穿戴步行辅助设备720的用户的步态。辅助转矩设置设备200可通过基于通过将步行辅助设备100、720的机制应用到参考步态模型710而提供的模型，调整从步行辅助设备100、720提供给用户的辅助转矩来设置最佳辅助转矩。

图8A和图8B示出根据示例实施例提取最佳辅助转矩曲线的其他示例。

参照图8A和图8B，在曲线图810和曲线图820中，横轴代表时间(例如，在用户的步态期间走一步的时间段)，纵轴代表辅助转矩。

辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320可设置辅助转矩P的初始变化轨迹811，并将初始变化轨迹811设置为初始辅助转矩曲线810。例如，辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320可将从步行辅助设备100提供给用户来执行正常步态的辅助转矩dP的变化模式设置为初始变化轨迹811。此外，辅助转矩设置设备可将期望的(或者，可替换地，预定的)变化轨迹设置为辅助转矩的初始变化轨迹811。

辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320可调整初始变化轨迹811。例如，辅助转矩设置设备可在初始变化轨迹811中将辅助转矩821改变为辅助转矩822。辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320可基于调整的结果来提取MCOT的变化量，并基于MCOT的变化量来确定MCOT是否为最小化的值。当MCOT被确定为是最小化的值时，辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320可将与MCOT的最小化的值对应的变化轨迹823设置为最佳变化轨迹，并基于最佳变化轨迹生成最佳辅助转矩曲线820。当MCOT被确定为不是最小化的值时，辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320可调整变化轨迹以减小MCOT，直到MCOT被最小化为止。在示例中，辅助转矩设置设备200、辅助转矩设置器320可基于动态规划法或者RRT通过调整变化轨迹来提取最小化MCOT的最佳变化轨迹。

图9A和图9B示出基于步态任务的变化来提取最佳增益的示例。

参照图9A和图9B，穿戴步行辅助设备的用户的髋关节角度或者髋关节角速度可基于步态任务被改变至少期望的(或者，可替换地，预定的)水平。

图9A示出各种步态任务，例如，平地步行任务911、上行步态任务912、下行步态任务913、上台阶步态任务914和下台阶步态任务915。基于每个步态任务，用户的髋关节角度或者髋关节角速度可被改变至少期望的(或者，可替换地，预定的)水平。

例如，在图9B中，穿戴步行辅助设备921的用户可基于平地步行任务911执行步态。在这个示例中，步行辅助设备100、921可从外部设备接收通过将用户的身体信息应用到期望的(或者，可替换地，预定的)身体模型生成的参考步态模型。基于接收的参考步态模型，步行辅助设备100、921可生成指示从步行辅助设备100、921提供给用户的辅助转矩的初始辅助转矩曲线，并通过调整变化轨迹来提取用于最小化MCOT的最佳辅助转矩曲线。对于平地步行任务911，步行辅助设备100、921可基于最佳辅助转矩曲线向用户提供辅助转矩。

在点931处，平地步行任务911可被改变为上行步态任务，从而执行步态的用户的髋关节角度或者髋关节角速度大于或者等于期望的(或者，可替换地，预定的)阈值范围。在这个示例中，步行辅助设备100、921可测量髋关节角度或者髋关节角速度，并调整输出与髋关节角度和髋关节角速度中的至少一个对应的辅助转矩的驱动部分的增益，从而提取最小化MCOT的最佳增益。对于上行步态任务912，步行辅助设备100、921可将驱动部分的增益设置为最佳增益。

在点932处，上行步态任务912可被改变为平地步行任务911，从而执行步态的用户的髋关节角度或者髋关节角速度大于或者等于期望的(或者，可替换地，预定的)阈值范围。在这个示例中，步行辅助设备100、921可基于从平地步行任务911提取的最佳辅助转矩曲线向用户提供辅助转矩。此外，步行辅助设备100、921可测量髋关节角度或者髋关节角速度并通过调整驱动部分的增益来提取最佳增益，从而基于驱动部分的增益设置最佳增益。

在点933处，平地步行任务911可被改变为下台阶步态任务915，从而执行步态的用户的髋关节角度或者髋关节角速度大于或者等于期望的(或者，可替换地，预定的)阈值范围。在这个示例中，此外，步行辅助设备100、921可测量髋关节角度或者髋关节角速度并通过基于测量的结果调整驱动部分的增益来提取最佳增益，从而基于驱动部分的增益设置最佳增益。

