CN111604890A - 一种适用于外骨骼机器人的运动控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种适用于外骨骼机器人的运动控制方法，通过建立七连杆运动学模型、基于多传感器系统采集外骨骼‑穿戴者系统运动信息、计算穿戴者地面压力中心位置、以及设计外骨骼行走有限状态机，可以快速、准确的自动识别穿戴者行走的运动意图及行走有限状态机中各状态转换，实现了对下肢完全没有感知和力量的瘫痪病人的有效、顺畅的运动辅助，能够实现外骨骼机器人的行走意图自动识别控制，提高了外骨骼机器人使用的便捷性及智能性。同时，通过计算外骨骼‑穿戴者系统在双腿支撑期双拐前移之后前腿踝关节与拐杖着地点之间的距离，从而确定穿戴者不同行走状况下的步长，最后实时更新外骨骼关节运动参考轨迹实现穿戴者行走步长的实时调整控制。

Description

一种适用于外骨骼机器人的运动控制方法

技术领域

本发明涉及下肢外骨骼机器人技术领域，具体涉及一种适用于外骨骼机器人的运动控制方法。

背景技术

外骨骼机器人是一种可穿戴式机电一体化装置，可穿戴在操作者的四肢，为操作者提供了诸如保护、身体支撑、康复训练、运动辅助等功能。瘫痪病人在穿上外骨骼后，在外骨骼的支撑及其动力驱动作用下，可以实现和正常人一样的站起/坐下、行走、上下楼梯等动作，能大大提高他们生活的质量和乐趣。外骨骼技术结合了传感、控制、信息融合、移动计算等机器人技术，将人类的智力和机器人的“体力”结合在一起。为瘫痪病人设计的外骨骼机器人结合了生物力学、步态分析、运动医学及康复工程等生物医学工程技术，替代瘫痪病人丧失的下肢运动功能，使得瘫痪病人能够重新获得正常活动能力。

针对下肢完全没有感知和力量的瘫痪病人，外骨骼机器人一般采用位置控制方法。但是，现有的外骨骼机器人大多采用跟踪固定的关节运动参考轨迹的方法，外骨骼机器人在辅助病人运动的过程中，不能根据穿戴者运动状况实时调整运动，适应性不好、运动模式单一。部分外骨骼机器人可以根据外骨骼-穿戴者系统稳定性实时调整参考轨迹，但是，不能够很好的快速、准确的自动获取穿戴者的运动意图，也不能根据穿戴者运动状况实时调整步长。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述技术缺陷，考虑到步长作为外骨骼-穿戴者系统行走过程中的一个重要参数，其大小对系统平衡性以及穿戴者的使用舒适性有很大影响；而运动意图自动识别也是外骨骼机器人安全、舒适地使用过程中的一个重要因素，有必要研究外骨骼机器人运动意图自动识别与步长在线调整控制方法，从而提高外骨骼使用过程中的安全性与舒适性。基于此，本发明提供一种适用于外骨骼机器人的运动控制方法。本发明是通过以下技术方案实现的：

一种适用于外骨骼机器人的运动控制方法，其中：

所述外骨骼机器人穿戴于人体上，并配置有分别供所述人体的左右手操纵的一对左右拐杖。

所述外骨骼机器人设置七连杆运动模型，所述七连杆运动模型包括：分别对应于人体左右小腿的左小腿连杆和右小腿连杆，分别对应于人体左右大腿的左大腿连杆和右大腿连杆，对应于人体头部和躯干的头部躯干连杆，以及分别对应于左右拐杖的左拐杖连杆和右拐仗连杆。

所述外骨骼机器人包括若干传感器，分别为：用于采集左髋关节角度的第一角度传感器，用于采集右髋关节角度的第二角度传感器，用于采集左膝关节角度的第三角度传感器，用于采集右膝关节角度的第四角度传感器，用于采集左小腿角度的第一姿态传感器，用于采集右小腿角度的第二姿态传感器，用于采集躯干角度的第三姿态传感器，用于采集左脚趾地面反力的第一压力传感器，用于采集左脚跟地面反力的第二压力传感器，用于采集右脚趾地面反力的第三压力传感器，用于采集右脚跟地面反力的第四压力传感器，用于采集左拐杖地面反力的第五压力传感器，用于采集右拐杖地面反力的第六压力传感器；其中，上述角度为与竖直方向上的夹角。

将所述外骨骼机器人的行走有限状态机预设为包括：右腿半步摆动状态、左腿半步摆动状态、右腿摆动状态、右腿在前双腿支撑状态、左腿摆动状态、左腿在前双腿支撑状态以及站立状态。

所述运动控制方法包括如下步骤：

运动信息获取步骤：

实时采集所述外骨骼机器人各部位的角度和地面反力信息。

地面压力中心位置计算步骤：

根据采集到的所述角度和地面反力信息，计算所述外骨骼机器人在水平向前方向上的地面压力中心位置。

行走有限状态机状态转换步骤：

根据获取的所述运动信息进行判断：

当处于站立状态时，若满足公式(5)、(6-1)和(6-2)的条件，则保持站立状态；

x_COP＜x_{thre_COP} (5)

F_{left_crutch}＜F_{thre_GRF} (6-1)

F_{right_crutch}＜F_{thre_GRF} (6-2)

其中，x_cop是所述外骨骼机器人在水平向前方向上的地面压力中心位置，x_{thre_cop}分别是预设的所述外骨骼机器人在水平向前方向上的地面压力中心位置阈值，F_{left_crutch}和F_{right_crutch}分别是左、右拐杖地面反力，F_{thre_GRF}是预设的拐杖地面反力阈值。

当处于站立状态时，若满足公式(7)、(8)和(9-1)的条件，则由站立状态向左腿半步摆动状态转换。

x_COP＞x_{thre_COP} (7)

θ_trunk＞θ_{thre_trunk} (8)

其中，θ_trunk是躯干角度，也就是躯干与竖直方向之间的夹角；θ_{thre_trunk}是预设的躯干角度阈值；t是时间，t₀和t₁分别是拐杖从抬离地面到再次着地这一阶段的起始和结束时间，t₂是拐杖地面反力大于设置的阈值的时间结束点。

当处于站立状态时，若满足公式(7)、(8)和(9-2)的条件，则由站立状态向右腿半步摆动状态转换。

x_COP＞x_{thre_COP} (7)

θ_trunk＞θ_{thre_trunk} (8)

当处于右腿半步摆动状态或右腿摆动状态时，若满足公式(10)的条件，则由右腿半步摆动状态或右腿摆动状态向右腿在前双腿支撑状态转换。

F_{GRF_right_foot}＞0 (10)

式中：F_{GRF_rigth_foot}是右脚地面反力，也就是所述右脚趾地面反力和所述右脚跟地面反力的合力。

当处于右腿在前双腿支撑状态时，若满足公式(7)、(8)和(9-1)的条件，则由右腿在前双腿支撑状态向左腿摆动状态转换。

当处于左腿半步摆动状态或左腿摆动状态时，若满足公式(11)的条件，则由左腿半步摆动状态或左腿摆动状态向左腿在前双腿支撑状态转换。

F_{GRF_left_foot}＞0 (11)

式中：F_{GRF_left_foot}是左脚地面反力，也就是所述左脚趾地面反力和所述左脚跟地面反力的合力。

当处于左腿在前双腿支撑状态时，若满足公式(7)、(8)和(9-2)的条件，则由左腿在前双腿支撑状态向右腿摆动状态转换。

当处于右腿在前双腿支撑状态或左腿在前双腿支撑状态时，若满足公式(12)的条件，则先由右腿在前双腿支撑状态向左腿半步摆动状态转换，或者左腿在前双腿支撑状态向右腿半步摆动状态转换，再由左腿半步摆动状态或右腿半步摆动状态向站立状态转换。

t_standing≥t_thre (12)

