CN112741757A - 一种基于双足底压力传感器的踝关节线驱外骨骼控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及外骨骼控制领域，公开了一种基于双足底压力传感器的踝关节线驱外骨骼控制系统，该系统包括微处理器、电源模块、监控显示模块、力监控模块、电机模块；微处理器分别与电源模块、监控显示模块、力监控模块、电机模块连接；微处理器设有步态识别模块、电机控制模块；力监控模块用于采集压力数据、实际辅助力数据；步态识别模块用于识别人体步态状态；电机模块用于采集电机运行状态、调整实际辅助力；电机控制模块用于进行PID控制得到控制指令；电源模块用于供电。本发明在足底前后各布置压力传感器，并结合滑窗均值处理解决了外骨骼步态周期的连续识别，使得电机控制算法更容易搭载和调试自定义的外骨骼辅助力曲线，使控制效果更多元。
Description
技术领域
本发明涉及外骨骼控制领域，特别涉及一种踝关节线驱外骨骼控制系统。
背景技术
外骨骼机器人模仿生物世界昆虫的外骨骼，是一种结合了人类智能的可穿戴设备，作为一种新型的机电设备，通过集成传感、控制、信息融合等技术，在为使用者提供保护的基础上，给使用者提供动力及其他服务。外骨骼技术有广阔的运用场景，在工业领域，外骨骼可以减轻工人负重，减少肌肉疲劳，降低腰肌劳损的风险；在医疗领域，外骨骼帮助行动不便的老人或残障人士恢复行动能力，帮助护理人员轻松抬起病人；在救灾领域，可以帮助消防员或其他急救人员提供防护，携带氧气罐和其他呼吸设备；在军事领域，将士兵背负的沉重的背包重量传导到地面，并提供充足的动力，减少在崎岖不平的山路上长途跋涉的能量消耗。
线驱外骨骼是一种新兴的外骨骼样式，通过电机拉扯鲍登线，鲍登线拉扯相应关节，从而达到辅助相应关节的目的。鲍登线上安装拉力传感器，可以达到监控鲍登线拉力的目的；现有的外骨骼控制系统的步态识别主要是基于惯性测量单元实现的，但是惯性测量单元相对来说价格较贵，并且存在着较高的延时；不同的外骨骼辅助力对人体运动学的变化是不一样的，惯性测量单元很难感知到脚的离地时间，无法较好地实现对步态周期的连续识别，在一定程度上不利于辅助力曲线样式的调试。
发明内容
为了克服现有技术存在的缺陷与不足，本发明的第一目的在于，提出了一种基于双足底压力传感器的踝关节线驱外骨骼控制系统；该系统使用Arduino DUE作为微处理器，采用了薄膜压力传感器来采集足底压力信号，不仅降低了系统的成本，而且具备较高的实时性，同时可以较好地配合外骨骼的辅助力曲线调试。
本发明的第二目的在于，提出了一种基于双足底压力传感器的踝关节线驱外骨骼控制方法。
为了达到上述第一目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于双足底压力传感器的踝关节线驱外骨骼控制系统，包括微处理器、电源模块、监控显示模块、力监控模块、电机模块；
所述微处理器分别与电源模块、监控显示模块、力监控模块、电机模块连接；
所述微处理器设有步态识别模块、电机控制模块；
所述力监控模块用于采集前后脚掌的压力数据、当前外骨骼鲍登线的实际辅助力数据；
步态识别模块用于根据获得的前后脚掌的压力数据变化结合滑窗均值处理进行识别人体步态状态；
所述电机模块用于采集电机运行状态、接收控制指令进行调整外骨骼鲍登线的实际辅助力；
电机控制模块用于结合人体步态状态、当前外骨骼鲍登线的实际辅助力、所述电机运行状态进行PID控制得到所述控制指令；
电源模块用于为微处理器、力监控模块、电机模块供电。
作为优选的技术方案，所述力监控模块设有薄膜压力传感器、压阻式转化模块，所述压阻式转化模块分别与微处理器、薄膜压力传感器连接；
所述薄膜压力传感器用于采集前脚掌和后脚跟的压力数据，所述压阻式转化模块用于传输压力数据、调节所述薄膜压力传感器的电压。
