CN112619086A - 可穿戴装置及可穿戴装置的操作方法 - Google Patents

Abstract

公开一种可穿戴装置及可穿戴装置的操作方法。所述可穿戴装置可处理基于用户的运动信息定义的状态变量，基于与所述可穿戴装置的力矩的大小相关联的增益来确定所述可穿戴装置的交互模式；基于用户的步态参数从确定的交互模式的多个运动类型中选择运动类型；基于选择的运动类型确定力矩的控制因子；以及基于处理的状态变量、增益和确定的控制因子来产生力矩。

Description

可穿戴装置及可穿戴装置的操作方法

本申请要求于2019年9月24日在韩国知识产权局提交的第10-2019-0117551号韩国专利申请的优先权，所述韩国申请的全部内容通过引用完整地包含于此。

技术领域

至少一个示例实施例涉及一种可穿戴装置。

背景技术

最近的老龄化社会问题已经导致了越来越多由于衰老而经受减弱的肌肉力量或关节问题带来的不便和疼痛的人。因此，对于使具有减弱的肌肉力量或关节问题的老年用户或患者能够以较少的力气行走的步行辅助装置存在增长的兴趣。此外，可帮助增大人体肌肉力量的锻炼辅助装置正在开发中。

发明内容

一些示例实施例涉及一种可穿戴装置的操作方法。

在一些示例实施例中，所述操作方法可包括：处理基于用户的运动信息定义的状态变量，基于与可穿戴装置的力矩的大小相关联的增益确定可穿戴装置的交互模式，基于用户的步态参数从确定的交互模式的多个运动类型中选择运动类型，基于选择的运动类型确定力矩的控制因子，以及基于处理的状态变量、增益和确定的控制因子产生力矩。

处理状态变量的步骤可包括：对状态变量进行平滑。

响应于增益大于或等于参考值并且是正数，确定交互模式的步骤可包括：选择辅助用户进行用户的移动的第一交互模式。响应于增益大于或等于参考值并且是负数，确定交互模式的步骤可包括：选择向用户的移动施加阻力的第二交互模式。响应于增益小于参考值，确定交互模式的步骤可包括：选择向用户的移动施加高阻力的第三交互模式。

响应于步态参数中第一步态特征值小于或等于第一阈值，选择运动类型的步骤可包括：将可穿戴装置的运动类型确定为步行运动类型。响应于第一步态特征值大于第一阈值并且小于或等于第二阈值，选择运动类型的步骤可包括：将运动类型确定为步行到跑步运动类型。响应于第一步态特征值大于第二阈值，选择运动类型的步骤可包括：将运动类型确定为跑步运动类型。

第一步态特征值可包括用户的节奏。

响应于步态参数中的第二步态特征值大于第三阈值，选择运动类型的步骤可包括：将可穿戴装置的运动类型确定为高阻力运动类型。响应于第二步态特征值小于第四阈值，选择运动类型的步骤可包括：将运动类型确定为慢运动类型。

第二步态特征值可包括在预设的时段期间的用户的两个髋关节的角度曲线长度的平均值。

响应于通过从所述多个运动类型中选择运动类型而发生的运动类型改变事件，确定控制因子的步骤可包括：调整将用于对通过感测用户的移动而获得的信号进行平滑的平滑因子或力矩的输出时序的延迟中的至少一个。

响应于通过从所述多个运动类型中选择步行运动类型而发生的运动类型改变事件，调整的步骤可包括：减小平滑因子并增大延迟。

响应于通过从所述多个运动类型中选择跑步运动类型而发生的运动类型改变事件，调整的步骤可包括：增大平滑因子并减小延迟。

产生力矩的步骤可包括：将增益、确定的控制因子和补偿因子施加到处理的状态变量；以及基于施加的结果产生力矩。

运动信息可包括用户的两个髋关节的角度。

一些示例实施例涉及一种可穿戴装置。

在一些示例实施例中，所述可穿戴装置可包括：控制器，被配置为：处理基于用户的运动信息定义的状态变量，基于与所述可穿戴装置的力矩的大小相关联的增益确定所述可穿戴装置的交互模式，基于用户的步态参数从确定的交互模式的多个运动类型中选择运动类型，基于选择的运动类型确定力矩的控制因子，以及基于处理的状态变量、增益和确定的控制因子控制驱动器；以及驱动器，配置为：在控制器的控制下产生力矩。

控制器可被配置为对状态变量进行平滑。

响应于增益大于或等于参考值并且是正数，控制器可被配置为：选择辅助用户进行用户的移动的第一交互模式。响应于增益大于或等于参考值并且是负数，控制器可被配置为：选择向用户的移动施加阻力的第二交互模式。响应于增益小于参考值，控制器可被配置为：选择向用户的移动施加高阻力的第三交互模式。

响应于步态参数中第一步态特征值小于或等于第一阈值，控制器可被配置为：将所述可穿戴装置的运动类型确定为步行运动类型。响应于第一步态特征值大于第一阈值并且小于或等于第二阈值，控制器可被配置为：将运动类型确定为步行到跑步运动类型。响应于第一步态特征值大于第二阈值，控制器可被配置为：将运动类型确定为跑步运动类型。

第一步态特征值可包括用户的节奏。

响应于步态参数中的第二步态特征值大于第三阈值，控制器可被配置为：将所述可穿戴装置的运动类型确定为高阻力运动类型。响应于第二步态特征值小于第四阈值，控制器可被配置为：将运动类型确定为慢运动类型。

