CN109771225A - 步行辅助装置及其控制方法 - Google Patents

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Abstract

提供一种步行辅助装置及其控制方法，所述步行辅助装置的控制方法可：估计用户的脚的状态矢量和与状态矢量对应的方差矩阵；响应于从接触传感器接收到接触信号，基于估计的状态矢量所包括的至少一个估计来调节接触传感器的概率，来产生调节的概率；基于包括调节的概率的测量误差矩阵，计算加速度传感器的测量值与估计的状态矢量之间的结合率；基于计算的结合率，更新状态矢量和方差矩阵；基于更新的状态矢量和更新的方差矩阵，确定脚是否踏在地面上；基于确定的结果，改变步行辅助装置的操作模式。

Description

步行辅助装置及其控制方法
本申请要求于2017年11月15日提交到韩国知识产权局的第10-2017-0152333号韩国专利申请的优先权，该韩国专利申请的全部内容通过整体引用包含于此。
技术领域
一些示例实施例涉及一种用于步行辅助的方法和/或设备。
背景技术
当前，越来越多的人经受由于关节问题导致的疼痛和不适。因此，对可辅助具有因其不适的关节导致的步行问题的老年人或病人的步行辅助装置的兴趣在增加。
发明内容
一些示例实施例涉及一种步行辅助方法。
在一些示例实施例中，所述步行辅助方法可包括：估计用户的脚的状态矢量和与状态矢量对应的方差矩阵；响应于从接触传感器接收到接触信号，基于状态矢量所包括的至少一个估计来调节接触传感器的概率来产生调节的概率，其中，调节的概率指示赋给从接触传感器接收的接触信号的权重；基于测量误差矩阵，计算加速度传感器的测量值与状态矢量之间的结合率，其中，测量误差矩阵包括调节的概率；基于结合率，分别更新状态矢量和方差矩阵来产生更新的状态矢量和更新的方差矩阵；基于更新的状态矢量和更新的方差矩阵，确定用户的脚是否踏在地面上；响应于确定用户的脚踏在地面上，改变步行辅助装置的操作模式。
在一些示例实施例中，调节概率的步骤包括：基于状态矢量所包括的估计之中的与沿第一方向和第二方向中的每个方向的脚的速度相关联的估计，执行操作；基于所述操作的结果，通过与接触传感器相关联的第一误差方差来改变接触传感器的概率。
在一些示例实施例中，改变所述概率的步骤改变所述概率，使得接触传感器的概率降低。
在一些示例实施例中，所述步行辅助方法还包括：响应于在通过第一误差方差改变接触传感器的概率之后从接触传感器未接收到接触信号，通过第二误差方差进一步改变所述概率。
在一些示例实施例中，确定的步骤包括：响应于以下项，确定用户的脚踏在地面上：(i)更新的状态矢量所包括的估计之中的与脚的速度相关联的估计小于阈值速度值，并且(ii)更新的方差矩阵所包括的概率之中的与所述速度相关联的估计的概率小于阈值概率。
在一些示例实施例中，估计的步骤估计状态矢量，使得状态矢量包括针对沿第一方向和第二方向中的每个方向的脚的速度中、沿第一方向和第二方向中的每个的脚的加速度、脚与地面之间的角度以及脚的角速度的每个的估计；更新的步骤更新状态矢量，使得更新的状态矢量包括更新状态矢量所包括的每个估计的结果。
在一些示例实施例中，方差矩阵包括状态矢量中的每个估计的估计误差协方差，更新的方差矩阵包括更新每个估计误差协方差的结果。
在一些示例实施例中，每个估计误差协方差表示状态矢量中的对应的估计的置信度。
在一些示例实施例中，测量误差矩阵还包括：(i)与沿第一方向和第二方向中的每个方向的脚的加速度的测量准确度相关联的测量误差方差，以及(ii)与沿第一方向和第二方向中的每个方向的脚的角速度的测量准确度相关联的误差方差。
在一些示例实施例中，所述步行辅助方法还包括：响应于压力施加到接触传感器，通过接触信号产生接触信号。
一些示例实施例涉及一种包括指令的非暂时性计算机可读存储介质，当所述指令由处理器执行时，使处理器执行所述步行辅助方法。
一些示例实施例涉及步行辅助装置。
在一些示例实施例中，所述步行辅助装置可包括：至少一个接触传感器；加速度传感器；控制器，被配置为：估计用户的脚的状态矢量和与状态矢量对应的方差矩阵；响应于从所述至少一个接触传感器接收到接触信号，基于估计的状态矢量所包括中的至少一个估计来调节所述至少一个接触传感器的概率来产生调节的概率，其中，调节的概率指示赋给从所述至少一个接触传感器接收的接触信号的权重；基于测量误差矩阵，计算加速度传感器的测量值与状态矢量之间的结合率，其中，测量误差矩阵包括调节的概率；基于结合率，分别更新状态矢量和方差矩阵来产生更新的状态矢量和更新的方差矩阵；基于更新的状态矢量和更新的方差矩阵，确定用户的脚是否踏在地面上；响应于确定用户的脚踏在地面上，改变所述步行辅助装置的操作模式。
