TW201718197A - 行動輔助機器人之姿態估測方法 - Google Patents
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Abstract
一種行動輔助機器人之姿態估測方法,其包含:於一行動輔助機器人之左右腿髖關節與膝關節分別設置馬達控制器、馬達編碼器與馬達,於行動輔助機器人之上身軀幹設置慣性感測器,馬達控制器、馬達編碼器、馬達及慣性感測器與控制單元連接;將行動輔助機器人配置於使用者身上;將構成行動輔助機器人之上身軀幹、二大腿、二小腿、二腳掌之長度輸入控制單元,由上身軀幹、二大腿、二小腿、二腳掌構成複數端點;利用慣性感測器計算上身軀幹相對於一參考座標之夾角;利用該等馬達編碼器計算該等關節之角度;以及搭配一運動模型計算各端點的空間座標。
Description
本發明為一種行動輔助機器人之姿態估測方法,尤指一種利用姿態估測以進行遠端服務之行動輔助機器人之姿態估測方法。
在全球人口老年化及少子化的趨勢下,許多國家因勞動力不足而延長勞動年齡,歐美日先進國家均投入機器人技術與資通訊技術整合,開發自動化應用相關工業機器人以解決缺工問題,亦開發提供動力輔助之行動輔助機器人(其中又以外骨骼機器人最為常見),以降低勞動負擔及提供老年人口更好的照護品質及行動輔助。行動輔助機器人透過感測使用者的肢體動作或意向,驅動其動力系統以提供人體行動時之動力輔助,增強使用者的行動力量,甚至協助肢體癱瘓者重新站立行動。目前行動輔助機器人以下肢行動輔助機器人的發展及商品化最為普及,例如Argo Medical Technologies(以色列)所開發的RewalkTM、Ekso Bionics(美國)所開發的EksoTM、Cyberdyne(日本)所開發的HAL、ITRI(台灣)所開發的ITRI-EXO、Honda(日本)所開發的Stride Management Assist Device,使用者穿戴行動輔助機器人,可搭配枴杖或其他助行裝置,完成日常生活中的起身、坐下、行走、上下坡、上下樓
梯等行動輔助。這類裝置的使用者多為行動不便的身障人士或是銀髮族群,在單獨使用這類行動裝置時,使用安全性最為重要,然而使用安全性亦是這類裝置目前仍不足的技術項目。
此外,就習知專利而言,例如一種用於判斷使用者安全狀態以驅動下一步之安全機制,其係以設置於小腿之慣性感測元件量測小腿相對於重力方向的絕對角度,結合膝關節、髖關節角度資訊,獲得使用者姿態,並搭配設置於腳底的壓力感測元件判斷使用者的壓力中心,以使用者姿態及壓力中心作為判斷使用者是否處於安全狀態以進行下一步行走。或者,另可見一種用於判斷使用者安全狀態以驅動下一步之安全機制,其係以設置於上身軀幹之角度計量測上身軀幹相對於重力方向的絕對角度,以此角度判斷重心是否前移以驅動下一步。
並且,於習知專利主張或公開文獻中,皆未見以其所偵測之該些資訊提供包括地形控制回饋、危險提示、跌倒警報/求救、運動量紀錄、步行距離估測、行為監控、生活圈習慣紀錄、復健策略回饋等遠端服務之應用及服務。
據此可知,習知行動輔助機器人仍有許多不足尚待改善。
在一實施例中,本發明提出一種行動輔助機器人之姿態估測方法,其包含:於一行動輔助機器人之右腿髖關節、左腿髖關節、右腿膝關節與左腿膝關節分別設置一馬達控制器、一馬達編碼器與一馬達,於該行動輔助機器人之上身軀幹設置一慣性感測器,該等馬達控制器、該等馬達編碼器、該等馬達、以及該慣性感測器與一