第二步态特征值可包括在预设的时段期间的用户的两个髋关节的角度曲线长度的平均值。

响应于通过从所述多个运动类型中选择运动类型而发生的运动类型改变事件，控制器可被配置为：调整将用于对通过感测用户的移动而获得的信号进行平滑的平滑因子或力矩的输出时序的延迟中的至少一个。

响应于通过从所述多个运动类型中选择步行运动类型而发生的运动类型改变事件，控制器可被配置为：减小平滑因子并增大延迟。

响应于通过从所述多个运动类型中选择跑步运动类型而发生的运动类型改变事件，控制器可被配置为：增大平滑因子并减小延迟。

控制器可被配置为：将增益、确定的控制因子和补偿因子施加到处理的状态变量。

运动信息可包括用户的两个髋关节的角度。

示例实施例的附加方面将部分地在下面的描述中阐述，并且部分地将从描述中是清楚的，或者可通过本公开的实践而得知。

附图说明

从以下结合附图对示例实施例的描述，这些和/或其他方面将变得清楚和更容易理解，在附图中：

图1至图3是示出根据至少一个示例实施例的可穿戴装置的示例的示图；

图4至图7是示出根据至少一个示例实施例的可穿戴装置的操作的示例的示图；

图8是示出根据至少一个示例实施例的第二步态特征值的示例的示图；

图9是示出根据至少一个示例实施例的可穿戴装置的状态机的示例的示图；

图10是示出根据至少一个示例实施例的可穿戴装置的操作方法的示例的流程图；以及

图11是示出根据至少一个示例实施例的可穿戴装置的示例的示图。

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，应当注意的是，即使相同的元件在不同的附图中示出，但是相同的元件将尽可能地由相同的参考标号表示。此外，在实施例的描述中，当认为公知的相关结构或功能的详细描述将导致本公开的模糊解释时，将省略这样描述。

然而，应当理解，不存在将本公开限制于所公开的特定示例实施例的意图。相反，示例实施例将覆盖落入示例实施例的范围内的所有修改、等同物和可选方案。贯穿附图的描述，相同的参考标号表示相同的元件。

此外，诸如第一、第二、A、B、(a)、(b)等的术语可在此用于描述组件。这些术语中的每个不用于限定对应组件的本质、顺序或次序，而是仅用于将对应组件与(一个或多个)其他组件区分开。应当注意，如果在说明书中描述了一个组件“连接”、“结合”或“接合”到另一组件，则尽管第一组件可直接连接、结合或接合到第二组件，但是第三组件也可“连接”、“结合”或“接合”在第一组件和第二组件之间。

在此使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，并不意图是限制性的。如在此使用的，除非上下文另外清楚地指示，否则单数形式也意图包括复数形式。还将理解，术语“包括”和/或“包含”当在此使用时，说明存在陈述的特征、整体、步骤、操作、元件和/或组件，但不排除存在或添加一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。

还应注意，在一些可选实施方式中，提及的功能/动作可不按图中提及的顺序发生。例如，根据所涉及的功能/动作，连续示出的两个附图实际上可基本上同时执行或者有时可以以相反的顺序执行。

除非另外定义，否则在此使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本申请的公开所属领域的普通技术人员通常理解的含义相同的含义。除非在此明确地如此定义，否则术语(诸如在通用词典中定义的那些术语)应被解释为具有与它们在相关领域的上下文中的含义一致的含义，并且不被解释为理想化或过于形式化的含义。

此外，在示例实施例的描述中，当认为在理解本申请的公开之后由此已知的结构或功能的详细描述将导致示例实施例的模糊解释时，将省略这样的描述。

现在将参照示出了一些示例实施例的附图更全面地描述各种示例实施例。在附图中，为了清楚起见，夸大了层和区域的厚度。

在下文中，将参照附图详细描述示例，并且附图中的相同的参考标号始终表示相同的元件。

图1至图3是示出根据至少一个示例实施例的可穿戴装置的示例的示图。

参照图1，可穿戴装置110可感测或获得用户120的运动信息，并基于感测或获得的运动信息和各种因素来产生力矩。例如，可穿戴装置110可产生辅助力矩以辅助用户120行走。又例如，可穿戴装置110可产生阻力力矩以在行走时向用户120施加阻力。在下文中将参照图4更详细地描述可穿戴装置110产生力矩的步骤。

例如，可穿戴装置110可被设置成将被穿戴在用户120的髋关节或大腿上的髋部类型、将被穿戴在用户120的脚踝上的脚踝类型或者将被穿戴在用户120的膝盖上的膝盖类型。然而，可穿戴装置110的类型不限于前述中描述的示例。图2和图3中示出的可穿戴装置110是髋部类型的。

参照图2和图3，可穿戴装置110的驱动器210-1和210-2被定位在用户120的髋关节周围，并且可穿戴装置110的控制器310被定位在用户120的腰部周围。也就是说，髋部类型的可穿戴装置110可被设计成使得：驱动器210-1和210-2被定位在用户120的髋关节周围，并且控制器310被定位在用户120的腰部周围。然而，驱动器210-1和210-2以及控制器310的位置不限于图2和图3中所示的示例位置。

