CN111265387A - 固定步态行走训练方法、装置、终端及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种固定步态行走训练方法、装置、终端和计算机可读存储介质，首先获取用户的识别信息，所述识别信息至少包括运动学信息、力学信息、生物信息和图像信息其中之一；然后基于所述识别信息，识别所述用户健侧的运动步态；再基于所述用户健侧的运动步态，获取用户患侧的运动意图；最后基于所述用户患侧的运动意图和所述用户穿戴的外骨骼，对所述用户施加固定步态行走训练辅助，从而使得用户在行走训练过程中不仅能够学习如何行走，而且能够控制好自身的运动平衡以及运动节奏，提升了行走训练效果。

Description

固定步态行走训练方法、装置、终端及存储介质

技术领域

本申请涉及运动控制技术领域，尤其涉及一种固定步态行走训练方法、装置、终端及计算机可读存储介质。

背景技术

对于中风用户的行走康复训练，处于行走早期阶段的用户，患侧的运动能力较差，难以连贯的行走，会存在各种各样的异常步态，甚至连行走都很困难；处于行走中后期的用户，患侧的运动能力已经有了一定的恢复，能够比较连贯的行走，但是还是存在异常的步态，例如可能也会由于各种原因出现两条腿运动比较错乱、行走节奏非常不均匀的情况。然而，由于用户的运动能力较弱，运动信号，力学信号，生物信号都会比较弱，难以检测出用户患侧的运动意图，而且用户患侧运动意图本身也不固定，是随着用户自身当前平衡状态的变化而变化的。由此可见，目前检测中风用户患侧运动意图的难度大。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种固定步态行走训练方法、装置、终端及计算机存储介质，旨在解决现有技术中风用户在行走康复训练中，用户患侧运动意图不确定性高，从而导致施加行走辅助难度大，以及用户无法支撑身体、自主完成屈腿和伸腿的技术问题。

为实现上述目的，本申请实施例提供一种固定步态行走训练方法，所述固定步态行走训练方法的步骤包括：

获取用户健侧的的识别信息，所述识别信息包括运动学信息、力学信息、生物信息和/或图像信息；

基于所述识别信息，识别所述用户健侧的运动步态；

基于所述用户健侧的运动步态，获取用户患侧的运动意图；

基于所述用户患侧的运动意图和所述用户患侧穿戴的外骨骼，对所述用户施加固定步态行走训练辅助。

可选地，所述获取用户健侧的识别信息的步骤包括：

基于所述用户健侧的传感器组件，获取所述用户的健侧腰部、健侧大腿、健侧小腿、健侧足部、健侧髋关节、健侧膝关节、健侧踝关节、上身躯干信息、上身大臂信息、上身小臂信息、肩关节信息和/或肘关节信息的运动信号，作为所述用户健侧的运动学信息；

获取所述用户的健侧腰部、健侧大腿、健侧小腿、健侧足部、上身躯干信息、上身大臂信息和/或上身小臂信息的力学信号和生物信号，分别作为所述用户健侧的力学信息和生物信息；