控制單元連接;將該行動輔助機器人配置於一使用者身上;配置於該使用者身上之該行動輔助機器人的該上身軀幹相對一參考座標形成一夾角,且各該關節分別形成一角度;將構成該行動輔助機器人之該上身軀幹、二大腿、二小腿、二腳掌之長度輸入該控制單元,該上身軀幹、該二大腿、該二小腿、該二腳掌構成複數端點;利用該慣性感測器計算該上身軀幹相對於該參考座標之夾角;利用該等馬達編碼器計算該等關節之角度;以及搭配一運動模型計算該各端點的空間座標。
1‧‧‧行動輔助機器人
10‧‧‧骨盆
11‧‧‧第一連桿
12‧‧‧第二連桿
20‧‧‧右腿
21‧‧‧第三連桿
22‧‧‧第四連桿
23‧‧‧第五連桿
30‧‧‧左腿
31‧‧‧第六連桿
32‧‧‧第七連桿
33‧‧‧第八連桿
40‧‧‧上身軀幹
41‧‧‧第九連桿
50‧‧‧馬達控制器
60‧‧‧慣性感測器
70‧‧‧馬達
71‧‧‧馬達編碼器
80‧‧‧控制單元
90‧‧‧行動通訊裝置
120‧‧‧資料庫
130‧‧‧雲端技術
100‧‧‧行動輔助機器人之姿態估測之方法流程
102~112‧‧‧行動輔助機器人之姿態估測之方法流程之步驟
400‧‧‧判斷姿態與重心座標是否異常之方法流程
402~412‧‧‧判斷姿態與重心座標是否異常之方法流程之步驟
B‧‧‧支撐平面
P1~P9‧‧‧第一端點~第九端點
Pb‧‧‧上身軀幹端點
圖1為本發明之行動輔助機器人之姿態估測方法流程圖。
圖2為應用本發明之行動輔助機器人之實施例架構示意圖。
圖3為本發明之行動輔助機器人的數學模型定義圖。
圖4為本發明之判斷姿態與重心座標是否異常之方法流程圖。
請參閱圖1所示,本發明所提出之一行動輔助機器人之姿態估測方法100,其包含:步驟102:於一行動輔助機器人之右腿髖關節、左腿髖關節、右腿膝關節與左腿膝關節分別設置一馬達控制器、一馬達編碼器與一馬達,於該行動輔助機器人之上身軀幹設置一慣性感測器,該等馬達控制器、該等馬達編碼器、該等馬達、以及該慣性感測器與一控制單元連接;
步驟104:將行動輔助機器人配置於一使用者身上;步驟106:配置於該使用者身上之該行動輔助機器人的該上身軀幹相對一參考座標形成一夾角,且各該關節分別形成一角度步驟108:將構成行動輔助機器人之該上身軀幹、二大腿、二小腿、二腳掌之長度輸入控制單元,上身軀幹、二大腿、二小腿、二腳掌構成複數端點;步驟110:利用該慣性感測器計算上身軀幹相對於參考座標之夾角;步驟112:利用該等馬達編碼器計算該等關節之角度;以及步驟114:搭配一運動模型計算各端點的空間座標。
請參閱圖2所示關於上述有關行動輔助機器人之具體實施例結構示意圖,行動輔助機器人1包括一骨盆10、一右腿20、一左腿30與一上身軀幹40。骨盆10由相互串聯之一第一連桿11與一第二連桿12構成。右腿20設置於骨盆10之其中一端,右腿20由相互串聯之一第三連桿21、一第四連桿22與一第五連桿23構成,第三連桿21為右大腿,第四連桿22為右小腿,第五連桿23為右腳掌,右腿20與骨盆10之連接處為右腿髖關節,第三連桿21與第四連桿22之連接處為右腿膝關節。左腿30連接於骨盆10未與右腿20連接之一端,左腿30由相互串聯之一第六連桿31、一第七連桿32與一第八連桿33構成,第六連桿31為左大腿,第七連桿32為左小腿,第八連桿33為左腳掌,左腿30與骨盆10之連接處為左腿髖關節,第六連桿31與第七連桿32之連接處為左腿膝關節。上身軀幹40由一第九連桿41構成,代表行動輔助機器人1的上身軀幹,其一端連接於第一連桿11與第二連桿12
之串聯處。除了馬達之外,上述各關節皆可搭配設置液壓或人工肌肉致動。
