CN117137774A - 外骨骼助力控制方法、装置、系统及计算机可读存储介质 - Google Patents

外骨骼助力控制方法、装置、系统及计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供的外骨骼助力控制方法、装置、系统及计算机可读存储介质，通过获取左右侧或其一侧小腿、脚面的惯性传感器读数、力传感器读数；对获取的惯性传感器数据进行预处理；根据预处理的数据进行姿态解算处理，获取实时姿态信息；根据实时姿态信息和历史步态信息，确定当前步态状态；根据当前步态状态，生成控制策略；根据控制策略，生成电机控制目标点；根据电机控制目标点，左右侧电机或相应侧电机执行计算后的控制输出。本发明允许实时的步态判断，并允许穿戴者在某个步态区间内选择性的助力，其助力大小及其他运行参数可以自动调整也可以通过智能终端调整以达成康复使用时的不同康复预期，使患者达到更大的踝关节活动范围，更标准的步态和行走对称性。

Description

外骨骼助力控制方法、装置、系统及计算机可读存储介质
[技术领域]
本发明涉及可穿戴外骨骼技术领域，具体涉及一种动力外骨骼助力控制方法、装置、系统及计算机可读存储介质。
[背景技术]
穿戴式外骨骼，在包括军事，医疗和工业领域中有广泛应用。使用外骨骼可以减轻穿戴者负重，帮助穿戴者更好和更省力地行动。通常来说外骨骼在帮助穿戴者行动时使用自带动力，这种自带动力的外骨骼也叫动力外骨骼。在医疗领域，外骨骼可以为康复中的患者提供实时的行走助力。对于行动能力受损的患者，外骨骼的控制方法必须能够达到良好的人机协调，快速响应和对与常人不同步态的实时准确识别和反应能力，并提供准确和可以调整的助力时机和大小。其装配的传感器(比如说惯性传感器)允许了康复中的实时步态分析，而其控制方法可以进一步根据实时步态分析来提供更好的人机协调。另一方面，对于康复中的患者，外骨骼的运行参数，比方说助力大小，应该允许被实时方便地调整。调整这些参数允许康复中的患者达到想要的训练效果。
而现有的控制方法中基本采用复杂传感器设置，使用了预设的步态曲线进行助力控制，导致穿戴者必须以机器为主导完成行走。而若不考虑固定的步态曲线，现有的控制方法对步态判断的不足无法适用于医疗领域的康复行走。同时，一些控制方法无法与智能终端连接，无法满足在长期使用中对穿戴者行走习惯和康复状态的评估，也因此其控制策略无法因每个人步态和康复需求不同做相应的细致化策略。
[发明内容]
本发明提供一种动力外骨骼助力控制方法、装置、系统及计算机可读存储介质，可根据实时步态判断调整控制策略、调整控制动力其应用于康复领域，为康复训练的使用者在行走时提供踝关节的助力。
第一方面，本发明实施例提供一种外骨骼助力控制方法，包括：
a)获取左右侧或其一侧小腿、脚面的惯性传感器读数、力传感器读数；
b)对获取的惯性传感器数据进行预处理；
c)根据预处理的数据进行姿态解算处理，获取实时姿态信息；
d)根据实时姿态信息和历史步态信息，确定当前步态状态；
e)根据当前步态状态，生成控制策略；
f)根据控制策略，生成电机控制目标点；
g)根据电机控制目标点，左右侧电机或相应侧电机执行计算后的控制输出。
在一个可能设计中，还包括获取躯干背部的惯性传感器读数；所述步骤c)中的姿态解算处理包括：
根据预处理数据进行空间朝向计算，计算出每个部位即小腿、脚面的空间朝向，获取小腿、脚面和躯干背部的姿态信息；以及
根据空间朝向数据进行角度计算，获得小腿角度、脚面角度、脚踝角度、躯干背部角度。
在一个可能设计中，步骤d)中实时姿态信息和历史步态信息包括小腿角度、脚面角度、躯干背部角度、小腿角速度、脚面角速度，根据实时的、历史的小腿角度、脚面角度、小腿角速度、脚面角速度信息，判断所需助力脚在脚触地到下一次触地的步态周期中的步态状态。
在一个可能设计中，所述在一个步态周期采用百分比表示不同状态，从0到100％分别对应该脚触地到下一次触地的不同步态状态，其中在30-60％范围内对应脚跟离开地面的状态。
在一个可能设计中，姿态信息和步态信息中还包括获取小腿、脚面的加速度和角速度；通过判定加速度和角速度一段时间内的值和方向，判断脚跟到脚尖是否整体落于地面，如果加速度和角速度的值和方向稳定位于一个预定范围内，则判断该脚从脚跟到脚尖都落于地面。
在一个可能设计中，还包括如下步骤：获取单侧下肢的步态周期百分比后，查看另一侧下肢的步态周期百分比，比较两侧下肢步态周期，若两者的步态时间差大于或小于预先设定的阈值，则将目前与地面接触的脚做标准，调整另一只脚的步态判断。
在一个可能设计中，所述预先设定的阈值为50％。
在一个可能设计中，所述调整另一只脚的步态判断包括如下中的任一种方法：迭代式的调整，每次判断时做微小调整；规则式的调整，使用预先设置的规则做调整；或根据模型调整，使用一个线上模型拟合步态判断，调整现有步态判断以最小化与模型的误差。
在一个可能设计中，所述的控制策略包括助力目标控制策略、不提供助力策略和指示灯控制策略。
在一个可能设计中，步骤e)中，还包括根据力传感器的数据以及外部输入的力的参数，综合当前步态判断结果，生成助力目标控制策略。
在一个可能设计中，所述电机目标控制点包括电机电流目标点、电机转速定点、编码器位置定点一种。
在一个可能设计中，步骤e)中，还包括在判断步态状态信息为在脚跟离开地面且踝关节跖屈的时机提出助力策略。
第二方面，本发明实施例提供一种外骨骼助力控制装置，包括数据获取单元、数据预处理单元、姿态解算处理单元、步态状态判断单元、控制策略生成单元、电机控制目标点单元和存储单元；
所述数据获取单元对原始传感器数据进行读取，获取每只脚上脚面传感器和小腿传感器的姿态信息包括脚面加速度、角速度在内的原始姿态信息，以及获取鲍登线固定点力传感器的拉力数据；
所述数据预处理单元对数据获取单元获取的传感器信息进行预处理，获得优化的原始姿态数据；
所述姿态解算处理单元对数据预处理单元发送来的数据进行姿态解算，获取实时姿态信息，包括解算脚面、小腿所处的运动姿态，获取小腿、脚面的角度数据；