获取拍摄装置拍摄的用户图像作为图像信息。

可选地，所述基于所述识别信息，识别所述用户健侧的运动步态的步骤包括：

若所述运动学信息、力学信息、生物信息和/或图像信息符合第一预设规则，则所述用户健侧的运动步态为膝关节支撑；

若所述运动学信息、力学信息、生物信息和/或图像信息符合第二预设规则，则所述用户健侧的运动步态为膝关节摆动。

可选地，所述基于所述健侧的运动步态，获取所述用户患侧的运动意图的步骤包括：

若所述健侧的运动步态为膝关节支撑，则所述用户患侧的运动意图为在预设时间后摆动患侧，其中，所述摆动患侧包括弯曲患侧和伸展患侧；

若所述健侧的运动步态为膝关节摆动，则所述用户患侧的运动意图为支撑患侧。

可选地，所述基于所述用户患侧的运动意图和所述用户患侧穿戴的外骨骼，对所述用户施加固定步态行走训练辅助的步骤包括：

若所述用户患侧的运动意图为弯曲患侧，则启动外骨骼的弯曲辅助功能，将所述外骨骼按照预设速度弯曲；

判断所述外骨骼按照预设速度弯曲之后，形成的膝关节夹角是否达到第一预设角度；

若所述膝关节夹角达到所述第一预设角度，则关闭所述外骨骼的弯曲辅助功能。

可选地，所述基于所述用户患侧的运动意图和所述用户患侧穿戴的外骨骼，对所述用户施加固定步态行走训练辅助的步骤还包括：

若所述用户患侧的运动意图为伸展患侧，则启动所述外骨骼的伸展辅助功能，将所述外骨骼按照预设速度伸展；

判断所述外骨骼按照预设速度伸展之后，形成的膝关节夹角是否达到第二预设角度；

若所述膝关节夹角达到所述第二预设角度，则输出所述外骨骼的预设伸展支撑力。

可选地，所述基于所述用户患侧的运动意图和所述用户患侧穿戴的外骨骼，对所述用户施加固定步态行走训练辅助的步骤还包括：

若所述用户患侧的运动意图为支撑患侧，则判断所述患侧膝关节在所述外骨骼的位置是否超过预设关节位置范围；

若所述患侧膝关节在所述外骨骼的位置不超过所述预设关节位置范围，则获取并输出所述用户输入的外骨骼辅助支撑强度；

若所述患侧膝关节在所述外骨骼的位置超过所述预设关节位置范围，则调整所述患侧膝关节的位置，以使所述患侧膝关节在所述外骨骼的位置不超过所述预设关节位置范围。

本申请还提供一种固定步态行走训练装置，所述固定步态行走训练装置包括：

第一获取模块，用于获取用户健侧的识别信息，所述识别信息包括运动学信息、力学信息、生物信息和/或图像信息；

识别模块，用于基于所述识别信息，识别所述用户健侧的运动步态；

第二获取模块，用于基于所述用户健侧的运动步态，获取用户患侧的运动意图；

辅助模块，用于基于所述用户患侧的运动意图和所述用户患侧穿戴的外骨骼，对所述用户施加固定步态行走训练辅助。

本申请还提供一种终端，所述终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的固定步态行走训练程序，所述固定步态行走训练程序被所述处理器执行时实现如上所述的固定步态行走训练方法的步骤。

本申请还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有固定步态行走训练程序，所述固定步态行走训练程序被处理器执行时实现如上所述的固定步态行走训练方法的步骤。

本申请在固定步态行走训练的过程中，首先获取用户健侧的运动学信息、力学信息、生物信息和/或图像信息；然后基于所述识别信息，识别所述用户健侧的运动步态；再基于所述用户健侧的运动步态，获取用户患侧的运动意图；最后基于所述用户患侧的运动意图和所述用户患侧穿戴的外骨骼，对所述用户施加固定步态行走训练辅助，从而实现基于用户健侧的运动规律，对所述用户施加固定步态行走训练辅助，使得用户在行走训练过程中不仅能够学习如何行走，而且能够控制好自身的运动平衡以及运动节奏，提升了行走训练效果。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例一个可选的终端的硬件结构示意图；

图2为本申请固定步态行走训练方法第一实施例的流程示意图；

图3为本申请固定步态行走训练方法第二实施例的流程示意图；

图4为本申请固定步态行走训练方法第五实施例的流程示意图；

图5为本申请固定步态行走训练方法第六实施例的流程示意图；

图6为本申请固定步态行走训练方法第七实施例的流程示意图；

图7为本申请固定步态行走训练装置的功能模块示意图；

图8为本申请固定步态行走训练方法一应用场景示意图；

图9为本申请固定步态行走训练方法另一应用场景示意图；

图10为本申请固定步态行走训练方法外骨骼一示意图；

图11为本申请固定步态行走训练方法外骨骼另一示意图。

本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本申请的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。

如图1所示，图1是本申请实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图。

本申请实施例终端可以是固定终端，如物联网智能设备，包括智能空调、智能电灯、智能电源、智能路由器等智能家居；也可以是移动终端，包括智能手机、可穿戴的联网AR/VR装置、智能音箱、自动驾驶汽车等诸多联网设备。

如图1所示，该固定步态行走训练系统的架构设计包括节点和服务器，其设备结构可以包括：处理器1001，例如CPU，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现处理器1001和存储器1005之间的连接通信。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