图10示出根据示例实施例的设置最佳辅助转矩的示例。

参照图10，辅助转矩设置设备200、1020可被配置为与步行辅助设备100、1010分离。辅助转矩设置设备1020可预先提取用户的身体信息，并通过将身体信息应用到期望的(或者，可替换地，预定的)身体模型来生成参考步态模型。辅助转矩设置设备200、1020可生成指示基于期望的(或者，可替换地，预定的)时间段的辅助转矩的变化轨迹的初始辅助转矩曲线，并通过调整变化轨迹来提取用于最小化MCOT的最佳辅助转矩。

辅助转矩设置设备200、1020可使用通信接口将提取的最佳辅助转矩曲线发送到步行辅助设备。步行辅助设备100、1010可响应于从辅助转矩设置设备200、1020接收的最佳辅助转矩曲线向用户提供辅助转矩。

在示例中，步行辅助设备100、1010可在步态期间实时测量用户的髋关节角度和髋关节角速度中的至少一个。步行辅助设备100、1010可将测量的髋关节角度和髋关节角速度中的至少一个发送到辅助转矩设置设备200、1020。基于参考步态模型，辅助转矩设置设备200、1020可调整输出与从步行辅助设备100、1010接收的髋关节角度和髋关节角速度中的至少一个对应的辅助转矩的驱动部分的增益，从而提取最小化MCOT的最佳增益。辅助转矩设置设备200、1020可将提取的最佳增益发送到步行辅助设备100、1010，步行辅助设备100、1010可基于最佳增益来设置驱动部分的增益。

图11示出根据示例实施例的用于提供最佳辅助转矩曲线的界面的示例。

参照图11，步行辅助设备1110可使用通信接口从外部设备接收参考步态模型。参考步态模型可通过将用户的身体信息应用到期望的(或者，可替换地，预定的)身体模型而被存储于外部设备中。此外，使用参考步态模型，步行辅助设备1110可生成指示基于期望的(或者，可替换地，预定的)时间段的辅助转矩的变化轨迹的初始辅助转矩曲线，并调整变化轨迹。步行辅助设备1110可基于调整的变化轨迹提取MCOT的变化量，并基于提取的MCOT的变化量来确定MCOT是否为最小化的值。当MCOT被确定为不是最小化的值时，步行辅助设备1110可重复地调整变化轨迹，直到MCOT被最小化为止。当MCOT被确定为是最小化的值时，步行辅助设备1110可将与MCOT的最小化的值对应的变化轨迹设置为最佳变化轨迹，并基于最佳变化轨迹生成最佳辅助转矩曲线。

此外，必行辅助设备1110可使用通信接口与可穿戴设备1120和/或移动终端1130进行通信。例如，当步行辅助设备1110提取最佳辅助转矩曲线时，步行辅助设备1110可将与最佳辅助转矩曲线相关联的信息发送到可穿戴设备1120或者移动终端1130。可穿戴设备1120或者移动终端1130可显示从步行辅助设备1110接收的最佳辅助转矩曲线。

图12示出根据示例实施例的辅助转矩设置方法的示例。

参照图12，在操作1210中，辅助转矩设置设备提取用户的身体信息。

在操作1220中，辅助转矩设置设备200通过将身体信息应用到期望的(或者，可替换地，预定的)身体模型来生成参考步态模型。

在操作1230中，辅助转矩设置设备200通过基于参考步态模型调整从步行辅助设备提供给用户的辅助转矩来设置最佳辅助转矩。

由于参考图1A至图11提供的描述在这里也可适用，因此为了更清楚和简洁，关于图12的辅助转矩设置方法的重复的描述将被省略。

图13示出根据示例实施例的步行辅助方法的另一个示例。

参照图13，在操作1310中，步行辅助设备100从外部源接收通过将用户的身体信息应用到期望的(或者，可替换地，预定的)身体模型生成的参考步态模型。

在操作1320中，步行辅助设备100通过基于参考步态模型调整从步行辅助设备提供给用户的辅助转矩来设置最佳辅助转矩。

由于参考图1A至图12提供的描述在这里也可适用，因此为了更清楚和简洁，关于图13的步行辅助方法的重复的描述被省略。

这里描述的单元和/或模块可使用硬件组件和软件组件来实施。例如，硬件组件可包括麦克风、放大器、带通滤波器、音频数字转换器和处理装置。

例如，控制器140和与辅助转矩设置设备200相关联的控制器中的一个或更多个可包括处理器和存储器(未示出)。控制器可包括处理器(例如，中央处理单元(CPU)、控制器或者专用集成电路(ASIC))，当执行存储在存储器中的指令时，所述处理器配置控制器140和与辅助转矩设置设备200相关联的控制器(未示出)中的一个或更多个作为专用机器来执行图4、图5、图12和图13中的一个或更多个图中示出的操作。例如，控制器可被配置为基于参考步态模型设置由驱动部分110提供给用户的辅助转矩。在一些示例实施例中，控制器可通过将与用户相关联的身体信息应用到身体模型来生成参考步态模型。在其他示例实施例中，控制器可接收参考步态模型，并基于接收的参考步态模型设置辅助转矩。在至少一些示例实施例中，控制器可将由驱动部分提供的辅助转矩设置为最佳辅助转矩，以使辅助转矩最小化在执行步行操作时用户所消耗的能量的量。