其中：t_standing是当处于右腿在前双腿支撑状态或左腿在前双腿支撑状态时，保持拐杖不前移时间；t_thre是预设的保持拐杖不前移时间阈值。

进一步的，所述的运动控制方法，在地面压力中心位置计算步骤中，所述外骨骼机器人在水平向前方向上的地面压力中心位置的计算方法如下：

当处于站立状态时，根据公式(1)计算左右踝关节与左右拐杖末端在水平向前方向上的距离d₁。

d₁＝(l₁+l₂)sinθ_z+l₃₁sinθ_trunk+l₆sinθ₆ (1)

式中：l₁是左小腿或者右小腿的长度，l₂分别是左大腿或着右大腿的长度，l₃₁是髋关节与左右肩关节之间的距离，l₆是左右肩关节与左右拐杖末端之间的距离，θ_z是站立状态时左右小腿角度，也就是站立状态时左右小腿与竖直方向之间的夹角；θ_trunk是躯干角度，也就是躯干与竖直方向之间的夹角；θ₆是左右拐杖角度，也就是左右拐杖与竖直方向之间的夹角。

所述外骨骼机器人的左脚地面压力中心位置x_l和右脚地面压力中心位置x_r分别计算如下，如公式(2)和公式(3)所示：

式中：f_lhj和f_rhj(j＝1，2)分别是左脚脚跟区域地面反力和右脚脚跟区域地面反力，f_ltj和f_rtj分别是左脚脚趾区域地面反力和右脚脚趾区域地面反力，x_h和x_t分别是左右脚跟区域压力传感器与左右踝关节之间的距离和左右脚趾区域压力传感器与左右踝关节之间的距离。

根据公式(4)计算所述外骨骼机器人在水平向前方向上的地面压力中心位置x_cop：

式中：f_lf和f_rf分别是左脚地面反力合力和右脚地面反力合力，f_lc和f_rc分别是左拐杖地面反力和右拐杖地面反力。

进一步的，所述的运动控制方法还包括：

步长调整数据计算步骤：

在行走过程中，根据采集到的所述角度和地面反力信息，计算单步周期步长以及前腿踝关节与拐杖着地点之间距离。

步长调整步骤：

根据穿戴者腿部长度、双腿支撑期双拐前移之后前腿踝关节与拐杖着地点之间距离以及预设的阈值，确定穿戴者不同行走状况下的单步周期步长，如公式(15)所示：

式中：L是穿戴者腿部长度，d₃是前腿踝关节与拐杖着地点之间距离，d₂₁、d₂₂和d₂₃是基于穿戴者腿部长度的单步周期步长的标准化值，d₂₁＜d₂₂＜d₂₃；d_threshold1和d_threshold2是针对双腿支撑期双拐前移之后前腿踝关节与拐杖着地点之间距离d₃预先设计的阈值，d_threshold1＜d_threshold2。

进一步的，所述的运动控制方法，在所述步长调整数据计算步骤中，所述单步周期步长的具体计算方式如下：

在双腿支撑时的开始阶段，根据公式(13)计算单步周期步长：

d₂＝l₁(sinθ₁-sinθ₅)+l₂(sin(θ₃₃-θ_trunk)-sin(θ₃₂-θ_trunk)) (13)

式中：d₂是单步周期步长，θ₁是后腿小腿与竖直方向之间的夹角，θ₅是前腿小腿与竖直方向之间的夹角，θ₃₂是后腿髋关节角度，θ₃₃是前腿髋关节角度。

进一步的，所述的运动控制方法，在所述步长调整数据计算步骤中，所述前腿踝关节与拐杖着地点之间距离的具体计算方法如下：

在双腿支撑期拐杖被穿戴者向前移动之后，根据公式(14)计算前腿踝关节与拐杖着地点之间距离d₃：

d₃＝l₁sinθ₅-l₂sin(θ₃₃-θ_trunk)+l₃₁sinθ_trunk+l₆sinθ₆ (14)

式中：d₃是前腿踝关节与拐杖着地点之间距离，θ₅是前腿小腿与竖直方向之间的夹角。进一步的，所述的运动控制方法中，针对下肢完全没有感知和力量的穿戴者，配备适用于所述外骨骼机器人的轨迹跟踪位置控制器。

所述位置控制器包括上层控制器和底层控制器。

所述上层控制器用于根据采集到的所述角度和地面反力信息，计算前腿踝关节与拐杖着地点之间距离d₃，进而确定穿戴者不同行走状况下的单步周期步长。

所述底层控制器用于根据采集所述外骨骼机器人的运动信息，基于电机控制器，采用比例微分控制方法控制跟踪所述外骨骼机器人的参考轨迹以及输出辅助力/力矩，帮助穿戴者实现运动辅助。

进一步的，所述的运动控制方法中，所述上层控制器为平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、手机及其他移动或固定通信终端中的一种或多种；所述底层控制器由单片机实现。

一种适用于外骨骼机器人的运动控制方法，其中：

所述外骨骼机器人穿戴于人体上，并配置有分别供所述人体的左右手操纵的一对左右拐杖。

所述外骨骼机器人设置七连杆运动模型，所述七连杆运动模型包括：分别对应于人体左右小腿的左小腿连杆和右小腿连杆，分别对应于人体左右大腿的左大腿连杆和右大腿连杆，对应于人体头部和躯干的头部躯干连杆，以及分别对应于左右拐杖的左拐杖连杆和右拐仗连杆。

所述外骨骼机器人包括若干传感器，分别为：用于采集左髋关节角度的第一角度传感器，用于采集右髋关节角度的第二角度传感器，用于采集左膝关节角度的第三角度传感器，用于采集右膝关节角度的第四角度传感器，用于采集左小腿角度的第一姿态传感器，用于采集右小腿角度的第二姿态传感器，用于采集躯干角度的第三姿态传感器，用于采集左脚趾地面反力的第一压力传感器，用于采集左脚跟地面反力的第二压力传感器，用于采集右脚趾地面反力的第三压力传感器，用于采集右脚跟地面反力的第四压力传感器，用于采集左拐杖地面反力的第五压力传感器，用于采集右拐杖地面反力的第六压力传感器；其中，上述角度为与竖直方向上的夹角。

将所述外骨骼机器人的行走有限状态机预设为包括：右腿半步摆动状态、左腿半步摆动状态、右腿摆动状态、右腿在前双腿支撑状态、左腿摆动状态、左腿在前双腿支撑状态以及站立状态。

所述运动控制方法包括如下步骤：

运动信息获取步骤：

实时采集所述外骨骼机器人各部位的角度和地面反力信息。

步长调整数据计算步骤：

在行走过程中，根据采集到的所述角度和地面反力信息，计算单步周期步长以及前腿踝关节与拐杖着地点之间距离。

步长调整步骤：

根据穿戴者腿部长度、双腿支撑期双拐前移之后前腿踝关节与拐杖着地点之间距离以及预设的阈值，确定穿戴者不同行走状况下的单步周期步长，如公式(15)所示：

式中：L是穿戴者腿部长度，d₃是前腿踝关节与拐杖着地点之间距离，d₂₁、d₂₂和d₂₃是基于穿戴者腿部长度的单步周期步长的标准化值，d₂₁＜d₂₂＜d₂₃；d_threshold1和d_threshold2是针对双腿支撑期双拐前移之后前腿踝关节与拐杖着地点之间距离d₃预先设计的阈值，d_threshold1＜d_threshold2。

进一步的，在所述步长调整数据计算步骤中，所述单步周期步长的具体计算方式如下：在双腿支撑时的开始阶段，根据公式(13)计算单步周期步长：

d₂＝l₁(sinθ₁-sinθ₅)+l₂(sin(θ₃₃-θ_trunk)-sin(θ₃₂-θ_trunk)) (13)