可选地，该固定步态行走训练系统还可以包括用户接口、网络接口、摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。用户接口可以包括显示屏(Display)、触摸屏、摄像头(包括AR/VR设备)等，可选用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口、探针接口、3G/4G/5G联网通信接口等)。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的固定步态行走训练系统结构并不构成对固定步态行走训练系统的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块以及提前唤醒程序。操作系统是管理和控制固定步态行走训练系统硬件和软件资源的程序，支持固定步态行走训练程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储器1005内部各组件之间的通信，以及与固定步态行走训练系统中其它硬件和软件之间通信。

在图1所示的固定步态行走训练系统中，处理器1001用于执行存储器1005中存储的固定步态行走训练程序，实现以下步骤：

获取用户健侧的识别信息，所述识别信息包括运动学信息、力学信息、生物信息和/或图像信息；

基于所述识别信息，识别所述用户健侧的运动步态；

基于所述用户健侧的运动步态，获取用户患侧的运动意图；

基于所述用户患侧的运动意图和所述用户患侧穿戴的外骨骼，对所述用户施加固定步态行走训练辅助。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的固定步态行走训练程序，还执行以下操作：

基于所述用户健侧的传感器组件，获取所述用户的健侧腰部、健侧大腿、健侧小腿、健侧足部、健侧髋关节、健侧膝关节、健侧踝关节、上身躯干信息、上身大臂信息、上身小臂信息、肩关节信息和/或肘关节信息的运动信号，作为所述用户健侧的运动学信息；

获取所述用户的健侧腰部、健侧大腿、健侧小腿、健侧足部、上身躯干信息、上身大臂信息和/或上身小臂信息的力学信号和生物信号，分别作为所述用户健侧的力学信息和生物信息；

获取拍摄装置拍摄的用户图像作为图像信息。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的固定步态行走训练程序，还执行以下操作：

若所述运动学信息、力学信息、生物信息和/或图像信息符合第一预设规则，则所述用户健侧的运动步态为膝关节支撑；

若所述运动学信息、力学信息、生物信息和/或图像信息符合第二预设规则，则所述用户健侧的运动步态为膝关节摆动。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的固定步态行走训练程序，还执行以下操作：

若所述健侧的运动步态为膝关节支撑，则所述用户患侧的运动意图为在预设时间后摆动患侧，其中，所述摆动患侧包括弯曲患侧和伸展患侧；

若所述健侧的运动步态为膝关节摆动，则所述用户患侧的运动意图为支撑患侧。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的固定步态行走训练程序，还执行以下操作：

若所述用户患侧的运动意图为弯曲患侧，则启动外骨骼的弯曲辅助功能，将所述外骨骼按照预设速度弯曲；

判断所述外骨骼按照预设速度弯曲之后，形成的膝关节夹角是否达到第一预设角度；

若所述膝关节夹角达到所述第一预设角度，则关闭所述外骨骼的弯曲辅助功能。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的固定步态行走训练程序，还执行以下操作：

若所述用户患侧的运动意图为伸展患侧，则启动所述外骨骼的伸展辅助功能，将所述外骨骼按照预设速度伸展；

判断所述外骨骼按照预设速度伸展之后，形成的膝关节夹角是否达到第二预设角度；

若所述膝关节夹角达到所述第二预设角度，则输出所述外骨骼的预设伸展支撑力。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的固定步态行走训练程序，还执行以下操作：