在一些示例实施例中，控制器被配置为：基于状态矢量所包括的估计之中的与沿第一方向和第二方向中的每个方向的脚的速度相关联的估计，执行操作；基于所述操作的结果，通过与所述至少一个接触传感器相关联的第一误差方差来改变所述至少一个接触传感器的概率。
在一些示例实施例中，控制器被配置为：改变所述概率，使得所述至少一个接触传感器的概率降低。
在一些示例实施例中，控制器被配置为：响应于在通过第一误差方差改变所述至少一个接触传感器的概率之后从所述至少一个接触传感器未接收到接触信号，通过第二误差方差进一步改变所述概率。
在一些示例实施例中，控制器被配置为：如果(i)更新的状态矢量所包括的估计之中的与脚的速度相关联的估计小于阈值速度值，并且(ii)更新的方差矩阵所包括的概率之中的与速度相关联的估计的概率小于阈值概率，则确定用户的脚踏在地面上。
在一些示例实施例中，控制器被配置为：估计状态矢量，使得状态矢量包括针对沿第一方向和第二方向中的每个方向的脚的速度、沿第一方向和第二方向中的每个的脚的加速度、脚与地面之间的角度以及脚的角速度中的每个的估计；更新状态矢量，使得更新的状态矢量包括更新包括在状态矢量中的每个估计的结果。
在一些示例实施例中，方差矩阵包括状态矢量中的每个估计的估计误差协方差，更新的方差矩阵包括更新每个估计误差协方差的结果。
在一些示例实施例中，每个估计误差协方差表示状态矢量中的对应的估计的置信度。
在一些示例实施例中，测量误差矩阵还包括：(i)与沿第一方向和第二方向中的每个方向的脚的加速度的测量准确度相关联的测量误差方差，以及(ii)与沿第一方向和第二方向中的每个方向的脚的角速度的测量准确度相关联的误差方差。
在一些示例实施例中，所述至少一个接触传感器被配置为：响应于压力被施加到所述至少一个接触传感器，产生接触信号。
在一些示例实施例中，加速度传感器被配置为测量脚的加速度和角速度。
示例实施例的额外的方面将在下面的描述中部分阐述，并且部分从该描述将是清楚的，或者可通过本公开的实践而获知。
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/或其他方面将变得清楚和更容易理解，其中：
图1至图3示出根据至少一个示例实施例的步行辅助装置；
图4A和图4B示出根据至少一个示例实施例的步行辅助装置的操作的示例；
图5示出描述根据至少一个示例实施例的估计误差协方差的改变的示例；
图6示出根据至少一个示例实施例的步行辅助装置的操作的另一示例；
图7是示出根据至少一个示例实施例的步行辅助方法的流程图。
具体实施方式
在下文中，将参照附图详细描述一些示例实施例。关于分配给附图中的元件的参考标号，应注意，在任何可能的情况下，即使相同的元件在不同的附图中被示出，相同元件也将由相同的参考标号表示。此外，在示例实施例的描述中，当认为与公知相关的结构或功能的详细描述将导致本公开的解释模糊时，将省略与公知相关的结构或功能的详细描述。
然而，应理解，不意在将示例实施例限制为在此公开的具体示例实施例。相反，示例实施例将涵盖落入示例实施例的范围内的所有修改、等同物和替代物。贯穿附图的描述，相同的标号表示相同的元件。
此外，在此可使用诸如第一、第二、A、B、(a)、(b)等术语来描述组件。这些术语中的每个术语不用于限定相应组件的本质、顺序或次序，而仅用于将相应组件与其他组件进行区分。应注意，如果在说明书中描述了一个组件“连接”、“结合”或“接合”至另一组件，则尽管第一组件可直接连接、结合或接合到第二组件，但第三组件可“连接”、“结合”或“接合”在第一组件与第二组件之间。
在此使用的术语仅用于描述具体示例实施例的目的，不意在限制。除非上下文另外明确地指示，否则如在此使用的单数形式也意在包括复数形式。还将理解，当在此使用时，术语“包括”和/或“包含”指定存在叙述的特征、整体、步骤、操作、元件和/或组件，但是不排除存在或添加一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。