所述步态状态判断单元根据姿态解算处理单元发送来的实时姿态信息包括小腿角度、脚面角度信息，根据这些角度信息和实时的小腿角速度、脚面角速度以及存储单元中的相应的历史数据，判断该脚在脚触地到下一次触地步态周期中的步态状态；
所述控制策略生成单元根据步态状态判断单元发送的判断结果生成不同的控制策略，包括助力目标控制策略；
所述电机目标控制点单元根据控制策略生成电机控制目标点，左右侧电机或相应侧电机执行计算后的控制输出；
所述存储单元用于存储所获取的信息、计算的数据和执行的指令。
在一个可能设计中，所述姿态解算处理单元包括空间朝向计算单元、角度计算单元；所述的空间朝向计算单元对数据预处理单元发送来的数据进行空间朝向计算，计算出每个部位即小腿、脚面的空间朝向，获取小腿、脚面的姿态信息；所述的角度计算单元根据空间朝向计算单元发送来的数据进行角度计算，针对每只脚，通过单个部位即小腿、脚面的空间朝向计算出小腿和脚面与地平面的夹角，获得小腿角度、脚面角度、脚踝角度。
在一个可能设计中，根据脚和小腿的运动状态，映射到人体行走的步态状态及其位于标准步态周期百分比位置，一个步态周期从0到100％分别对应该脚触地到下一次触地的不同步态状态，其中在30-60％范围内对应脚跟离开地面的步态状态。
在一个可能设计中，所述步态状态判断单元还从存储单元中获取小腿、脚面的加速度，通过判定加速度的稳定性程度，判断脚跟到脚尖是否整体落于地面，如果加速度稳定，则判断该脚从脚跟到脚尖都落于地面，则判断不用提供助力。
在一个可能设计中，步态状态判断单元当用于两只脚的步态判断时，分别利用位于两只脚的小腿和脚面的惯性传感器中的加速度计和陀螺仪同时判断双脚的步态。
在一个可能设计中，所述步态状态判断单元还包括步态比较单元、步态调整单元；其中所述步态状态判断单元在得出单侧下肢的步态周期百分比后，查看另一侧下肢的步态周期百分比；步态比较单元将两侧下肢步态周期进行比较，若两者的步态时间差大于或小于预先设定的阈值时，步态调整单元则将目前与地面接触的脚做标准，调整另一只脚的步态判断。
在一个可能设计中，所述的预先设定的阈值为50％。
在一个可能设计中，所述的步态调整包括如下任一种方法：迭代式调整，每次判断时做微小调整；规则式调整，使用预先设置的规则做调整，或根据模型调整，使用一个线上模型拟合步态判断，调整现有步态判断以最小化与模型的误差。
在一个可能设计中，所述数据获取单元还获取骨干背部传感器姿态信息；所述姿态解算处理单元还包括解算躯干背部所处的运动姿态，获取躯干背部的角度数据；控制策略生成单元还包括生成不提供助力策略和指示灯控制策略；指示灯控制单元根据指示灯控制策略更新指示灯/灯组的显示。
在一个可能设计中，控制策略生成单元还获取存储单元中的力传感器的数据以及外部输入的力的参数，综合步态判断结果，生成所述的助力目标控制策略。
在一个可能设计中，所述电机目标控制点包括电机电流目标点、电机转速定点、编码器位置定点中一种。
在一个可能设计中，控制策略生成单元根据步态状态判断单元发送来的步态状态信息，在判断步态状态信息为在脚跟刚刚离地到脚尖稍许离地的步态状态时提出助力策略。
在一个可能设计中，还包括步态参数计算单元，其在每一个步态周期结束时，计算该步态参数，这些参数包括踝关节角度范围、最大踝关节角速度、最大和最小脚面角度、脚面角速度、最大和最小小腿角度。
第三方面，本发明实施例提供一种外骨骼助力控制装置，包括：中央处理器；用于存储处理器可执行指令、数据的存储器；其中，所述中央处理器被配置为：通过获取左右侧或其一侧小腿、脚面的惯性传感器读数、力传感器读数；对获取的传感器数据进行预处理；根据预处理的数据进行姿态解算处理，获取实时姿态信息；根据实时姿态信息和历史步态信息，确定当前步态状态；根据当前步态状态，生成控制策略；根据控制策略，生成电机控制目标点；根据电机控制目标点，左右侧电机或相应侧电机执行计算后的控制输出。
第四方面，本发明实施例提供一种外骨骼助力控制系统，包括：中央处理器、动力驱动装置、传感器组、指示灯单元、智能终端、云端服务器；所述传感器组获取人体小腿部、脚面、躯干背部的姿态信息和鲍登线固定点拉力的信息；所述中央处理器获取传感器组中小腿、脚部传感器读数、鲍登线固定点的力传感器读数和动力驱动装置中的电机编码器读数，对获取的传感器信号进行预处理，并进行实时步态分析计算，确定步态状态和根据步态状态输出控制策略；动力驱动装置中的左右电机根据中央处理器发送来的控制策略执行控制输出，实现助力控制；所述的中央处理器被配置成执行上述第一方面任一项所述外骨骼助力控制方法。
第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行上述第一方面任一项所述的动力外骨骼助力控制方法，或者，当所述计算机程序在云端服务器上运行时，使得所述云端服务器执行上述第一方面任一项所述的外骨骼助力控制方法。
本发明通过提供行走时的关节助力，有效提高踝关节的活动范围。本发明允许通过较为简单的传感器组合或分布式传感器组合来获取步态判断的信息输入。本发明允许实时的步态判断，并允许穿戴者在某个步态区间内选择性的助力，其助力大小及其他运行参数可以自动调整也可以通过智能终端调整以达成康复使用时的不同康复预期。同时针对康复患者，本发明允许将系统的实时运行数据以无线通讯链路的方式传达给智能终端，并使用基于云计算的各类衍生服务。本发明对行动不便的康复患者具有正向康复效果，包括使患者达到更大的踝关节活动范围，更标准的步态和行走对称性。
[附图说明]
图1为图本发明的外骨骼助力控制方法流程示意图；
图2为发明实施例中姿态解算处理方法流程示意图；
图3为发明实施例中确定步态状态方法流程示意图；
图4为本发明一实施例中外骨骼助力控制装置模块示意图；
图5为本发明一实施例中步态半段单元模块示意图；
图6为本发明实施例中穿戴者在不同步态时对应鲍登线收放说明示意图；
图7为本发明另一实施例外骨骼助力控制装置模块示意图；
图8、图9为本发明实施例中外骨骼助力控制系统模块示意图；
图10A、图10B为本发明应用的一实施例中外骨骼动力开对比外骨骼动力关的踝关节的活动范围对比图；
