CN110974497A - 电动假肢控制系统及控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种电动假肢控制系统及控制方法。该系统包括：假肢本体、预测识别控制模块、步态控制模块以及驱动控制模块，其中，假肢本体包括至少一个电动关节和至少一种传感器，传感器用于实时采集假肢本体的意图数据、路况数据以及姿态数据；预测识别控制模块用于根据意图数据预测假肢本体的人体运动意图状态，根据路况数据识别假肢本体的路况状态；步态控制模块用于根据人体运动意图状态、路况状态以及姿态数据进行步态控制生成步态控制参数；驱动控制模块，用于根据步态控制参数驱动控制假肢本体，以使假肢本体运动。上述技术方案实现了对电动假肢的智能控制，使电动假肢的户外使用成为现实。

Description

电动假肢控制系统及控制方法
技术领域
本发明实施例涉及控制技术领域，尤其涉及一种电动假肢控制系统及控制方法。
背景技术
数据显示，我国现有的残疾人士中超过30％为肢体残疾者，肢体残缺严重影响着残疾人士的工作与生活。因此，能解决残疾人士行动障碍问题的智能动力假肢正逐渐成为智能机器人领域的研究热点之一。随着机器人技术的发展，智能电动假肢得到了快速地发展，但如何实现对智能电动假肢的控制是亟待解决的问题，也是假肢得到实际应用的关键问题之一。
发明内容
本发明实施例提供一种电动假肢控制系统及控制方法，以实现对电动假肢的智能控制，使电动假肢的户外使用成为现实。
第一方面，本发明实施例提供了一种电动假肢控制系统，包括：假肢本体、预测识别控制模块、步态控制模块以及驱动控制模块，其中，
所述假肢本体包括至少一个电动关节以及至少一种传感器，所述至少一种传感器用于实时采集所述假肢本体的意图数据、路况数据以及姿态数据；
所述预测识别控制模块，用于根据所述假肢本体的意图数据预测所述假肢本体的人体运动意图状态，根据所述假肢本体的路况数据识别所述假肢本体的路况状态；
所述步态控制模块，用于根据所述假肢本体的人体运动意图状态、所述假肢本体的路况状态以及所述假肢本体的姿态数据进行步态控制，生成步态控制参数；
所述驱动控制模块，用于根据所述步态控制参数驱动控制所述假肢本体的电动关节，以使所述电动关节带动所述假肢本体运动。
第二方面，本发明实施例还提供了一种电动假肢控制方法，应用于本发明任意实施例提供的电动假肢控制系统中，包括：
通过假肢本体包括的至少一种传感器实时采集所述假肢本体的意图数据、路况数据以及姿态数据；
通过预测识别控制模块根据所述假肢本体的意图数据预测所述假肢本体的人体运动意图状态，根据所述假肢本体的路况数据识别所述假肢本体的路况状态；
通过步态控制模块根据所述假肢本体的人体运动意图状态、所述假肢本体的路况状态以及所述假肢本体的姿态数据进行步态控制，生成步态控制参数；
通过驱动控制模块根据所述步态控制参数驱动控制所述假肢本体的电动关节，以使所述电动关节带动所述假肢本体运动。
本发明实施例中，安装于假肢本体上的至少一种传感器实时采集所述假肢本体的意图数据、路况数据以及姿态数据，预测识别控制模块根据所述假肢本体的意图数据预测所述假肢本体的人体运动意图状态以及根据所述假肢本体的路况数据识别所述假肢本体的路况状态，步态控制模块根据所述假肢本体的人体运动意图状态、所述假肢本体的路况状态以及所述假肢本体的姿态数据进行步态控制生成步态控制参数，驱动控制模块根据所述步态控制参数驱动控制所述假肢本体的电动关节以使所述电动关节带动所述假肢本体运动，进而实现了对电动假肢的智能控制，使电动假肢的户外使用成为现实。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种电动假肢控制系统的结构示意图；
图2是本发明实施例二提供的一种电动假肢控制系统的结构示意图；
图3是本发明实施例三提供的一种电动假肢控制方法的流程示意图；