式中：d₂是单步周期步长，θ₁是后腿小腿与竖直方向之间的夹角，θ₅是前腿小腿与竖直方向之间的夹角，θ₃₂是后腿髋关节角度，θ₃₃是前腿髋关节角度。

进一步的，在所述步长调整数据计算步骤中，所述前腿踝关节与拐杖着地点之间距离的具体计算方法如下：

在双腿支撑期拐杖被穿戴者向前移动之后，根据公式(14)计算前腿踝关节与拐杖着地点之间距离d₃：

d₃＝l₁sinθ₅-l₂sin(θ₃₃-θ_trunk)+l₃₁sinθ_trunk+l₆sinθ₆ (14)

式中：d₃是前腿踝关节与拐杖着地点之间距离，θ₅是前腿小腿与竖直方向之间的夹角。本发明相对于现有技术的有益效果在于：

1.本发明能够实现外骨骼机器人的行走意图自动识别控制，通过建立外骨骼-穿戴者系统七连杆运动学模型、基于多传感器系统采集外骨骼-穿戴者系统运动信息、计算穿戴者地面压力中心位置、以及设计外骨骼行走有限状态机，可以快速、准确的自动识别穿戴者行走的运动意图及行走有限状态机中各状态转换，实现了对下肢完全没有感知和力量的瘫痪病人的有效、顺畅的运动辅助，提高了外骨骼机器人使用的便捷性及智能性。

2.本发明能够实现外骨骼机器人行走步长的在线调整控制，通过计算外骨骼-穿戴者系统在双腿支撑期双拐前移之后前腿踝关节与拐杖着地点之间的距离，从而确定穿戴者不同行走状况下的步长，最后实时更新外骨骼关节运动参考轨迹实现穿戴者行走步长的实时调整。当双腿支撑期双拐前移之后前腿踝关节与拐杖着地点之间的距离变大时，穿戴者步长将相应的变大，避免了因穿戴者躯干的过分前倾而导致的穿戴者需要增大施加在双拐上的支撑力以保持平衡，从而提高了外骨骼的使用舒适性。当双腿支撑期双拐前移之后前腿踝关节与拐杖着地点之间的距离变小时，穿戴者步长将相应的变小，提高了外骨骼-穿戴者系统双脚与双拐四个点支撑点的支撑面积，从而提高了系统稳定性及安全性。

附图说明

图1是本发明适用的下肢外骨骼机器人立体结构图。

图2-1和2-2是本发明适用的下肢外骨骼机器人背包结构图。

图3是本发明适用的外骨骼传感与控制系统硬件结构框图。

图4是本发明适用的外骨骼系统智能拐杖结构示意图。

图5是本发明适用的外骨骼-穿戴者系统运动学模型图。

图6是压力传感器在外骨骼机器人脚底及拐杖底端分布图。

图7是瘫痪病人穿上外骨骼行走运动的完整步态周期图。

图8是初步试验中不同步长行走中的髋关节运动轨迹图。

图9是初步试验中不同步长行走中的膝关节运动轨迹图。

图10是本发明适用的外骨骼机器人控制器结构示意图。

图11是行走实验中膝关节参考与实际运动轨迹图。

图12是行走实验中髋关节参考与实际运动轨迹图。

图13是行走实验中行走有限状态机中状态转换图。

图14是行走实验中外骨骼-穿戴者系统单步周期步长图。

在所有附图中，相同的附图标记用来表示相同的元件或结构，包括：1脚部；1-1脚板；1-2脚部连接件；2踝关节；2-1踝关节转动轴；2-2踝关节支架；3小腿；3-1小腿细管；3-2小腿腿部支撑；3-3小腿粗管；4膝关节；4-1膝关节支架；4-2膝关节转动轴；4-3膝关节连接件；5大腿；5-1大腿细管；5-2大腿腿部支撑；5-3大腿粗管；6髋关节；6-1髋关节支架；6-2髋关节转动轴；6-3髋关节连接件；7背包；8腰部；8-1腰部侧面调节机构；8-2腰部支撑；8-3腰部背面调节机构；9髋关节直流伺服电机；10髋关节减速齿轮箱；11电位计；12膝关节减速齿轮箱；13膝关节直流伺服电机；14编码器；15电机控制器；16主单片机；17姿态传感器；18主电池；19平板电脑；20智能拐杖；21显示灯；22控制按键；23姿态传感器；24蓝牙模块；25从单片机；26从电池；27压力传感器。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供的是一种适用于外骨骼机器人的运动控制方法，首先对该运动控制方法适用的外骨骼机器人进行说明：

该外骨骼机器人穿戴于人体上，并配置有分别供所述人体的左右手操纵的一对左右拐杖。所述外骨骼机器人设置七连杆运动模型，所述七连杆运动模型包括：分别对应于人体左右小腿的左小腿连杆和右小腿连杆，分别对应于人体左右大腿的左大腿连杆和右大腿连杆，对应于人体头部和躯干的头部躯干连杆，以及分别对应于左右拐杖的左拐杖连杆和右拐仗连杆。

所述外骨骼机器人包括若干传感器，分别为：用于采集左髋关节角度的第一角度传感器，用于采集右髋关节角度的第二角度传感器，用于采集左膝关节角度的第三角度传感器，用于采集右膝关节角度的第四角度传感器，用于采集左小腿角度的第一姿态传感器，用于采集右小腿角度的第二姿态传感器，用于采集躯干角度的第三姿态传感器，用于采集左脚趾地面反力的第一压力传感器，用于采集左脚跟地面反力的第二压力传感器，用于采集右脚趾地面反力的第三压力传感器，用于采集右脚跟地面反力的第四压力传感器，用于采集左拐杖地面反力的第五压力传感器，用于采集右拐杖地面反力的第六压力传感器。其中，上述角度为与竖直方向上的夹角；

具体可以采用如下的外骨骼机器人进行实验：

图1是本发明适用的下肢外骨骼机器人立体结构图。设计一套下肢外骨骼机器人系统，用于帮助瘫痪病人实现站起/坐下，平地行走，以及上/下楼梯等日常活动。外骨骼使用者瘫痪病人需要符合以下条件：年龄在16-60岁之间的男性或者女性(非孕期)，体重不超过90公斤，身高在1.55-1.85米之间，脊髓损伤程度不超过T5、术后测试时间点至少半年；并且，使用者双臂和躯干具有足够力量，从而能够使用拐杖保持身体平衡。具有以下特征的瘫痪病人不适用该下肢外骨骼机器人：体位变换时，血压产生剧烈变化，例如，站起后，血压急剧升高；严重的并发症，如褥疮等；下肢关节变形，关节运动范围受限；腰椎不稳定，意识不清楚。

设计的下肢外骨骼机器人系统主要由外骨骼机械结构、传感与控制系统、以及一对智能拐杖组成。

外骨骼机械结构由脚部1、小腿3、大腿5、腰部8、以及背包7组成。其中，脚部1由脚板1-1和脚部连接件1-2组成，脚部连接件1-2与踝关节转动轴2-1通过键固定连接，踝关节转动轴2-1通过踝关节轴承与踝关节支架2-2传动连接，踝关节转动轴2-1可以与踝关节支架2-2相对运动，从而实现外骨骼踝关节2被动跖屈与背屈运动。小腿3主要由小腿长度调节机构和小腿腿部支撑3-2组成，小腿长度调节机构由小腿粗管3-3和小腿细管3-1通过螺钉固定连接，可以调节螺钉位置，实现小腿3长度的调节，其中，小腿细管3-1下端与踝关节支架2-2通过螺钉固定连接，小腿粗管3-3侧面与小腿腿部支撑3-2通过螺钉固定连接，小腿粗管3-3上端通过螺钉与膝关节支架4-1固定连接。膝关节支架4-1通过膝关节轴承与膝关节转动轴4-2传动连接，膝关节支架4-1可以与膝关节转动轴4-2相对运动，从而实现外骨骼膝关节4屈伸运动。膝关节直流伺服电机与膝关节减速齿轮箱同轴连接，通过一对锥齿轮改变传动方向，为膝关节4提供主动动力，最大连续输出力矩可达20.8牛顿-米，膝关节减速齿轮箱通过螺钉与膝关节支架4-1固定连接。

