CN117462314A - 阻尼调整方法、装置、智能假肢、终端及存储介质 - Google Patents

阻尼调整方法、装置、智能假肢、终端及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了阻尼调整方法、装置、智能假肢、终端及存储介质。通过判断智能假肢穿戴者当前所处的运动模式；根据运动模式确定智能假肢的膝关节对应的初始阻尼和阻尼区间；每隔预设时长，获取智能假肢的运动速度，根据运动速度在阻尼区间内对当前的阻尼进行调整。本发明预先设定不同运动模式的阻尼和阻尼区间，应用时基于穿戴者的运动模式调整智能假肢的膝关节对应的初始阻尼和阻尼区间。在穿戴者运动过程中，本发明还会在阻尼区间内基于运动速度对当前的阻尼进行调节，从而更好地满足不同运动模式下智能假肢穿戴者的运动需求。解决了现有技术中智能假肢的阻尼器采用预先设定好的参数，难以适用穿戴者在不同运动模式下的运动需求的问题。

Description

阻尼调整方法、装置、智能假肢、终端及存储介质
技术领域
本发明涉及智能假肢控制领域，尤其涉及的是阻尼调整方法、装置、智能假肢、终端及存储介质。
背景技术
肢体残疾往往影响人的日常生活，降低他们生存质量的同时也为护理他们的家人以及社会带来沉重的负担。由于目前医疗水平尚不能使肢体再生，因此为这些截肢者安装假肢也就成为了代偿缺损肢体的重要手段。现有技术中智能假肢的智能膝关节可以通过阻尼器调节阻尼和压力，阻尼器可以控制关节在运动过程中的速度和力量。技师或医生会根据智能假肢穿戴者的需求调整阻尼器的设置参数，以确保关节在运动时能够提供适当的阻力。然而假肢穿戴者在日常生活中可能会处于多种不同的运动模式，例如行走、跑步、骑行，智能假肢的阻尼器采用预先调整好的参数，难以适用多种不同运动模式的运动需求。
因此，现有技术还有待改进和发展。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供阻尼调整方法、装置、智能假肢、终端及存储介质，旨在解决现有技术中智能假肢的阻尼器采用预先设定好的参数，难以适用穿戴者日常生活中不同运动模式的运动需求的问题。
本发明解决问题所采用的技术方案如下：
第一方面，本发明实施例提供一种阻尼调整方法，所述方法包括：
判断智能假肢的穿戴者当前所处的运动模式；
根据所述运动模式确定所述智能假肢的膝关节对应的初始阻尼和阻尼区间；
每隔预设时长，获取所述智能假肢对应的运动速度，根据所述运动速度在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整。
在一种实施方式中，所述判断智能假肢的穿戴者当前所处的运动模式，包括：
获取所述智能假肢的膝关节的检测数据，将所述检测数据转化为波形数据，根据所述波形数据确定所述检测数据对应的周期性分布规律信息；
获取运动模式数据库，其中，所述运动模式数据库中包括若干参考运动模式，各所述参考运动模式分别具有各自对应的周期性分布规律标签；
根据所述周期性分布规律信息与所述运动模式数据库进行匹配，根据匹配结果确定所述运动模式。
在一种实施方式中，所述初始阻尼和所述阻尼区间均为预先设定的；所述初始阻尼包括弯曲阻尼，所述阻尼区间包括所述弯曲阻尼对应的弯曲阻尼区间，所述弯曲阻尼和所述弯曲阻尼区间的设定方法包括：
获取所述运动模式下连续采集的若干人体运动图像，将各所述人体运动图像输入骨架识别算法，得到骨架序列数据；
对所述骨架序列数据中的人体重心点进行识别，根据识别出的各所述人体重心点确定人体重心变化特征；
根据所述人体重心变化特征确定所述弯曲阻尼和所述弯曲阻尼区间。
在一种实施方式中，所述初始阻尼还包括伸展阻尼，所述阻尼区间还包括所述伸展阻尼对应的伸展阻尼区间，所述伸展阻尼和所述伸展阻尼区间的设定方法包括：
对所述骨架序列数据中的膝关节点进行识别，根据识别出的各所述膝关节点确定膝关节变化特征；
根据所述膝关节变化特征确定所述伸展阻尼和所述伸展阻尼区间。
在一种实施方式中，所述根据所述运动速度在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整，包括：
获取所述运动模式对应的参考速度区间，根据所述运动速度和所述参考速度区间判断是否更换运动模式；