还应注意，在一些可选择的实施方式中，提出的功能/动作可不按附图中示出的顺序发生。例如，连续示出的两个附图实际上可基本同时执行或有时可以以相反的顺序执行，这取决于所包含的功能/动作。
除非在此另外定义，否则在此使用的包括技术术语和科学术语的所有术语具有与本领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。除非在此另外定义，否则在通用字典中定义的术语应被解释为具有与在相关领域的上下文含义匹配的含义，不将被解释为理想化或过于正式的含义。
图1至图3示出根据至少一个示例实施例的步行辅助装置。
参照图1，步行辅助装置100包括多个传感器110、120和130、控制器140以及致动器150。
步行辅助装置100可由用户穿戴并辅助用户的运动或步行(例如，步态)。
参照图2和图3，步行辅助装置100可设置在用户的踝部周围，并可辅助用户的步行或踝部的运动。此外，步行辅助装置100可辅助用户的上身的另一部分(例如，腕部、肘部和肩部)或用户的下身的另一部分(例如，膝部和髋关节)。在下文中，将描述步行辅助装置100辅助用户的步行或踝部的运动的示例。
例如，传感器110和传感器120中的每个传感器可响应于与地面的接触而产生接触信号，并可将接触信号传送到控制器140。
例如，传感器110可以是接触传感器(例如，力敏电阻器(FSR)传感器)，并且，如在图3中所述，传感器110可设置在步行辅助装置100的脚支架210的底部的一侧(例如，脚趾部分)上。传感器110可响应于压力被施加到传感器110而将接触信号传送到控制器140。传感器120可以是接触传感器，并且，如在图3中所示，传感器120可设置在脚支架210的底部的另一侧(例如，脚跟部分)上。传感器120可响应于压力被施加到传感器120而将接触信号传送到控制器140。传感器110和传感器120中的每个传感器的位置、数量和类型仅作为示例被提供，并且不限于此。
传感器130可测量脚的加速度和角速度，并将测量值传送到控制器140。参照图2和图3，传感器130可设置在脚的顶部上。作为另一示例，传感器130可附着到覆盖踝部的部分220。例如，传感器130可以是惯性测量单元(IMU)传感器。传感器130的位置、数量和类型仅作为示例被提供，并且不限于此。
控制器140可包括存储器和处理电路(未示出)。
存储器(未示出)可包括易失性存储器、非易失性存储器、随机存取存储器(RAM)、闪存、硬盘驱动器和光盘驱动器中的至少一个。
处理电路可以是(但不限于)：处理器、中央处理器(CPU)、控制器、算术逻辑单元(ALU)、数字信号处理器、微型计算机、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、片上系统(SoC)、可编程逻辑单元、微处理器或能够以限定的方式执行操作的任何其他装置。
处理器140的处理电路可通过布图设计或存储在存储器(未示出)中的计算机可读指令的执行而被配置为用于以下操作的专用计算机：估计脚的状态矢量和与该状态矢量对应的协方差矩阵；执行概率调节；基于滤波器更新估计的状态矢量和协方差矩阵。这里，滤波器可以是线性滤波器、卡尔曼(Kalman)滤波器、扩展卡尔曼滤波器或粒子滤波器。将参照图4A来描述执行估计、概率调节和更新的控制器140的操作。
此外，控制器140的处理电路可被配置为：基于更新的状态矢量和更新的协方差矩阵来确定用户的脚是否踏在地面上，并基于该确定来改变步行辅助装置100的操作模式。
“摆动阶段”表示在步行周期中第一腿向前移动期望的(或者，可选地，预定的)角度的状态。“站立阶段”表示在步行周期中第一腿与地面接触并支撑身体的状态。例如，摆动阶段力矩可对应于沿关节弯曲的方向的弯曲力矩，站立阶段力矩可对应于沿关节伸展的方向的伸展力矩。
响应于确定用户的脚踏在地面上，控制器140可将步行辅助装置100的当前操作模式从用于辅助摆动阶段的摆动模式改变为用于在站立阶段中辅助蹬离运动的站立模式。
在站立模式下，控制器140可控制致动器150，使得步行辅助装置100可执行蹬离地面的蹬离操作。例如，控制器140可向致动器150供应动力，以使用户的踝关节沿顺时针方向旋转，使得步行辅助装置100向纵向构件(未示出)提供力的同时蹬地，从而辅助用户的蹬离运动。
此外，响应于确定用户的脚没有踏在地面上，控制器140可维持作为当前操作模式的摆动模式，并可控制致动器以便步行辅助装置100可辅助用户的背屈运动，使得用户的脚背朝向用户的腿弯曲。