於行動輔助機器人1之右腿髖關節、左腿髖關節、右腿膝關節與左腿膝關節分別設置一馬達控制器50、一馬達編碼器71與一馬達70,於該行動輔助機器人1之上身軀幹40設置一慣性感測器60,該馬達控制器50、馬達編碼器71、馬達70、以及該慣性感測器60與一控制單元80連接。行動輔助機器人1連接於一行動通訊裝置90,行動通訊裝置90與控制單元80藉由雲端技術130連接。該行動通訊裝置90為具行動通訊之智慧型手機、平板電腦、智慧手錶其中之一,且行動通訊裝置90具有GPS定位功能,可提供該使用者的GPS座標,以作為該使用者之行為監控,或可結合以慣性感測器60發展之室內定位技術,以作為使用者行為監控。控制單元80連接一資料庫120,行動輔助機器人1與資料庫120之間可透過行動通訊裝置90、雲端技術130、控制單元80進行資訊傳輸,可提供使用者行為監控、即時救援、行走距離估測、運動量估測服務。將行動輔助機器人1配置於一使用者身上並驅動,即可輔助使用者行走。此外,設置一電源系統(圖中未示出)以提供行動輔助機器人1動力。
必須說明的是,本實施例之控制單元80是藉由無線方式連接行動輔助機器人1,然除此之外,亦可以有線方式連接行動輔助機器人1,或可將控制單元80直接安裝於行動輔助機器人1上。
慣性感測器60可為加速規、陀螺儀、磁力計、角度計等感測元件之組合,透過姿態估測演算法,估測使用者上身軀幹姿態、使用者行走步數、室內定位等。例如,九軸慣性感測器(9 Degrees
of Freedom Inertial Measurement Unit,簡稱9D IMU),一般指包含三軸的加速規(Accelerometer)、陀螺儀(Gyroscope)和磁力計(Magnetometer)所組合成之模組,用來估測物件之慣性運動行為,或是用來計算感測器座標相對於一固定參考座標之旋轉矩陣。加速規是指一可以偵測到待測物體受外力所造成之加速度(Acceleration)的感測器,除了速度的變化量外也包含地球重力(Gravity)作用於待測物上的向量。陀螺儀是指一可以偵測到待測物體旋轉角速度(Angular Rate)之感測器,常與加速規搭配使用,可以補償加速規無法偵測到軸的轉動慣量之不足,提高偵測維度與系統頻率。磁力計是指一可以偵測地球磁力(意即磁北極)向量之感測器,也就是俗稱的電子羅盤,常用來做方位的判斷,與加速規和陀螺儀結合可以估測出待測物之指向角(Yaw Angle)。
關於行動輔助機器人的數學模型定義請參閱圖3所示,其係依據圖2所示本發明行動輔助機器人1之架構而定義。對照圖2與圖3,第九連桿41與第一連桿11及第二連桿12相連接之一端定義為第一端點P1;第九連桿41相對於第一端點P1之一端定義為一上身軀幹端點Pb;第三連桿21與第一連桿11連接之一端定義為一第二端點P2;第三連桿21與第四連桿22連接之一端定義為一第三端點P3;第四連桿22與第五連桿23連接之一端定義為一第四端點P4;第五連桿23相對於第四端點P4之一端定義為一第五端點P5;第六連桿31與第二連桿12連接之一端定義為一第六端點P6;第六連桿31與第七連桿32連接之一端定義為一第七端點P7;第七連桿32與第八連桿33連接之一端定義為一第八端點P8;第八連桿33相對於第八端點P8之一端定義為一第九端點P9。
請參閱圖2、3所示,說明如何搭配運動模型計算各端點的空間座標(亦即圖1的步驟114)。參考座標系的X、Y、Z軸定義如圖3所示,使用者行走的前方為X軸正方向,Oref為參考座標系之系統原點(亦即行動輔助機器人1之上身軀幹40與骨盆10之連接處),各個端點P1~P9與Pb皆為參考座標系之各子座標系(Coordinate Frame)之原點,該第一端點至第九端點分別為子座標系1至9之原點,該上身軀幹端點為子座標系0之原點,相鄰兩子座標系之轉換關係可用Rij來表示,Rij代表座標系j相對在座標系i之轉換與位移矩陣,因此該等端點P1~P9與Pb之間的轉換與位移矩陣數學式(Homogeneous Transformation Matrix,齊次變換矩陣)的定義如下:
Rr1代表從參考座標系轉換到子座標系1,R12代表從子座標系1轉換到子座標系2,R23代表從子座標系2轉換到子座標系3,R34代表從子座標系3轉換到座標系4,R45代表從子座標系4轉換到子座標系5,R16代表從子座標系1轉換到子座標系6,R67代表從子座標系6轉換到子座標系7,R78代表從子座標系7轉換到子座標系8,R89代表從子座標系8轉換到子座標系9。
舉例來說,若想計算第三端點P3相對於參考座標系之座標關係,必須先將第三端點P3從子座標系3原點轉換到子座標系2,再從子座標系2轉換到子座標系1,最後從子座標系1轉到參考座標系,利用數學表示方式為:p 3=R r1.R 12.R 23.[0 0 0 1] T
其他的端點則以此類推,如下式表示:p b =R r1.[0 H body 0 1] T p 1=R r1.[0 0 0 1] T
p 2=R r1.R 12.[0 0 0 1] T
p 4=R r1.R 12.R 23.R 34.[0 0 0 1] T p 5=R r1.R 12.R 23.R 34.R 45.[0 0 0 1] T
p 6=R r1.R 16.[0 0 0 1] T p 7=R r1.R 16.R 67.[0 0 0 1] T
p 8=R r1.R 16.R 67.R 78.[0 0 0 1] T p 9=R r1 .R 16.R 67.R 78.R 89.[0 0 0 1] T
只要將行動輔助機器人1各關節的角度資訊以及上身軀幹的roll、pitch角(亦即圖3所示θBody、θR,hip、θR,knee、θL,hip、θL,knee)輸入,即可以估測行動輔助機器人1的姿態,同時,我們
也可以藉由第四端點P4、第五端點P5、第八端點P8、第九端點P9四個點連成一個平面,將其投影至支撐平面B;接下來計算人體的質心位置,把每個連桿兩個端點座標相加後除以2,即為各個連桿的中心座標如下式:
藉由Dempster’s coefficient(登普斯特係數)可以得知各個連桿相對於使用者總體重的比例係數,藉由下式可以即時計算出重心的三維空間座標:
將重心投影至支撐平面(BOS:Base of support)B,即可以得知與支撐平面B之間的相對關係。
此外,可由慣性感測器60得知使用者與重力之相對角度,進而修正行走的動態模型,透過行動通訊裝置90之GPS定位功能回饋在地圖標示,可將資訊提供給下一個使用者參考使用。
據此,於圖1的搭配運動模型計算各端點的空間座標之步驟112後,可歸納出一種判斷姿態與重心座標是否異常之方法,請參閱圖4所示流程400,其包括:步驟402:計算該上身軀幹、該二大腿、該二小腿、該二腳掌之質量;步驟404:藉由該各端點的空間座標與該上身軀幹、該二大腿、該二小腿、該二腳掌之質量,計算出行動輔助機器人之重心
的空間座標;步驟406:利用各腳掌之二端點建構出一支撐平面;步驟408:將重心的空間座標投影至支撐平面;步驟410:判斷該重心的空間座標是否超出該支撐平面;若超出,則判斷為異常,並發出警示或驅使該行動輔助機器人靜止(步驟412);若未超出,則返回圖1利用該慣性感測器計算上身軀幹之夾角之步驟108(如圖4、圖1之A點標示處)。
圖4所示流程可分為二種方法,其中,步驟402~404為計算該使用者的重心座標之方法,而步驟406~412為判斷該使用者的重心座標是否異常之方法。
請參閱圖2所示,由於控制單元80連接於一具有GPS功能之行動通訊裝置90以及一資料庫120,該具有GPS功能之行動通訊裝置90提供配置行動輔助機器人1之使用者的GPS座標,將圖1步驟108~112所得到之行動輔助機器人之上身軀幹之夾角、各關節之角度與使用者之GPS座標儲存於資料庫120內之後,即可進行後續的遠端服務,包括地形控制回饋、危險提示、跌倒警報/求救、運動量估測、步行距離估測、行為監控、生活圈習慣紀錄、復健策略回饋。