图4至图7是示出根据至少一个示例实施例的可穿戴装置110的操作的示例的示图。

参照图4，在操作410中，可穿戴装置110使用传感器来感测用户120的运动。也就是说，可穿戴装置110获得用户120的运动信息。运动信息可包括例如用户120的两个髋关节的角度。如图5中所示，可穿戴装置110使用定位在驱动器210-1周围的编码器来感测或获得用户120的左髋关节的角度q₁(t)，并且使用定位在驱动器210-2周围的编码器来感测或获得用户120的右髋关节的角度q_r(t)。当用户120的左腿如图5中所示向前移动时，左髋关节的角度q₁(t)可小于0，并且右髋关节的角度q_r(t)可大于0。然而，根据一个示例，左髋关节的角度q₁(t)可大于0，并且右髋关节的角度q_r(t)可小于0。

返回参照图4，在操作420中，可穿戴装置110定义状态变量。这里，可穿戴装置110基于用户120的运动信息来定义状态变量。在一个非限制性的示例中，状态变量可与角度q₁(t)和角度q_r(t)中的至少一个相关联。例如，可穿戴装置110定义与sin(q_r(t))和sin(q₁(t))之间的差对应的状态变量y_raw(t)。然而，本发明不限于上述状态变量y_raw(t)，状态变量y_raw(t)可包括通过对角度q₁(t)和角度q_r(t)中的至少一个进行任何运算而得到的状态变量。

在操作430中，可穿戴装置110对状态变量y_raw(t)进行平滑。通过平滑，可从状态变量y_raw(t)去除噪声，并且可平滑状态变量y_raw(t)的波形。例如，可穿戴装置110对状态变量y_raw(t)执行低通滤波。等式1表示平滑的结果或低通滤波的结果的示例。

[等式1]

y(t)＝(1-α)y(t_prv)+αy_raw(t)，(0＜α＜1)

在等式1中，y(t)表示平滑结果。此外，α表示平滑因子，y(t_prv)表示先前的平滑结果。

由等式1表示的平滑结果仅被提供为示例，因此平滑结果不限于由上面的等式1表示的内容。平滑结果可基于平滑方法的类型或低通滤波器(LPF)的类型而变化。

在操作440中，可穿戴装置110基于运动信息和增益κ来确定可穿戴装置110的交互模式和运动类型。例如，运动信息可包括用户120的左髋关节的角度q₁(t)和用户120的右髋关节的角度q_r(t)。增益κ表示与力矩的大小相关联的因子，并且可以是正数或负数。此外，可从用户120接收增益κ作为输入。例如，用户120可将增益κ输入到用户接口(UI)装置(例如，平板个人计算机(PC)、智能电话等)，并且可穿戴装置110可从UI装置接收增益κ。根据一个示例，用户120可将增益κ输入到可穿戴装置110。

在一个示例中，可穿戴装置110可基于增益κ来确定多个交互模式之中的一个交互模式。可基于由可穿戴装置110向用户120输出的力矩或力的类型对交互模式进行分类。例如，交互模式可包括：在用户120的移动中辅助用户120的第一交互模式、向用户120的移动施加阻力(例如，第一阻力)的第二交互模式以及向用户120的移动施加高阻力(例如，第二阻力)的第三交互模式，其中，第二阻力高于第一阻力。

在一个示例中，可穿戴装置110可基于运动信息来确定所确定的交互模式的多个运动类型之中的一个运动类型。可基于用户120的移动速度对运动类型进行分类。例如，第一交互模式和第二交互模式的运动类型可与第三交互模式的运动类型不同。例如，第一交互模式和第二交互模式可包括步行运动类型、步行到跑步运动类型和跑步运动类型。第三交互模式可包括高阻力运动类型和慢运动类型。

在下文中将参照图6更详细地描述确定交互模式和运动类型。

参照图6，在操作610中，可穿戴装置110确定增益κ是否大于或等于参考值r。

在操作620中，响应于确定增益κ大于或等于参考值r，可穿戴装置110确定增益κ是否为正数。

在操作630中，响应于确定增益κ是正数，可穿戴装置110选择第一交互模式并且基于第一步态特征值确定可穿戴装置110的运动类型。第一步态特征值可包括用户120的节奏(cadence)。可基于用户120的步态信息来计算节奏。在一个示例中，用户120的步态信息包括当用户120向预定方向(例如，向前的方向、向后的方向等)行走预定步数时使用的时间和/或当用户120向预定方向行走预定步数时的行走距离。例如，用户120的步态信息包括当用户120向前行走两步时使用的时间和/或当用户120向前行走两步时的行走距离。

例如，当参考值r是-5(r＝-5)并且增益κ是+5(κ＝+5)时，可穿戴装置110选择第一交互模式。此外，当第一步态特征值小于或等于第一阈值(例如，在下文中将参照图9描述的120)时，可穿戴装置110将可穿戴装置110的运动类型确定为步行运动类型。当第一步态特征值大于第一阈值且小于或等于第二阈值(例如，下文中将参照图9描述的140)时，可穿戴装置110将可穿戴装置110的运动类型确定为步行到跑步运动类型。当第一步态特征值大于第二阈值时，可穿戴装置110将可穿戴装置110的运动类型确定为跑步运动类型。也就是说，当用户120的节奏小于预设范围时，可穿戴装置110可确定用户120正在行走，并选择步行运动类型。当用户120的节奏在预设范围中时，可穿戴装置110可确定用户120正在相对快地行走，并选择步行到跑步运动类型。当用户120的节奏大于预设范围时，可穿戴装置110可确定用户120正在跑步，并选择跑步运动类型。