若所述用户患侧的运动意图为支撑患侧，则判断所述患侧膝关节在所述外骨骼的位置是否超过预设关节位置范围；

若所述患侧膝关节在所述外骨骼的位置不超过所述预设关节位置范围，则获取并输出所述用户输入的外骨骼辅助支撑强度；

若所述患侧膝关节在所述外骨骼的位置超过所述预设关节位置范围，则调整所述患侧膝关节的位置，以使所述患侧膝关节在所述外骨骼的位置不超过所述预设关节位置范围。

基于上述硬件结构，提出本申请固定步态行走训练方法的各个实施例。

参照图2，本申请固定步态行走训练方法第一实施例提供一种固定步态行走训练方法，所述方法包括：

步骤S10，获取用户的识别信息，识别信息包括运动学信息、力学信息、生物信息和/或图像信息；

步骤S20，基于识别信息，识别用户健侧的运动步态；

步骤S30，基于用户健侧的运动步态，获取用户患侧的运动意图；

步骤S40，基于用户患侧的运动意图和用户穿戴的外骨骼，对用户施加固定步态行走训练辅助。

本实施例的应用场景可以是，对于一些处于行走早期的中风用户，在运动步态行走训练过程中，由于用户患侧(患侧指的是用户需要进行复建的一侧)的运动能力较弱，运动信号，力学信号，生物信号都会比较弱，难以检测出用户患侧的运动意图，而且用户患侧运动意图本身也不固定，需要根据用户自身当前平衡的状态进行更改，所以这种情况下基于患侧的意图识别来辅助用户运动具有较大的难度，同时具有较大的不确定性。针对这类用户，需要使用用户健康这一侧(健侧)的运动信息来辅助运动，因为人的行走都是具有一定规律的，康复用户也具有这样的规律，即健侧(健侧指的是用户不需要进行复建的一侧)运动步态与患侧运动步态有一定的对应关系，健患双侧实现周期性的运动，所以需要检测用户健侧的运动步态，然后去估测患侧的运动意图，再基于步态施加辅助，让用户逐渐学习如何行走的过程，掌控好节奏。

对于一些处于行走中后期的用户，在运动步态行走训练过程中，可能也会由于各种原因出现两条腿运动比较错乱，行走节奏非常不均匀的情况，这个时候也需要使用固定步态也即固定节奏的行走训练，帮助用户去逐渐学习控制节奏的过程。

即本申请固定步态行走训练方法，是基于用户健侧的运动步态来推测用户患侧的运动意图，这是因为用户的健侧患侧运动间隔的节奏是固定的，本申请在患侧运动发起之时辅助患侧运动，使得用户逐渐学习行走；并且依据健侧运动辅助患侧运动因此有利于用户把握好正确、稳定的步行节奏，并且在正确、稳定的步行节奏中，用户脑神经回路可以得到不断训练，有利于用户在行走训练中逐渐康复。

具体地，本申请固定步态行走训练方法包括：获取用户健侧穿戴的传感器组件的运动学信息、力学信息、生物信息，或者拍摄装置拍摄的图像信息这四种信息中的一种或者多种信息，作为识别信息，然后基于健侧的识别信息，识别该用户健侧的运动步态，即识别出该用户的运动步态是健侧支撑还是健侧摆动；由于人(包括中风腿脚不利索的用户)的两侧腿行走是具备一定固定规律的，即用户健侧运动步态与患侧运动步态有一定的对应关系，双侧实现周期性的运动，因此获得健侧运动步态之后，可以获取用户患侧的运动意图，即由健侧的运动步态预估患侧的运动意图；最后再基于患侧的运动意图和患侧穿戴的外骨骼，对用户施加固定步态行走训练辅助，从而能够根据健侧的运动步态，有针对性地、个性化地辅助患侧进行固定步态行走训练，有利于提高训练的效率。

在本实施例中，首先的识别信息，所述识别信息至少包括运动学信息、力学信息、生物信息和图像信息其中之一；再基于所述用户健侧的运动步态，获取用户患侧的运动意图；最后基于所述用户患侧的运动意图和所述用户穿戴的外骨骼，对所述用户施加固定步态行走训练辅助，从而实现基于用户健侧的运动规律，对所述用户施加固定步态行走训练辅助，使得用户在行走训练过程中不仅能够学习如何行走，而且能够控制好自身的运动平衡以及运动节奏，提升了行走训练效果。

进一步地，在本申请固定步态行走训练方法第二实施例中，参照图3，步骤S10包括：

步骤S11，获取用户的腰部、大腿、小腿、足部、髋关节、膝关节、踝关节、上身躯干信息、上身大臂信息、上身小臂信息、肩关节信息和肘关节信息至少其中之一的运动信号，作为用户的运动学信息；