大腿5主要由大腿长度调节机构和大腿腿部支撑5-2组成，大腿长度调节机构由大腿粗管5-3和大腿细管5-1通过螺钉固定连接，可以调节螺钉位置，实现大腿5长度的调节，其中，大腿细管5-1下端通过膝关节连接件4-3与膝关节转动轴4-2固定连接，大腿粗管5-3侧面与大腿腿部支撑5-2通过螺钉固定连接，大腿粗管5-3上端通过螺钉与髋关节支架6-1固定连接。髋关节支架6-1通过髋关节轴承与髋关节转动轴6-2传动连接，髋关节支架6-1可以与髋关节转动轴6-2相对运动，从而实现外骨骼髋关节6屈伸运动。髋关节直流伺服电机与髋关节减速齿轮箱同轴连接，通过一对锥齿轮改变传动方向，为髋关节6提供主动动力最大连续输出力矩可达25.9牛顿-米，减速齿轮箱通过螺钉与髋关节支架6-1固定连接。腰部8主要由腰部背面调节机构8-3、腰部侧面调节机构8-1以及腰部支撑8-2组成，腰部支撑8-2通过螺钉固定连接于腰部背面调节机构8-3和腰部侧面调节机构8-1上，腰部侧面调节机构8-1通过髋关节连接件6-3与髋关节转动轴6-2固定连接。背包7通过螺钉固定安装于腰部背面调剂机构8-3上。

外骨骼机器人共设计有6个自由度，其中，传动轴和键等零件采用45#钢材料加工制作，小腿腿部支撑、大腿腿部支撑、以及腰部支撑等零件采用高密度聚乙烯材料加工制作，外骨骼其它零部件主要采用航空铝合金加工制作。外骨骼机器人系统总重24kg，可连续工作3小时。

图2-1和2-2是本发明适用的下肢外骨骼机器人背包结构图，图3是本发明适用的外骨骼传感与控制系统硬件结构框图。外骨骼传感与控制系统包括外骨骼多传感器系统和外骨骼控制系统。多传感器系统包括：外骨骼髋关节与膝关节分别设计有1个电位计11和1个编码器14等角度传感器，用于测量外骨骼髋关节6与膝关节4屈伸运动的角度；外骨骼小腿3、穿戴者躯干以及一对智能拐杖上分别安装有1个姿态传感器，用于采集外骨骼小腿3、穿戴者躯干以及拐杖分别与竖直方向的夹角；外骨骼脚跟区域和脚趾区域各设计有2个压力传感器，拐杖底端设计有1个压力传感器27，用于采集外骨骼-穿戴者系统脚底以及拐杖地面反力。控制系统包括上位机平板电脑19、下位机主16/从25单片机、每个伺服电机的电机控制器15。平板电脑19、主单片机16、电机控制器15、以及主电池18等放置于外骨骼机器人的背包7里。

图4是本发明外骨骼系统智能拐杖结构示意图。设计了一对智能拐杖，集成姿态和力的监测、外骨骼机器人操控、及工作状态显示，使外骨骼机器人更加舒适易用。每支拐杖上设计有压力传感器27、姿态传感器23、蓝牙模块24、从单片机25、以及从电池26；其中，右拐杖手柄处设计有控制按键22和显示灯21。在下肢完全没有感知和力量的瘫痪病人使用外骨骼过程中，拐杖可以用于辅助瘫痪病人保持身体平衡，帮助病人进行重心转移，以及获取更多外骨骼-穿戴者系统运动信息，用于外骨骼机器人的反馈控制。

图5是本发明外骨骼-穿戴者系统运动学模型图。人体各部分通过关节相连，在忽略人体不同部分之间的线性位移、人体各部分是刚性的等假设的基础上，将人体建模为一系列由各种关节连接的刚性连接。人体每条腿有7个自由度，即：髋关节3个，膝关节1个，踝关节3个。如图5所示，针对下肢完全没有感知和力量的瘫痪病人，基于人体生物力学分析，建立外骨骼-穿戴者系统七连杆运动学模型，用于辅助穿戴者平衡的一对智能拐杖也考虑在运动学模型中。在下肢完全没有感知和力量的瘫痪病人使用外骨骼过程中，拐杖主要用于辅助瘫痪病人保持身体平衡，帮助病人进行重心转移，以及获取更多外骨骼-穿戴者系统运动信息，用于外骨骼机器人的反馈控制。运动学模型中七连杆分别是：外骨骼-穿戴者系统小腿和大腿部分各被当作1个连杆，人体躯干及头部被当作一个连杆，拐杖及握住拐杖的手臂也被当作1个连杆。在外骨骼-穿戴者系统七连杆运动学模型建模过程中，做了以下假设：1)忽略髋关节和腰关节在垂直方向上的距离；2)在行走过程中，左髋和右髋在同一高度；3)支撑腿踝关节位置在地面上，并忽略其脚部重量；4)在双腿支撑期，穿戴者将双拐前移后，双拐末端位置在在矢状面中处于同一位置；5)忽略由手臂及拐杖组成的连杆的重量。

如无特别说明，本发明中所称的各部位的角度均为相关部位与竖直方向上的夹角。

下面结合上述外骨骼机器人的实例，详细阐述本发明适用于外骨骼机器人的运动控制方法的具体实例。

实施例1：

本实施例提供一种能够实现外骨骼机器人运动意图自动识别的运动控制方法，具体为：将所述外骨骼机器人的行走有限状态机预设为包括：右腿半步摆动状态(状态1)、左腿半步摆动状态(状态2)、右腿摆动状态(状态3)、右腿在前双腿支撑状态(状态4)、左腿摆动状态(状态5)、左腿在前双腿支撑状态(状态6)以及站立状态。每个状态定义为一系列关节参考轨迹，状态与状态之间的转换需要满足一些如阈值等状态转换条件。在右腿半步摆动状态中，右腿摆动半步，用于从站立向开始行走转换或者终止行走向站立转换；左腿处于支撑期，两个拐杖都与地面接触。在左腿半步摆动状态中，左腿摆动半步，用于从站立向开始行走转换或者终止行走向站立转换；右腿处于支撑期，两个拐杖都与地面接触。在右腿摆动状态中，右腿处于行走摆动期，左腿处于支撑期，两个拐杖都与地面接触。在右腿在前双腿支撑状态中，两腿均处于行走支撑期并且右腿在左腿前面，穿戴者将双拐一个一个向前移动，并且近似将双拐末端放在矢状面内同一位置。在左腿摆动状态中，左腿处于行走摆动期，右腿处于支撑期，两个拐杖都与地面接触。在左腿在前双腿支撑状态中，两腿均处于行走支撑期并且左腿在右腿前面，穿戴者将双拐一个一个向前移动，并且近似将双拐末端放在矢状面内同一位置。状态3、状态4、状态5、以及状态6组成立一个完整的步态周期。

所述运动控制方法包括如下步骤：

步骤S101，运动信息获取步骤：

实时采集所述外骨骼机器人各部位的角度和地面反力信息。

步骤S102，地面压力中心位置计算步骤：

根据采集到的所述角度和地面反力信息，计算所述外骨骼机器人在水平向前方向上的地面压力中心位置。

具体的，所述外骨骼机器人在水平向前方向上的地面压力中心位置的计算方法如下：

当处于站立状态时，根据公式(1)计算左右踝关节与左右拐杖末端在水平向前方向上的距离d₁。

d₁＝(l₁+l₂)sinθ_z+l₃₁sinθ_trunk+l₆sinθ₆ (1)

式中：l₁是左小腿或者右小腿的长度，l₂分别是左大腿或着右大腿的长度，l₃₁是髋关节与左右肩关节之间的距离，l₆是左右肩关节与左右拐杖末端之间的距离，θ_z是站立状态时左右小腿角度，也就是站立状态时左右小腿与竖直方向之间的夹角；θ_trunk是躯干角度，也就是躯干与竖直方向之间的夹角；θ₆是左右拐杖角度，也就是左右拐杖与竖直方向之间的夹角。

