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西北工业大学杨鹏飞获国家专利权

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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于IMU的下肢外骨骼控制装置及方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115463008B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202211311536.6,技术领域涉及:A61H1/02;该发明授权一种基于IMU的下肢外骨骼控制装置及方法是由杨鹏飞;王凡杰;梁雯琦;赵文瑞;樊澳设计研发完成,并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于IMU的下肢外骨骼控制装置及方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于IMU的下肢外骨骼控制装置,所述控制装置包括IMU1、髋关节伺服电机2、膝关节伺服电机3、中央处理器4、嵌入式控制器5和电源模块6,所述IMU1置于装置的四个关节环处,所述髋关节伺服电机2和膝关节伺服电机3均置于装置等轴侧壁上,所述中央处理器4、嵌入式控制器5和电源模块6均置于装置背面面板上。本发明提出的外骨骼控制方法针对每位患者可以输出个性化的辅助力矩,为患者提供精确的康复训练,能够更好的帮助使用者恢复肌肉功能。

本发明授权一种基于IMU的下肢外骨骼控制装置及方法在权利要求书中公布了:1.一种基于IMU的下肢外骨骼控制方法,通过基于IMU的下肢外骨骼控制装置实现,装置包括IMU(1)、髋关节伺服电机(2)、膝关节伺服电机(3)、中央处理器(4)、嵌入式控制器(5)和电源模块(6),所述IMU(1)置于装置的四个关节环处,所述髋关节伺服电机(2)和膝关节伺服电机(3)均置于装置等轴侧壁上,所述中央处理器(4)、嵌入式控制器(5)和电源模块(6)均置于装置背面面板上,所述中央处理器(4)分别与IMU(1)和嵌入式控制器(5)通信连接,所述电源模块(6)分别与IMU(1)、髋关节伺服电机(2)、膝关节伺服电机(3)、中央处理器(4)和嵌入式控制器(5)电连接; 其特征在于,所述方法包括以下步骤: S1:利用IMU采集使用者的运动信息; S2:利用中央处理器将采集到的运动信息依据深度学习算法进行处理,生成电机控制信号; S3:将电机控制信号传输至嵌入式控制器进行信号转换; S4:通过经嵌入式控制器转换的信号控制关节伺服电机执行相应辅助动作; S5:利用关节伺服电机中的角度传感器和力矩传感器监测外骨骼是否执行到目标位置并将执行状态反馈至嵌入式控制器,如果未达到预期目标值,通过利用嵌入式控制器对此次误差进行计算,并对下一次关节角度和关节力矩的预测值进行及时调整; 所述S2中深度学习算法包括以下分步骤: S2-1:将IMU采集的数据经滤波后提取合适的特征值输入训练好的神经网络模型; S2-2:通过神经网络模型根据输入的特征值判断人体当前时刻的运动状态及步态相位; S2-3:根据包括当前时刻T在内的前20ms的人体运动状态及步态相位数据预测T+1ms时刻的关节力矩和关节角度; S2-4:利用中央处理器通过预测的下一时刻关节力矩和关节角度的数据生成电机控制信号; 所述S3中嵌入式控制器采用串级PID闭环控制算法,将深度学习算法获得的预期关节角度和关节力矩作为输入,串级PID闭环控制算法以位置环为第一环,实现关节角度控制,以速度环为第二环,实现关节角速度控制,以力矩环为第三环,实现输出力矩的控制,具体实现过程为:利用深度学习算法获得的预期关节角度和关节力矩作为输入,嵌入式控制器得到期望关节角度θ并将其传入位置环PID控制器中,速度环PID控制器根据位置增量计算出期望的转速,力矩环PID控制器根据期望力矩控制电机的输出力矩,同时位置环和力矩环利用角度传感器和力矩传感器进行实时反馈以减小执行误差。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学,其通讯地址为:710002 陕西省西安市碑林区友谊西路127号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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