图4是本发明实施例三提供的一种电动假肢控制方法所适用的分层控制系统框图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种电动假肢控制系统的结构示意图。本实施例可适用于对电动假肢进行智能控制的情况。如图1所示，本实施例提供的电动假肢控制系统1包括：假肢本体11、预测识别控制模块12、步态控制模块13以及驱动控制模块14，其中，
假肢本体11包括至少一个电动关节111(图1中以两个为例示出)以及至少一种传感器112(图1中以一个为例示出)，所述至少一种传感器112用于实时采集假肢本体11的意图数据、路况数据以及姿态数据；
预测识别控制模块12，用于根据假肢本体11的意图数据预测假肢本体11的人体运动意图状态，根据假肢本体11的路况数据识别假肢本体11的路况状态；
步态控制模块13，用于根据假肢本体11的人体运动意图状态、假肢本体11的路况状态以及假肢本体11的姿态数据进行步态控制，生成步态控制参数；
驱动控制模块14，用于根据步态控制参数驱动控制假肢本体11，以使假肢本体11运动。
可选的，所述假肢本体至少包括电动膝关节和/或电动踝关节。其中，假肢本体可以是大腿假肢本体，也可以是小腿假肢本体。当假肢本体为大腿假肢本体时，假肢本体可以只包括电动膝关节，也可以既包括电动膝关节，又包括电动踝关节；当假肢本体为小腿假肢本体时，假肢本体可以包括电动踝关节。
具体的，假肢本体包括的电动关节是可主动控制的，即所述假肢本体是可以通过控制电机进行假肢控制的动力假肢，电动关节可以是单自由度或者多自由度的任意动力关节。图1所示的是以大腿假肢本体为实例的电动假肢控制系统，但本实施例提供的电动假肢控制系统也适用于小腿假肢本体。
至少一种传感器，安装于假肢本体上，可以用于实时采集假肢本体的意图数据。其中，所述假肢本体的意图数据，指的是用于识别佩戴所述假肢本体的用户人体意图的数据。
可选的，用于采集假肢本体的意图数据的传感器包括肌电传感器和惯性传感器，进而预测识别控制模块可以根据肌电传感器和惯性传感器实时采集的数据进行人体意图预测判别。其中，肌电传感器为一般为表面肌电传感器，表面肌电传感器和惯性传感器主要安装于假肢接受腔内，表面肌电传感器具体可以贴敷在用户的残肢肌肉上。预测识别控制模块与肌电传感器和惯性传感器可以共同实现电动假肢控制系统的人体意图预测功能，人体意图预测功能通过人体意图识别来完成对假肢本体的自动控制。具体的，预测识别控制模块可以根据肌电传感器和惯性传感器实时采集的意图数据，基于传感器融合算法判定出人体运动意图状态，例如是平地前进、平地后退、平地转身、上坡、下坡、上楼、下楼等等。
安装于假肢本体上的至少一种传感器，还可以用于实时采集假肢本体的路况数据。其中，所述假肢本体的路况数据，指的是所述假肢本体所处环境中的路况，例如是平地、坡道、楼梯等等。
可选的，用于采集假肢本体的路况数据的传感器包括图像传感器和惯性传感器，进而预测识别控制模块可以根据图像传感器和惯性传感器实时采集的数据进行路况状态识别。其中，图像传感器用于实时采集假肢本体前方的图像，具体可以是照相机、摄影机等。预测识别控制模块与图像传感器和惯性传感器可以共同实现电动假肢控制系统的路况识别功能。具体的，预测识别控制模块可以根据图像传感器和惯性传感器实时采集的路况数据识别假肢本体的路况状态，可选的，预测识别控制模块可以根据图像传感器和惯性传感器实时采集的路况数据确定假肢本体的路况状态，并根据确定的路况状态选择出假肢本体的运动模式，以使步态控制模块可以基于假肢本体的运动模式进行步态控制。
安装于假肢本体上的至少一种传感器，还可以用于实时采集假肢本体的姿态数据。其中，所述姿态数据可以包括假肢本体的动作数据，例如是抬腿、迈步等，还可以包括假肢本体的动作幅度数据，例如是抬腿的高度、旋转角度等等，还可以包括假肢本体电动关节的位置数据、动作速度数据等等。