图11为本发明实施例中角度定义参考示意图；
图12为说明图11中角度定义的人体不同截面示意图；
图13为说明图11中角度定义的佩戴有传感器的人体下肢示意图；
图14为本发明一实施例中提供助力曲线的示意图。
[具体实施方式]
为更进一步阐述本发明为达成预定目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的外骨骼支架及其应用装置，其具体实施方式、结构、特征及其功效，说明如后。本发明提供以下的实施例为进一步描述本发明，但所描述的实施例仅用于说明本发明不是限制本发明。
请参与图1所示，本发明的动力外骨骼助力控制方法，包括：采集左右侧小腿、脚部和躯干背部惯性传感器读数，力传感器读数和电机编码器读数；预处理采集到的传感器信号；对预处理数据进行姿态解算，获取包括小腿、脚部和躯干背部角度数据的实时姿态信息；根据实时的小腿、脚部的姿态信息、历史步态信息，确定当前步态状态；根据当前步态，生成控制策略；根据控制策略，生成电机控制目标点；根据电机控制目标点，左右侧电机或相应侧电机执行计算后的控制输出。以下通过具体实施例详细说明本发明的控制方法。
a)对原始传感器数据进行读取：获取左右侧或其一侧小腿、脚面的惯性传感器组的姿态信息，包括加速度计和陀螺仪的加速度和角速度数据等原始传感器信息，以及获取鲍登线固定点力传感器的拉力数据和电机编码器数据；进一步的还包括获取躯干背部的惯性传感器组的姿态信息。
b)对获取的传感器原始数据进行预处理：预处理包括通过陀螺仪偏零、温漂、滤波等进行处理，获得更准确的原始信息；优先的，将预处理后的数据进行实时存储；所述的原始信息包括原始姿态信息、拉力数据、电机编码器数据等，原始姿态信息包括小腿、脚面的加速度数据、角速度数据等。进一步的原始姿态信息还包括躯干背部的加速度数据、角速度数据等
c)根据预处理的数据进行姿态解算：解算脚面、小腿、躯干背部所处的运动姿态，获取小腿、脚面和躯干背部的角度数据。
所述的姿态解算处理还包括对小腿、脚面和躯干背部原始姿态数据进行信息融合后进行计算，获取更准确的角度数据。
进一步的，对所获得的实时姿态数据进行存储。
所述的姿态解算还包括空间朝向计算和角度计算，如图2所示。
所述的空间朝向计算对原始姿态数据进行空间朝向计算，计算出每个部位即小腿、脚面的空间朝向，获取小腿、脚面的空间朝向姿态信息。
所述的角度计算根据空间朝向计算获得的数据进行角度计算，针对每只脚，通过单个部位即小腿、脚面的空间朝向计算出小腿和脚面与地平面的夹角，即获得小腿角度、脚面角度。同时，优选的，角度计算还根据空间朝向计算获得的数据同时计算出脚踝角度。角度计算所获取的数据同时进行存储。
d)步态判断，根据实时姿态信息和历史步态信息，确定当前步态状态：所述步态判断根据实时的小腿角度、脚面角度信息，使用这些角度信息和获取实时的小腿角速度、加速度、脚面角速度、加速度以及相应的历史数据，通过结合传感器的实时数据和历史数据，判断该脚在脚触地到下一次触地周期中的步态状态。本实施例中通过判断该脚空间位置和历史传感器读数，判断脚的步态状态及其所处步态周期的百分比位置。一个步态周期从0到100％分别对应该脚触地到下一次触地间的不同步态状态，其中设定在30-60％范围内对应脚跟离开地面。
在另一实施方案中，步态判断还包括获取小腿、脚面的加速度，通过判定加速度的值和方向，判断脚跟到脚尖是否整体落于地面，如果加速度值和方向稳定且位于一个预先设定的区间，则判断该脚从脚跟到脚尖都与地面接触。
上述实施例中步态判断用于判断单脚的步态。当用于两只脚的步态判断时，分别利用位于两只脚的小腿和脚面的惯性传感器中的加速度计和陀螺仪同时判断双脚的步态。上述步态在具备左右腿传感器读数时，步态判断还包括步态比较、步态调整步骤，如图3所示。
在基于单侧下肢的步态判断中，额外加入另外一侧下肢的空间位置信息。由于行走时两腿的步态周期大约有50％的步态时间差，本发明的控制方法使用身体另一侧的位置信息帮助减少两侧分别进行步态周期判断的误差。该步态判断在得出单侧下肢的步态周期百分比后，查看另一侧下肢的步态周期百分比，将两侧下肢步态周期进行比较，若两者的步态时间差大于或小于预先设定的阈值如50％，则将目前与地面接触的脚做标准，调整另一只脚的步态判断。该调整方法可以是迭代式的，每次判断时做微小调整；规则式的，使用预先设置的规则做调整；或根据模型的，使用一个线上模型拟合步态判断，调整现有步态判断以最小化与模型的误差。
e)根据当前步态状态，生成控制策略：根据不同的当前步态状态生成不同的控制策略，包括助力目标控制策略。优选的，还包括不提供助力策略和指示灯控制策略。
本发明中，当判断步态为脚掌触地后，脚跟准备离地，踝关节进入跖屈阶段时，生成助力目标控制策略。当步态判断为踝关节跖屈达到最大后，则不提供助力策略。
另一实施方案中，同时获取力传感器的数据以及外部智能终端输入的力的参数，综合当前步态状态，生成助力目标控制策略。
f)根据助力目标控制策略，生成电机控制目标点：所述的电机控制目标点根据控制策略输出助力目标策略中的电机电流目标点、电机转速定点或编码器位置定点中的一种，控制动力驱动达到预定的助力目标。
g)根据电机控制目标点，左右侧电机或相应侧电机执行计算后的控制输出。
其中，当控制策略输出的是电机电流目标点控制，则电机控制目标点追踪控制电机的电流，直到达到预定的电流并最终到达预定的助力目标；当控制策略输出的是电机转速定点控制策略，则电机控制目标点通过追踪电机编码器的电机速度数据控制电机的转速，直到达到预定的电机转速，最终达到控制预定的助力目标；当控制策略输出的是编码器位置定点控制策略，则电机控制目标点追踪电机编码器的电机位置数据控制电机的位置，最终达到控制预定的助力目标。
其中所述的，指示灯控制执行指示灯指令控制策略，调整更新设备指示灯或灯组的状态以指示工作状态。