作为优选的技术方案，所述力监控模块还包括TTL转RS485模块、数字变送器、力传感器，所述TTL转RS485模块分别与微处理器、数字变送器连接，所述数字变送器还与力传感器连接；
所述力传感器用于采集当前外骨骼鲍登线的实际辅助力数据，所述数字变送器用于将当前外骨骼鲍登线的实际辅助力数据输出为TTL信号的形式，所述TTL转RS485模块用于将将当前外骨骼鲍登线的实际辅助力数据由TTL信号的形式转换为RS485信号的形式进行传输至微处理器。
作为优选的技术方案，所述薄膜压力传感器采用D2027柔性薄膜压力传感器。
作为优选的技术方案，所述力传感器采用AT8301微型力传感器。
作为优选的技术方案，所述电机模块包括CAN模块、电机驱动器、电机编码器和电机，所述CAN模块与微处理器连接，电机驱动器分别与电机编码器、CAN模块、电机连接，电机还与电机编码器连接；
所述电机用于为外骨骼提供动力，所述电机编码器用于采集电机运行状态数据，所述电机驱动器用于驱动控制电机，所述CAN模块用于微处理器与电机驱动器的信号转换。
作为优选的技术方案，所述微处理器采用Arduino DUE。
为了达到上述第二目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于双足底压力传感器的踝关节线驱外骨骼控制方法，包括以下步骤：
S1、开启电源模块进行供电，通过降压模块和微处理器提供电压；
S2、通过步态识别模块结合滑窗均值进行外骨骼步态周期的连续识别从而得到当前的步态周期阶段，根据当前的步态周期阶段设定外骨骼预期辅助力；
S3、通过力监控模块测得当前外骨骼的实际辅助力，根据当前的实际辅助力和预期辅助力的偏差，由微处理器采用PID控制处理得到当前的外骨骼电机预期速度，通过微处理器调整电机转动以减小辅助力偏差；
S4、由微处理器将采集数据、处理数据发送至终端设备进行实时监控和数据记录，其中采集数据包括足底压力传感器的采集数据、辅助力采集数据、电机运行状态数据，处理数据包括步态识别数据、PID控制处理的过程数据；
S5、判断系统是否继续运行，若微处理器未检测到自身算法或电机的运行出现异常，且用户没有自行暂停外骨骼的工作，则继续运行，先经过预设静息时间，然后回到步骤S2，否则整个系统断电，停止工作；所述预设静息时间用于PID控制处理的循环时长。
作为优选的技术方案，所述步骤S2中通过步态识别模块结合滑窗均值进行外骨骼步态周期的连续识别从而得到当前的步态周期阶段，包括以下步骤：
通过测定后脚跟的压力传感器数据是否超过预设压力阈值来判断是否已然着地，若着地则刷新步态周期，并根据先前三个步态周期时长的滑窗均值得到预测当前步态周期时长，结合预测当前步态周期时长与微处理器时钟数据得到当前步态周期阶段；
根据前脚掌的压力传感器采集的压力数据判断是否已进入主要步态阶段，压力数据的数值越大则越反映当前进入主步态阶段的核心，若压力数据的数值未在此阶段超过标定阈值，则微处理器判断步态异常，人体未处于正常的步行状态，微处理器控制外骨骼进行暂停；若压力数据的数值超过标定阈值，则将微处理器时钟数据结合至步态周期时长的滑窗，滑窗前移进行更新先前三个步态周期时长的滑窗均值，以用于下一次的预测当前步态周期时长的处理；所述主要步态阶段表示踝关节发力支撑人体前进的阶段。
本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
(1)本发明在足底前后各布置压力传感器，并结合滑窗均值算法解决了外骨骼步态周期的连续识别，即识别步态处于0％～100％的任一阶段，使得控制算法更容易搭载和调试自定义的外骨骼辅助力曲线，使控制效果更多元；本发明组件简单，成本低，并且具有较高的实时性。
附图说明
图1为本发明实施例1中基于双足底压力传感器的踝关节线驱外骨骼控制系统的模块示意图。
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例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例