可选的，用于采集假肢本体的姿态数据的传感器安装于假肢本体上，包括力传感器、关节位置传感器以及惯性传感器，进而预测识别控制模块可以根据力传感器、关节位置传感器以及惯性传感器实时采集的数据进行姿势识别。其中，力传感器，安装于假肢本体踝关节的下端，用于采集假肢本体与地面的交互力，力传感器可以是薄膜式压力传感器，可以是单轴拉压力传感器，也可以是多轴力传感器等等；惯性传感器，安装于假肢接受腔内，用于采集大腿或小腿的姿势数据；关节位置传感器，安装于假肢本体匹配的电动关节上(例如膝关节位置传感器安装于假肢本体的电动膝关节上，踝关节位置传感器安装于假肢本体的电动踝关节上)，用于采集假肢本体电动关节的位置数据和/或动作速度数据，具体的，关节位置传感器可以是编码器，可以是旋转角度传感器，可以是编码器和惯性传感器，可以是旋转角度传感器和惯性传感器，还可以是编码器、旋转角度传感器和惯性传感器。
力传感器、关节位置传感器和惯性传感器可以共同实现电动假肢控制系统的姿态数据采集功能，步态控制模块与力传感器、关节位置传感器和惯性传感器可以共同实现电动假肢控制系统的姿态识别功能。具体的，步态控制模块可以根据力传感器、关节位置传感器和惯性传感器实时采集的姿态数据，基于传感器融合算法识别出假肢本体的姿态。
值得指出的是，用于采集假肢本体的路况数据的惯性传感器、用于采集假肢本体的意图数据的惯性传感器以及用于采集假肢本体的姿态数据的惯性传感器可以是同一个惯性传感器，也可以是多个惯性传感器。
在预测识别控制模块预测出假肢本体的人体运动意图状态、识别出假肢本体的路况状态之后，步态控制模块即可根据假肢本体的人体运动意图状态、假肢本体的路况状态以及假肢本体中各传感器检测到的姿态数据进行步态控制，生成步态控制参数，并将所述步态控制参数发送至驱动控制模块。驱动控制模块根据所述步态控制参数，驱动所述假肢本体的电动关节，使电动关节带动假肢本体运动。其中，驱动控制模块至少包括伺服驱动控制器以及与电动关节相连的关节驱动器，伺服驱动控制器通过关节驱动器对匹配的电动关节进行驱动控制。
可选的，步态控制模块根据所述假肢本体的人体运动意图状态、所述假肢本体的路况状态以及所述假肢本体的姿态数据，确定所述假肢本体的目标运动模式，例如是平地运动模式、坡道运动模式或者楼梯运动模式等等，然后根据所述目标运动模式选择匹配的步态控制算法，并根据所述步态控制算法生成匹配的步态控制参数。其中，步态控制参数可以是力和位置参数，驱动控制模块根据力和位置参数控制假肢本体电机，以使假肢本体电机驱动控制匹配的电动关节，电动关节动作后带动所述假肢本体运动。步态控制模块可根据人体意图状态和路况状态产生不同的假肢运动步态，能够实现多种环境下对电动假肢的自然意志控制，使智能电动假肢可应用于户外的多种路况。
进一步的，步态控制模块根据所述假肢本体的人体运动意图状态、所述假肢本体的路况状态以及所述假肢本体的姿态数据，确定所述假肢本体的目标运动模式，并根据所述目标运动模式选择匹配的步态控制算法之后，还可以根据所述假肢本体的姿态数据对选择的步态控制算法进行调整，以使调整后的步态控制算法生成的步态控制参数更加准确。
进一步的，驱动控制模块还可以根据所述假肢本体包括的至少一种传感器实时采集的所述假肢本体姿态数据，对所述步态控制参数进行修正，进而驱动控制模块根据修正后的步态控制参数驱动控制所述假肢本体的电动关节，以使所述电动关节带动所述假肢本体运动。
具体的，驱动控制模块根据所述假肢本体包括的关节位置传感器采集的所述假肢本体姿态数据，对所述步态控制参数进行修正，例如是根据编码器或者旋转角度传感器采集到的姿态数据对所述步态控制参数进行修正，进而根据修正后的步态控制参数驱动控制所述假肢本体的电动关节，以使所述电动关节带动所述假肢本体运动。