本发明中，当判断步态为全脚掌触地后，预拉紧鲍登线到一个微小的力。当脚跟准备离地，踝关节进入跖屈阶段时(参见图6的②和③的交界处)，拉动鲍登线提供助力；在判断步态为全脚掌离地且踝关节跖屈幅度达到最大之后(参见图6的④①)，生成不提供助力策略，释放鲍登线，保证穿戴者有足够的背屈空间；参见图6所示，为穿戴者在不同步态时对应鲍登线收放说明示意图，①表示鲍登线松弛状态，②表示鲍登线由松到紧维持一个预拉紧力；③电机收缩鲍登线，提供跖屈助力；④电机释放鲍登线。
本实施例中所述助力目标控制策略通过如下方案实施：
助力目标控制策略旨在助力期间为穿戴者提供一个踝关节跖屈的力，该力为一个平滑连续曲线，见图14，在助力时间t0到t2之间提供目标助力。其中助力开始的时机t0通常位于步态周期的30-60％范围，t2通常位于步态周期的50-80％范围。Fmax为最大助力由使用者调整，如通过一个连接到该外骨骼的智能终端。F0为助力开始的初始值，F0为预拉紧微小的拉力，为一个非负的较小的值，本实施例中为10N。该力在穿戴者的脚落地后即由控制器保持。该力的存在可以轻微地收紧鲍登线又不对穿戴者造成不适，轻微收紧鲍登线有助于之后助力体验的舒适性，同时可以轻微地拉紧人体相关肌腱为其储蓄蹬地发力的部分能量。
助力目标控制策略在不同状态下同时分情况采用不同的控制方法，包括电机电流目标点、电机转速定点、编码器位置定点。
进一步优先的，该控制策略生成包括输出允许在给定的步态周期内采取或关停控制，或根据步态周期的变化和穿戴者的反应采取不同的控制策略，包括在踝关节跖屈时期助力和在未知步态周期时关停控制，具体描述在下述装置实施例中有进一步揭示。
同时，本发明方法还包括步态参数计算，在每一个步态周期结束时，即穿戴者完成完整一步时计算该步态参数，这些参数包括踝关节角度范围，最大踝关节角速度，最大和最小脚面角度、脚面角速度、最大和最小小腿角度等。这些步态参数可以被实时存储，并经过处理后帮助更好的预测下一步的发力时机，因而达到更好的使用体验。
通过以上描述介绍了动力外骨骼助力控制方法的实现过程，该过程可由装置实现，下面对该装置的模块结构和功能进行介绍。
请同时参阅图4所示，为本实施例动力外骨骼助力控制装置模块示意图。动力外骨骼助力控制装置1包括：数据获取单元11、数据预处理单元12、姿态解算处理单元13、步态状态判断单元16、控制策略生成单元17、步态参数计算单元102和存储单元101。
其中，所述的数据获取单元11对原始传感器数据进行读取，获取传感器组中小腿、脚部的惯性传感器组的姿态信息，包括加速度计和陀螺仪的加速度和角速度数据等原始姿态信息，以及获取鲍登线固定点力传感器的拉力数据和电机编码器数据。
所述的数据预处理单元12对数据获取单元11获取的传感器原始信息进行预处理，如通过陀螺仪偏零、温漂、滤波等进行处理，获得更准确的原始信息。数据预处理单元12将预处理后的数据实时存储到存储单元101。所述的原始信息包括原始姿态信息、拉力数据、电机编码器数据等，原始姿态信息包括小腿、脚面的加速度数据、角速度数据等。
姿态解算处理单元13对数据预处理单元12发送来的数据进行姿态解算，解算脚面、小腿和躯干背部所处的运动姿态，获取小腿、脚面和躯干背部的角度数据。所述的姿态解算处理单元13包括对小腿、脚面原始姿态数据进行信息融合后进行计算，获取更准确的角度数据。姿态解算处理单元13将解算的实时姿态数据存储于存储单元101中。
所述姿态解算处理单元13包括空间朝向计算单元14和角度计算单元15。
所述的空间朝向计算单元14对数据预处理单元12发送来的原始姿态数据进行空间朝向计算，计算出每个部位即小腿、脚面的空间朝向，获取小腿、脚面的空间朝向姿态信息。
所述的角度计算单元15根据空间朝向计算单元14发送来的数据进行角度计算，针对每只脚，通过单个部位即小腿、脚面和躯干背部的空间朝向计算出小腿，脚面，和躯干背部与地平面的夹角，即获得小腿角度、脚面、躯干背部角度。同时，优选的，角度计算单元15根据空间朝向计算单元14发送来的数据同时计算出脚踝角度。角度计算单元15计算所获取的数据同时存储与存储单元101中。
所述步态状态判断单元16根据角度计算单元15发送来的小腿角度、脚面角度和躯干背部角度信息，使用这些角度信息和从存储单元101中的获取实时的小腿角速度、脚面角速度以及存储单元101中的相应的历史数据，通过结合传感器的实时数据和历史数据，判断该脚在脚触地到下一次触地周期中的步态状态。本实施例中通过人体脚和小腿的运动状态，映射到人体行走的步态状态及其位于步态周期的百分比位置来判断脚的步态状态。一个步态周期从0到100％分别对应该脚触地到下一次触地的不同步态状态，其中本实施例中设定在30-60％范围内对应脚跟离开地面，见图10A、图10B。
在另一实施方案中，步态状态判断单元16还从存储单元101中获取小腿、脚面的加速度，通过判定加速度一段时间内的值和方向，如果加速度值和方向稳定且位于一个预先设定的区间，则判断该脚从脚跟到脚尖都与地面接触。
上述实施例中步态状态判断单元16用于判断单脚的步态。当用于两只脚的步态判断时，分别利用位于两只脚的小腿和脚面的惯性传感器中的加速度计和陀螺仪同时判断双脚的步态。上述步态状态判断单元16还包括步态比较单元161、步态调整单元162，如图5所示。
在基于单侧下肢的步态判断中，额外加入另外一侧下肢的空间位置信息。由于行走时两腿的步态周期大约有50％的步态时间差，本发明的控制装置使用身体另一侧的位置信息帮助减少两侧分别进行步态周期判断的误差。该步态状态判断单元16在得出单侧下肢的步态周期百分比后，查看另一侧下肢的步态周期百分比，步态比较单元161将两侧下肢步态周期进行比较，若两者的步态时间差大于或小于预先设定的阈值如50％，步态调整单元162则将目前与地面接触的脚做标准，调整另一只脚的步态判断。该调整方法可以是迭代式的，每次判断时做微小调整；规则式的，使用预先设置的规则做调整；或根据模型的，使用一个模型在线上拟合步态判断，调整现有步态判断以最小化与模型的误差。
步态状态判断单元16将步态判断结果存储到存储单元101中。
控制策略生成单元17根据步态状态判断单元16发送的判断结果生成不同的控制策略，包括助力目标控制策略。优选的，还包括不提供助力策略和指示灯控制策略。