因此，控制器140可通过增强步行辅助装置100的踏地识别率并提高踝辅助力矩将被施加的时间点的准确度来改善步行辅助设备100自身的运行。
图4A和图4B示出根据至少一个示例实施例的步行辅助装置的操作的示例。
参照图4A，示出了用户的脚。在图4A中示出的假设用户在脚周围穿戴步行辅助装置100的示例中，点410可对应于图3的传感器110的位置，点420可对应于传感器120的位置，点430可对应于传感器130的位置。
在描述步行辅助装置100的操作之前，参照表1和表2描述步行辅助装置100的变量。
[表1]
[表2]
表1的状态变量对应于控制器140的估计目标，表2的测量变量或观测变量对应于传感器110、120和130中的至少一个传感器的估计或观测目标。
状态变量和测量变量具有由等式1表示的关系。
[等式1]
在等式1中，ld1表示点430与点410之间的距离，ld2表示点430与点420之间的距离，g表示重力加速度。等式6中的函数h从等式1的关系被导出，并可在更新处理期间使用。
在下文中，将描述估计、概率调节和更新中的每个。
状态矢量和协方差矩阵的估计。
控制器140可估计或预测用户的脚的状态矢量和与状态矢量对应的方差矩阵。这里，估计的状态矢量可包括对使用表1描述的每个状态变量的估计，估计的方差矩阵可包括表示每个状态变量的估计的置信度的概率。也就是说，控制器140可估计状态变量和每个状态变量的概率。
例如，控制器140可基于在时间点k-1的状态矢量xk-1来估计脚在时间点k的状态矢量xk，并可基于在时间点k-1的方差矩阵Mk-1|k-1(即，在之前的时间点k-1更新的方差矩阵)来估计在时间点k的方差矩阵Mk|k-1。例如，估计可由等式2来表示。
[等式2]
xk＝Axk-1
Mk|k-1＝AMk-1|k-1AT+Q
在等式2中，此外，A表示状态转移矩阵，Q表示误差或噪声，Δt表示时间的改变量。
Mk|k-1包括xk所包含的每个估计的概率。概率还可被表示为表示对应的估计的置信度或不确定度的估计误差协方差。例如，如果包括在xk中的Vy_k的概率或估计误差协方差相对小，则可指示Vy_k的不确定度相对低或Vy_k的置信度相对高。
传感器概率的调节。
在前述的估计操作期间，控制器140可从传感器110和/或传感器120接收接触信号。在这种情况下，控制器140可基于估计的状态矢量所包括的至少一个估计来调节传感器110和/或传感器120的概率。这里，传感器110和传感器120中的每个传感器的概率与传感器110和传感器120中的每个传感器的准确度相关联，这将参照等式3来描述。
例如，响应于在时间点k从传感器110接收到接触信号，控制器140可基于包括在xk中的Vx_k和Vy_k来执行计算，并可将计算结果应用到或反映到针对传感器110设置的(或者，可选地，预设的)第一误差方差。控制器140可基于传感器110的概率来调节或改变应用了计算结果的第一误差方差。以相似的方式，响应于在时间点k从传感器120接收到接触信号，控制器140可调节传感器120的概率。例如，概率调节可由等式3表示。
[等式3]
在等式3中，Rd1表示传感器110的概率，Rd2表示传感器120的概率。换句话说，Rd1可表示代表传感器110或表2的测量变量d1的不准确度的测量误差方差，Rd2可表示代表传感器120或表2的测量变量d2的不准确度的测量误差方差。这里，如果测量误差方差增加，则指示准确度降低。此外，在等式3中，σ2 low表示第一误差方差，σ2 high表示针对传感器110和传感器120中的每个传感器设置的(或者，可选地。预设的)第二误差方差，并且σ2 high大于σ2 low。
作为等式3的示例，如果从传感器110和传感器120中的每个传感器没有接收到接触信号，则Rd1和Rd2中的每个是σ2 high。响应于从传感器110和传感器120中的每个接收到接触信号，则控制器140可将Rd1从σ2 high调节为并可将Rd2从σ2 high调节为由于σ2 low小于σ2 high，因此Rd1和Rd2被调节为响应于从传感器110和传感器120中的每个传感器识别到接触而降低。
控制器140产生包括调节的概率的测量误差矩阵。一旦Rd1和Rd2中的全部被调节，则测量误差矩阵就包括调节的Rd1和Rd2。等式4示出处理误差矩阵的示例。
[等式4]
这里，