關於地形控制回饋,係結合一使用者的GPS座標與地圖(例如線上的Google地圖)比對,標記地形(例如上下坡)並存於資料庫中,當該使用者或其他使用者靠近此區域時,由遠端發出提示,建議當下的使用者改變行走模型來適應當前區域。
關於危險提示,係結合一使用者的GPS座標與地圖(例如線上的Google地圖)比對,標記曾經發生過的危險(例如跌倒)並
存於資料庫中,當該使用者或其他使用者靠近此區域時,由遠端發出提示,建議當下的使用者提高注意力來避免危害發生。
關於跌倒警報/求救,係利用上身軀幹之夾角與各關節之角度,在遠端即時計算出使用者的姿態,當發生姿態異常(例如跌倒)時,先利用電話確認使用者的狀況是否正常,如無回應,則利用當下該使用者的GPS座標,主動尋求聯絡最近的救護單位(例如醫院、警察局)。
關於運動量估測,其係透過慣性感測器60估算行動輔助機器人1輸出動能,結合行走步數估算及電源系統耗電量,估算使用者於移動中所提供之能量,以作為使用者運動量估測,係根據以下公式計算得出:(mr+mh)×g×d=Wr+Wh
其中,mr為該行動輔助機器人的質量,mh為該使用者的質量,g為重力加速度,d為行走距離,Wr為該行動輔助機器人所耗用的機械能,Wh為該使用者的生理耗能(即所估測之運動量)。
行動輔助機器人1及使用者的質量可由一般重量量測裝置得知,行走距離可由慣性感測器60及行動輔助機器人1行走步數等資訊綜合推估,行動輔助機器人1所耗用的機械能可由電池殘量估測推估,惟電能轉換至機械能有轉換效率的問題,必須先求得轉換效率關係,當求得行動輔助機器人1之機械能後,即可依上式求得使用者的生理耗能。關於行動輔助機器人電能轉換至機械能之關係如下公式表示:Wr=Wmechanical=η Welectrical
其中,Wmechanical為該行動輔助機器人輸出之機械能,Welectrical
為該行動輔助機器人消耗之電能,η為轉換效率。
此外,可藉由Vision-based動作分析系統,如VICON動作分析系統搭配測力板,估算使用行動輔助機器人之運動量,包括行走間的動能及位能,計算移動時的總能量,並利用耗氧量測裝置(例如Cosmed K2)進行生理耗能量測,建立行動輔助機器人電能與機械能在不同行走條件下的轉換效率關係資料庫,以提供本發明運動量估測方法使用,因此公式如下所示:Wh=(mr+mh)×g×d-η Welectrical
其次,關於步行距離估測,係利用上身軀幹之夾角與各關節之角度,在遠端即時計算出使用者的姿態,並估算出行走步長,藉此估測步行距離並記錄。
關於行為監控,係利用上身軀幹之夾角與各關節之角度,在遠端即時計算出使用者的姿態,透過分類法則分類使用者行為並記錄。
關於生活圈習慣紀錄,係結合使用者的GPS座標並與地圖(例如線上的Google)地圖比對,可以得知使用者平時生活常去的區域、商圈並記錄。
關於復健策略回饋,係記錄使用者的姿態、步距、步頻、運動量,以提供復健師直接連上雲端觀察,提供行走參數調整建議,做為下一次復健參考的依據。
綜上所述,本發明所提供之行動輔助機器人之姿態估測方法,藉由整合慣性感測元件與馬達編碼器,實現安全流程控制及即時步態調整機制於行動輔助機器人;並可結合使用者攜帶之行動通訊裝置與終端資料庫連結,以行動通訊裝置上之GPS及慣性
感測資訊進行室外與室內定位,提供服務端進行使用者行為分析,並以慣性感測資訊作為跌倒監控,結合定位機制可在使用者跌倒後進行求援,亦可藉由慣性感測資訊進行行走距離估測,再搭配使用者姿態作為運動量估測,以進行行為監控、即時救援、行走距離估測、運動量估測等服務,使用者在使用行動輔助機器人時,可選擇搭配該些安全技術服務以提升使用時的安全性及達到生理資訊監控之目的。