步骤S12，获取用户的腰部、大腿、小腿、足部、上身躯干信息、上身大臂信息和上身小臂信息至少其中之一的力学信号，作为用户的力学信息；

步骤S13，获取用户的腰部、大腿、小腿、足部、上身躯干信息、上身大臂信息和上身小臂信息至少其中之一的生物信号，作为用户的生物信息；

步骤S14，获取拍摄装置拍摄的用户图像作为图像信息。

在本实施例中，运动学信息指的是从几何的角度(指不涉及用户本身的物理性质和加在物体上的力)描述和研究用户位置随时间的变化规律的信息；力学信息指的是用户机械运动规律的信息；生物学信息指的是用户结构、功能、发生和发展规律相关信息；图像信息指的是利用拍摄装置拍摄用户得到一系列图像，然后对这一系列图像进行识别，进而达到检测用户运动步态的目的。

获取用户的运动学信息、力学信息、生物信息和图像信息其中之一的实施方法是，获取用户的腰部、大腿、小腿、足部、髋关节、膝关节、踝关节、上身躯干信息、上身大臂信息、上身小臂信息、肩关节信息和肘关节信息其中之一的运动信号，即获取一个或多个运动信号作为运动学信息；获取用户的腰部、大腿、小腿、足部、上身躯干信息、上身大臂信息和上身小臂信息其中之一的力学信号，即获取一个或多个力学信号作为力学信息；获取用户的腰部、大腿、小腿、足部、上身躯干信息、上身大臂信息和上身小臂信息其中之一的生物学信号，即获取一个或多个生物学信号作为生物学信息；再获取拍摄装置拍摄的用户图像作为图像信息。即同时获取健侧和患侧的识别信息，但是以健侧的信息为主。

进一步地，在本申请固定步态行走训练方法第三实施例中，步骤S20包括：

根据第一预设规则判断用户的运动学信息、力学信息或生物信息至少其中之一，以确定用户健侧的运动步态，其中，运动步态包括支撑状态和摆动状态。

在本实施例中，可以基于运动学信息、力学信息、生物信息以及图像信息中的任意一个信息或者多个信息的组合，去识别用户健侧的运动步态。在实施过程中可灵活设置，此处不做限制。

在本实施例中，由健侧的运动学信息、力学信息或生物信息至少其中之一，识别健侧的运动步态，从而固定步态行走训练程序能够预估患侧的运动意图；再基于患侧的运动意图，对用户施加固定步态行走训练辅助，从而能够根据健侧的运动步态，有针对性地、个性化地辅助患侧进行行走训练，有利于提高训练的效率。

具体地，基于运动学信息、力学信息或生物信息至少其中之一，识别用户健侧的运动步态的方法是，例如，可以通过获取健侧足部压力来判断用户健侧的运动步态。因为用户行走时，腿支撑在地上时为支撑相，腿在摆动时为摆动相，腿在支撑和摆动时，受力是有所区别的；用户站立时，腿需要支撑整个身体的质量，摆动相时，腿只需要负担自身摆动的负担。可以通过给用户健侧足部的压力传感器设置一定的阈值，当超过这个阈值则可以判断用户健侧支撑；不超过则判断用户健侧摆动。由于不同人的重量不同，因此压力阈值的设置因人而异，此处不做限制。

进一步地，在本申请固定步态行走训练方法第四实施例中，步骤S30包括：

步骤S31，若健侧的运动步态为支撑状态，则用户患侧的运动意图为支撑患侧；

步骤S32，若健侧的运动步态为摆动状态，则用户患侧的运动意图为摆动患侧，其中，摆动患侧包括弯曲患侧和伸展患侧。

在本实施例中，传感器组件与外骨骼配套使用，两者通信连接，用户健侧穿戴传感器组件，患侧穿戴外骨骼，参照图8、图10和图11，其中，图10左侧第一子图为外骨骼左视图，图10左侧第二子图为外骨骼主视图，图10左侧第三子图为外骨骼右视图，图10左侧第四子图为外骨骼后视图，图11左侧子图为外骨骼仰视图，图11右侧子图为外骨骼俯视图；由于人步行的规律是两腿交替进行弯曲、伸展和站立，因此可以由用户健侧的运动步态推测用户患侧的运动意图，即如果识别到用户健侧的运动步态为支撑状态，则可以推断用户患侧的运动意图是支撑患侧；如果识别到用户健侧的运动步态为摆动状态，则可以推断用户患侧的运动意图是摆动患侧，其中，摆动患侧包括弯曲患侧和伸展患侧；即健侧摆动患侧支撑，即用户健侧进入支撑以后，对应患侧为摆动，因此患侧运动意图为在预设时间支撑用户；需要说明的是，预设时间可以是固定值，也可以由固定步态行走训练程序根据用户的训练情况自动调节，还可以由用户手动调节，在实施过程中可灵活设置，此处不做限制。