为了简便的目的，处理装置的描述被用作单数；然而，本领域技术人员将会领会，处理装置可以包括多个处理元件和多种类型的处理元件。例如，处理装置可包括多个处理器或者一个处理器和一个控制器。此外，不同的处理构造是可行的，诸如并行处理器。

软件可包括计算机程序、一段代码、指令或者它们的一些组合，以独立地或者共同地指示和/或配置处理装置根据需要运行，从而将处理装置转换为专用处理器。可以在任何类型的机器、组件、物理或者虚拟装备、计算机存储介质或者装置中，或者以能够将指令或者数据提供给处理装置或者能够被处理装置解释的传输信号波，永久或者暂时地实现软件和数据。软件也可以分布在联网的计算机系统上，从而以分布式的方式存储和执行软件。可以通过一个或者更多个非暂时性计算机可读记录介质来存储软件和数据。

根据上述示例实施例的方法可被记录在包含用于实现上述示例实施例的各种操作的程序指令的非暂时性计算机可读介质中。所述介质还可以包括单独的数据文件、数据结构等或者数据文件、数据结构等与程序指令的组合。记录在介质上的程序指令可以是为了示例实施例的目的而专门设计和构造的，或者所述程序指令可以是对计算机软件领域的技术人员而言所公知和可用的类型。非暂时性计算机可读介质的示例包括：诸如硬盘、软盘和磁带的磁性介质；诸如CD-ROM盘、DVD和/或蓝光盘的光学介质；诸如光盘的磁光介质；诸如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、闪存(例如，USB闪存驱动器、记忆卡、记忆棒等)的被专门配置为存储和执行程序指令的硬件装置等。程序指令的示例不仅包括诸如由编译器产生的机器代码，而且还可以包括包含可由计算机利用解释器执行的高级代码的文件。上述装置可被配置为作为一个或更多个软件模块来执行上述示例实施例的操作，反之亦然。

以上描述了多个示例实施例。然而，应该理解，可以对这些示例实施例进行各种修改。例如，如果以不同的顺序执行所描述的技术和/或如果所描述的系统、体系结构、装置或电路中的组件以不同的方式组合和/或由其他组件或其等同物替换或补充，则可以实现合适的结果。因此，其他实施方式在权利要求的范围内。

Claims (22)

1.一种辅助转矩设置设备，包括：

身体信息提取器，被配置为提取关于用户的身体信息；

参考步态模型生成器，被配置为通过将身体信息应用到身体模型来生成参考步态模型；

辅助转矩设置器，被配置为通过以下处理来设置辅助转矩：

基于参考步态模型生成初始辅助转矩曲线，初始辅助转矩曲线指示从步行辅助设备向用户提供的辅助转矩的轨迹，使得辅助转矩的轨迹在一段时间改变；

确定用于用户的步态的新陈代谢能量的量；

通过调整所述轨迹从初始辅助转矩曲线确定更新的辅助转矩曲线，使得更新的辅助转矩曲线减少用户耗费的新陈代谢能量的量；

基于更新的辅助转矩曲线调整从步行辅助设备提供给用户的辅助转矩。

2.如权利要求1所述的辅助转矩设置设备，其中，身体信息包括：与用户相关联的关节信息、肌肉信息和神经信息中的至少一个。

3.如权利要求2所述的辅助转矩设置设备，其中，身体信息提取器被配置为使用运动捕捉设备和测力板设备中的至少一个来确定关节信息。

4.如权利要求1所述的辅助转矩设置设备，其中，辅助转矩设置器被配置为，

通过计算与用户相关联的运输的新陈代谢消耗来确定用于用户的步态的新陈代谢能量的量。

5.如权利要求4所述的辅助转矩设置设备，其中，辅助转矩设置器被配置为基于在步态期间用户的肌肉使用的力、肌肉的运动速度、用户的运动距离和肌肉的总质量来计算运输的新陈代谢消耗。