实施例1
如图1所示，本实施例提供了一种基于双足底压力传感器的踝关节线驱外骨骼控制系统，该系统包括微处理器、电源模块、监控显示模块、力监控模块和电机模块；微处理器分别与电源模块、监控显示模块、力监控模块、电机模块连接；该系统可用在行走或者奔跑中的踝关节线驱外骨骼控制；
在本实施例中，微处理器采用Arduino DUE；
在本实施例中，力监控模块设有薄膜压力传感器、压阻式转化模块、TTL转RS485模块、数字变送器和力传感器；压阻式转化模块、TTL转RS485模块分别与微处理器连接，压阻式转化模块还与薄膜压力传感器连接，数字变送器分别与力传感器、TTL转RS485模块连接；
在本实施例中，薄膜压力传感器采用D2027柔性薄膜压力传感器，用于采集到的前脚掌和后脚跟的压力数据；D2027柔性薄膜压力传感器设有一个阻值随压力增大而减小的薄膜电阻，其压阻特性表现为电阻和压力呈现幂函数关系，电阻倒数和压力呈现近似的线性关系；力传感器采用AT8301微型力传感器，用于采集当前外骨骼鲍登线的实际辅助力数据，进而监控辅助大小的变化；数字变送器采用TDA-04数字变送器。
实际应用时，D2027柔性薄膜压力传感器的直径为20mm，厚度小于0.3mm,能方便地安装到鞋子中；在鞋子的前后分别固定D2027柔性薄膜压力传感器，可以同时采集到的前脚掌和后脚跟的压力数据，D2027柔性薄膜压力传感器通过压阻式转化模块将采集的压力数据输入到Arduino DUE的模拟输入端口，同时压阻式转化模块调节薄膜压力传感器的电压，进而改变薄膜压力传感器的灵敏度；力传感器采集得到当前外骨骼鲍登线的实际辅助力数据，通过数字变送器输出TTL信号的形式，然后数字变送器和Arduino DUE的串口通过TTL转RS485模块转换为RS485信号的形式，进而微处理器得到当前外骨骼鲍登线的实际辅助力数据；
在本实施例中，微处理器设有步态识别模块，用于根据获得的前后脚掌的压力数据变化结合滑窗均值处理进行识别人体步态状态；
在本实施例中，电机模块包括CAN模块、电机驱动器、电机编码器和电机；CAN模块与Arduino DUE的CAN端口连接，电机驱动器分别与电机编码器、CAN模块、电机连接，电机还与电机编码器连接；
在本实施例中，电机为外骨骼提供动力；电机编码器用于采集电机运行状态数据并传输至电机驱动器；电机驱动器采用CANopen协议的驱动器，用于驱动控制电机；CAN模块用于Arduino DUE的CAN端口与电机驱动器信号转换；
在本实施例中，微处理器还设有电机控制模块，CAN模块设有CAN总线，电机的运行状态通过CAN总线传输给Arduino DUE，Arduino DUE结合步态识别数据、当前外骨骼鲍登线的实际辅助力数据、电机运行状态数据通过电机控制模块进行PID控制后得到当前的外骨骼电机预期速度，实时将当前的外骨骼电机预期速度作为控制指令发送至电机，进而调整电机转动以调整外骨骼鲍登线的实际辅助力。
在本实施例中，电源模块包括聚合物锂电池和降压模块；聚合物锂电池采用24V,6800mAh，为整个系统供电，实际应用时将24V的电压供给电机驱动器、力传感器的数字变送器、电机编码器；降压模块采用LM2596S型号，用于将24V的电压转化为9V，然后输入给Arduino DUE的Vin口，为Arduino DUE提供电力；
在本实施例中，监控显示模块设有终端设备，用于实时监控及数据记录；此外，本实施例中的终端设备采用电脑；本领域技术人员可以将终端设备替换为其他带有显示装置的监控设备。
在本实施例中，Arduino DUE提供3V和5V电压，用于TTL转RS485模块、CAN模块和压阻式转化模块的供电。
实施例2
本实施例提供了一种基于双足底压力传感器的踝关节线驱外骨骼控制方法，具体包括如下步骤：