具体地，基于用户健侧的运动步态，获取用户患侧的运动意图的方法是，可以通过让用户健侧和患侧分别穿戴预设个数的传感器(例如足部、大腿、小腿、腰部等)，并且给这些传感器赋予不同的权重系数；当获取到这些传感器检测到的数据之后，与对应权重进行计算，得到用户健侧的运动步态数据和用户患侧的运动意图数据，然后综合用户健侧的运动步态数据和用户患侧的运动意图数据并进行整体评估，便可以由用户健侧的运动步态判断出用户患侧的运动意图。

在本实施例中，识别得到健侧的运动步态之后，从而固定步态行走训练程序能够预估患侧的运动意图；再基于患侧的运动意图，对用户施加固定步态行走训练辅助，从而能够根据健侧的运动步态，有针对性地、个性化地辅助患侧进行行走训练，有利于提高训练的效率。

进一步地，在本申请固定步态行走训练方法第五实施例中，参照图4，步骤S40包括：

步骤S41，若用户患侧的运动意图为弯曲患侧，则启动外骨骼的弯曲辅助功能，将外骨骼弯曲，其中，外骨骼为用户患侧的穿戴设备；

步骤S42，判断外骨骼弯曲之后，形成的膝关节夹角是否达到第一预设角度；

步骤S43，若膝关节夹角达到第一预设角度，则关闭外骨骼的弯曲辅助功能。

在本实施例中，基于患侧的运动意图，对用户施加固定步态行走训练辅助的步骤包括，如果获取到用户患侧的运动意图为弯曲患侧，参照图9中部子图，则启动外骨骼的弯曲辅助功能，将外骨骼弯曲，避免用户为了不让脚拖地而产生代偿步态，其中，外骨骼为用户患侧的穿戴设备，需要说明的是，预设速度可以是固定值，也可以由固定步态行走训练程序根据用户的训练情况自动调节，还可以由用户手动调节，在实施过程中可灵活设置，此处不做限制；然后判断外骨骼弯曲之后，形成的膝关节夹角是否达到第一预设角度，如果膝关节夹角达到第一预设角度，则关闭外骨骼的弯曲辅助功能，即固定步态行走训练程序不再帮助用户患侧进行弯曲，从而使得用户患侧能够离开地面。

例如，当检测到用户患侧膝关节夹角低于90°并逐渐减小，则可以判断用户患侧的运动意图是弯曲，则外骨骼辅助用户患侧进行弯曲至一定的弯曲角度，如45°，需要说明的是，用户患侧膝关节夹角和弯曲角度可以是固定值，也可以由固定步态行走训练程序根据用户的训练情况自动调节，还可以由用户手动调节，在实施过程中可灵活设置，此处不做限制。

在本实施例中，基于患侧的运动意图，对用户施加固定步态行走训练辅助，从而能够根据健侧的运动步态，有针对性地、个性化地辅助患侧进行行走训练，有利于提高训练的效率。

进一步地，在本申请固定步态行走训练方法第六实施例中，参照图5，步骤S40还包括：

步骤S44，若用户患侧的运动意图为伸展患侧，则启动外骨骼的伸展辅助功能，将外骨骼伸展；

步骤S45，判断外骨骼伸展之后，形成的膝关节夹角是否达到第二预设角度；

步骤S46，若膝关节夹角达到第二预设角度，则输出外骨骼的预设伸展支撑力。

在本实施例中，基于患侧的运动意图，对用户施加固定步态行走训练辅助的步骤还包括，如果获取到用户患侧的运动意图为伸展患侧，参照图9右侧子图，则启动外骨骼的伸展辅助功能，将外骨骼伸展，避免用户为了不让脚拖地而产生代偿步态，其中，外骨骼可以按照设置固定的速度伸展，也可以由用户自行调整，在实施过程中可灵活设置，此处不做限制；然后判断外骨骼按照预设速度伸展之后，形成的膝关节夹角是否达到第二预设角度，如果达到第二预设角度，则输出外骨骼的预设伸展支撑力，即固定步态行走训练程序给用户患侧提供预设伸展支撑力，从而使得用户患侧能够在落地时伸直，保持足够的稳定性，需要说明的是，外骨骼的预设伸展支撑力和膝关节夹角可以是固定值，也可以由固定步态行走训练程序根据用户的训练情况自动调节，还可以由用户手动调节，在实施过程中可灵活设置，此处不做限制。