在这个示例中，增益κ是正数，因此可穿戴装置110可输出辅助用户120进行他/她的移动的力矩，而不管将在第一交互模式中选择的运动类型。尽管将在下文中进行描述，但是控制因子可针对每种运动类型而变化，因此辅助力矩的大小可按从步行运动类型开始到步行到跑步运动类型然后到跑步运动类型的有序顺序增大。

在操作640中，响应于确定增益κ是负数，可穿戴装置110选择第二交互模式并且基于第一步态特征值确定可穿戴装置110的运动类型。例如，当参考值r是-5(r＝-5)并且增益κ是-3(κ＝-3)时，可穿戴装置110选择第二交互模式。如以上关于操作630所描述的，可穿戴装置110基于第一步态特征值来确定步行运动类型、步行到跑步运动类型和跑步运动类型之中的一个运动类型。在这个示例中，增益κ是负数，因此可穿戴装置110可输出向用户120的移动施加阻力的力矩，而不管将要在第二交互模式中选择的运动类型。尽管将在下文中进行描述，但是控制因子可针对每种运动类型而变化，因此阻力力矩的大小可按从步行运动类型开始到步行到跑步运动类型然后到跑步运动类型的有序顺序增大。

在操作650中，响应于在操作610中确定增益κ小于参考值r，可穿戴装置110选择第三交互模式并且基于第二步态特征值确定可穿戴装置110的运动类型。例如，当参考值r是-5(r＝-5)并且增益κ是-7(κ＝-7)时，可穿戴装置110选择第三交互模式。此外，当第二步态特征值大于第三阈值(例如，将在下文中参照图9描述的0.5)时，可穿戴装置110将可穿戴装置110的运动类型确定为高阻力运动类型。当第二步态特征值小于第四阈值(例如，将在下文中参照图9描述的0.4)时，可穿戴装置110将可穿戴装置110的运动类型确定为慢运动类型。也就是说，当用户120的第二步态特征值大于第三阈值时，可穿戴装置110可选择高阻力运动类型以对用户120的运动施加高阻力。当用户120的第二步态特征值小于第四阈值时，可穿戴装置110可确定用户120正在相对较慢地行走，并选择慢运动类型，以对用户120的这种慢运动施加小的大小的辅助力矩。

第二步态特征值可表示这样的值：可从该值估计用户120在预设时段期间的步态特性(例如，步行速度)。在下文中将参照图8更详细地描述第二步态特征值。

返回参照图4，在操作450中，可穿戴装置110基于确定的运动类型来确定控制因子。控制因子可包括与力矩的输出时序相关联的延迟Δt和平滑因子α中的至少一个。虽然将在下文中进行描述，但是控制因子可影响力矩的响应特性，因此被称为响应变量或感测响应变量。在下文中将参照图7更详细地描述控制因子的确定。

参照图7，在操作710中，可穿戴装置110验证运动类型改变事件是否发生。例如，可穿戴装置110验证在操作440中确定的运动类型是否与先前运动类型相同。在这个示例中，当在操作440中确定的运动类型与先前运动类型不相同时，运动类型改变事件可发生。相反，当在操作440中确定的运动类型与先前运动类型相同时，运动类型改变事件不会发生。

在操作720中，当运动类型改变事件发生时，可穿戴装置110调整控制因子。例如，当先前运动类型是跑步运动类型并且在操作440中确定了步行运动类型时，运动类型改变事件发生，因此可穿戴装置110将先前设置的控制因子(例如，与跑步运动类型对应的控制因子)改变为与步行运动类型对应的控制因子。在一个示例中，每个运动类型和对应的控制因子可在查找表中彼此映射。在下文中将参照图9更详细地描述基于运动类型调整控制因子。

在操作730中，当运动类型改变事件没有发生时，可穿戴装置110保持先前设置的控制因子。

返回参照图4，在操作460中，可穿戴装置110基于确定的运动类型来调度补偿因子κ_comp。补偿因子κ_comp表示将用于补偿力矩的大小的因子。此外，补偿因子κ_comp可用于调整或补偿对每种运动类型的力矩产生的线性响应性。

例如，当在操作440中确定了跑步运动类型时，可穿戴装置110可将补偿因子κ_comp确定为1.2。当在操作440中确定了步行运动类型时，可穿戴装置110可将补偿因子κ_comp确定为1。当在操作440中确定了高阻力运动类型时，可穿戴装置110可将补偿因子κ_comp确定为0.8。当在操作440中确定了慢运动类型时，可穿戴装置110可将补偿因子κ_co_mp确定为-5/κ。在一个示例中，每个运动类型和对应的补偿因子可在查找表中彼此映射。

在操作470中，可穿戴装置110基于平滑结果y(t)、增益κ、控制因子和补偿因子κ_co_mp来产生力矩。力矩τ(t)的示例可由等式2表示。

[等式2]

τ(t)＝κ·κ_compy(t-Δt)

例如，可穿戴装置110可产生第一交互模式的每个运动类型中的辅助力矩。在这个示例中，控制因子可基于每个运动类型而变化，因此，即使在步行运动类型、步行到跑步运动类型和跑步运动类型中增益κ相同，但是步行运动类型中的辅助力矩可小于步行到跑步运动类型中的辅助力矩，并且步行到跑步运动类型中的辅助力矩可小于跑步运动类型中的辅助力矩。

又例如，可穿戴装置110可产生第二交互模式的每个运动类型中的阻力力矩。在这个示例中，控制因子可基于每个运动类型而变化，因此，即使在步行运动类型、步行到跑步运动类型和跑步运动类型中增益κ相同，但是步行运动类型中的阻力力矩可小于步行到跑步运动类型中的阻力力矩，并且步行到跑步运动类型中的阻力力矩可小于跑步运动类型中的阻力力矩。