若否，则根据所述运动速度在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整；
若是，则重新执行所述判断智能假肢的穿戴者当前所处的运动模式的步骤。
在一种实施方式中，所述若否，则根据所述运动速度在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整，包括：
若否，则获取前一次记录的历史运动速度；
根据所述历史运动速度和所述运动速度的差值确定所述速度变化值；
根据所述速度变化值在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整。
在一种实施方式中，所述若否，则根据所述运动速度在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整，包括：
获取预设的对应关系曲线，其中，所述对应关系曲线用于反映所述阻尼区间内的速度与阻尼值的对应关系；
根据所述运动速度在所述对应关系曲线上确定目标阻尼，根据所述目标阻尼对当前的阻尼进行调整。
第二方面，本发明实施例还提供一种阻尼调整装置，所述装置包括：
模式判断模块，用于判断智能假肢的穿戴者当前所处的运动模式；
阻尼确定模块，用于根据所述运动模式确定所述智能假肢的膝关节对应的初始阻尼和阻尼区间；
阻尼调整模块，用于每隔预设时长，获取所述智能假肢对应的运动速度，根据所述运动速度在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整。
在一种实施方式中，所述初始阻尼和所述阻尼区间均为预先设定的；所述初始阻尼包括弯曲阻尼，所述阻尼区间包括所述弯曲阻尼对应的弯曲阻尼区间，所述装置还包括：
图像分析模块，用于获取所述运动模式下连续采集的若干人体运动图像，将各所述人体运动图像输入骨架识别算法，得到骨架序列数据；
重心识别模块，用于对所述骨架序列数据中的人体重心点进行识别，根据识别出的各所述人体重心点确定人体重心变化特征；
第一确定模块，用于根据所述人体重心变化特征确定所述弯曲阻尼和所述弯曲阻尼区间。
在一种实施方式中，所述初始阻尼还包括伸展阻尼，所述阻尼区间还包括所述伸展阻尼对应的伸展阻尼区间，所述装置还包括：
膝关节识别模块，用于对所述骨架序列数据中的膝关节点进行识别，根据识别出的各所述膝关节点确定膝关节变化特征；
第二确定模块，用于根据所述膝关节变化特征确定所述伸展阻尼和所述伸展阻尼区间。
在一种实施方式中，所述阻尼调整模块包括：
速度分析单元，用于获取所述运动模式对应的参考速度区间，根据所述运动速度和所述参考速度区间判断是否更换运动模式；
阻尼调整单元，用于若否，则根据所述运动速度在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整；
模式更换单元，用于若是，则重新执行所述判断智能假肢的穿戴者当前所处的运动模式的步骤。
第三方面，本发明实施例还提供一种智能假肢，所述智能假肢包括膝关节和如上述任一所述的阻尼调整装置；所述膝关节包括角度传感器和惯性传感器，用于获取所述膝关节的检测数据。
第四方面，本发明实施例还提供一种终端，所述终端包括有存储器和一个以上处理器；所述存储器存储有一个以上的程序；所述程序包含用于执行如上述任一所述的阻尼调整方法的指令；所述处理器用于执行所述程序。
第五方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有多条指令，所述指令适用于由处理器加载并执行，以实现上述任一所述的阻尼调整方法的步骤。
本发明的有益效果：本发明实施例通过预先设定不同运动模式的阻尼和阻尼区间，在实际应用时基于穿戴者的运动模式调整智能假肢的膝关节对应的初始阻尼和阻尼区间。并且在穿戴者运动过程中，本发明还会在阻尼区间内基于穿戴者的运动速度对当前的阻尼进行调节，从而更好地满足穿戴者佩戴智能假肢进行不同运动模式的运动需求。解决了现有技术中智能假肢的阻尼器采用预先设定好的参数，难以适用穿戴者日常生活中不同运动模式的运动需求的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的阻尼调整方法的流程示意图。
图2是本发明实施例提供的阻尼调整装置的模块示意图。
图3是本发明实施例提供的智能假肢的结构示意图。