在等式4中，Rk表示测量误差矩阵。
此外，在等式4中，测量误差矩阵可包括表示与传感器130的测量准确度相关联的概率或测量误差方差的Rax、Ray和具体地描述Rax、Ray和中的每个，Rax表示传感器130针对表2的测量变量ax的测量准确度，Ray表示传感器130针对测量变量ay的测量准确度，表示传感器130针对测量变量的测量准确度。
在等式4中，分别针对Rax、Ray和设置的σ2 imu_acc、σ2 imu_acc和σ2 imu_ang表示常量。
更新估计的状态矢量和协方差矩阵。
控制器140基于测量误差矩阵Rk来计算xk与传感器130的测量值之间的结合率。例如，控制器140可根据等式5来计算时间点k的结合率Kk。
[等式5]
在等式5中，Hk表示时间点k的测量矩阵或观测矩阵，并可根据来计算。这里，函数h可从等式1的关系被归纳。
结合率表示xk和测量值在更新xk的处理期间被应用的水平。如果结合率相对大，则在更新xk的处理期间，测量值的应用率减小，xk的应用率增大。此外，结合率可被表示为卡尔曼滤波器的最佳增益。
控制器140基于计算的结合率来更新状态矢量xk和方差矩阵Mk|k-1。例如，控制器140根据等式6来更新状态矢量xk和方差矩阵Mk|k-1。
[等式6]
Mk＝(I-KkHk)Mk|k-1
在等式6中，表示xk的更新结果，Mk表示Mk|k-1的更新结果。也就是说，包括更新的估计，并可被表示为Mk包括更新的概率。这里，每个更新的概率可表示每个更新的估计的置信度或不确定度。置信度或不确定度在用户的步行期间改变，并且置信度或不确定度将参照图5来描述。
在等式6中，yk包括测量表2的观测变量的结果。例如，参照yk可包括由传感器130测量的以下结果：脚沿x轴方向的加速度、脚沿y轴方向的加速度和脚的角速度。
确定与地面的接触。
控制器140可基于更新的状态矢量和更新的方差矩阵Mk来确定用户的角是否踏在地面上。例如，如果的更新的估计之中的与脚的速度相关联的估计(例如，)小于阈值速度值，并且包括在Mk中的概率之中的与脚的速度相关联的估计的概率(例如，)小于阈值概率(即，估计的置信度相对高)，则控制器140可确定用户的脚踏在地面上。响应于确定用户的脚踏在地面上，控制器140可将步行辅助装置100的操作模式改变为站立模式。
控制器140可在步行(例如，用户的步态)期间迭代地执行前述的估计、概率调节、更新和地面接触确定。
根据示例实施例，如果穿戴步行辅助装置100的用户使用鞋440步行，则鞋440可蹬向传感器110和/或传感器120。例如，参照图4B，力矩可发生在用户的步行和用户的步态期间，在那时，鞋440可蹬向传感器110和/或传感器120。在这种情况下，传感器110和/或传感器120可非故意地将接触信号传送到控制器140。也就是说，接触信号可响应于对象(例如，鞋)的接触来代替踏地的接触被产生。
如果步行辅助装置仅使用接触信号来确定用户踏在地面上，则步行辅助装置可能非故意地将操作模式从摆动模式改变为站立模式。也就是说，由于不准确的踏地识别，步行辅助装置的故障可能发生。相反，在一个或多个示例实施例中，响应于从传感器110和/或传感器120接收到接触信号，控制器140可执行前述的概率调节、更新和地面接触确定处理，并且因此可执行准确的踏地识别。
图5示出描述根据至少一个示例实施例的估计误差协方差的改变的示例。
参照图5，图5示出多个步态状态(例如，第一状态510、第二状态520、第三状态530和第四状态540)。
在多个步行状态(例如，第一状态510、第二状态520、第三状态530和第四状态540)中的每个中，圆圈指示表示状态变量的估计的置信度或不确定度的估计误差协方差。也就是说，圆圈可视地表示协方差矩阵M的概率。
点410、点420和点430中的每个圆圈随着在经历第一状态510和第二状态520之后更加接近于第三状态530而逐渐增大。也就是说，随着步态状态通过第一状态510和第二状态520而接近第三状态530，每个状态变量的估计的估计误差协方差被累积。由于累积，每个状态变量的估计的不确定度增加。不确定度的增加使用圆圈半径的增加来表示。当用户的步态状态从第一状态510发展到第三状态530时，虽然接触信号在第一传感器110和第二传感器120中的每个传感器产生，但是每个状态变量的估计的不确定度大。因此，即使控制器140迭代地从第一传感器110和/或第二传感器120接收接触信号，控制器140也可将步行辅助装置100的操作模式维持在摆动模式。详细地讲，由于Vy的估计的估计误差方差相对大，因此控制器140可将步行辅助装置100的操作模式维持在摆动模式。