例如，当检测用户患侧到膝关节夹角超过100°并逐渐增大，则可以判断用户患侧的运动意图是伸展，则外骨骼辅助用户患侧进行伸展至一定的伸展角度，如170°，用户患侧膝关节夹角和伸展角度在实施过程中可根据用户身体情况和训练情况灵活设置，此处不做限制。

在本实施例中，基于患侧的运动意图，对用户施加固定步态行走训练辅助，从而能够根据健侧的运动步态，有针对性地、个性化地辅助患侧进行行走训练，有利于提高训练的效率。

进一步地，在本申请固定步态行走训练方法第七实施例中，参照图6，步骤S40还包括：

步骤S47，若用户患侧的运动意图为支撑患侧，则判断患侧膝关节在外骨骼的位置是否超过预设关节位置范围；

步骤S48，若患侧膝关节在外骨骼的位置不超过预设关节位置范围，则获取并输出外骨骼辅助支撑强度；

步骤S49，若患侧膝关节在外骨骼的位置超过预设关节位置范围，则调整患侧膝关节的位置，以使患侧膝关节在外骨骼的位置不超过预设关节位置范围。

在本实施例中，基于患侧的运动意图，对用户施加固定步态行走训练辅助的步骤还包括，如果获取到用户患侧的运动意图为支撑患侧，参照图9左侧子图，则判断患侧膝关节在外骨骼的位置是否超过预设关节位置范围；如果患侧膝关节在外骨骼的位置不超过预设关节位置范围，说明患侧站姿正确，则获取外骨骼辅助支撑强度，给用户患侧提供支撑，从而达到支撑用户患侧的目的，确保了用户患侧在落地站立后不被整体重量(用户体重和外骨骼重量)压弯或者摔倒，其中，外骨骼辅助支撑强度可以由用户根据自身舒适度进行调整，即增加或者降低；如果患侧膝关节在外骨骼的位置超过预设关节位置范围，说明患侧站姿不正确，需要进行调整，则调整患侧膝关节的位置，以使患侧膝关节在外骨骼的位置不超过预设关节位置范围，然后再获取并输出外骨骼辅助支撑强度。

在本实施例中，基于患侧的运动意图，对用户施加固定步态行走训练辅助，从而能够根据健侧的运动步态，有针对性地、个性化地辅助患侧进行行走训练，有利于提高训练的效率。

此外，参照图7，本发明实施例还提出一种固定步态行走训练装置，固定步态行走训练装置包括：

第一获取模块，用于获取用户的识别信息，所述识别信息至少包括运动学信息、力学信息、生物信息和图像信息其中之一；

识别模块，用于基于所述识别信息，识别所述用户健侧的运动步态；

第二获取模块，用于基于所述用户健侧的运动步态，获取用户患侧的运动意图；

辅助模块，用于基于所述用户患侧的运动意图和所述用户穿戴的外骨骼，对所述用户施加固定步态行走训练辅助。

本申请还提供一种终端，所述终端包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的固定步态行走训练程序，所述固定步态行走训练程序被所述处理器执行时实现上述固定步态行走训练方法的步骤。

本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有固定步态行走训练程序，所述固定步态行走训练程序被处理器执行时实现上述的固定步态行走训练方法的步骤。

在本申请固定步态行走训练方法、装置、终端及可读存储介质的实施例中，包含了上述固定步态行走训练方法各实施例的全部技术特征，说明书拓展和解释内容与上述固定步态行走训练方法各实施例基本相同，在此不做赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种固定步态行走训练方法，其特征在于，所述固定步态行走训练方法包括：