图4是本发明实施例提供的终端的原理框图。
具体实施方式
本发明公开了阻尼调整方法、装置、智能假肢、终端及存储介质，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。 应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
针对现有技术的上述缺陷，本发明提供一种阻尼调整方法，所述方法通过判断智能假肢的穿戴者当前所处的运动模式；根据所述运动模式确定所述智能假肢的膝关节对应的初始阻尼和阻尼区间；每隔预设时长，获取所述智能假肢对应的运动速度，根据所述运动速度在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整。本发明通过预先设定不同运动模式的阻尼和阻尼区间，在实际应用时基于穿戴者的运动模式调整智能假肢的膝关节对应的初始阻尼和阻尼区间。并且在穿戴者运动过程中，本发明还会在阻尼区间内基于穿戴者的运动速度对当前的阻尼进行调节，从而更好地满足穿戴者佩戴智能假肢进行不同运动模式的运动需求。解决了现有技术中智能假肢的阻尼器采用预先设定好的参数，难以适用穿戴者日常生活中不同运动模式的运动需求的问题。
如图1所示，所述方法包括：
步骤S100、判断智能假肢的穿戴者当前所处的运动模式。
具体地，由于不同运动模式下穿戴者对智能假肢膝关节的运动需求不同，因此本实施例预先设定了不同运动模式分别对应的膝关节的阻尼和阻尼区间。在实际应用场景中，首先判断智能假肢的穿戴者当前所处何种运动模式。
在一种实现方式中，所述判断智能假肢的穿戴者当前所处的运动模式，包括：
获取所述智能假肢的膝关节的检测数据，将所述检测数据转化为波形数据，根据所述波形数据确定所述检测数据对应的周期性分布规律信息；
获取运动模式数据库，其中，所述运动模式数据库中包括若干参考运动模式，各所述参考运动模式分别具有各自对应的周期性分布规律标签；
根据所述周期性分布规律信息与所述运动模式数据库进行匹配，根据匹配结果确定所述运动模式。
具体地，本实施例预先在智能假肢膝关节设置了若干传感器，比如包括角度传感器和惯性传感器。这些传感器可以检测智能假肢的运动数据，比如包括膝关节的角度、速度、加速度等数据。为了更好地分析检测数据所包含的信息，首先将检测数据转化为波形数据，波形数据的横坐标对应时间轴，纵坐标对应检测数值。检测数据的波形在不同运动模式下会呈现不同的周期性分布规律，因此本实施例会根据波形数据提取相关的周期性分布规律信息。为了提高运动模式识别的效率，本实施例预先构建了一个运动模式数据库，该数据库中存储有预先分析得到的多种参考运动模式和各参考运动模式的周期性分布规律。在实际应用场景中，根据当前得到的周期性分布规律信息在运动模式数据库中匹配出对应的参考运动模式，根据匹配结果即可得到穿戴者当前所处的运动模式。
在另一种实现方式中，所述判断智能假肢的穿戴者当前所处的运动模式，包括：
获取智能膝关节的若干检测数据，根据各所述检测数据分别确定各自对应的周期性分布规律信息；
获取各所述检测数据分别对应的特征点集合，根据各所述特征点集合确定联合分布规律信息，其中，所述联合分布规律信息用于反映至少两个所述特征点集合之间的特征点分布的关联性；
根据各所述周期性分布规律信息和所述联合分布规律信息，确定所述智能假肢当前的运动模式。
针对每一检测数据而言，其在不同运动模式下会呈现不同的周期性分布规律。因此本实施例会对每一检测数据进行单独分析，提取出该检测数据自身的周期性分布规律。在同一运动模式下，各类检测数据的波动存在一定的关联性，例如在跑步模式中，最大弯曲角度时有最小加速度（对应跑步时的抬腿动作）。因此为了充分挖掘各类检测数据中的信息，本实施例除了对各类检测数据进行单独分析之外，还会将各类检测数据汇总进行联合分析。为了减少数据分析的时间成本，本实施例会先对各类检测数据分别进行特征点提取，得到各类检测数据的特征点集合（包括若干特征点和各特征点分别对应的时间点、属性类别等信息）。然后通过对比分析不同的特征点集合，总结出特征点集合之间的关联性，即得到联合分布规律信息。周期性分布规律信息可以反映不同采集数据各自的数据特征，联合分布规律信息可以反映不同采集数据之间的关联特征，这些特征之间可以相互印证，因此可以协同地进行模式识别，从而获得更准确、可靠的模式识别结果。