又例如，可穿戴装置110可产生第三交互模式的高阻力运动类型中的高阻力力矩。在这个示例中，高阻力力矩可强于或大于第二交互模式中的阻力力矩。此外，可穿戴装置110可生成第三交互模式的慢运动类型中的用于辅助用户120缓慢行走的具有相对小的大小的辅助力矩。

图8是示出根据至少一个示例实施例的第二步态特征值的示例的示图。

图8示出了用户120的右髋关节的角度q_r(t)的示例。

第二步态特征值可以是这样的值：可从该值估计用户120在期望的(或者，可选地，预设的)时间段内的步态特性。例如，可基于最近1秒的两个髋关节的角度曲线长度(angular curve length)中的每个来计算第二步态特征值。在图8的示例中，如由等式3所示，可穿戴装置110计算在t-1与t之间的间隔期间的右髋关节的角度q_r(t)的角度曲线长度q_{r_length} 810。

[等式3]

在等式3中，

表示点(t,q)与相邻点(t_prv,q_prv)之间的距离。基于等式3，可穿戴装置110计算点820-1与点820-2之间的距离、点820-2与点820-3之间的距离、点820-3与点820-4之间的距离、点820-4与点820-5之间的距离、点820-5与点820-6之间的距离、点820-6与点820-7之间的距离、点820-7与点820-8之间的距离、点820-8与点820-9之间的距离以及点820-9与点820-10之间的距离中的每个。可穿戴装置110通过从所计算的距离之和减去1来计算角度曲线长度q_{r_length} 810。

虽然在图8中未示出，但是如上所述，可穿戴装置110也可计算在t-1与t之间的间隔期间的用户120的左髋关节的角度q₁(t)的角度曲线长度q_{l_length}。

在一个示例中，可穿戴装置110可计算角度曲线长度q_{r_length}和q_{l_length}的平均值，并将该平均值确定为第二步态特征值。

图9是示出根据至少一个示例实施例的可穿戴装置110的状态机的示例的示图。

图9示出了当参考值r是-5(r＝-5)时的状态机的示例。

例如，当增益κ大于或等于-5时，可穿戴装置110选择第一交互模式或第二交互模式。在这个示例中，当增益κ为正数时，可穿戴装置110选择第一交互模式。相反，当增益κ为负数时，可穿戴装置110选择第二交互模式。此外，当增益κ小于-5时，可穿戴装置110选择第三交互模式。

<在增益κ大于或等于-5的情况下>

参照图9，当在可穿戴装置110正在步行运动类型910下进行操作的同时，用户120的节奏达到120至140之间时，可穿戴装置110将步行运动类型910改变为步行到跑步运动类型920。由于运动类型改变，所以可穿戴装置110调整控制因子。也就是说，由于步行到跑步运动类型920与作为先前运动类型的步行运动类型910不相同，所以可穿戴装置110调整控制因子。例如，可穿戴装置110可增大平滑因子α和/或减小延迟Δt。在图9的示例中，可穿戴装置110将平滑因子从0.05增大到从0.05至0.10的范围内的值，并且将延迟从0.25减小到从0.20至0.25的范围内的值。常规地，当在步行运动类型下进行操作的同时，用户120的节奏达到120至140之间时，由于平滑或低通滤波，可能发生力矩不与步行速度成比例地增大的饱和或力矩衰减。相比之下，在一个或多个示例实施例中，通过当节奏达到120到140之间时改变到步行到跑步运动类型920，可利用调整的平滑因子来执行平滑，并且可利用调整的延迟来产生力矩，因此可减小或最小化饱和，并且可补偿力矩的衰减量。

在步行到跑步运动类型920中，平滑因子和延迟可以是各自范围内的设定值。然而，值不限于这样示出的示例。例如，在步行到跑步运动类型920中，平滑因子和延迟可以是各自范围内的与用户120的节奏匹配的值。在这个示例中，当用户120的节奏是120时，平滑因子可以是0.055，延迟可以是0.205。当用户120的节奏是130时，平滑因子可以是0.075，延迟可以是0.225。当用户120的节奏是140时，平滑因子可以是0.095，延迟可以是0.245。

当在可穿戴装置110正在步行运动类型910下进行操作的同时，用户120的节奏达到140时，可穿戴装置110将步行运动类型910改变为跑步运动类型930。由于运动类型改变时，所以可穿戴装置110调整控制因子。例如，可穿戴装置110可增大平滑因子α和/或减小延迟Δt。在图9的示例中，可穿戴装置110将平滑因子从0.05增大到0.1，并且将延迟从0.25减小到从0.15至0.20的范围内的值。此外，可穿戴装置110将补偿因子κ_comp从1调整到1.2。常规地，当在步行运动类型下进行操作的同时，用户120的节奏超过140时，由于平滑或低通滤波，可能发生力矩衰减。相比之下，在一个或多个示例实施例中，通过当节奏大于或等于140时改变到跑步运动类型930，可利用调整的平滑因子来执行平滑，并且可利用调整的延迟和调整的补偿因子来产生力矩。因此，可补偿力矩的衰减量。

当在可穿戴装置110正在步行到跑步运动类型920下进行操作的同时，用户120的节奏达到110时，可穿戴装置110将步行到跑步运动类型920改变为步行运动类型910。由于运动类型改变，所以可穿戴装置110调整控制因子。例如，可穿戴装置110可减小平滑因子和/或增大延迟。在图9的示例中，可穿戴装置110将平滑因子减小到0.05并且将延迟增大到0.25。