另一实施方案中，控制策略生成单元17同时获取存储单元101中的力传感器的数据以及外部智能终端输入的力的参数，综合步态判断结果，生成助力目标控制策略。
助力目标控制策略在不同状态下同时分情况采用不同的控制方法，包括电机电流目标点、电机转速定点、编码器位置定点。
所述的电机控制目标点单元18根据控制策略生成单元17输出的助力目标策略中的电机电流目标点、电机转速定点或编码器位置定点中的一种，控制动力驱动装置达到预定的助力目标。
当控制策略生成单元17输出的是电机电流目标点控制，则电机控制目标点单元18追踪控制电机的电流，直到达到预定的电流并最终到达预定的助力目标；当控制策略生成单元17输出的是电机转速定点控制策略，则电机控制目标点单元18通过追踪电机编码器的电机速度数据控制电机的转速，直到达到预定的电机转速，最终达到控制预定的助力目标；当控制策略生成单元17输出的是编码器位置定点控制策略，则电机控制目标点单元18追踪电机编码器的电机位置数据控制电机的位置，最终达到控制预定的助力目标。
指示灯控制单元19执行控制策略生成单元17中的指示灯指令，调整更新设备指示灯或灯组的状态以指示工作状态。
根据目标动力外骨骼的驱动安装和设计，该控制策略生成单元17包括输出允许在给定的步态周期内采取或关停控制，或根据步态周期的变化和穿戴者的反应采取不同的控制策略。
以下给出几种工作机制的示例：
在脚跟离地和踝关节跖屈期间助力：根据外骨骼设备的传感器和驱动器，驱动踝关节的驱动器以提供助力，通过追踪电机电流或者在一定时间内，追踪达到某个预设的电机转速或电机位置定点。
在未知步态周期时关停控制：如在摔倒过程中，小腿和脚面以及躯干背部的空间变化不符合任何已知步态，因此步态判断返回一个未知步态周期，此时控制可以被选择性地关停，放松鲍登线等。本发明中，根据躯干背部惯性传感器数据判断躯干的空间朝向，可以快速判断比方说摔倒的情况
同时，所述步态参数计算单元102在每一个步态周期结束时，即穿戴者完成完整一步时计算该步态参数，这些参数包括踝关节角度范围，最大踝关节角速度，最大和最小脚面角度、脚面角速度、最大和最小小腿角度等。这些步态参数可以被储存于存储单元101中，并经过处理后帮助更好的预测下一步的发力时机，因而达到更好的使用体验。
在本实施例中，步态状态判断单元16能够判断出穿戴者的步态周期，控制策略生成单元17根据步态状态判断单元16发送来的步态状态信息，进而在合适的时机助力提出助力策略。
本实施例中电机控制策略的生成通过实时读取当前时刻的步态信息，当判断步态为全脚掌触地后，预拉紧鲍登线到一个微小的力。当脚跟准备离地，踝关节进入跖屈阶段时(参见图6的②和③的交界处)，拉动鲍登线提供助力；在判断步态为全脚掌离地且踝关节跖屈幅度达到最大之后(参见图6的④①)，生成不提供助力策略，释放鲍登线，保证穿戴者有足够的背屈空间；参见图6所示，为穿戴者在不同步态时对应鲍登线收放说明示意图，①表示鲍登线松弛状态，②表示鲍登线由松到紧维持一个预拉紧力；③电机收缩鲍登线，提供跖屈助力；④电机释放鲍登线。本实施例中，预拉紧微小力为10N。
本发明还提供一种动力外骨骼助力控制装置，包括：中央处理器；用于存储处理器可执行指令、数据的存储器。其中，所述中央处理器被配置为：通过获取左右侧或其一侧小腿、脚面、躯干背部的惯性传感器读数、力传感器读数；对获取的传感器数据进行预处理；根据预处理的数据进行实时步态分析处理，获取实时步态信息；根据实时步态信息和历史步态信息，确定当前步态状态；根据当前步态状态，生成控制策略；根据控制策略，生成电机控制目标点；根据电机控制目标点，左右侧电机或相应侧电机执行计算后的控制输出。所述的中央处理器还进一步执行上述实施例中的方法步骤或装置1的功能，在此不再累述。如图7所示，为本实施装置的一具体实施方案，本发明的控制方法使用在一台双电机动力外骨骼上。该控制方法部署在中央处理器中，该中央处理器自带有足够容量的储存区域。该中央处理器接收来则身体两侧的惯性传感器和力传感器的读数，以此实时判断左右两侧的步态，并控制左右两侧的电机来为穿戴者助力。同时，该控制装置可以通过无线通讯板，将运行参数实时发送至另一个无线通讯终端，并接收信息。接收的信息中包含控制的设置，包括最大助力峰值的设置。
本发明还提供一种计算处理设备可读存储介质，其上存储有计算处理设备指令，该指令被处理器执行时实现上述方法的步骤。
如图8、如图9所示，为本实施例中动力外骨骼助力控制系统模块示意图，本实施例使用了两台电机为左右侧下肢提供助力的动力外骨骼助力控制系统。该示意图描述了本发明控制方法对于一个使用两台电机的动力外骨骼的应用。传感器收集数据后，一部分数据经过预处理后通过姿态解算处理，再通过一个步态判断和分类算法识别步态的参数，这些参数和传感器数据被用来确定目标助力曲线或者鲍登线位移目标，最后电机控制来追踪一个目标定点。在判断步态和生成目标助力时，其数据和参数可以与一台智能终端无线互联。具体如下描述。
该动力外骨骼助力控制系统包括：中央处理器10、动力驱动装置20、传感器组30和指示灯单元40、智能终端100、云端服务器200。所述传感器组30获取人体小腿部、脚面的姿态信息和鲍登线固定点拉力的信息；所述中央处理器10获取传感器组中小腿、脚部、躯干背部传感器读数、鲍登线固定点的力传感器读数和动力驱动装置20中的电机编码器读数，对获取的传感器信号进行预处理，并进行实时步态分析计算，确定步态状态和根据步态状态输出控制策略；动力驱动装置20中的左右电机根据中央处理器10发送来的控制策略执行控制输出，实现助力控制。所述的中央处理器10被配置成执行上述方法步骤或实现装置1功能的中央处理器，再此不再累述。
其中，所述的传感器组30包括获取人体左侧、右侧的左侧脚面姿态信息传感器31、左侧小腿姿态信息传感器32、左侧力传感器33、右侧脚面姿态信息传感器34、右侧小腿姿态信息传感器35、右侧力传感器36、躯干背部姿态信息传感器37；所述获取小腿、脚面、躯干背部姿态信息的传感器为惯性传感器。位于小腿、脚面、躯干背部的惯性传感器获取小腿、脚面和躯干背部的姿态信息，所述力传感器位于鲍登线固定点以获取动力驱动装置20中鲍登线固定点的实时拉力的信息；所述获取小腿、脚面、躯干背部姿态信息传感器为惯性传感器中的加速度计和陀螺仪提供三轴加速度和陀螺仪角速度读数。