所述外骨骼机器人的左脚地面压力中心位置x_l和右脚地面压力中心位置x_r分别计算如下，如公式(2)和公式(3)所示：

式中：f_lhj和f_rhj(j＝1，2)分别是左脚脚跟区域地面反力和右脚脚跟区域地面反力，f_ltj和f_rtj分别是左脚脚趾区域地面反力和右脚脚趾区域地面反力，x_h和x_t分别是左右脚跟区域压力传感器与左右踝关节之间的距离和左右脚趾区域压力传感器与左右踝关节之间的距离。

根据公式(4)计算所述外骨骼机器人在水平向前方向上的地面压力中心位置x_cop：

式中：f_lf和f_rf分别是左脚地面反力合力和右脚地面反力合力，f_lc和f_rc分别是左拐杖地面反力和右拐杖地面反力。

步骤S103，行走有限状态机状态转换步骤：

根据获取的所述运动信息进行判断：

当处于站立状态时，若满足公式(5)、(6-1)和(6-2)的条件，则保持站立状态。

x_COP＜x_{thre_COP} (5)

F_{left_crutch}＜F_{thre_GRF} (6-1)

F_{right_crutch}＜F_{thre_GRF} (6-2)

其中，x_cop是所述外骨骼机器人在水平向前方向上的地面压力中心位置，x_{thre_cop}分别是预设的所述外骨骼机器人在水平向前方向上的地面压力中心位置阈值，F_{left_crutch}和F_{right_crutch}分别是左、右拐杖地面反力，F_{thre_GRF}是预设的拐杖地面反力阈值。

当穿戴者准备从站立状态开始行走时，他将会把拐杖一个一个的向前移动到合适的位置，然后慢慢通过双臂及拐杖向前移动身体的重量。在这个过程中，拐杖的地面反力将会首先变成0，然后又慢慢变大；外骨骼-穿戴者系统在水平向前方向上的地面压力中心位置将向前移动；穿戴者躯干与竖直方向之间的夹角将变大。

因此，当处于站立状态时，若满足公式(7)、(8)和(9-1)的条件，则由站立状态向左腿半步摆动状态转换。

x_COP＞x_{thre_COP} (7)

θ_trunk＞θ_{thre_trunk} (8)

其中，θ_trunk是躯干角度，也就是躯干与竖直方向之间的夹角；θ_{thre_trunk}是预设的躯干角度阈值；t是时间，t₀和t₁分别是拐杖从抬离地面到再次着地这一阶段的起始和结束时间，t₂是拐杖地面反力大于设置的阈值的时间结束点。公式(9-1)表达的含义是，拐杖先抬起，拐杖地面反力变为0，然后拐杖着地，其地面反力大于设置的阈值。

当处于站立状态时，若满足公式(7)、(8)和(9-2)的条件，则由站立状态向右腿半步摆动状态转换。

x_COP＞x_{thre_COP} (7)

θ_trunk＞θ_{thre_trunk} (8)

公式(9-2)表达的含义与公式(9-1)类似。

在右腿半步摆动状态或右腿摆动状态中，右脚地面反力是0；当摆动右腿着地时，右脚地面反力将大于0。

因此，当处于右腿半步摆动状态或右腿摆动状态时，若满足公式(10)的条件，则由右腿半步摆动状态或右腿摆动状态向右腿在前双腿支撑状态转换。

F_{GRF_right_foot}＞0 (10)

式中：F_{GRF_rigth_foot}是右脚地面反力，也就是所述右脚趾地面反力和所述右脚跟地面反力的合力。

当处于右腿在前双腿支撑状态时，穿戴者将会把拐杖一个一个的向前移动到合适的位置，然后慢慢通过双臂及拐杖向前移动身体的重量。因此，若满足公式(7)、(8)和(9-1)的条件，则由右腿在前双腿支撑状态向左腿摆动状态转换。

相似的，在左腿半步摆动状态或左腿摆动状态中，左脚地面反力是0。当摆动腿着地时，左脚地面反力将大于0。

因此，当处于左腿半步摆动状态或左腿摆动状态时，若满足公式(11)的条件，则由左腿半步摆动状态或左腿摆动状态向左腿在前双腿支撑状态转换。

F_{GRF_left_foot}＞0 (11)

式中：F_{GRF_left_foot}是左脚地面反力，也就是所述左脚趾地面反力和所述左脚跟地面反力的合力。

相似的，在左腿在前双腿支撑状态中，穿戴者将会把拐杖一个一个的向前移动到合适的位置，然后慢慢通过双臂及拐杖向前移动身体的重量。

因此，当处于左腿在前双腿支撑状态时，若满足公式(7)、(8)和(9-2)的条件，则由左腿在前双腿支撑状态向右腿摆动状态转换。

外骨骼-穿戴者系统在双腿支撑期有四个支撑点。在此种状态下，系统可以停止行走，而向站立姿势转换。

因此，当处于右腿在前双腿支撑状态或左腿在前双腿支撑状态时，若满足公式(12)的条件，则先由右腿在前双腿支撑状态向左腿半步摆动状态转换，或者左腿在前双腿支撑状态向右腿半步摆动状态转换，再由左腿半步摆动状态或右腿半步摆动状态向站立状态转换。

t_standing≥t_thre (12)

其中：t_standing是当处于右腿在前双腿支撑状态或左腿在前双腿支撑状态时，保持拐杖不前移时间；t_thre是预设的保持拐杖不前移时间阈值。

上述式中提到的阈值x_{thre_cop}、F_{thre_GRF}、θ_{thre_trunk}和t_thre通过前期实验确定。前期实验中，穿戴者穿上外骨骼机器人，通过右拐杖手柄处设计的控制按键对外骨骼机器人进行操控。首先，穿戴者在外骨骼机器人帮助下保持站立姿势2分钟，站立过程中穿戴者通过上肢和拐杖的帮助使上身做小幅度的左、右和前、后摆动，记录实验中外骨骼机器人在水平向前方向上的地面压力中心位置、躯干角度以及左、右拐杖地面反力；然后，穿戴者通过上肢和拐杖的帮助实现重心前移，为由站立转态向行走状态转变做好准备，并记录此状态转变过程中外骨骼机器人在水平向前方向上的地面压力中心位置、躯干角度以及左、右拐杖地面反力；重复上述实验5次，其中，实验中记录的外骨骼机器人在水平向前方向上的地面压力中心位置的最大值、躯干角度的最大值以及左、右拐杖地面反力的最大值分别确定为阈值x_{thre_cop}、θ_{thre_trunk}和F_{thre_GRF}的值。最后，穿戴者通过外骨骼机器人的帮助进行行走，行走5分钟，行走过程中记录穿戴者由右腿在前双腿支撑状态向左腿摆动状态转换所需的时间、以及由左腿在前双腿支撑状态向右腿摆动状态转换所需的时间；重复上述实验5次，其中，实验中记录的由右腿在前双腿支撑状态向左腿摆动状态转换所需的时间和由左腿在前双腿支撑状态向右腿摆动状态转换所需的时间中的最大值乘以安全系数3确定为阈值t_thre的值。

由此，本实施例根据获取的所述运动信息进行上述特定条件的判断，控制行走有限状态机状态的转换，进而实现外骨骼机器人运动意图自动识别。

实施例2：

本实施例提供一种能够实现外骨骼机器人行走步长在线调整的运动控制方法，具体为：将所述外骨骼机器人的行走有限状态机预设为包括：右腿半步摆动状态、左腿半步摆动状态、右腿摆动状态、右腿在前双腿支撑状态、左腿摆动状态、左腿在前双腿支撑状态以及站立状态。具体与实施例1相同，在此不再赘述。