本发明实施例中，安装于假肢本体上的至少一种传感器实时采集所述假肢本体的意图数据、路况数据以及姿态数据，预测识别控制模块根据所述假肢本体的意图数据预测所述假肢本体的人体运动意图状态以及根据所述假肢本体的路况数据识别所述假肢本体的路况状态，步态控制模块根据所述假肢本体的人体运动意图状态、所述假肢本体的路况状态以及所述假肢本体的姿态数据进行步态控制生成步态控制参数，驱动控制模块根据所述步态控制参数驱动控制所述假肢本体的电动关节以使所述电动关节带动所述假肢本体运动，进而实现了对电动假肢的智能控制，使电动假肢的户外使用成为现实。
在上述技术方案中，电动假肢控制系统具有冗余性，结合意图数据、路况数据以及姿态数据来实现对电动假肢的主动控制；在对电动假肢实现主动控制的过程中，增加了人体意图预测以及环境识别等决策信息，有益于提高电动假肢户外使用的适用性；电动假肢控制系统通过分层控制方法实现，具体是对电动假肢的控制决策、轨迹生成以及伺服底层控制等不同任务需求的分层分时处理，有益于电动假肢控制系统的高效部署，使控制效果达到最大化。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种电动假肢控制系统的结构示意图。在上述实施例的基础上，本实施例提供了一种具体的实施方式，其中，假肢本体具体包括电动膝关节和电动踝关节。如图2所示，本实施例提供的电动假肢控制系统2包括：假肢接受腔21、电动膝关节22、假肢小腿23、电动踝关节24、假肢脚套25、假肢脚板26、肌电传感器27、惯性传感器28、膝关节位置传感器29、相机210、膝关节驱动器211、步态控制器212、预测识别控制器213、传感器采集卡214、踝关节驱动器215、踝关节位置传感器216、力传感器217。
其中，假肢本体包括可主动控制的电动膝关节22和电动踝关节24，电动膝关节22和电动踝关节24为单自由度或者多自由度的；假肢接受腔21套装在用户残肢上。
惯性传感器28、膝关节位置传感器29、踝关节位置传感器216以及力传感器217用于实现电动假肢控制系统的姿态数据采集功能。其中，力传感器217安装于电动踝关节24的下端，用于采集假肢本体与地面的交互力，膝关节位置传感器29和踝关节位置传感器216分别安装于电动膝关节22和电动踝关节24上，用于分别采集电动膝关节22和电动踝关节24的位置信息(例如是角度信息)或者速度信息；惯性传感器28安装于假肢接受腔21内，用于测量大腿姿态。
具体的，膝关节位置传感器29和踝关节位置传感器216可以是编码器，可以是旋转角度传感器，可以是编码器和惯性传感器，可以是旋转角度传感器和惯性传感器，还可以是编码器、旋转角度传感器和惯性传感器。
膝关节位置传感器29、踝关节位置传感器216以及力传感器217分别与传感器采集卡214相连，通过传感器采集卡214采集膝关节位置传感器29、踝关节位置传感器216以及力传感器217检测到的数据信息。惯性传感器28与预测识别控制器213相连，将采集的数据上报给预测识别控制器213。预测识别控制器213与传感器采集卡214相连，用于根据传感器采集卡214到的数据信息以及惯性传感器28采集的数据信息，通过传感器融合算法判断出假肢本体的当前运动状态，并将所述当前运动状态告知步态控制器212。也可以是，预测识别控制器213将传感器采集卡214到的数据信息以及惯性传感器28采集的数据信息传递给步态控制器212，以使步态控制器212通过传感器融合算法判断出假肢本体的当前运动状态。
肌电传感器27和惯性传感器28用于实现电动假肢控制系统的意图数据采集功能。其中，肌电传感器27和惯性传感器28安装于假肢接受腔21内，肌电传感器27贴敷在假肢接受腔21内用户残肢肌肉上。肌电传感器27和惯性传感器28与预测识别控制器213相连，将采集到的数据上报给预测识别控制器213，预测识别控制器213根据肌电传感器27和惯性传感器28采集的数据，基于传感器融合算法判定出人体运动意图状态，例如是平地前进、平地后退、平地转身、上坡、下坡、上楼、下楼等等，并将所述人体运动意图状态告知步态控制器212。