获取用户的识别信息，所述识别信息至少包括运动学信息、力学信息、生物信息和图像信息其中之一；

基于所述识别信息，识别所述用户健侧的运动步态；

基于所述用户健侧的运动步态，获取用户患侧的运动意图；

基于所述用户患侧的运动意图和所述用户穿戴的外骨骼，对所述用户施加固定步态行走训练辅助。

2.如权利要求1所述的固定步态行走训练方法，其特征在于，所述获取用户的识别信息的步骤包括：

获取所述用户的腰部、大腿、小腿、足部、髋关节、膝关节、踝关节、上身躯干信息、上身大臂信息、上身小臂信息、肩关节信息和肘关节信息至少其中之一的运动信号，作为所述用户的运动学信息；

获取所述用户的腰部、大腿、小腿、足部、上身躯干信息、上身大臂信息和上身小臂信息至少其中之一的力学信号，作为所述用户的力学信息；

获取所述用户的腰部、大腿、小腿、足部、上身躯干信息、上身大臂信息和上身小臂信息至少其中之一的生物信号，作为所述用户的生物信息；

获取拍摄装置拍摄的用户图像作为图像信息。

3.如权利要求2所述的固定步态行走训练方法，其特征在于，所述基于所述识别信息，识别所述用户健侧的运动步态的步骤包括：

根据第一预设规则判断所述用户的运动学信息、力学信息或生物信息至少其中之一，以确定所述用户健侧的运动步态，其中，所述运动步态包括支撑状态和摆动状态。

4.如权利要求3所述的固定步态行走训练方法，其特征在于，所述基于所述健侧的运动步态，获取所述用户患侧的运动意图的步骤包括：

若所述健侧的运动步态为支撑状态，则所述用户患侧的运动意图为支撑患侧；

若所述健侧的运动步态为摆动状态，则所述用户患侧的运动意图为摆动患侧，其中，所述摆动患侧包括弯曲患侧和伸展患侧。

5.如权利要求4所述的固定步态行走训练方法，其特征在于，所述基于所述用户患侧的运动意图和所述用户穿戴的外骨骼，对所述用户施加固定步态行走训练辅助的步骤包括：

若所述用户患侧的运动意图为弯曲患侧，则启动外骨骼的弯曲辅助功能，将所述外骨骼弯曲；

判断所述外骨骼弯曲之后，形成的膝关节夹角是否达到第一预设角度；

若所述膝关节夹角达到所述第一预设角度，则关闭所述外骨骼的弯曲辅助功能。

6.如权利要求4所述的固定步态行走训练方法，其特征在于，所述基于所述用户患侧的运动意图和所述用户穿戴的外骨骼，对所述用户施加固定步态行走训练辅助的步骤还包括：

若所述用户患侧的运动意图为伸展患侧，则启动所述外骨骼的伸展辅助功能，将所述外骨骼按照预设速度伸展；

判断所述外骨骼伸展之后，形成的膝关节夹角是否达到第二预设角度；

若所述膝关节夹角达到所述第二预设角度，则输出所述外骨骼的预设伸展支撑力。

7.如权利要求4所述的固定步态行走训练方法，其特征在于，所述基于所述用户患侧的运动意图和所述用户穿戴的外骨骼，对所述用户施加固定步态行走训练辅助的步骤还包括：

若所述用户患侧的运动意图为支撑患侧，则判断所述患侧膝关节在所述外骨骼的位置是否超过预设关节位置范围；

若所述患侧膝关节在所述外骨骼的位置不超过所述预设关节位置范围，则获取并输出所述外骨骼辅助支撑强度；

若所述患侧膝关节在所述外骨骼的位置超过所述预设关节位置范围，则调整所述患侧膝关节的位置，以使所述患侧膝关节在所述外骨骼的位置不超过所述预设关节位置范围。

8.一种固定步态行走训练装置，其特征在于，所述固定步态行走训练装置包括：

第一获取模块，用于获取用户的识别信息，所述识别信息至少包括运动学信息、力学信息、生物信息和图像信息其中之一；

识别模块，用于基于所述识别信息，识别所述用户健侧的运动步态；

第二获取模块，用于基于所述用户健侧的运动步态，获取用户患侧的运动意图；

辅助模块，用于基于所述用户患侧的运动意图和所述用户穿戴的外骨骼，对所述用户施加固定步态行走训练辅助。

9.一种终端，其特征在于，所述终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的固定步态行走训练程序，所述固定步态行走训练程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的固定步态行走训练方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有固定步态行走训练程序，所述固定步态行走训练程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的固定步态行走训练方法的步骤。

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