步骤S200、根据所述运动模式确定所述智能假肢的膝关节对应的初始阻尼和阻尼区间。
具体地，由于不同运动模式下穿戴者对智能假肢膝关节的运动需求不同，因此本实施例会根据当前识别出的运动模式来确定智能假肢膝关节的初始阻尼和初始阻尼的波动范围（即阻尼区间）。
在一种实现方式中，所述初始阻尼和所述阻尼区间均为预先设定的；所述初始阻尼包括弯曲阻尼，所述阻尼区间包括所述弯曲阻尼对应的弯曲阻尼区间，所述弯曲阻尼和所述弯曲阻尼区间的设定方法包括：
获取所述运动模式下连续采集的若干人体运动图像，将各所述人体运动图像输入骨架识别算法，得到骨架序列数据；
对所述骨架序列数据中的人体重心点进行识别，根据识别出的各所述人体重心点确定人体重心变化特征；
根据所述人体重心变化特征确定所述弯曲阻尼和所述弯曲阻尼区间。
具体地，本实施例中为不同运动模式预先设定的初始阻尼实际包含多种阻尼，其中之一为弯曲阻尼，弯曲阻尼的作用是在智能假肢运动过程中落地时为其提供一定的支撑力。不同运动模式的弯曲阻尼和弯曲阻尼区间的设定方法原理相同，以一个运动模式为例说明：首先连续采集该运动模式下的人体运动图像，例如运动模式为跑步模式，可以连续采集用户A跑步时的运动图像。然后通过预先构建的骨架识别算法识别出各人体运动图像中的骨架部分，并通过不同时间步下所识别出的骨架部分生成骨架序列数据。然后在骨架序列数据中识别出人体重心点，将所有识别出的人体重心点相连，得到人体重心点的第一变化曲线，对第一变化曲线进行特征提取，即得到人体重心变化特征。人体重心变化特征可以反映出该运动模式下人体对平衡性/支撑性的需求，因此可以以人体重心变化特征为导向设定该运动模式下的弯曲阻尼和弯曲阻尼区间。
在一种实现方式中，所述根据所述人体重心变化特征确定所述弯曲阻尼和所述弯曲阻尼区间，包括：
根据所述人体重心变化特征确定该运动模式对应的摔倒风险值；
根据所述摔倒风险值确定所述弯曲阻尼和所述弯曲阻尼区间。
具体地，人体重心变化特征可以反映出该运动模式下人体对平衡性/支撑性的需求，根据人体重心变化特征可以预估得到该运动模式下穿戴者可能会产生的摔倒风险，即得到摔倒风险值。若摔倒风险值越高，则应该设定越高的弯曲阻尼，使得穿戴者在智能假肢落地时可以获取到更多的支撑力，防止摔倒。因此可以以摔倒风险值为导向设定该运动模式下的弯曲阻尼和弯曲阻尼区间。
在一种实现方式中，所述初始阻尼还包括伸展阻尼，所述阻尼区间还包括所述伸展阻尼对应的伸展阻尼区间，所述伸展阻尼和所述伸展阻尼区间的设定方法包括：
对所述骨架序列数据中的膝关节点进行识别，根据识别出的各所述膝关节点确定膝关节变化特征；
根据所述膝关节变化特征确定所述伸展阻尼和所述伸展阻尼区间。
具体地，本实施例中为不同运动模式预先设定的初始阻尼还包括伸展阻尼，伸展阻尼的作用是控制智能膝关节的摆动。不同运动模式的伸展阻尼和伸展阻尼区间的设定方法原理相同，以一个运动模式为例说明：首先连续采集该运动模式下的人体运动图像。然后通过预先构建的骨架识别算法识别出各人体运动图像中的骨架部分，并通过不同时间步下所识别出的骨架部分生成骨架序列数据。然后在骨架序列数据中识别出膝关节点，将所有识别出的膝关节点相连，得到膝关节点的第二变化曲线，对第二变化曲线进行特征提取，即得到膝关节变化特征。膝关节变化特征可以反映出该运动模式下人体对灵活性的需求，因此可以以膝关节变化特征为导向设定该运动模式下的伸展阻尼和伸展阻尼区间。
在一种实现方式中，所述，包括：
根据所述膝关节变化特征确定该运动模式对应的灵活性需求值；
根据所述灵活性需求值确定所述伸展阻尼和所述伸展阻尼区间。
具体地，膝关节变化特征可以反映出该运动模式下人体对灵活性的需求，因此根据膝关节变化特征可以预估得到灵活性需求值。若灵活性需求值越高，则应该设定越低的伸展阻尼，使得穿戴者在智能假肢摆动时可以更加灵活。因此可以以灵活性需求值为导向设定该运动模式下的伸展阻尼和伸展阻尼区间。
步骤S300、每隔预设时长，获取所述智能假肢对应的运动速度，根据所述运动速度在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整。
具体地，为了给穿戴者更好的运动体验感，本实施例在穿戴者运动过程中还会定期对当前的阻尼进行动态调节，阻尼的具体数值可以在阻尼区间内上下波动，从而更适配穿戴者当前的运动速度。