当在可穿戴装置110正在步行到跑步运动类型920下进行操作的同时，用户120的节奏达到150或更大时，可穿戴装置110将步行到跑步运动类型920改变为跑步运动类型930。由于运动类型改变，所以可穿戴装置110调整控制因子。例如，可穿戴装置110可增大平滑因子和/或减少延迟。此外，可穿戴装置110可增大补偿因子。当用户120的节奏超过140时，力矩衰减可如上所述地发生。因此，可穿戴装置110可使用调整的平滑因子来执行平滑，并且使用调整的延迟和调整的补偿因子来产生力矩，使得当从步行到跑步运动类型920改变为跑步运动类型930时不会发生力矩衰减。

当在可穿戴装置110正在跑步运动类型930下进行操作的同时，用户120的节奏达到110时，可穿戴装置110将跑步运动类型930改变为步行运动类型910。由于运动类型改变，所以可穿戴装置110调整控制因子。例如，可穿戴装置110可减小平滑因子和/或增大延迟。此外，可穿戴装置110可将补偿因子从1.2调整到1。

如上所述，控制因子可针对运动类型910、920和930中的每个而变化。也就是说，在相同的增益κ的情况下，按照从步行运动类型910开始到步行到跑步运动类型920然后到跑步运动类型930的有序顺序，平滑因子α可被调整为增大，并且延迟Δt可被调整为减小。通过如前所述地调整控制因子，力矩的大小可随着用户120的运动速度增大而线性并稳定地增大。此外，力矩的大小可随着增益线性增大而线性并稳定地增大。因此，可提高可穿戴装置110的线性响应特性和控制稳定性。

<在增益κ小于-5的情况下>

当在可穿戴装置110正在高阻力运动类型940下进行操作的同时，q_length小于0.4时，可穿戴装置110将高阻力运动类型940改变为慢运动类型950。也就是说，在可穿戴装置110正在高阻力运动类型940下进行操作的同时，当q_length小于0.4时，可穿戴装置110将高阻力运动类型940改变为慢运动类型950，并且当q_length小于0.5并且大于或等于0.4时，可穿戴装置110保持高阻力运动类型940。在图9的示例中，尽管高阻力运动类型940改变为慢运动类型950，但是平滑因子和延迟可不改变。类似地，同样在慢运动类型950改变为高阻力运动类型940的情况下，平滑因子和延迟可不改变。然而，示例不限于前述中描述的内容，并且平滑因子和延迟中的至少一个可被配置为响应于运动类型的改变而改变。

当用户120的运动速度在高阻力运动类型940下增大时，力矩的大小也可线性并稳定地增大。此外，当增益线性增大时，力矩的大小也可线性并稳定地增大。因此，在高阻力运动类型940下，可穿戴装置110的线性响应特性和控制稳定性可被提高。

如上所述，常规地，当在步行运动类型下进行操作的同时，用户120的节奏达到阈值时，由于平滑或低通滤波，可能发生力矩不与行走速度成比例地增大的饱和或力矩衰减，并且当在步行运动类型下进行操作的同时，用户120的节奏超过高于第一阈值的第二阈值时，由于平滑或低通滤波，可能发生力矩衰减。

相比之下，在一个或更多个示例实施例中，当增益κ大于或等于参考值时，可穿戴装置110可在第一参考模式或第二参考模式下进行操作，以通过基于节奏在步行运动类型910、步行到跑步运动类型920和跑步运动类型930之间切换来调整控制因子(例如，平滑因子α和延迟Δt)，使得当节奏从步行运动类型910到步行到跑步运动类型920然后到跑步运动类型930增大时，平滑因子按照有序顺序增大α，并且延迟Δt按有序顺序减小。因此，在第一交互模式(即，当增益κ为正时的辅助模式)下，在运动类型910至930之间的移动期间，辅助力矩的大小可随着用户120的节奏增大而线性并稳定地增大，并且在第二交互模式(即，当增益κ为负时的阻力模式)下，在运动类型910至930之间的移动期间，即使增益κ在多个运动类型中保持相同，阻力力矩的大小也可随着用户120的节奏增大而线性并稳定地增大。此外，当增益κ小于参考值时，可穿戴装置110可在第三参考模式下操作，以在高阻力运动类型940和慢运动类型950两者中维持恒定的控制因子(例如，平滑因子α和延迟Δt)，使得与第二交互模式相比，平滑因子α相对高以产生更强的阻力力矩或相对更小的辅助力矩，而延迟Δt相对短。因此，可穿戴装置110的线性响应特性和控制稳定性可被提高。

图10是示出根据至少一个示例实施例的可穿戴装置110的操作方法的示例的流程图。

参照图10，在操作1010中，可穿戴装置110处理基于用户120的运动信息定义的状态变量。例如，可穿戴装置110可对状态变量y_raw(t)进行平滑。

在操作1020中，可穿戴装置110基于与力矩的大小相关联的增益来确定可穿戴装置110的交互模式，其中，增益可由用户输入。在一些其他示例实施例中，不是用户输入增益并且控制器310基于输入的增益确定交互模式，而是用户可输入交互模式，并且控制器310可确定与输入的交互模式相关联的默认增益。