S1、开启电源模块进行供电，通过降压模块和微处理器转化为各个模块所需电压；
S2、通过步态识别模块结合滑窗均值进行外骨骼步态周期的连续识别从而得到当前的步态周期阶段，根据当前的步态周期阶段设定外骨骼预期辅助力；
S3、通过力监控模块测得当前外骨骼的实际辅助力，根据当前的实际辅助力和预期辅助力的偏差，由微处理器采用PID控制处理得到当前的外骨骼电机预期速度，通过微处理器调整电机转动以减小辅助力偏差；
S4、由微处理器将采集数据、处理数据发送至终端设备，以便实时监控和数据记录，其中采集数据包括足底压力传感器的采集数据、辅助力采集数据、电机运行状态数据，处理数据包括步态识别数据、PID控制处理的过程数据；
S5、判断系统是否继续运行，若微处理器未检测到自身算法或电机的运行出现异常，且用户没有自行暂停外骨骼的工作，则继续运行，先经过预设静息时间，然后回到步骤S2，否则整个系统断电，停止工作；在本实施例中，预设静息时间设置为一段若干毫秒的时间，用于微处理器PID控制处理的循环时长。
在本实施例中，在步骤S2中通过步态识别模块结合滑窗均值进行外骨骼步态周期的连续识别从而得到当前的步态周期阶段，包括以下步骤：
通过测定后脚跟的压力传感器数据是否超过预设压力阈值来判断是否已然着地，若着地则刷新步态周期，并根据先前三个步态周期时长的滑窗均值得到预测当前步态周期时长，结合预测当前步态周期时长与微处理器时钟数据得到当前步态周期阶段；
本实施例举例进行辅助说明，若前三步的步态周期时长分别为[3s，2s，1s]，则这一步预测要走它们的均值2s；
另一边，得到当前这一步的步态周期时长后，结合现实时钟的进行便可得知当前处于哪个步态周期阶段。举同样的例子，已预测当前步态周期时长2s，然后微处理器时钟进行了0.5s，则可知当前处于步态周期的25％；
最后，当下一步到来时，即下一个后脚跟压力传感器数据超过阈值时，步态周期刷新，滑窗前移刷新。举同样的例子，预测当前步态周期时长2s，但实际最后微处理器时钟进行了2.05s，则刷新的滑窗将是[2s，1s，2.05s]，并如上所述再进行下一次计算。
根据前脚掌的压力传感器采集的压力数据判断是否已进入主要步态阶段，即踝关节发力支撑人体前进的阶段，压力数据的数值越大则越反映当前进入主步态阶段的核心，若压力数据的数值未在此阶段超过标定阈值，则微处理器判断步态异常，人体未处于正常的步行状态，微处理器控制外骨骼进行暂停；若压力数据的数值超过标定阈值，则将微处理器时钟数据结合至步态周期，滑窗前移进行更新先前三个步态周期时长的滑窗均值，以用于下一次的预测当前步态周期时长的处理。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包括在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于双足底压力传感器的踝关节线驱外骨骼控制系统，设有微处理器，其特征在于，还包括电源模块、监控显示模块、力监控模块、电机模块；
所述微处理器分别与电源模块、监控显示模块、力监控模块、电机模块连接；
所述微处理器设有步态识别模块、电机控制模块；
所述力监控模块用于采集前后脚掌的压力数据、当前外骨骼鲍登线的实际辅助力数据；
步态识别模块用于根据获得的前后脚掌的压力数据变化结合滑窗均值处理进行识别人体步态状态；
所述电机模块用于采集电机运行状态、接收控制指令进行调整外骨骼鲍登线的实际辅助力；
电机控制模块用于结合人体步态状态、当前外骨骼鲍登线的实际辅助力、所述电机运行状态进行PID控制得到所述控制指令；
电源模块用于为微处理器、力监控模块、电机模块供电。
2.根据权利要求1所述的基于双足底压力传感器的踝关节线驱外骨骼控制系统，其特征在于，所述力监控模块设有薄膜压力传感器、压阻式转化模块，所述压阻式转化模块分别与微处理器、薄膜压力传感器连接；
所述薄膜压力传感器用于采集前脚掌和后脚跟的压力数据，所述压阻式转化模块用于传输压力数据、调节所述薄膜压力传感器的电压。