在一种实现方式中，所述根据所述运动速度在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整，包括：
获取所述运动模式对应的参考速度区间，根据所述运动速度和所述参考速度区间判断是否更换运动模式；
若否，则根据所述运动速度在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整；
若是，则重新执行所述判断智能假肢的穿戴者当前所处的运动模式的步骤。
简单来说，由于不同运动模式所适配的阻尼差别较大，因此在调节阻尼之前需要先确定穿戴者是否更换了运动模式。具体地，本实施例预先为不同的运动模式设定了各自对应的参考速度区间。通过判断当前检测到的运动速度是否仍然处于运动模式所对应的参考速度区间内，即可确认穿戴者是否更换了运动模式。若穿戴者未更换运动模式，则根据当前检测到的运动速度对当前的阻尼进行微调；若穿戴者更换了运动模式，则需要重新判断穿戴者当前所处何种运动模式。
在一种实现方式中，所述若否，则根据所述运动速度在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整，包括：
若否，则获取前一次记录的历史运动速度，根据所述历史运动速度和所述运动速度的差值确定所述速度变化值；
根据所述速度变化值在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整。
具体地，相邻两次检测到的运动速度的差值可以反映出穿戴者在对应时间段内的速度变化情况，即速度变化值。通过速度变化值可以判断出穿戴者的运动意图是在减速还是在加速，以及确定变速幅度。因此可以基于速度变化值在阻尼区间内对当前的阻尼进行调整。
举例说明，针对弯曲阻尼，若穿戴者在减速，则基于速度变化值在弯曲阻尼区间内对弯曲阻尼进行下调；若穿戴者在加速，则基于速度变化值在弯曲阻尼区间内对弯曲阻尼进行上调。针对伸展阻尼，若穿戴者在减速，则基于速度变化值在伸展阻尼区间内对伸展阻尼进行上调；若穿戴者在加速，则基于速度变化值在伸展阻尼区间内对伸展阻尼进行下调。
在一种实现方式中，所述根据所述速度变化值在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整，包括：
根据所述速度变化值确定所述初始阻尼的调整值，根据所述调整值对所述初始阻尼进行调整得到更新阻尼；
判断所述更新阻尼是否位于所述阻尼区间；
若否，则重新根据所述阻尼区间的极值对所述初始阻尼进行调整；
若是，则将所述更新阻尼作为调整后的所述初始阻尼。
具体地，初始阻尼在阻尼区间内的调幅基于速度变化值的大小确定，速度变化值越大，则调整值越大，反之越小。由于可能会出现初始阻尼在减去/加上调整值以后超出阻尼区间的情况，因此本实施例限定这种情况下采用阻尼区间的端点值/极值替代。若基于调整值下调后的更新阻尼未在阻尼区间内，则将阻尼区间的最小值作为调整后的阻尼；若基于调整值上调后的更新阻尼未在阻尼区间内，则将阻尼区间的最大值作为调整后的阻尼。
举例说明，针对弯曲阻尼，若穿戴者在减速，则基于速度变化值在弯曲阻尼区间内对弯曲阻尼进行下调得到更新弯曲阻尼，若更新弯曲阻尼未在弯曲阻尼区间内，则将弯曲阻尼区间的最小值作为调整后的阻尼；若穿戴者在加速，则基于速度变化值在弯曲阻尼区间内对弯曲阻尼进行上调得到更新弯曲阻尼，若更新弯曲阻尼未在弯曲阻尼区间内，则将弯曲阻尼区间的最大值作为调整后的阻尼。针对伸展阻尼，若穿戴者在减速，则基于速度变化值在伸展阻尼区间内对伸展阻尼进行上调得到更新伸展阻尼，若更新伸展阻尼未在伸展阻尼区间内，则将伸展阻尼区间的最大值作为调整后的阻尼；若穿戴者在加速，则基于速度变化值在伸展阻尼区间内对伸展阻尼进行下调得到更新伸展阻尼，若更新伸展阻尼未在伸展阻尼区间内，则将伸展阻尼区间的最小值作为调整后的阻尼。
在另一种实现方式中，所述若否，则根据所述运动速度在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整，包括：
获取预设的对应关系曲线，其中，所述对应关系曲线用于反映所述阻尼区间内的速度与阻尼值的对应关系；
根据所述运动速度在所述对应关系曲线上确定目标阻尼，根据所述目标阻尼对当前的阻尼进行调整。