所述的动力驱动装置20通过助力为人体可活动关节提供助力，包括电机及控制电机的电机控制板、获取电机信息的电机编码器和通过电机带动拉紧或放松的鲍登线及其传动系统。本实施例中包括左右侧电机22、25、电机控制板21、24和电机编码器23、26。本发明中动力驱动装置还可选包括电磁阀门、线性驱动器、制动器、离合器等中的一种。
本发明实施例中的这些参数的储存和处理发生在中央处理器10中，也可以发生在云端服务器200中。中央处理器10通过通讯模块300与智能终端100建立连接包括数据和信号的通讯连接，可以通过无线或有线方式连接，无线方式可以是蓝牙或wifi的方式连接。云端服务器200与智能终端100可以通过有线或无线的互联网方式连接。
在本实施例中，中央处理器10通过其步态状态判断能够判断出穿戴者的步态周期，策略生成功能根据步态状态判断的步态状态信息，进而在合适的时机助力提出助力策略。如图10A、图10B所示，为本发明应用的一实施例，外骨骼动力开对比外骨骼动力关的踝关节的活动范围对比图。在本应用实施例中，从图10A、图10B中可以看到，对应的助力时机，外骨骼动力打开后的踝关节转动范围明显增加，对应脚离地时更接近常人的发力，此助力仅被选择在需要的时候提供；而当助力结束脚滞空时，步态判断机制将会及时关闭助力并能够通过放松鲍登线来确保踝关节在触地时有足够的活动范围。本发明实现了在打开动力控制后，在脚离地摆动期间显著提高了患者的踝关节活动范围，而在其他步态期间不影响患者的原本走路姿态。
对于增加患者的各关节活动度，由于本发明所述控制方法实时判断使用者步态，因此可以在脚跟离地的时机助力，这些助力可以有效提高关节活动度。在打开助力的外骨骼上，患者也因此获得了更高的步态标准度，该标准度测量了与常人步行的差别，由一个0-100的数决定，数值越大则越标准。
本控制系统运行时间轮询的调度算法，分时对惯性传感器解析、对步态周期分析、制定电机控制策略、和智能终端进行通讯、记录步行数据等。
本控制系统使用惯性传感器检测脚面(或脚部)和小腿的惯性信息，通过姿态解算算法，获取穿戴者的脚面(或脚部)和小腿的姿态，如由四元数描述其相对于地理坐标系的姿态，然后根据和地理坐标系的夹角，计算脚面、小腿、踝关节的角度，角度定义参见图11、12、13所示。踝关节角度、脚面角度、小腿角度的定义：首先定义准前进向量：准前进向量是位于人的矢状面内，平行于地平面(即垂直于重锤线)的任意一条有限长度的矢量，其正方向指向人的前进方向。小腿角度是小腿部惯性传感器3本地z轴和准前进向量的夹角(顺时针旋转为正)，脚面角度是脚面部惯性传感器2本地x轴和准前进向量的夹角(顺时针旋转为正)。
用户可以通过智能终端100显示实时获得步态信息，也可以通过智能终端100输入控制参数以调节助力调整。本实施例中，智能终端100通过蓝牙实时地向蓝牙模块发送控制参数，包括最大助力峰值，蓝牙模块通过SPI通讯将数据传输至中央处理器10，中央处理器10接收这些数据并在控制系统中及时响应，为不同的穿戴者调节最合适的助力方式。本控制系统运行过程中的数据，包括小腿和脚面和背部的惯性传感器、拉力传感器、电机信息等，通过数据压缩以日志形式传输给智能终端100，智能终端100将压缩的数据存储在云端服务器200。
使用智能终端和控制系统搭配的无线通讯功能实时设置控制参数以调整使用者的需求，比方说最大助力峰值。优选地，云端服务器可以实时分析用户步态并且更新本地自动控制系统的运行参数，增强了系统的处理能力。
一个具有适配软件的智能终端，可以是平板电脑，智能手机，智能手表，可以通过蓝牙连接至使用了本发明的动力外骨骼的控制系统。该适配软件要求该智能终端可以发送和接收预设的通讯格式和信息，这些信息包括了设备运行参数，比方说电池电量，实时步态参数和控制参数，比方说助力峰值等。该智能终端接收设备运行参数后，可以优选地实时展示或做进一步计算后实时展示，同时通过互联网将运行参数发送至云端服务器。优选地，云端服务器，由于可以具备更强的计算力和读取穿戴者已有的相关步行数据，可以运行相关的机器学习模型和其他算法，进一步优化本发明的控制策略。云端服务器在线计算合适的控制参数，如最优控制时机的步态百分比，并通过智能终端返回至该控制系统，该控制方法使用云端优化后的参数执行控制。该控制方法允许独立运行动力外骨骼，而云端计算可以借助更强计算力，提升了整个系统的计算、处理、控制能力。
本实施例使用智能终端和控制系统搭配的无线通讯功能实时记录步行数据，这些数据可由智能终端交互至云端以供储存等功能。本发明的控制系统实时通过蓝牙数据链传输传感器读数，解算后的空间朝向，角度以及实时判断的步态周期百分比。技术人员应当理解此通过蓝牙传输的信息是所有本发明控制方法中的信息的子集。这些在智能终端收到的信息由该智能终端发送至云端，并可以在云端的数据库中存储。
本发明实施例中的控制方法、装置、系统在一个中央处理器上以200Hz和1000Hz频率运行。其中数据获取单元11，数据预处理单元12，姿态解算处理单元13，存储单元102，步态状态判断单元16，控制策略生成单元17，指示灯控制单元19以200Hz运行，而电机控制目标点单元18以1000Hz运行。电机控制目标点单元的更高运行频率用于提供电机的高速响应。
应用本发明控制方法的一款动力外骨骼，在应用于康复训练的使用者在行走时提供踝关节的助力的实验。该实验患者的信息如下：年龄：64岁；体重：70Kg；诊断：脑梗塞引起的左侧偏瘫；发病时间：3个月；行走速度：0.8m/s；测量：关节角度，肌肉信号，步长，助力大小；助力提供：125N跖屈助力，0.83N/度的弹簧提供背屈助力。
采用的实验测试方法：3分钟步行，测量1)有设备无跖屈助力，2)有设备有助力的步行对比。
通过实验表明，该控制方法对行动不便的康复患者具有正向康复效果，包括了使患者达到更大的踝关节活动范围，更标准的步态和行走对称性。这些结果在临床判定和康复师的评估中表明配备该控制方法的外骨骼具有即时并且正向的康复效果。