6.如权利要求4所述的辅助转矩设置设备，其中，辅助转矩设置器被配置为调整所述轨迹直到运输的新陈代谢消耗被最小化为止。

7.如权利要求4所述的辅助转矩设置设备，其中，辅助转矩设置器被配置为响应于所述轨迹的调整来确定运输的新陈代谢消耗的变化量。

8.如权利要求1所述的辅助转矩设置设备，其中，辅助转矩设置器被配置为基于动态规划法或者快速扩展随机树来确定更新的辅助转矩曲线。

9.如权利要求1所述的辅助转矩设置设备，其中，

步行辅助设备包括被配置为输出与用户的髋关节角度和髋关节角速度中的至少一个对应的辅助转矩的驱动部分，

辅助转矩设置器被配置为基于参考步态模型通过调整驱动部分的增益来确定最小化运输的新陈代谢消耗的最佳增益。

10.如权利要求9所述的辅助转矩设置设备，其中，辅助转矩设置器被配置为实时测量髋关节角度和髋关节角速度中的至少一个。

11.如权利要求9所述的辅助转矩设置设备，其中，辅助转矩设置器被配置为调整所述增益直到运输的新陈代谢消耗被最小化为止。

12.如权利要求9所述的辅助转矩设置设备，其中，辅助转矩设置器被配置为响应于所述增益的调整来确定运输的新陈代谢消耗的变化量。

13.如权利要求9所述的辅助转矩设置设备，其中，辅助转矩设置器被配置为基于牛顿法来确定最佳增益，使得辅助转矩设置器连续地确定所述增益直到辅助转矩设置器收敛到最佳增益。

14.如权利要求11所述的辅助转矩设置设备，其中，辅助转矩设置器被配置为响应于所述髋关节角度或髋关节角速度大于或等于阈值范围来确定最佳增益。

15.一种步行辅助设备，包括：

接收器，被配置为从外部源接收参考步态模型，所述参考步态模型基于步行辅助设备的用户的身体信息被建模；

辅助转矩设置器，被配置为通过以下处理来设置最佳辅助转矩：

基于参考步态模型生成初始辅助转矩曲线，初始辅助转矩曲线指示从步行辅助设备向用户提供的辅助转矩的轨迹，使得辅助转矩的轨迹在一段时间改变；

确定用于用户的步态的新陈代谢能量的量；

通过调整所述轨迹从初始辅助转矩曲线确定更新的辅助转矩曲线，使得更新的辅助转矩曲线减少用户耗费的新陈代谢能量的量；

基于更新的辅助转矩曲线调整从步行辅助设备提供给用户的辅助转矩。

16.如权利要求15所述的步行辅助设备，还包括：

选择器，被配置为选择步行辅助设备在第一操作模式下操作还是在第二操作模式下操作，第一操作模式为步行辅助设备向用户提供辅助转矩的模式，第二操作模式为步行辅助设备设置更新的辅助转矩的模式，

其中，辅助转矩设置器被配置为响应于由选择器选择的第二操作模式设置更新的辅助转矩。

17.如权利要求15所述的步行辅助设备，其中，辅助转矩设置器被配置为，

通过计算运输的新陈代谢消耗来确定用于用户的步态的新陈代谢能量的量。

18.如权利要求17所述的步行辅助设备，其中，

步行辅助设备包括被配置为输出与用户的髋关节角度和髋关节角速度中的至少一个对应的辅助转矩的驱动部分，

辅助转矩设置器被配置为通过调整驱动部分的增益来确定最小化运输的新陈代谢消耗的最佳增益。

19.一种步行辅助设备，被配置为由其用户穿戴，所述步行辅助设备包括：

辅助装置，被配置为穿戴在用户的腿部；

驱动器，被配置为生成辅助转矩以驱动辅助装置；

控制器，被配置为基于参考步态模型来确定辅助转矩，所述参考步态模型基于与用户相关联的身体信息对用户的步态进行建模，控制器被配置为通过以下处理来确定辅助转矩：

基于参考步态模型生成初始辅助转矩曲线，初始辅助转矩曲线指示从步行辅助设备向用户提供的辅助转矩的轨迹，使得辅助转矩的轨迹在一段时间改变；

确定用于用户的步态的新陈代谢能量的量；

通过调整所述轨迹从初始辅助转矩曲线确定更新的辅助转矩曲线，使得更新的辅助转矩曲线减少用户耗费的新陈代谢能量的量；

基于更新的辅助转矩曲线调整从步行辅助设备提供给用户的辅助转矩。

20.如权利要求19所述的步行辅助设备，其中，身体信息指示用户的关节、肌肉和神经中的一个或者更多个的特征。

21.如权利要求19所述的步行辅助设备，其中，控制器被配置为通过将与用户相关联的身体信息应用到通用身体模型来生成参考步态模型。

22.如权利要求21所述的步行辅助设备，其中，控制器被配置为基于在用户行走时用户所耗费的新陈代谢能量的量来确定辅助转矩。