具体地，本实施例还可以预先设定速度-阻尼值的对应关系曲线，该曲线可以反映当前的运动模式下阻尼值在阻尼区间内随速度的波动情况。在实际应用场景中，通过检测当前的运动速度，并根据运动速度在对应关系曲线上查询出对应的阻尼值，则该阻尼值即为当前的运动模式下与该运动速度适配的目标阻尼。
基于上述实施例，本发明还提供了一种阻尼调整装置，如图2所示，所述装置包括：
模式判断模块01，用于判断智能假肢的穿戴者当前所处的运动模式；
阻尼确定模块02，用于根据所述运动模式确定所述智能假肢的膝关节对应的初始阻尼和阻尼区间；
阻尼调整模块03，用于每隔预设时长，获取所述智能假肢对应的运动速度，根据所述运动速度在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整。
在一种实现方式中，所述模式判断模块01包括：
转化单元，用于获取所述智能假肢的膝关节的检测数据，将所述检测数据转化为波形数据，根据所述波形数据确定所述检测数据对应的周期性分布规律信息；
调取单元，用于获取运动模式数据库，其中，所述运动模式数据库中包括若干参考运动模式，各所述参考运动模式分别具有各自对应的周期性分布规律标签；
匹配单元，用于根据所述周期性分布规律信息与所述运动模式数据库进行匹配，根据匹配结果确定所述运动模式。
在一种实现方式中，所述初始阻尼和所述阻尼区间均为预先设定的；所述初始阻尼包括弯曲阻尼，所述阻尼区间包括所述弯曲阻尼对应的弯曲阻尼区间，所述装置还包括：
图像分析模块，用于获取所述运动模式下连续采集的若干人体运动图像，将各所述人体运动图像输入骨架识别算法，得到骨架序列数据；
重心识别模块，用于对所述骨架序列数据中的人体重心点进行识别，根据识别出的各所述人体重心点确定人体重心变化特征；
第一确定模块，用于根据所述人体重心变化特征确定所述弯曲阻尼和所述弯曲阻尼区间。
在一种实现方式中，所述初始阻尼还包括伸展阻尼，所述阻尼区间还包括所述伸展阻尼对应的伸展阻尼区间，所述装置还包括：
膝关节识别模块，用于对所述骨架序列数据中的膝关节点进行识别，根据识别出的各所述膝关节点确定膝关节变化特征；
第二确定模块，用于根据所述膝关节变化特征确定所述伸展阻尼和所述伸展阻尼区间。
在一种实现方式中，所述阻尼调整模块03包括：
速度分析单元，用于获取所述运动模式对应的参考速度区间，根据所述运动速度和所述参考速度区间判断是否更换运动模式；
阻尼调整单元，用于若否，则根据所述运动速度在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整；
模式更换单元，用于若是，则重新执行所述判断智能假肢的穿戴者当前所处的运动模式的步骤。
在一种实现方式中，所述阻尼调整单元包括：
记录获取单元，用于若否，则获取前一次记录的历史运动速度；
数据计算单元，用于根据所述历史运动速度和所述运动速度的差值确定所述速度变化值；
阻尼微调单元，用于根据所述速度变化值在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整。
在一种实现方式中，所述阻尼微调单元包括：
初级调整单元，用于根据所述速度变化值确定所述初始阻尼的调整值，根据所述调整值对所述初始阻尼进行调整得到更新阻尼；
判断单元，用于判断所述更新阻尼是否位于所述阻尼区间；
终极调整单元，用于若否，则重新根据所述阻尼区间的极值对所述初始阻尼进行调整；若是，则将所述更新阻尼作为调整后的所述初始阻尼。
在另一种实现方式中，所述阻尼调整单元包括：
曲线获取单元，用于获取预设的对应关系曲线，其中，所述对应关系曲线用于反映所述阻尼区间内的速度与阻尼值的对应关系；
曲线查询单元，用于根据所述运动速度在所述对应关系曲线上确定目标阻尼，根据所述目标阻尼对当前的阻尼进行调整。
基于上述实施例，本发明还提供了一种智能假肢，所述智能假肢包括膝关节和如上述任一所述的阻尼调整装置；所述膝关节包括角度传感器和惯性传感器，用于获取所述膝关节的检测数据。
具体地，如图3所示，本实施例的智能假肢包括腿主体4以及与腿主体4之间通过转的转轴转动连接的膝关节2，转轴用于带动腿主体转动，实现膝关节2的灵活运动，膝关节2位于腿主体4的顶部，智能假肢还包括接收腔1，接收腔1与膝关节2固定连接，接收腔1用于安装在用户的大腿上，接收腔1内部设置有若干传感器（包括惯性传感器以及角惯性传感器等），腿主体4内部的空腔中设置有阻力装置3,阻力装置3的底端与腿主体4铰接。本实施例的阻力装置3为液压缸，该阻力装置3用于协调连接部与腿主体之间的运动，并且用于调控连接部与腿主体之间的相对位置。阻尼调整装置可用于控制阻力装置3。