所述运动控制方法包括如下步骤：

步骤S201，运动信息获取步骤：

实时采集所述外骨骼机器人各部位的角度和地面反力信息。

步骤S202，步长调整数据计算步骤：

在行走过程中，根据采集到的所述角度和地面反力信息，计算单步周期步长以及前腿踝关节与拐杖着地点之间距离。

具体的，在双腿支撑时的开始阶段，根据公式(13)计算单步周期步长：

d₂＝l₁(sinθ₁-sinθ₅)+l₂(sin(θ₃₃-θ_trunk)-sin(θ₃₂-θ_trunk)) (13)

式中：d₂是单步周期步长，θ₁是后腿小腿与竖直方向之间的夹角，θ₅是前腿小腿与竖直方向之间的夹角，θ₃₂是后腿髋关节角度，θ₃₃是前腿髋关节角度。

在双腿支撑期拐杖被穿戴者向前移动之后，根据公式(14)计算前腿踝关节与拐杖着地点之间距离d₃：

d₃＝l₁sinθ₅-l₂sin(θ₃₃-θ_trunk)+l₃₁sinθ_trunk+l₆sinθ₆ (14)

式中：d₃是前腿踝关节与拐杖着地点之间距离，θ₅是前腿小腿与竖直方向之间的夹角。步骤S203，步长调整步骤：

根据穿戴者腿部长度、双腿支撑期双拐前移之后前腿踝关节与拐杖着地点之间距离以及预设的阈值，确定穿戴者不同行走状况下的单步周期步长，如公式(15)所示：

式中：L是穿戴者腿部长度，d₃是前腿踝关节与拐杖着地点之间距离，d₂₁、d₂₂和d₂₃是基于穿戴者腿部长度的单步周期步长的标准化值，d₂₁＜d₂₂＜d₂₃；d_threshold1和d_threshold2是针对双腿支撑期双拐前移之后前腿踝关节与拐杖着地点之间距离d₃预先设计的阈值，d_threshold1＜d_threshold2。

公式(15)中各参数的设计原理如下：为了确定式(15)中各参数，进行了前期实验。实验中，不同身高的人穿上外骨骼机器人进行了多组行走测试，测量了他们的腿部长度及其在行走测试中的单步周期步长和双腿支撑期双拐前移之后前腿踝关节与拐杖着地点之间距离等信息。将每个人的单步周期步长除以其腿长，得到每个人的基于腿部长度的单步周期步长的标准化值。为简化外骨骼机器人智能控制，将这些标准化值分成三个部分，对应d₂₁、d₂₂和d₂₃，并根据穿戴者行走舒适性以及外骨骼几何尺寸的约束对应设计双腿支撑期双拐前移之后前腿踝关节与拐杖着地点之间距离的阈值d_threshold1和d_threshold2。即：当d₃小于预先设计的阈值d_threshold1时，外骨骼单步周期步长设计为L*d₂₁；当d₃大于于预先设计的阈值d_threshold1并小于d_threshold2时，外骨骼单步周期步长设计为L*d₂₂；当d₃大于预先设计的阈值d_threshold2时，外骨骼单步周期步长设计为L*d₂₃。其中，标准化值d₂₁、d₂₂和d₂₃以及阈值d_threshold1和d_threshold2的具体数值实例，可以根据实际情况计算确定，在此不做具体的举例说明。

根据建立的运动学模型，可知每条腿的髋关节与膝关节角度有下列关系：

θ₂＝θ₁+θ₃₂-θ₃₁ (16)

公式(16)中：θ₂是膝关节角度。

实施例3

本实施例提供一种能够实现外骨骼机器人运动意图自动识别以及行走步长在线调整的运动控制方法，具体为：

将所述外骨骼机器人的行走有限状态机预设为包括：右腿半步摆动状态、左腿半步摆动状态、右腿摆动状态、右腿在前双腿支撑状态、左腿摆动状态、左腿在前双腿支撑状态以及站立状态。具体与实施例1相同，在此不再赘述。

所述运动控制方法包括如下步骤：

步骤S301，运动信息获取步骤：

实时采集所述外骨骼机器人各部位的角度和地面反力信息。

步骤S302，地面压力中心位置计算步骤：

根据采集到的所述角度和地面反力信息，计算所述外骨骼机器人在水平向前方向上的地面压力中心位置。具体计算方法与实施例1的步骤S102相同，在此不再赘述。

步骤S303，行走有限状态机状态转换步骤：

根据获取的所述运动信息进行判断，并实现行走有限状态机的状态转换。具体判断方法与实施例1的步骤S103相同，在此不再赘述。

步骤S304，步长调整数据计算步骤：

在行走过程中，根据采集到的所述角度和地面反力信息，计算单步周期步长以及前腿踝关节与拐杖着地点之间距离。具体计算方式与实施例2的步骤S202相同，在此不再赘述。

步骤S305，步长调整步骤：

根据穿戴者腿部长度、双腿支撑期双拐前移之后前腿踝关节与拐杖着地点之间距离以及预设的阈值，确定穿戴者不同行走状况下的单步周期步长。具体确定方式与实施例2的步骤S203相同，在此不再赘述。

下面根据本实施例的运动控制方法进行具体实验分析：

在初步实验中，采用了英国Vicon运动系统有限公司开发的光学运动捕捉系统，包括红外反光点、摄像头及步态分析软件等设备。实验中，实验者身体相应位置贴上红外反光点作为标记物，在行走平台特定的距离间隔上做上标记，然后实验者以正常步态进行多组行走实验。每组行走实验中，实验者以不同的步长进行行走，行走平台上的标记物能够方便实验者以特定的步长进行行走。最后，基于三维步态分析软件系统，得到实验者不同步长行走过程中髋关节和膝关节运动轨迹。实验结果如图8和图9所示，通过实验结果发现当正常人以不同步长行走时，髋关节与膝关节运动轨迹均有变化。随着步长增加，支撑腿在50％的步态时期时以及摆动腿在100％的步态时期时髋关节角度明显增大，相比较发现，膝关节角度变化不明显。因此，根据穿戴者步长，通过平滑插值方法，实时更新外骨骼支撑腿与摆动腿髋关节运动参考轨迹。

图10是本发明外骨骼机器人控制器结构示意图。如图所示，针对下肢完全没有感知和力量的穿戴者，建立外骨骼机器人轨迹跟踪位置控制器，实现穿戴者行走意图自动识别与步长在线调整。位置控制器包括上层控制器和底层控制器。其中，上层控制器通过平板电脑19实现功能，用于基于多传感器系统采集的运动信息识别穿戴者运动意图，根据运动学模型计算双腿支撑期双拐前移之后前腿踝关节与拐杖着地点之间距离d₃，从而确定外骨骼-穿戴者系统行走步长，最后实时更新外骨骼髋关节运动参考轨迹。底层控制器功能通过主16/从25单片机实现功能：利用多传感器系统采集骨骼-穿戴者系统运动信息，基于电机控制器15，采用PD(比例-微分)控制方法控制外骨骼执行器跟踪参考轨迹以及输出辅助力/力矩帮助穿戴者实现运动辅助。

针对一个下肢没有感知和力量的瘫痪病人(男，29周岁，身高1.65米，体重66公斤)进行了临床实验，实验发现，经过12次前期训练(每次训练持续2小时)，该瘫痪病人可以使用设计的下肢外骨骼机器人系统独立的完成站起、坐下以及平地行走等动作。将本发明外骨骼机器人行走意图自动识别与步长在线调整控制方法应用于设计的下肢外骨骼机器人，开展下肢完全没有感知和力量的瘫痪病人穿戴外骨骼行走实验，实验中，外骨骼机器人运动意图自动识别和行走步长在线调整的运动控制方法中涉及的各阈值具体数值如表1所示，实验结果如图11-14所示。图11是本发明行走实验中膝关节参考与实际运动轨迹图。图12是本发明行走实验中髋关节参考与实际运动轨迹图。图13是本发明行走实验中行走有限状态机中状态转换图。图14是本发明行走实验中外骨骼-穿戴者系统单步周期步长图。