实验结果简要如下：
A)患侧步幅长度提升6.2％，由1.01m提升至1.07m
B)腓肠肌EMG峰值下降9.2％，RMS下降3.3％
C)踝关节活动度提升73％，由15.6°提升至27.0°
D)膝关节活动度提升18.5％，由43.2°提升至51.2°
E)大腿活动度提升13.4％，由34.0°提升至38.55°
F)步态标准度左右腿分别提升19.4％和11.1％，分别由78.6提升到93.8与由65.5提升至72.7。
G)步态对称性提升71.75％，由20.2提升至34.7。
图10A、图10B显示了动力外骨骼在使用本发明控制方法后对康复中的患者带来的踝关节活动度的明显提升。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算处理设备包括计算机、智能终端程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算处理设备、智能终端可用程序代码的可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器、U盘等)上实施的计算处理设备、智能终端程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算处理设备程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算处理设备程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算处理设备程序指令到通用计算处理设备、专用计算处理设备、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算处理设备或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算处理设备程序指令也可存储在能引导计算处理设备或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算处理设备可读存储器中，使得存储在该计算处理设备可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算处理设备程序指令也可装载到计算处理设备或其他可编程数据处理设备上，使得在计算处理设备或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算处理设备实现的处理，从而在计算处理设备或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

Claims (28)

1.一种外骨骼助力控制方法，其特征在于，包括：
a)获取左右侧或其一侧小腿、脚面的惯性传感器读数、力传感器读数；
b)对获取的惯性传感器数据进行预处理；
c)根据预处理的数据进行姿态解算处理，获取实时姿态信息；
d)根据实时姿态信息和历史步态信息，确定当前步态状态；
e)根据当前步态状态，生成控制策略；
f)根据控制策略，生成电机控制目标点；
g)根据电机控制目标点，左右侧电机或相应侧电机执行计算后的控制输出。
2.如权利要求1所述的外骨骼助力控制方法，其特征在于，还包括获取躯干背部的惯性传感器读数；所述步骤c)中的姿态解算处理包括：
根据预处理数据进行空间朝向计算，计算出每个部位即小腿、脚面的空间朝向，获取小腿、脚面和躯干背部的姿态信息；以及
根据空间朝向数据进行角度计算，获得小腿角度、脚面角度、脚踝角度、躯干背部角度。
3.如权利要求2所述的外骨骼助力控制方法，其特征在于，步骤d)中实时姿态信息和历史步态信息包括小腿角度、脚面角度、躯干背部角度、小腿角速度、脚面角速度，根据实时的、历史的小腿角度、脚面角度、小腿角速度、脚面角速度信息，判断所需助力脚在脚触地到下一次触地的步态周期中的步态状态。
4.如权利要求3所述的外骨骼助力控制方法，其特征在于，所述在一个步态周期采用百分比表示不同状态，从0到100％分别对应该脚触地到下一次触地的不同步态状态，其中在30-60％范围内对应脚跟离开地面的状态。
5.如权利要求4所述的外骨骼助力控制方法，其特征在于，姿态信息和步态信息中还包括获取小腿、脚面的加速度和角速度；通过判定加速度和角速度一段时间内的值和方向，判断脚跟到脚尖是否整体落于地面，如果加速度和角速度的值和方向稳定位于一个预定范围内，则判断该脚从脚跟到脚尖都落于地面。
6.如权利要求4所述的外骨骼助力控制方法，其特征在于，还包括如下步骤：获取单侧下肢的步态周期百分比后，查看另一侧下肢的步态周期百分比，比较两侧下肢步态周期，若两者的步态时间差大于或小于预先设定的阈值，则将目前与地面接触的脚做标准，调整另一只脚的步态判断。
7.如权利要求6所述的外骨骼助力控制方法，其特征在于，所述预先设定的阈值为50％。
8.如权利要求7所述的外骨骼助力控制方法，其特征在于，所述调整另一只脚的步态判断包括如下中的任一种方法：迭代式的调整，每次判断时做微小调整；规则式的调整，使用预先设置的规则做调整；或根据模型调整，使用一个线上模型拟合步态判断，调整现有步态判断以最小化与模型的误差。
9.如权利要求1所述的外骨骼助力控制方法，其特征在于，所述的控制策略包括助力目标控制策略、不提供助力策略和指示灯控制策略。
10.如权利要求9所述的外骨骼助力控制方法，其特征在于，步骤e)中，还包括根据力传感器的数据以及外部输入的力的参数，综合当前步态判断结果，生成助力目标控制策略。
11.如权利要求10所述的外骨骼助力控制方法，其特征在于，所述电机目标控制点包括电机电流目标点、电机转速定点、编码器位置定点一种。
12.如权利要求11所述的外骨骼助力控制方法，其特征在于，步骤e)中，还包括在判断步态状态信息为在脚跟离开地面且踝关节跖屈的时机提出助力策略。
13.一种外骨骼助力控制装置，其特征在于，包括数据获取单元、数据预处理单元、姿态解算处理单元、步态状态判断单元、控制策略生成单元、电机控制目标点单元和存储单元；