用户的步态状态可在经历第三状态530和第四状态540之后进入第一状态510。在第一状态510中，每个圆圈具有相对小的半径。由于前述的概率调节处理，第一状态510中的每个状态变量的估计的估计误差方差减小。如果第一传感器110和第二传感器120中的每个传感器的接触信号在第一状态510中产生，则步行辅助装置100的操作模式可由于每个状态变量的估计的相对小的不确定度而从摆动模式改变为站立模式。详细地讲，由于Vy的估计的估计误差方差相对小，因此步行辅助装置100的操作模式可改变为站立模式。
图6示出根据至少一个示例实施例的步行辅助装置的操作的另一示例。
参照图6，用户可在正常步行中具有困难。也就是说，用户可能异常地步行。例如，如在图6中所示，用户可能无法容易地弯曲膝部，并可做出环转整条腿的环行步态(circumduction gait)。
如果用户做出环行步态，则使用xy平面矢量而不是使用沿x轴方向的矢量。例如，前述的状态变量Vx可使用状态变量替换。控制器140可使用而不是使用Vx来执行前述的估计、概率调节、更新和地面接触确定。
图7是示出根据至少一个示例实施例的步行辅助方法的流程图。
参照图7，在操作710中，步行辅助装置100估计用户的脚的状态矢量和与状态矢量对应的方差矩阵。例如，步行辅助装置100的控制器140可基于等式2来估计状态矢量xk和与状态矢量对应的方差矩阵Mk|k-1。此外，在一些示例实施例中，如果用户做出环行步态，则控制器140可使用xy平面中的状态变量来替换包括在沿x轴方向定义的状态矢量xk中的状态变量。
在操作720中，响应于从接触传感器接收到接触信号，步行辅助装置100基于包括在状态矢量中的至少一个估计来调节接触信号的概率，其中，接触传感器可对应于传感器110和/或传感器120。例如，步行辅助装置100的控制器140可基于等式3来调节接触信号的概率Rd1和Rd2。
在一些示例实施例中，由于用户的脚相对于地面的压力中心可在步态周期期间从脚跟到前脚顺序地偏移，因此控制器140可利用接触传感器110和接触传感器120中的不同的一个来准确地检测脚是否接触地面。
在操作730中，步行辅助装置100基于包括调节的概率的测量误差矩阵来计算估计的状态矢量与加速度传感器的测量值之间的结合率，其中，加速度传感器可对应于传感器130。例如，步行辅助装置100的控制器140可基于等式4来产生测量误差矩阵Rk，并可基于等式5来计算结合率Kk。
在操作740中，步行辅助装置100基于计算的结合率来更新估计的状态矢量和估计的方差矩阵。例如，步行辅助装置100的控制器140可基于等式6来更新估计的状态矢量和估计的方差矩阵Mk。
在操作750中，步行辅助装置100基于更新的状态矢量和更新的方差矩阵来确定脚是否踏在地面上。
在一些示例实施例中，步行辅助装置100还可通过使用惯性测量单元(IMU)或加速度传感器(例如，传感器130)感测当脚触到地面时发生的振动，来增加检测用户的脚是否踏在地面上的准确度。
在另一些示例实施例中，传感器110和传感器120可产生接触信号，使得接触信号的强度与施加的压力成比例，并且控制器140还可通过评估接触信号的强度来增加检测用户的脚是否踏在地面上的准确度。
在一些示例实施例中，除了确定用户的脚是否与地面接触之外，步行辅助装置还可基于来自接触传感器的接触信号来确定用户是否正穿戴着步行辅助装置100和/或用户是否站立。
在操作760中，步行辅助装置100基于操作750中的确定的结果来改变或维持步行辅助装置100的操作模式。
例如，在一些示例实施例中，除了在操作模式是站立模式时施加踝辅助转矩以辅助蹬离运动之外，控制器140可控制嵌入在用户的鞋440中的振动元件，以凭触觉地向用户提供关于踝辅助转矩的水平和/或时序的信息，并且凭触觉地提供的这种信息的准确度可由于前述的确定而增加。
步行辅助装置100可在用户的步行(例如，步态)期间重复地执行操作710至操作760，并可在最佳时间点使用辅助力来辅助用户的步行。
以上参照图1至图6进行的描述可适用于图7，进一步的描述被省略。