惯性传感器28和相机210用于实现电动假肢控制系统的路况数据采集功能。其中，相机210一般安装于靠近电动膝关节22的假肢小腿23上。惯性传感器28和相机210与预测识别控制器213相连，将采集到的数据上报给预测识别控制器213，预测识别控制器213根据惯性传感器28和相机210采集的数据进行路况状态识别，根据确定的路况状态选择出假肢本体的运动模式，并将所述运动模式告知步态控制器212，以使步态控制器212可以基于假肢本体的运动模式进行步态控制。
在另一示例中，肌电传感器27、惯性传感器28以及相机210也可以与传感器采集卡214相连，通过传感器采集卡214采集肌电传感器27、惯性传感器28以及相机210检测到的数据信息。预测识别控制器213与传感器采集卡214相连，用于根据传感器采集卡214到的数据信息，通过传感器融合算法判断出假肢本体的当前运动状态，判定出人体运动意图状态，识别出路况状态并确定出假肢本体的运动模式。
具体的，假肢人体运动意图状态预测功能和路况状态功能模块运行于预测识别控制器213中。预测识别控制器213可运行控制系统，主要处理大运算量多任务情况，可运用深度学习等最新人工智能技术进行意图预测和路况识别。
步态控制器212根据预测识别控制器213判定出的人体运动意图状态、识别出的路况状态，同时结合惯性传感器28、膝关节位置传感器29、踝关节位置传感器216以及力传感器217采集的姿态数据信息进行步态控制，实时生成步态控制参数，并将所述步态控制参数发送至膝关节驱动器211和/或踝关节驱动器215。
其中，膝关节驱动器211和踝关节驱动器215共同构成驱动控制模块，实现驱动控制功能。膝关节驱动器211和踝关节驱动器215分别用于控制电动膝关节电机和电动踝关节电机，实现电机层面的伺服控制，实现假肢力控制或位置控制。
具体的，步态控制器212根据人体运动意图状态、路况状态以及姿态数据，确定出假肢本体的目标运动模式，例如是平地运动模式、坡道运动模式或者楼梯运动模式等等，然后根据目标运动模式选择匹配的步态控制算法，并根据所述步态控制算法生成匹配的步态控制参数。在根据目标运动模式选择匹配的步态控制算法之后，还可以根据假肢本体的姿态数据对选择的步态控制算法进行调整，以使调整后的步态控制算法生成的步态控制参数更加准确。
进一步的，驱动控制模块还可以根据假肢本体姿态数据，对步态控制参数进行修正，进而驱动控制模块根据修正后的步态控制参数驱动控制电动膝关节和/或电动踝关节，使电动膝关节和/或电动踝关节带动假肢本体运动，以此提高驱动控制的实时性和精准性。
本实施例未尽详细解释之处请参见前述实施例，在此不再赘述。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种电动假肢控制方法的流程示意图。该方法可适用于对电动假肢进行智能控制的情况，该方法应用于上述实施例所述的电动假肢控制系统中，由电动假肢控制系统中相应的功能模块来执行，如图3所示，本实施例提供的电动假肢控制方法具体包括：
S310、通过假肢本体包括的至少一种传感器实时采集所述假肢本体的意图数据、路况数据以及姿态数据。
具体的，肌电传感器和惯性传感器用于采集假肢本体的意图数据，传感器包括图像传感器和惯性传感器用于采集假肢本体的路况数据，力传感器、关节位置传感器以及惯性传感器用于采集假肢本体的姿态数据。
S320、通过预测识别控制模块根据所述假肢本体的意图数据预测所述假肢本体的人体运动意图状态，根据所述假肢本体的路况数据识别所述假肢本体的路况状态。
具体的，预测识别控制模块根据肌电传感器和惯性传感器实时采集的数据进行人体意图预测判别，根据图像传感器和惯性传感器实时采集的数据进行路况状态识别。
S330、通过步态控制模块根据所述假肢本体的人体运动意图状态、所述假肢本体的路况状态以及所述假肢本体的姿态数据进行步态控制，生成步态控制参数。