3.根据权利要求2所述的基于双足底压力传感器的踝关节线驱外骨骼控制系统，其特征在于，所述力监控模块还包括TTL转RS485模块、数字变送器、力传感器，所述TTL转RS485模块分别与微处理器、数字变送器连接，所述数字变送器还与力传感器连接；
所述力传感器用于采集当前外骨骼鲍登线的实际辅助力数据，所述数字变送器用于将当前外骨骼鲍登线的实际辅助力数据输出为TTL信号的形式，所述TTL转RS485模块用于将将当前外骨骼鲍登线的实际辅助力数据由TTL信号的形式转换为RS485信号的形式进行传输至微处理器。
4.根据权利要求2所述的基于双足底压力传感器的踝关节线驱外骨骼控制系统，其特征在于，所述薄膜压力传感器采用D2027柔性薄膜压力传感器。
5.根据权利要求3所述的基于双足底压力传感器的踝关节线驱外骨骼控制系统，其特征在于，所述力传感器采用AT8301微型力传感器。
6.根据权利要求1所述的基于双足底压力传感器的踝关节线驱外骨骼控制系统，其特征在于，所述电机模块包括CAN模块、电机驱动器、电机编码器和电机，所述CAN模块与微处理器连接，电机驱动器分别与电机编码器、CAN模块、电机连接，电机还与电机编码器连接；
所述电机用于为外骨骼提供动力，所述电机编码器用于采集电机运行状态数据，所述电机驱动器用于驱动控制电机，所述CAN模块用于微处理器与电机驱动器的信号转换。
7.根据权利要求1-6任一所述的基于双足底压力传感器的踝关节线驱外骨骼控制系统，其特征在于，所述微处理器采用Arduino DUE。
8.一种基于双足底压力传感器的踝关节线驱外骨骼控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、开启电源模块进行供电，通过降压模块和微处理器提供电压；
S2、通过步态识别模块结合滑窗均值进行外骨骼步态周期的连续识别从而得到当前的步态周期阶段，根据当前的步态周期阶段设定外骨骼预期辅助力；
S3、通过力监控模块测得当前外骨骼的实际辅助力，根据当前的实际辅助力和预期辅助力的偏差，由微处理器采用PID控制处理得到当前的外骨骼电机预期速度，通过微处理器调整电机转动以减小辅助力偏差；
S4、由微处理器将采集数据、处理数据发送至终端设备进行实时监控和数据记录，其中采集数据包括足底压力传感器的采集数据、辅助力采集数据、电机运行状态数据、处理数据包括步态识别数据、PID控制处理的过程数据；
S5、判断系统是否继续运行，若微处理器未检测到自身算法或电机的运行出现异常，且用户没有自行暂停外骨骼的工作，则继续运行，先经过预设静息时间，然后回到步骤S2，否则整个系统断电，停止工作；所述预设静息时间用于PID控制处理的循环时长。
9.根据权利要求8所述的基于双足底压力传感器的踝关节线驱外骨骼控制方法，其特征在于，所述步骤S2中通过步态识别模块结合滑窗均值进行外骨骼步态周期的连续识别从而得到当前的步态周期阶段，包括以下步骤：
通过测定后脚跟的压力传感器数据是否超过预设压力阈值来判断是否已然着地，若着地则刷新步态周期，并根据先前三个步态周期时长的滑窗均值得到预测当前步态周期时长，结合预测当前步态周期时长与微处理器时钟数据得到当前步态周期阶段；
根据前脚掌的压力传感器采集的压力数据判断是否已进入主要步态阶段，压力数据的数值越大则越反映当前进入主步态阶段的核心，若压力数据的数值未在此阶段超过标定阈值，则微处理器判断步态异常，人体未处于正常的步行状态，微处理器控制外骨骼进行暂停；若压力数据的数值超过标定阈值，则将微处理器时钟数据结合至步态周期时长的滑窗，滑窗前移进行更新先前三个步态周期时长的滑窗均值，以用于下一次的预测当前步态周期时长的处理；所述主要步态阶段表示踝关节发力支撑人体前进的阶段。
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