在操作1030中，可穿戴装置110基于用户120的步态参数从确定的交互模式的运动类型之中选择一个运动类型。步态参数可包括表示步态或行走特性的至少一个步态特征值。例如，步态参数可包括上面描述的第一步态特征值和第二步态特征值中的至少一个。

在操作1040中，可穿戴装置110基于选择的运动类型来确定力矩的控制因子。例如，可穿戴装置110可在查找表中搜索与选择的运动类型对应的控制因子。又例如，可穿戴装置110可通过回归函数或回归分析来确定与选择的运动类型对应的控制因子。在一个示例中，可通过训练来优化每个运动类型的控制因子。

在操作1050中，可穿戴装置110基于处理的状态变量、增益和确定的控制因子来产生力矩。处理的状态变量可对应于上面描述的y(t)。可穿戴装置110可通过将不同的控制因子施加到每个运动类型来产生力矩。通过这样，可穿戴装置110的线性响应特性和控制稳定性可被提高。

对于以上参照图10描述的操作方法的详细描述，可参照以上已经参照图1至图9描述的内容。

图11是示出根据至少一个示例实施例的可穿戴装置110的示例的示图。

参照图11，可穿戴装置110包括控制器310和驱动器1110。

此外，可穿戴装置110可包括用户接口(UI)装置和一个或多个传感器。UI装置可被配置为从用户接收与力矩的大小相关联的增益的输入。UI装置可包括被配置为设置锻炼模式的各种适当的装置(例如，开关、旋钮和飞梭键(jog dial))。UI装置可被替换为外部遥控器或智能装置，并且可不需要被包括在可穿戴装置110中。传感器可以是被配置为测量关节的角度的角度传感器(例如，电位计、绝对编码器或增量编码器)。

控制器310可以以处理电路(诸如，包括逻辑电路的硬件)、硬件/软件组合(诸如，执行软件的处理器)或它们的组合和存储器实现。例如，处理电路更具体地可包括但不限于：中央处理器(CPU)、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)、可编程逻辑单元、微处理器、专用集成电路(ASIC)等。处理电路可以是执行上面已经参照图1至图10描述的可穿戴装置110的整体操作的专用处理电路。例如，控制器310可处理基于用户120的运动信息定义的状态变量，并且基于与力矩的大小相关联的增益来确定可穿戴装置110的交互模式，其中，增益可由用户120经由用户接口(UI)装置输入。在一些其他示例实施例中，不是用户输入增益并且控制器310基于输入的增益来确定交互模式，而是用户可输入交互模式，并且控制器310可确定的与输入交互模式相关联的默认增益。此外，控制器310可基于用户120的步态参数从确定的交互模式的运动类型之中选择一个运动类型，并基于选择的运动类型确定力矩的控制因子。然后控制器310可基于处理的状态变量、增益和确定的控制因子来控制驱动器1110。因此，处理电路可通过随着用户120的运动速度增大而通过线性并稳定地增大力矩的大小来改善可穿戴设备110自身的功能，以改善可穿戴装置110的线性响应特性和控制稳定性。

驱动器1110可在控制器310的控制下产生力矩。

可穿戴装置110可包括单个驱动器(例如，如图11中所示的驱动器1110)，或者包括多个驱动器(例如，如图2和图3中所示的驱动器210-1和210-2)。

对于以上参照图11描述的可穿戴装置110的详细描述，可参照以上已经参照图1至图10描述的内容。

在此描述的单元和/或模块可使用硬件组件和软件组件来实现。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。处理装置可使用被配置为通过执行算术运算、逻辑运算和输入/输出操作来实行和/或执行程序代码的一个或多个硬件装置来实现。一个或多个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并执行指令的任何其他装置。处理装置可运行操作系统(OS)和在OS上运行的一个或多个软件应用。处理装置还可响应于软件的执行来访问、存储、操控、处理和创建数据。为了简单的目的，处理装置的描述被用作单数；然而，本领域技术人员将理解，处理装置可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处理器和控制器。此外，不同的处理配置是可行的(诸如，并行处理器)。

软件可包括计算机程序、代码段、指令或它们的一些组合，以独立地或共同地指示和/或配置处理装置根据需要进行操作，从而将处理装置变成专用处理器。软件和数据可永久地或临时地实现在任何类型的机器、组件、物理或虚拟装置、计算机存储介质或装置中，或者实现在能够向处理装置提供指令或数据或由处理装置解释的传播信号波中。软件还可分布在联网的计算机系统上，使得软件以分布式方式存储和执行。软件和数据可由一个或多个非暂时性计算机可读记录介质存储。

根据上述示例实施例的方法可被记录在非暂时性计算机可读介质中，非暂时性计算机可读介质包括用于实现上述示例实施例的各种操作的程序指令。介质还可单独地或与程序指令组合地包括数据文件、数据结构等。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程序指令，或者它们可以具有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)、光学介质(诸如，CD-ROM盘、DVD和/或蓝光盘)、磁光介质(诸如，光盘)以及被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闪存驱动器、存储卡、记忆棒等)等。程序指令的示例包括机器代码(诸如，由编译器产生的机器代码)和包含可由计算机使用解释器执行的高级代码的文件两者。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，或者反之亦然。

以上已经描述了一些示例实施例。然而，应当理解，可对这些示例实施例进行各种修改。例如，如果描述的技术以不同的顺序执行和/或如果所描述的系统、架构、装置或电路中的组件以不同的方式组合和/或被其他组件或它们等同物替换或补充，则可实现合适的结果。因此，其他实施方式在权利要求的范围内。

Claims (15)