所述数据获取单元对原始传感器数据进行读取，获取每只脚上脚面传感器和小腿传感器的姿态信息包括脚面加速度、角速度在内的原始姿态信息，以及获取鲍登线固定点力传感器的拉力数据；
所述数据预处理单元对数据获取单元获取的传感器信息进行预处理，获得优化的原始姿态数据；
所述姿态解算处理单元对数据预处理单元发送来的数据进行姿态解算，获取实时姿态信息，包括解算脚面、小腿所处的运动姿态，获取小腿、脚面的角度数据；
所述步态状态判断单元根据姿态解算处理单元发送来的实时姿态信息包括小腿角度、脚面角度信息，根据这些角度信息和实时的小腿角速度、脚面角速度以及存储单元中的相应的历史数据，判断该脚在脚触地到下一次触地步态周期中的步态状态；
所述控制策略生成单元根据步态状态判断单元发送的判断结果生成不同的控制策略，包括助力目标控制策略；
所述电机目标控制点单元根据控制策略生成电机控制目标点，左右侧电机或相应侧电机执行计算后的控制输出；
所述存储单元用于存储所获取的信息、计算的数据和执行的指令。
14.如权利要求13所述的外骨骼助力控制装置，其特征在于，所述姿态解算处理单元包括空间朝向计算单元、角度计算单元；所述的空间朝向计算单元对数据预处理单元发送来的数据进行空间朝向计算，计算出每个部位即小腿、脚面的空间朝向，获取小腿、脚面的姿态信息；所述的角度计算单元根据空间朝向计算单元发送来的数据进行角度计算，针对每只脚，通过单个部位即小腿、脚面的空间朝向计算出小腿和脚面与地平面的夹角，获得小腿角度、脚面角度、脚踝角度。
15.如权利要求14所述的外骨骼助力控制装置，其特征在于，根据脚和小腿的运动状态，映射到人体行走的步态状态及其位于标准步态周期百分比位置，一个步态周期从0到100％分别对应该脚触地到下一次触地的不同步态状态，其中在30-60％范围内对应脚跟离开地面的步态状态。
16.如权利要求15所述的外骨骼助力控制装置，其特征在于，所述步态状态判断单元还从存储单元中获取小腿、脚面的加速度，通过判定加速度的稳定性程度，判断脚跟到脚尖是否整体落于地面，如果加速度稳定，则判断该脚从脚跟到脚尖都落于地面，则判断不用提供助力。
17.如权利要求16所述的外骨骼助力控制装置，其特征在于，步态状态判断单元当用于两只脚的步态判断时，分别利用位于两只脚的小腿和脚面的惯性传感器中的加速度计和陀螺仪同时判断双脚的步态。
18.如权利要求17所述的外骨骼助力控制装置，其特征在于，所述步态状态判断单元还包括步态比较单元、步态调整单元；其中所述步态状态判断单元在得出单侧下肢的步态周期百分比后，查看另一侧下肢的步态周期百分比；步态比较单元将两侧下肢步态周期进行比较，若两者的步态时间差大于或小于预先设定的阈值时，步态调整单元则将目前与地面接触的脚做标准，调整另一只脚的步态判断。
19.如权利要求18所述的外骨骼助力控制装置，其特征在于，所述的预先设定的阈值为50％。
20.如权利要求19所述的外骨骼助力控制装置，其特征在于，所述的步态调整包括如下任一种方法：迭代式调整，每次判断时做微小调整；规则式调整，使用预先设置的规则做调整，或根据模型调整，使用一个线上模型拟合步态判断，调整现有步态判断以最小化与模型的误差。
21.如权利要求19所述的外骨骼助力控制装置，其特征在于，所述数据获取单元还获取骨干背部传感器姿态信息；所述姿态解算处理单元还包括解算躯干背部所处的运动姿态，获取躯干背部的角度数据；控制策略生成单元还包括生成不提供助力策略和指示灯控制策略；指示灯控制单元根据指示灯控制策略更新指示灯/灯组的显示。
22.如权利要求13所述的外骨骼助力控制装置，其特征在于，控制策略生成单元还获取存储单元中的力传感器的数据以及外部输入的力的参数，综合步态判断结果，生成所述的助力目标控制策略。
23.如权利要求22所述的外骨骼助力控制装置，其特征在于，所述电机目标控制点包括电机电流目标点、电机转速定点、编码器位置定点中一种。
24.如权利要求23所述的外骨骼助力控制装置，其特征在于，控制策略生成单元根据步态状态判断单元发送来的步态状态信息，在判断步态状态信息为在脚跟刚刚离地到脚尖稍许离地的步态状态时提出助力策略。
25.如权利要求24所述的外骨骼助力控制装置，其特征在于，还包括步态参数计算单元，其在每一个步态周期结束时，计算该步态参数，这些参数包括踝关节角度范围、最大踝关节角速度、最大和最小脚面角度、脚面角速度、最大和最小小腿角度。
26.一种外骨骼助力控制装置，其特征在于，包括：中央处理器；用于存储处理器可执行指令、数据的存储器；其中，所述中央处理器被配置为：通过获取左右侧或其一侧小腿、脚面的惯性传感器读数、力传感器读数；对获取的传感器数据进行预处理；根据预处理的数据进行姿态解算处理，获取实时姿态信息；根据实时姿态信息和历史步态信息，确定当前步态状态；根据当前步态状态，生成控制策略；根据控制策略，生成电机控制目标点；根据电机控制目标点，左右侧电机或相应侧电机执行计算后的控制输出。
27.一种外骨骼助力控制系统，其特征在于，包括：中央处理器、动力驱动装置、传感器组、指示灯单元、智能终端、云端服务器；所述传感器组获取人体小腿部、脚面、躯干背部的姿态信息和鲍登线固定点拉力的信息；所述中央处理器获取传感器组中小腿、脚部传感器读数、鲍登线固定点的力传感器读数和动力驱动装置中的电机编码器读数，对获取的传感器信号进行预处理，并进行实时步态分析计算，确定步态状态和根据步态状态输出控制策略；动力驱动装置中的左右电机根据中央处理器发送来的控制策略执行控制输出，实现助力控制；所述的中央处理器被配置成执行上述权利要求1-13中任一项所述外骨骼助力控制方法。
28.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行如权利要求1至13中任一项所述的动力外骨骼助力控制方法，或者，当所述计算机程序在云端服务器上运行时，使得所述云端服务器执行如权利要求1至13中任一项所述的外骨骼助力控制方法。
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