在此描述的单元和/或模块可使用硬件组件、软件组件和/或它们的组合来实施。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。处理装置可使用一个或多个硬件装置来实施，其中，所述一个或多个硬件装置被配置为通过执行算术、逻辑和输入/输出操作来执行和/或运行程序代码。处理装置可包括：处理器、控制器和算术逻辑单元、数字信号处理器、微型计算机、现场可编程阵列、可编程逻辑单元、微处理器或能够以限定的方式响应和执行指令的任何其它装置。处理装置可运行操作系统(OS)以及一个或多个在OS上运行的软件应用。处理装置还可响应于软件的运行而访问、存储、操作、处理和创建数据。为了简洁的目的，对处理装置的描述被用作单数；然而，本领域技术人员将理解，处理装置可包括多个处理元件以及多种类型的处理元件。例如，处理装置可包括多个处理器或一个处理器和一个控制器。此外，不同的处理配置是可行的，诸如，并行处理器。
软件可包括用于独立地或共同地指示和/或配置处理装置按期望进行操作的计算机程序、一段代码、指令或它们的一些组合，从而将处理装置转换为专用处理器。可在任何类型的机器、组件、物理或虚拟设备、计算机存储介质或装置中或者以能够将指令或数据提供给处理装置或被处理装置解释的传输信号波来永久地或暂时地实施软件和数据。软件还可被分布在联网的计算机系统中，从而以分布式存储和执行软件。可通过一个或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括程序指令的非暂时性计算机可读介质中以实现上述示例实施例的各种操作。介质还可包括单独的或与程序指令结合的数据文件、数据结构等。记录在介质上的程序指令可以是针对示例实施例的目的而专门设计和构造的那些程序指令，或者它们可以是对计算机软件领域的技术人员公知和可用的类型。非暂时性计算机可读介质的示例包括：磁介质(诸如，硬盘、软盘和磁带)；光介质(诸如，CD-ROM盘、DVD和/或蓝光光盘)；磁光介质(诸如，光盘)；和专门配置为存储和执行程序指令的硬件装置(诸如，只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、闪存(例如，USB闪速驱动器、存储卡、记忆棒等)等)。程序指令的示例包括机器代码(诸如，由编译器所产生的)和包含可由计算机使用解释器执行的高级代码的文件。上述装置可被配置为充当一个或多个软件模块以执行上述示例实施例的操作，反之亦然。
以上已经描述了多个示例实施例。然而，应理解，可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描述的技术，和/或如果描述的系统、架构、装置或电路中的组件以不同的方式组合和/或由其他组件或它们的等同物代替或补充，则可实现合适的结果。因此，其它实施方式在权利要求的范围内。
本发明构思的示例实施例已被描述，将显而易见的是，本发明构思的示例实施例可以以许多方式被改变。这样的改变将不被视为从本发明构思的示例实施例的意图的精神和范围脱离，如将对本领域技术人员来说显而易见的所有的这样的修改意在包括在权利要求的范围内。

Claims (22)

1.一种步行辅助装置的控制方法，包括：
估计用户的脚的状态矢量和与状态矢量对应的方差矩阵；
响应于从步行辅助装置的接触传感器接收到接触信号，基于状态矢量所包括的至少一个估计调节接触传感器的概率，来产生调节的概率；
基于测量误差矩阵，计算步行辅助装置的加速度传感器的测量值与状态矢量之间的结合率，其中，测量误差矩阵包括调节的概率；
基于结合率分别更新状态矢量和方差矩阵，来产生更新的状态矢量和更新的方差矩阵；
基于更新的状态矢量和更新的方差矩阵，确定用户的脚是否踏在地面上；
响应于确定用户的脚踏在地面上，改变步行辅助装置的操作模式。
2.如权利要求1所述的控制方法，其中，调节概率的步骤包括：
基于状态矢量所包括的估计之中的与沿第一方向和第二方向中的每个方向的脚的速度相关联的估计，执行计算；
将计算的结果应用于第一误差方差；
使用应用的结果改变接触传感器的概率。
3.如权利要求2所述的控制方法，其中，改变所述概率的步骤包括：降低接触传感器的概率。
4.如权利要求2所述的控制方法，还包括：
响应于在通过第一误差方差改变接触传感器的概率之后从接触传感器未接收到接触信号，通过第二误差方差进一步改变所述概率。
5.如权利要求1所述的控制方法，其中，确定的步骤包括：