基于上述实施例，本发明还提供了一种终端，其原理框图可以如图4所示。该终端包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏。其中，该终端的处理器用于提供计算和控制能力。该终端的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该终端的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现阻尼调整方法。该终端的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏。
本领域技术人员可以理解，图4中示出的原理框图，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的终端的限定，具体的终端可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一种实现方式中，所述终端的存储器中存储有一个以上的程序，且经配置以由一个以上处理器执行所述一个以上程序包含用于进行阻尼调整方法的指令。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
综上所述，本发明公开了阻尼调整方法、装置、智能假肢、终端及存储介质，所述方法通过判断智能假肢的穿戴者当前所处的运动模式；根据所述运动模式确定所述智能假肢的膝关节对应的初始阻尼和阻尼区间；每隔预设时长，获取所述智能假肢对应的运动速度，根据所述运动速度在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整。本发明通过预先设定不同运动模式的阻尼和阻尼区间，在实际应用时基于穿戴者的运动模式调整智能假肢的膝关节对应的初始阻尼和阻尼区间。并且在穿戴者运动过程中，本发明还会在阻尼区间内基于穿戴者的运动速度对当前的阻尼进行调节，从而更好地满足穿戴者佩戴智能假肢进行不同运动模式的运动需求。解决了现有技术中智能假肢的阻尼器采用预先设定好的参数，难以适用穿戴者日常生活中不同运动模式的运动需求的问题。
应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (14)

1.一种阻尼调整方法，其特征在于，所述方法包括：
判断智能假肢的穿戴者当前所处的运动模式；
根据所述运动模式确定所述智能假肢的膝关节对应的初始阻尼和阻尼区间；
每隔预设时长，获取所述智能假肢对应的运动速度，根据所述运动速度在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整。
2.根据权利要求1所述的阻尼调整方法，其特征在于，所述判断智能假肢的穿戴者当前所处的运动模式，包括：
获取所述智能假肢的膝关节的检测数据，将所述检测数据转化为波形数据，根据所述波形数据确定所述检测数据对应的周期性分布规律信息；
获取运动模式数据库，其中，所述运动模式数据库中包括若干参考运动模式，各所述参考运动模式分别具有各自对应的周期性分布规律标签；
根据所述周期性分布规律信息与所述运动模式数据库进行匹配，根据匹配结果确定所述运动模式。
3.根据权利要求1所述的阻尼调整方法，其特征在于，所述初始阻尼和所述阻尼区间均为预先设定的；所述初始阻尼包括弯曲阻尼，所述阻尼区间包括所述弯曲阻尼对应的弯曲阻尼区间，所述弯曲阻尼和所述弯曲阻尼区间的设定方法包括：
获取所述运动模式下连续采集的若干人体运动图像，将各所述人体运动图像输入骨架识别算法，得到骨架序列数据；
对所述骨架序列数据中的人体重心点进行识别，根据识别出的各所述人体重心点确定人体重心变化特征；
根据所述人体重心变化特征确定所述弯曲阻尼和所述弯曲阻尼区间。
4.根据权利要求3所述的阻尼调整方法，其特征在于，所述初始阻尼还包括伸展阻尼，所述阻尼区间还包括所述伸展阻尼对应的伸展阻尼区间，所述伸展阻尼和所述伸展阻尼区间的设定方法包括：