可选的，步态控制模块根据所述假肢本体的人体运动意图状态、所述假肢本体的路况状态以及所述假肢本体的姿态数据，确定所述假肢本体的目标运动模式，例如是平地运动模式、坡道运动模式或者楼梯运动模式等等，然后根据所述目标运动模式选择匹配的步态控制算法，并根据所述步态控制算法生成匹配的步态控制参数。其中，步态控制参数可以是力和位置参数。
S340、通过驱动控制模块根据所述步态控制参数驱动控制所述假肢本体的电动关节，以使所述电动关节带动所述假肢本体运动。
本发明实施例中，安装于假肢本体上的至少一种传感器实时采集所述假肢本体的意图数据、路况数据以及姿态数据，预测识别控制模块根据所述假肢本体的意图数据预测所述假肢本体的人体运动意图状态以及根据所述假肢本体的路况数据识别所述假肢本体的路况状态，步态控制模块根据所述假肢本体的人体运动意图状态、所述假肢本体的路况状态以及所述假肢本体的姿态数据进行步态控制生成步态控制参数，驱动控制模块根据所述步态控制参数驱动控制所述假肢本体的电动关节以使所述电动关节带动所述假肢本体运动，进而实现了对电动假肢的智能控制，使电动假肢的户外使用成为现实。
在一示例中，通过步态控制模块根据所述假肢本体的人体运动意图状态、所述假肢本体的路况状态以及所述假肢本体的姿态数据进行步态控制，生成步态控制参数，可以具体为：
通过步态控制模块根据所述假肢本体的人体运动意图状态、所述假肢本体的路况状态以及所述假肢本体的姿态数据，确定所述假肢本体的目标运动模式；
通过步态控制模块根据所述目标运动模式选择匹配的步态控制算法，并根据所述步态控制算法生成匹配的步态控制参数。
进一步的，步态控制模块根据所述假肢本体的人体运动意图状态、所述假肢本体的路况状态以及所述假肢本体的姿态数据，确定所述假肢本体的目标运动模式，并根据所述目标运动模式选择匹配的步态控制算法之后，还可以根据所述假肢本体的姿态数据对选择的步态控制算法进行调整，以使调整后的步态控制算法生成的步态控制参数更加准确。
在另一示例中，通过驱动控制模块根据所述步态控制参数驱动控制所述假肢本体，以使所述假肢本体运动，可以具体为：
通过驱动控制模块根据所述假肢本体包括的至少一种传感器实时采集所述假肢本体姿态数据，对所述步态控制参数进行修正；
通过驱动控制模块根据所述修正后的步态控制参数驱动控制所述假肢本体，以使所述假肢本体运动。
具体的，驱动控制模块根据所述假肢本体包括的关节位置传感器采集的所述假肢本体姿态数据，对所述步态控制参数进行修正，例如是根据编码器或者旋转角度传感器采集到的姿态数据对所述步态控制参数进行修正，进而根据修正后的步态控制参数驱动控制所述假肢本体的电动关节，以使所述电动关节带动所述假肢本体运动。
图4示出了本实施例提供的电动假肢控制方法所适用的一种分层控制系统框图。如图4所示，预测识别控制模块为上层控制模块，运行操作系统，用于实现意图预测功能和路况识别功能；步态控制模块为中层控制模块，可采集多种传感器检测的信息来估计电动假肢的姿态，并根据预测识别控制模块的意图决策和路况模式，运行步态生成算法，用于电动关节层面轨迹或力曲线的生成，实时性较高；驱动控制模块为底层控制模块，具体为驱动器与电机层面的伺服控制，控制实时性最高，周期短；假肢本体为硬件平台载体，如传感器、驱动器、控制器等。具体的，预测识别控制模块根据肌电传感器和惯性传感器实时采集的数据进行人体意图预测判别，根据图像传感器和惯性传感器实时采集的数据进行路况状态识别；步态控制模块根据人体运动意图状态，路况状态以及力传感器、关节位置传感器和惯性传感器采集的姿态数据，运行步态生成算法，生成步态控制参数；驱动控制模块根据电机编码器实时采集的信号对步态控制参数进行修正，并根据所述修正后的步态控制参数驱动控制所述假肢本体的电动关节，以使所述电动关节带动所述假肢本体运动。
本实施例未尽详细解释之处请参见前述实施例，在此不再赘述。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种电动假肢控制系统，其特征在于，包括：假肢本体、预测识别控制模块、步态控制模块以及驱动控制模块，其中，