表1运动控制方法中涉及的各阈值具体数值

x<sub>thre_cop</sub>	0.23米
		F<sub>thre_GRF</sub>	100牛顿
θ<sub>thre_trunk</sub>	25度
		t<sub>thre</sub>	12秒
d<sub>21</sub>	0.26米
		d<sub>22</sub>	0.33米
d<sub>23</sub>	0.4米
		d<sub>threshold1</sub>	0.35米
d<sub>threshold2</sub>	0.45米

通过图11、图12和图13所示实验结果发现，外骨骼为穿戴者髋关节和膝关节分别提供了45牛顿-米和36牛顿-米的短时峰值力矩，在设计的一对智能拐杖的帮助下保持平衡，实现了重心的转移，外骨骼的髋关节和膝关节实际运动轨迹能够很好的跟踪设计的关节参考运动轨迹，髋关节和膝关节实际关节运动轨迹和外骨骼关节参考运动轨迹最大跟踪误差分别是3％和2％。通过实验发现，瘫痪病人的行走意图可以准确、迅速的被外骨骼识别，从而实现外骨骼-穿戴者系统在站立、右腿半步摆动、右腿在前双腿支撑、左腿摆动、左腿在前双腿支撑、右腿摆动、右腿在前双腿支撑、左腿半步摆动、站立等状态中顺畅的转换，从而帮助穿戴者实现稳定、安全、有效的平地行走。通过图14所示实验结果发现，外骨骼在辅助瘫痪病人行走的过程中，可以根据瘫痪病人的运动状况，通过实时更新外骨骼髋关节参考运动轨迹，实现实时调整外骨骼-穿戴者系统单步周期步长。根据双腿支撑期双拐前移之后前腿踝关节与拐杖着地点之间的距离变化，实验者单步步长在0.2-0.3米范围内变化；根据双腿支持期使用者双拐前移所用时间的不同，实验中单步步态周期在12-15秒范围内变化。实现了下肢外骨骼机器人对瘫痪病人智能、舒适、稳定、安全的运动辅助。

本领域的技术人员容易理解，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种适用于外骨骼机器人的运动控制方法，其中：

所述外骨骼机器人穿戴于人体上，并配置有分别供所述人体的左右手操纵的一对左右拐杖；

所述外骨骼机器人设置七连杆运动模型，所述七连杆运动模型包括：分别对应于人体左右小腿的左小腿连杆和右小腿连杆，分别对应于人体左右大腿的左大腿连杆和右大腿连杆，对应于人体头部和躯干的头部躯干连杆，以及分别对应于左右拐杖的左拐杖连杆和右拐仗连杆；

所述外骨骼机器人包括若干传感器，分别为：用于采集左髋关节角度的第一角度传感器，用于采集右髋关节角度的第二角度传感器，用于采集左膝关节角度的第三角度传感器，用于采集右膝关节角度的第四角度传感器，用于采集左小腿角度的第一姿态传感器，用于采集右小腿角度的第二姿态传感器，用于采集躯干角度的第三姿态传感器，用于采集左脚趾地面反力的第一压力传感器，用于采集左脚跟地面反力的第二压力传感器，用于采集右脚趾地面反力的第三压力传感器，用于采集右脚跟地面反力的第四压力传感器，用于采集左拐杖地面反力的第五压力传感器，用于采集右拐杖地面反力的第六压力传感器；其中，上述角度为与竖直方向上的夹角；

其特征在于：

将所述外骨骼机器人的行走有限状态机预设为包括：右腿半步摆动状态、左腿半步摆动状态、右腿摆动状态、右腿在前双腿支撑状态、左腿摆动状态、左腿在前双腿支撑状态以及站立状态；

所述运动控制方法包括如下步骤：

运动信息获取步骤：

实时采集所述外骨骼机器人各部位的角度和地面反力信息；

地面压力中心位置计算步骤：

根据采集到的所述角度和地面反力信息，计算所述外骨骼机器人在水平向前方向上的地面压力中心位置；

行走有限状态机状态转换步骤：

根据获取的所述运动信息进行判断：

当处于站立状态时，若满足公式(5)、(6-1)和(6-2)的条件，则保持站立状态；

x_COP＜x_{thre_COP} (5)

F_{left_crutch}＜F_{thre_GRF} (6-1)

F_{right_crutch}＜F_{thre_GRF} (6-2)

其中，x_cop是所述外骨骼机器人在水平向前方向上的地面压力中心位置，x_{thre_cop}分别是预设的所述外骨骼机器人在水平向前方向上的地面压力中心位置阈值，F_{left_crutch}和F_{right_crutch}分别是左、右拐杖地面反力，F_{thre_GRF}是预设的拐杖地面反力阈值；

当处于站立状态时，若满足公式(7)、(8)和(9-1)的条件，则由站立状态向左腿半步摆动状态转换；

x_COP＞x_{thre_COP} (7)

θ_trunk＞θ_{thre_trunk} (8)

其中，θ_trunk是躯干角度，也就是躯干与竖直方向之间的夹角；θ_{thre_trunk}是预设的躯干角度阈值；t是时间，t₀和t₁分别是拐杖从抬离地面到再次着地这一阶段的起始和结束时间，t₂是拐杖地面反力大于设置的阈值的时间结束点；

当处于站立状态时，若满足公式(7)、(8)和(9-2)的条件，则由站立状态向右腿半步摆动状态转换。

x_COP＞x_{thre_COP} (7)

θ_trunk＞θ_{thre_trunk} (8)

当处于右腿半步摆动状态或右腿摆动状态时，若满足公式(10)的条件，则由右腿半步摆动状态或右腿摆动状态向右腿在前双腿支撑状态转换；

F_{GRF_right_foot}＞0 (10)

式中：F_{GRF_rigth_foot}是右脚地面反力，也就是所述右脚趾地面反力和所述右脚跟地面反力的合力；

当处于右腿在前双腿支撑状态时，若满足公式(7)、(8)和(9-1)的条件，则由右腿在前双腿支撑状态向左腿摆动状态转换；

当处于左腿半步摆动状态或左腿摆动状态时，若满足公式(11)的条件，则由左腿半步摆动状态或左腿摆动状态向左腿在前双腿支撑状态转换；

F_{GRF_left_foot}＞0 (11)

式中：F_{GRF_left_foot}是左脚地面反力，也就是所述左脚趾地面反力和所述左脚跟地面反力的合力；

当处于左腿在前双腿支撑状态时，若满足公式(7)、(8)和(9-2)的条件，则由左腿在前双腿支撑状态向右腿摆动状态转换；

当处于右腿在前双腿支撑状态或左腿在前双腿支撑状态时，若满足公式(12)的条件，则先由右腿在前双腿支撑状态向左腿半步摆动状态转换，或者左腿在前双腿支撑状态向右腿半步摆动状态转换，再由左腿半步摆动状态或右腿半步摆动状态向站立状态转换；

t_standing≥t_thre (12)

其中：t_standing是当处于右腿在前双腿支撑状态或左腿在前双腿支撑状态时，保持拐杖不前移时间；t_thre是预设的保持拐杖不前移时间阈值。

2.根据权利要求1所述的运动控制方法，其特征在于，

在地面压力中心位置计算步骤中，所述外骨骼机器人在水平向前方向上的地面压力中心位置的计算方法如下：

当处于站立状态时，根据公式(1)计算左右踝关节与左右拐杖末端在水平向前方向上的距离d₁：

d₁＝(l₁+l₂)sinθ_z+l₃₁sinθ_trunk+l₆sinθ₆ (1)

式中：l₁是左小腿或者右小腿的长度，l₂分别是左大腿或着右大腿的长度，l₃₁是髋关节与左右肩关节之间的距离，l₆是左右肩关节与左右拐杖末端之间的距离，θ_z是站立状态时左右小腿角度，也就是站立状态时左右小腿与竖直方向之间的夹角；θ_trunk是躯干角度，也就是躯干与竖直方向之间的夹角；θ₆是左右拐杖角度，也就是左右拐杖与竖直方向之间的夹角；