对所述骨架序列数据中的膝关节点进行识别，根据识别出的各所述膝关节点确定膝关节变化特征；
根据所述膝关节变化特征确定所述伸展阻尼和所述伸展阻尼区间。
5.根据权利要求1所述的阻尼调整方法，其特征在于，所述根据所述运动速度在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整，包括：
获取所述运动模式对应的参考速度区间，根据所述运动速度和所述参考速度区间判断是否更换运动模式；
若否，则根据所述运动速度在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整；
若是，则重新执行所述判断智能假肢的穿戴者当前所处的运动模式的步骤。
6.根据权利要求5所述的阻尼调整方法，其特征在于，所述若否，则根据所述运动速度在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整，包括：
若否，则获取前一次记录的历史运动速度，根据所述历史运动速度和所述运动速度的差值确定所述速度变化值；
根据所述速度变化值在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整。
7.根据权利要求5所述的阻尼调整方法，其特征在于，所述若否，则根据所述运动速度在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整，包括：
获取预设的对应关系曲线，其中，所述对应关系曲线用于反映所述阻尼区间内的速度与阻尼值的对应关系；
根据所述运动速度在所述对应关系曲线上确定目标阻尼，根据所述目标阻尼对当前的阻尼进行调整。
8.一种阻尼调整装置，其特征在于，所述装置包括：
模式判断模块，用于判断智能假肢的穿戴者当前所处的运动模式；
阻尼确定模块，用于根据所述运动模式确定所述智能假肢的膝关节对应的初始阻尼和阻尼区间；
阻尼调整模块，用于每隔预设时长，获取所述智能假肢对应的运动速度，根据所述运动速度在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整。
9.根据权利要求8所述的阻尼调整装置，其特征在于，所述初始阻尼和所述阻尼区间均为预先设定的；所述初始阻尼包括弯曲阻尼，所述阻尼区间包括所述弯曲阻尼对应的弯曲阻尼区间，所述装置还包括：
图像分析模块，用于获取所述运动模式下连续采集的若干人体运动图像，将各所述人体运动图像输入骨架识别算法，得到骨架序列数据；
重心识别模块，用于对所述骨架序列数据中的人体重心点进行识别，根据识别出的各所述人体重心点确定人体重心变化特征；
第一确定模块，用于根据所述人体重心变化特征确定所述弯曲阻尼和所述弯曲阻尼区间。
10.根据权利要求9所述的阻尼调整装置，其特征在于，所述初始阻尼还包括伸展阻尼，所述阻尼区间还包括所述伸展阻尼对应的伸展阻尼区间，所述装置还包括：
膝关节识别模块，用于对所述骨架序列数据中的膝关节点进行识别，根据识别出的各所述膝关节点确定膝关节变化特征；
第二确定模块，用于根据所述膝关节变化特征确定所述伸展阻尼和所述伸展阻尼区间。
11.根据权利要求8所述的阻尼调整装置，其特征在于，所述阻尼调整模块包括：
速度分析单元，用于获取所述运动模式对应的参考速度区间，根据所述运动速度和所述参考速度区间判断是否更换运动模式；
阻尼调整单元，用于若否，则根据所述运动速度在所述阻尼区间内对当前的阻尼进行调整；
模式更换单元，用于若是，则重新执行所述判断智能假肢的穿戴者当前所处的运动模式的步骤。
12.一种智能假肢，其特征在于，所述智能假肢包括膝关节和如权利要求8-11中任一所述的阻尼调整装置；所述膝关节包括角度传感器和惯性传感器，用于获取所述膝关节的检测数据。
13.一种终端，其特征在于，所述终端包括有存储器和一个以上处理器；所述存储器存储有一个以上的程序；所述程序包含用于执行如权利要求1-7中任一所述的阻尼调整方法的指令；所述处理器用于执行所述程序。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有多条指令，其特征在于，所述指令适用于由处理器加载并执行，以实现上述权利要求1-7任一所述的阻尼调整方法的步骤。
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