所述假肢本体包括至少一个电动关节以及至少一种传感器，所述至少一种传感器用于实时采集所述假肢本体的意图数据、路况数据以及姿态数据；
所述预测识别控制模块，用于根据所述假肢本体的意图数据预测所述假肢本体的人体运动意图状态，根据所述假肢本体的路况数据识别所述假肢本体的路况状态；
所述步态控制模块，用于根据所述假肢本体的人体运动意图状态、所述假肢本体的路况状态以及所述假肢本体的姿态数据进行步态控制，生成步态控制参数；
所述驱动控制模块，用于根据所述步态控制参数驱动控制所述假肢本体的电动关节，以使所述电动关节带动所述假肢本体运动。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述传感器包括肌电传感器和惯性传感器，所述肌电传感器和惯性传感器用于采集所述假肢本体的意图数据。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述传感器包括图像传感器和惯性传感器，所述图像传感器和惯性传感器用于采集所述假肢本体的路况数据。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述传感器包括力传感器、关节位置传感器以及惯性传感器，所述力传感器、关节位置传感器以及惯性传感器用于采集所述假肢本体姿态数据。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述关节位置传感器至少包括下述之一：
编码器；
旋转角度传感器；
编码器和惯性传感器；
旋转角度传感器和惯性传感器；
编码器、旋转角度传感器和惯性传感器。
6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述力传感器至少包括下述之一：
薄膜式压力传感器、单轴拉压力传感器、多轴力传感器。
7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述假肢本体至少包括电动膝关节和/或电动踝关节。
8.一种电动假肢控制方法，其特征在于，应用于如权利要求1-7任一项所述的系统中，包括：
通过假肢本体包括的至少一种传感器实时采集所述假肢本体的意图数据、路况数据以及姿态数据；
通过预测识别控制模块根据所述假肢本体的意图数据预测所述假肢本体的人体运动意图状态，根据所述假肢本体的路况数据识别所述假肢本体的路况状态；
通过步态控制模块根据所述假肢本体的人体运动意图状态、所述假肢本体的路况状态以及所述假肢本体的姿态数据进行步态控制，生成步态控制参数；
通过驱动控制模块根据所述步态控制参数驱动控制所述假肢本体的电动关节，以使所述电动关节带动所述假肢本体运动。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述通过步态控制模块根据所述假肢本体的人体运动意图状态、所述假肢本体的路况状态以及所述假肢本体的姿态数据进行步态控制，生成步态控制参数，包括：
通过步态控制模块根据所述假肢本体的人体运动意图状态、所述假肢本体的路况状态以及所述假肢本体的姿态数据，确定所述假肢本体的目标运动模式；
通过步态控制模块根据所述目标运动模式选择匹配的步态控制算法，并根据所述步态控制算法生成匹配的步态控制参数。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述通过驱动控制模块根据所述步态控制参数驱动控制所述假肢本体，以使所述假肢本体运动，包括：
通过驱动控制模块根据所述假肢本体包括的至少一种传感器实时采集的所述假肢本体姿态数据，对所述步态控制参数进行修正；
通过驱动控制模块根据所述修正后的步态控制参数驱动控制所述假肢本体的电动关节，以使所述电动关节带动所述假肢本体运动。
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