响应于以下项，确定用户的脚踏在地面上：(i)更新的状态矢量所包括的估计之中的与脚的速度相关联的估计小于阈值速度值，并且(ii)更新的方差矩阵所包括的概率之中的与脚的速度相关联的估计的概率小于阈值概率。
6.如权利要求1所述的控制方法，其中，
估计的步骤包括：估计状态矢量，使得状态矢量包括针对沿第一方向和第二方向中的每个方向的脚的速度、沿第一方向和第二方向中的每个方向的脚的加速度、脚与地面之间的角度以及脚的角速度中的每个的估计；
更新的步骤包括：更新状态矢量，使得更新的状态矢量包括更新包括在状态矢量中的每个估计的结果。
7.如权利要求1所述的控制方法，其中，
方差矩阵包括状态矢量所包括的每个估计的估计误差协方差，
更新的方差矩阵包括更新每个估计误差协方差的结果。
8.如权利要求7所述的控制方法，其中，每个估计误差协方差表示状态矢量所包括的对应的估计的置信度。
9.如权利要求1所述的控制方法，其中，测量误差矩阵还包括：(i)与沿第一方向和第二方向中的每个方向的脚的加速度的测量准确度相关联的测量误差方差，以及(ii)与沿第一方向和第二方向中的每个方向的脚的角速度的测量准确度相关联的误差方差。
10.如权利要求1所述的控制方法，其中，响应于压力被施加到接触传感器，接触信号被产生。
11.一种包括指令的非暂时性计算机可读存储介质，当所述指令由处理器执行时，使处理器执行如权利要求1至权利要求10中的任意一项所述的控制方法。
12.一种步行辅助装置，包括：
至少一个接触传感器；
加速度传感器；
控制器，被配置为：
估计用户的脚的状态矢量和与状态矢量对应的方差矩阵；
响应于从所述至少一个接触传感器接收到接触信号，基于估计的状态矢量所包括的至少一个估计调节所述至少一个接触传感器的概率，来产生调节的概率；
基于测量误差矩阵，计算加速度传感器的测量值与状态矢量之间的结合率，其中，测量误差矩阵包括调节的概率；
基于结合率分别更新状态矢量和方差矩阵，来产生更新的状态矢量和更新的方差矩阵；
基于更新的状态矢量和更新的方差矩阵，确定用户的脚是否踏在地面上；
响应于确定用户的脚踏在地面上，改变所述步行辅助装置的操作模式。
13.如权利要求12所述的步行辅助装置，其中，控制器被配置为：
基于状态矢量所包括的估计之中的与沿第一方向和第二方向中的每个方向的脚的速度相关联的估计，执行计算；
将计算的结果应用于第一误差方差；
使用应用的结果改变接触传感器的概率。
14.如权利要求13所述的步行辅助装置，其中，控制器被配置为：改变所述概率，使得所述至少一个接触传感器的概率降低。
15.如权利要求13所述的步行辅助装置，其中，控制器被配置为：响应于在通过第一误差方差改变所述至少一个接触传感器的概率之后从所述至少一个接触传感器未接收到接触信号，通过第二误差方差进一步改变所述概率。
16.如权利要求12所述的步行辅助装置，其中，控制器被配置为：如果(i)更新的状态矢量所包括的估计之中的与脚的速度相关联的估计小于阈值速度值，并且(ii)更新的方差矩阵所包括的概率之中的与脚的速度相关联的估计的概率小于阈值概率，则确定用户的脚踏在地面上。
17.如权利要求12所述的步行辅助装置，其中，控制器被配置为：
估计状态矢量，使得状态矢量包括针对沿第一方向和第二方向中的每个方向的脚的速度、沿第一方向和第二方向中的每个方向的脚的加速度、脚与地面之间的角度以及脚的角速度中的每个的估计；
更新状态矢量，使得更新的状态矢量包括更新状态矢量所包括的每个估计的结果。
18.如权利要求12所述的步行辅助装置，其中，
方差矩阵包括状态矢量所包括的每个估计的估计误差协方差，
更新的方差矩阵包括更新每个估计误差协方差的结果。
19.如权利要求18所述的步行辅助装置，其中，每个估计误差协方差表示状态矢量所包括的对应的估计的置信度。
20.如权利要求12所述的步行辅助装置，其中，测量误差矩阵还包括：(i)与沿第一方向和第二方向中的每个方向的脚的加速度的测量准确度相关联的测量误差方差，以及(ii)与沿第一方向和第二方向中的每个方向的脚的角速度的测量准确度相关联的误差方差。
21.如权利要求12所述的步行辅助装置，所述至少一个接触传感器被配置为：响应于压力被施加到所述至少一个接触传感器，产生接触信号。
22.如权利要求12所述的步行辅助装置，其中，加速度传感器被配置为测量脚的加速度和角速度。
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