1.一种可穿戴装置的操作方法，所述操作方法包括：

处理状态变量以生成处理的状态变量，状态变量基于用户的运动信息；

基于与可穿戴装置的力矩的大小相关联的增益来确定可穿戴装置的交互模式；

基于用户的步态参数从与交互模式相关联的多个运动类型中选择运动类型；

基于运动类型确定力矩的控制因子；以及

基于处理的状态变量、增益和控制因子来产生力矩。

2.根据权利要求1所述的操作方法，其中，处理状态变量的步骤包括：对状态变量进行平滑以生成处理的状态变量，

其中，产生力矩的步骤包括：通过将增益、控制因子和补偿因子施加到处理的状态变量来设置力矩值，并基于力矩值产生力矩，或者

其中，运动信息包括用户的髋关节的角度。

3.根据权利要求1所述的操作方法，其中，确定交互模式的步骤包括：

响应于增益是大于或等于参考值的正数，选择辅助用户进行用户的移动的第一交互模式；

响应于增益是大于或等于参考值的负数，选择向用户的移动施加阻力的第二交互模式；以及

响应于增益小于参考值，选择向用户的移动施加高阻力的第三交互模式。

4.根据权利要求1所述的操作方法，其中，步态参数包括第一步态特征值，并且选择运动类型的步骤包括：响应于第一步态特征值小于或等于第一阈值，将可穿戴装置的运动类型确定为步行运动类型；响应于第一步态特征值大于第一阈值并且小于或等于第二阈值，将运动类型确定为步行到跑步运动类型；以及响应于第一步态特征值大于第二阈值，将运动类型确定为跑步运动类型，或者

其中，步态参数包括第二步态特征值，选择运动类型的步骤包括：响应于步态参数中的第二步态特征值大于第三阈值，将可穿戴装置的运动类型确定为高阻力运动类型；以及响应于第二步态特征值小于第四阈值，将运动类型确定为慢运动类型。

5.根据权利要求4所述的操作方法，其中，第一步态特征值是用户的节奏，或者其中，第二步态特征值是在设置的时段期间的用户的髋关节的角度曲线长度的平均值。

6.根据权利要求1所述的操作方法，其中，确定控制因子的步骤包括：响应于通过选择运动类型而发生的运动类型改变事件，调整与处理状态变量相关联的平滑因子和力矩的输出时序的延迟中的至少一个。

7.根据权利要求6所述的操作方法，其中，调整的步骤包括：

响应于通过从所述多个运动类型中选择步行运动类型而发生的运动类型改变事件，减小平滑因子并增大延迟，或者响应于通过从所述多个运动类型中选择跑步运动类型而发生的运动类型改变事件，增大平滑因子并减小延迟。

8.一种可穿戴装置，包括：

驱动器，被配置为产生力矩；以及

控制器，被配置为：

处理状态变量以生成处理的状态变量，状态变量基于用户的运动信息；

基于与所述可穿戴装置的力矩的大小相关联的增益来确定所述可穿戴装置的交互模式；

基于用户的步态参数从与交互模式相关联的多个运动类型中选择运动类型；

基于运动类型确定力矩的控制因子；以及

基于处理的状态变量、增益和控制因子来控制驱动器。

9.根据权利要求8所述的可穿戴装置，其中，控制器被配置为：通过对状态变量进行平滑来对状态变量进行处理以生成处理的状态变量，

其中，控制器被配置为：通过将增益、控制因子和补偿因子施加到处理的状态变量来设置力矩值，或者

其中，运动信息包括用户的髋关节的角度。

10.根据权利要求8所述的可穿戴装置，其中，控制器被配置为：

响应于增益是大于或等于参考值的正数，选择辅助用户进行用户的移动的第一交互模式；

响应于增益是大于或等于参考值的负数，选择向用户的移动施加阻力的第二交互模式；以及

响应于增益小于参考值，选择向用户的移动施加高阻力的第三交互模式。

11.根据权利要求10所述的可穿戴装置，其中，步态参数包括第一步态特征值，并且控制器被配置为：响应于第一步态特征值小于或等于第一阈值，将可穿戴装置的运动类型确定为步行运动类型；响应于第一步态特征值大于第一阈值并且小于或等于第二阈值，将运动类型确定为步行到跑步运动类型；以及响应于第一步态特征值大于第二阈值，将运动类型确定为跑步运动类型，

其中，步态参数包括第二步态特征值，并且控制器被配置为：响应于第二步态特征值大于第三阈值，将可穿戴装置的运动类型确定为高阻力运动类型；以及响应于第二步态特征值小于第四阈值，将运动类型确定为慢运动类型。

12.根据权利要求11所述的可穿戴装置，其中，第一步态特征值是用户的节奏，或者其中，第二步态特征值是在设置的时段期间的用户的髋关节的角度曲线长度的平均值。

13.根据权利要求8所述的可穿戴装置，其中，控制器被配置为：

响应于通过控制器选择运动类型而发生的运动类型改变事件，调整与处理状态变量相关联的平滑因子或力矩的输出时序的延迟中的至少一个。

14.根据权利要求13所述的可穿戴装置，其中，控制器被配置为：

响应于通过控制器从所述多个运动类型中选择步行运动类型而发生的运动类型改变事件，减小平滑因子并增大延迟。

15.根据权利要求13所述的可穿戴装置，其中，控制器被配置为：

响应于通过控制器从所述多个运动类型中选择跑步运动类型而发生的运动类型改变事件，增大平滑因子并减小延迟。

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