所述外骨骼机器人的左脚地面压力中心位置x_l和右脚地面压力中心位置x_r分别计算如下，如公式(2)和公式(3)所示：

式中：f_lhj和f_rhj(j＝1，2)分别是左脚脚跟区域地面反力和右脚脚跟区域地面反力，f_ltj和f_rtj分别是左脚脚趾区域地面反力和右脚脚趾区域地面反力，x_h和x_t分别是左右脚跟区域压力传感器与左右踝关节之间的距离和左右脚趾区域压力传感器与左右踝关节之间的距离；

根据公式(4)计算所述外骨骼机器人在水平向前方向上的地面压力中心位置x_cop：

式中：f_lf和f_rf分别是左脚地面反力合力和右脚地面反力合力，f_lc和f_rc分别是左拐杖地面反力和右拐杖地面反力。

3.根据权利要求1所述的运动控制方法，其特征在于，还包括：

步长调整数据计算步骤：

在行走过程中，根据采集到的所述角度和地面反力信息，计算单步周期步长以及前腿踝关节与拐杖着地点之间距离；

步长调整步骤：

根据穿戴者腿部长度、双腿支撑期双拐前移之后前腿踝关节与拐杖着地点之间距离以及预设的阈值，确定穿戴者不同行走状况下的单步周期步长，如公式(15)所示：

式中：L是穿戴者腿部长度，d₃是前腿踝关节与拐杖着地点之间距离，d₂₁、d₂₂和d₂₃是基于穿戴者腿部长度的单步周期步长的标准化值，d₂₁＜d₂₂＜d₂₃；d_threshold1和d_threshold2是针对双腿支撑期双拐前移之后前腿踝关节与拐杖着地点之间距离d₃预先设计的阈值，d_threshold1＜d_threshold2。

4.根据权利要求3所述的运动控制方法，其特征在于，在所述步长调整数据计算步骤中，所述单步周期步长的具体计算方式如下：

在双腿支撑时的开始阶段，根据公式(13)计算单步周期步长：

d₂＝l₁(sinθ₁-sinθ₅)+l₂(sin(θ₃₃-θ_trunk)-sin(θ₃₂-θ_trunk)) (13)

式中：d₂是单步周期步长，θ₁是后腿小腿与竖直方向之间的夹角，θ₅是前腿小腿与竖直方向之间的夹角，θ₃₂是后腿髋关节角度，θ₃₃是前腿髋关节角度。

5.根据权利要求3所述的运动控制方法，其特征在于，在所述步长调整数据计算步骤中，所述前腿踝关节与拐杖着地点之间距离的具体计算方法如下：

在双腿支撑期拐杖被穿戴者向前移动之后，根据公式(14)计算前腿踝关节与拐杖着地点之间距离d₃：

d₃＝l₁sinθ₅-l₂sin(θ₃₃-θ_trunk)+l₃₁sinθ_trunk+l₆sinθ₆ (14)

式中：d₃是前腿踝关节与拐杖着地点之间距离，θ₅是前腿小腿与竖直方向之间的夹角。

6.根据权利要求3至5中任一项所述的运动控制方法，其特征在于，针对下肢完全没有感知和力量的穿戴者，配备适用于所述外骨骼机器人的轨迹跟踪位置控制器；

所述位置控制器包括上层控制器和底层控制器；

所述上层控制器用于根据采集到的所述角度和地面反力信息，计算前腿踝关节与拐杖着地点之间距离d₃，进而确定穿戴者不同行走状况下的单步周期步长；

所述底层控制器用于根据采集所述外骨骼机器人的运动信息，基于电机控制器，采用比例微分控制方法控制跟踪所述外骨骼机器人的参考轨迹以及输出辅助力/力矩，帮助穿戴者实现运动辅助。

7.根据权利要求6所述的运动控制方法，其特征在于，所述上层控制器为平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、手机及其他移动或固定通信终端中的一种或多种；所述底层控制器由单片机实现。

8.一种适用于外骨骼机器人的运动控制方法，其中：

所述外骨骼机器人穿戴于人体上，并配置有分别供所述人体的左右手操纵的一对左右拐杖；

所述外骨骼机器人设置七连杆运动模型，所述七连杆运动模型包括：分别对应于人体左右小腿的左小腿连杆和右小腿连杆，分别对应于人体左右大腿的左大腿连杆和右大腿连杆，对应于人体头部和躯干的头部躯干连杆，以及分别对应于左右拐杖的左拐杖连杆和右拐仗连杆；

所述外骨骼机器人包括若干传感器，分别为：用于采集左髋关节角度的第一角度传感器，用于采集右髋关节角度的第二角度传感器，用于采集左膝关节角度的第三角度传感器，用于采集右膝关节角度的第四角度传感器，用于采集左小腿角度的第一姿态传感器，用于采集右小腿角度的第二姿态传感器，用于采集躯干角度的第三姿态传感器，用于采集左脚趾地面反力的第一压力传感器，用于采集左脚跟地面反力的第二压力传感器，用于采集右脚趾地面反力的第三压力传感器，用于采集右脚跟地面反力的第四压力传感器，用于采集左拐杖地面反力的第五压力传感器，用于采集右拐杖地面反力的第六压力传感器；其中，上述角度为与竖直方向上的夹角；

其特征在于：

将所述外骨骼机器人的行走有限状态机预设为包括：右腿半步摆动状态、左腿半步摆动状态、右腿摆动状态、右腿在前双腿支撑状态、左腿摆动状态、左腿在前双腿支撑状态以及站立状态；

所述运动控制方法包括如下步骤：

运动信息获取步骤：

实时采集所述外骨骼机器人各部位的角度和地面反力信息；

步长调整数据计算步骤：

在行走过程中，根据采集到的所述角度和地面反力信息，计算单步周期步长以及前腿踝关节与拐杖着地点之间距离；

步长调整步骤：

根据穿戴者腿部长度、双腿支撑期双拐前移之后前腿踝关节与拐杖着地点之间距离以及预设的阈值，确定穿戴者不同行走状况下的单步周期步长，如公式(15)所示：

式中：L是穿戴者腿部长度，d₃是前腿踝关节与拐杖着地点之间距离，d₂₁、d₂₂和d₂₃是基于穿戴者腿部长度的单步周期步长的标准化值，d₂₁＜d₂₂＜d₂₃；d_threshold1和d_threshold2是针对双腿支撑期双拐前移之后前腿踝关节与拐杖着地点之间距离d₃预先设计的阈值，d_threshold1＜d_threshold2。

9.根据权利要求8所述的运动控制方法，其特征在于，在所述步长调整数据计算步骤中，所述单步周期步长的具体计算方式如下：

在双腿支撑时的开始阶段，根据公式(13)计算单步周期步长：

d₂＝l₁(sinθ₁-sinθ₅)+l₂(sin(θ₃₃-θ_trunk)-sin(θ₃₂-θ_trunk)) (13)

式中：d₂是单步周期步长，θ₁是后腿小腿与竖直方向之间的夹角，θ₅是前腿小腿与竖直方向之间的夹角，θ₃₂是后腿髋关节角度，θ₃₃是前腿髋关节角度。

10.根据权利要求8所述的运动控制方法，其特征在于，在所述步长调整数据计算步骤中，所述前腿踝关节与拐杖着地点之间距离的具体计算方法如下：

在双腿支撑期拐杖被穿戴者向前移动之后，根据公式(14)计算前腿踝关节与拐杖着地点之间距离d₃：

d₃＝l₁sinθ₅-l₂sin(θ₃₃-θ_trunk)+l₃₁sinθ_trunk+l₆sinθ₆ (14)

式中：d₃是前腿踝关节与拐杖着地点之间距离，θ₅是前腿小腿与竖直方向之间的夹角。

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