惟以上所述之具體實施例,僅係用於例釋本發明之特點及功效,而非用於限定本發明之可實施範疇,於未脫離本發明上揭之精神與技術範疇下,任何運用本發明所揭示內容而完成之等效改變及修飾,均仍應為下述之申請專利範圍所涵蓋。
100‧‧‧行動輔助機器人之姿態估測方法流程
102~114‧‧‧行動輔助機器人之姿態估測方法流程之步驟
Claims (17)
- 一種行動輔助機器人之姿態估測方法,其包含:於一行動輔助機器人之右腿髖關節、左腿髖關節、右腿膝關節與左腿膝關節分別設置一馬達控制器、一馬達編碼器與一馬達,於該行動輔助機器人之上身軀幹設置一慣性感測器,該等馬達控制器、該等馬達編碼器、該等馬達、以及該慣性感測器與一控制單元連接;將該行動輔助機器人配置於一使用者身上;配置於該使用者身上之該行動輔助機器人的該上身軀幹相對一參考座標形成一夾角,且各該關節分別形成一角度;將構成該行動輔助機器人之該上身軀幹、二大腿、二小腿、二腳掌之長度輸入該控制單元,該上身軀幹、該二大腿、該二小腿、該二腳掌構成複數端點;利用該慣性感測器計算該上身軀幹相對於該參考座標之夾角;利用該等馬達編碼器計算該等關節之角度;以及搭配一運動模型計算該各端點的空間座標。
- 如申請專利範圍第1項所述之行動輔助機器人之姿態估測方法,於搭配該運動模型計算該各端點的空間座標後,更包括一計算該使用者的重心座標之方法,其包括:計算該上身軀幹、該二大腿、該二小腿、該二腳掌之質量;藉由該各端點的空間座標與該上身軀幹、該二大腿、該二小腿、該二腳掌之質量,計算該行動輔助機器人之重心的空間座標。
- 如申請專利範圍第2項所述之行動輔助機器人之姿態估測方 法,其中計算出該行動輔助機器人之重心的空間座標後,更包括判斷該使用者的重心座標是否異常之方法,其包括:利用各該腳掌之二端點建構出一支撐平面;將該重心的空間座標投影至該支撐平面;以及判斷該重心的空間座標是否超出該支撐平面;若超出,則判斷為異常,並發出警示或驅使該行動輔助機器人靜止;若未超出,則返回該利用該慣性感測器計算該上身軀幹之夾角之步驟。
- 如申請專利範圍第1項所述之行動輔助機器人之姿態估測方法,其中定義該行動輔助機器人為複數連桿所構成,該複數連桿包括:一第一連桿與一第二連桿,其相互串聯構成一骨盆[Evin1];一第三連桿、一第四連桿與一第五連桿,其相互串聯構成一右腿,該右腿連接於該骨盆之其中一端,該右腿與該骨盆之連接處為該右腿髖關節,該第三連桿與該第四連桿之連接處為該右腿膝關節,該第五連桿為一右腳掌;一第六連桿、一第七連桿與一第八連桿,其相互串聯構成一左腿,該左腿連接於該骨盆未與該右腿連接之一端,該左腿與該骨盆之連接處為該左腿髖關節,該第六連桿與該第七連桿之連接處為該左腿膝關節,該第八連桿為一左腳掌;以及一第九連桿,構成該上身軀幹,其一端連接於該第一連桿與該第二連桿之串聯處。
- 如申請專利範圍第3項所述之行動輔助機器人之姿態估測方法,其中該複數連桿構成該複數端點,其包括: 一第一端點,位於該第九連桿與該第一連桿及該第二連桿相連接之一端;一上身軀幹端點,位於該第九連桿相對於該第一端點之一端;一第二端點,位於該第三連桿與該第一連桿連接之一端;一第三端點,位於該第三連桿與該第四連桿連接之一端;一第四端點,位於該第四連桿與該第五連桿連接之一端;一第五端點,位於該第五連桿相對於該第四端點之一端;一第六端點,位於該第六連桿與該第二連桿連接之一端;一第七端點,位於該第六連桿與該第七連桿連接之一端;一第八端點,位於該第七連桿與該第八連桿連接之一端;以及一第九端點,位於該第八連桿相對於該第八端點之一端。
- 如申請專利範圍第5項所述之行動輔助機器人之姿態估測方法,其中該搭配一運動模型計算該各端點的空間座標之步驟中,定義該使用者行走的前方為該參考座標系的X軸正方向,該行動輔助機器人之該上身軀幹與骨盆之連接處為該參考座標系之系統原點,該第一端點至第九端點分別為子座標系1至9之原點,該上身軀幹端點為子座標系0之原點,藉由定義該等端點之間的轉換與位移矩陣數學式,即可進一步推得該上身軀幹端點與該第一端點至第九端點於該參考座標系中個別的空間座標。[Evin2]
- 如申請專利範圍第1項所述之行動輔助機器人之姿態估測方法,其中該控制單元連接於一具有GPS功能之行動通訊裝置以 及一資料庫,其中具有GPS功能之該行動通訊裝置提供配置該行動輔助機器人之該使用者的GPS座標,該行動輔助機器人之該上身軀幹之夾角與該等關節之角度以及該使用者之GPS座標儲存於該資料庫內,以進行後續的遠端服務。
- 如申請專利範圍第7項所述之行動輔助機器人之姿態估測方法,其中該遠端服務包括地形控制回饋、危險提示、跌倒警報/求救、運動量估測、步行距離估測、行為監控、生活圈習慣紀錄、復健策略回饋。
- 如申請專利範圍第8項所述之行動輔助機器人之姿態估測方法,其中該地形控制回饋係結合該使用者的GPS座標並與一地圖比對,標記地形,當該使用者或其他使用者靠近此區域時,由遠端發出提示,建議使用者改變行走模型來適應當前區域。
- 如申請專利範圍第8項所述之行動輔助機器人之姿態估測方法,其中該危險提示係結合該使用者的GPS座標並與一地圖比對,標記曾經發生過的危險,當該使用者或其他使用者靠近此區域時,由遠端發出提示,建議該使用者提高注意力來避免危害發生。
- 如申請專利範圍第8項所述之行動輔助機器人之姿態估測方法,其中該跌倒警報/求救係利用該上身軀幹之夾角與該等關節之角度,在遠端即時計算出該使用者的姿態,當發生姿態異常時,先利用電話確認該使用者的狀況是否正常,如無回應,則利用當下該使用者的GPS座標,主動尋求聯絡最近的救護單位。
- 如申請專利範圍第8項所述之行動輔助機器人之姿態估測方 法,其中該運動量估測係根據以下公式計算得出:(mr+mh)×g×d=Wr+Wh其中,mr為該行動輔助機器人的質量,mh為該使用者的質量,g為重力加速度,d為行走距離,Wr為該行動輔助機器人所耗用的機械能,Wh為該使用者的運動量估測。
- 如申請專利範圍第12項所述之行動輔助機器人之姿態估測方法,其中該Wr=Wmechanical=η Welectrical,其中,Wmechanical為該行動輔助機器人輸出之機械能,Welectrical為該行動輔助機器人消耗之電能,η為轉換效率。
- 如申請專利範圍第8項所述之行動輔助機器人之姿態估測方法,其中該步行距離估測係利用該上身軀幹之夾角與該等關節之角度,在遠端即時計算出該使用者的姿態,並估算出行走步長,藉此估測步行距離並記錄。
- 如申請專利範圍第8項所述之行動輔助機器人之姿態估測方法,其中該行為監控係利用該上身軀幹之夾角與該等關節之角度,在遠端即時計算出該使用者的姿態,透過分類法則分類使用者行為並記錄。
- 如申請專利範圍第8項所述之行動輔助機器人之姿態估測方法,其中該生活圈習慣紀錄係結合該使用者的GPS座標與一地圖比對,可以得知該使用者平時生活常去的區域、商圈並記錄。
- 如申請專利範圍第8項所述之行動輔助機器人之姿態估測方法,其中該復健策略回饋係記錄該使用者的姿態、步距、步頻、運動量,以提供復健師直接連上雲端觀察,提供行走參數調整建議,做為下一次復健參考的依據。
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