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申请/专利权人：长沙优龙机器人有限公司

摘要：本发明公开了一种用于偏瘫患者的步态自适应控制方法及控制系统，此方法包括步骤：检测正常腿侧的角度θa，得到当前的步幅信息θst和步速信息ωs；将连续时间内的角度θa整合为一个动作曲线，并将动作曲线与预定义动作曲线进行对比，获得下个步态预设动作；根据下个步态预设动作以及当前步幅信息θst和步速信息ωs，得到下个步态的动作曲线；根据下个步态的动作曲线，控制患腿侧的动作。本发明具有控制简单可靠、自适应控制和镜像控制等优点。

主权项：1.一种用于偏瘫患者的步态自适应控制方法，其特征在于，包括步骤：检测正常腿侧的角度θa，得到当前的步幅信息θst和步速信息ωs；将连续时间内的角度θa整合为一个动作曲线，并将动作曲线与预定义动作曲线进行对比，获得下个步态预设动作；根据下个步态预设动作以及当前步幅信息θst和步速信息ωs，得到下个步态的动作曲线；根据下个步态的动作曲线，控制患腿侧的动作；当前的步幅信息θst的得到过程为：检测正常腿侧的角度θa,记录角度θa在一段时间内的峰值θm，再根据当前步态信息得到当前步态中最有可能的步幅角度θmax；同时对θa进行滤波，输出一个滤波后的现在角度θcur；根据θcur和θmax得到步态中的步幅信息θst；具体地，检测正常腿侧的角度θa,输入到Gmax（θ）函数，记录一段时间内的最大存在的±θa并转化为θm；其中在Gmax（θ）函数中，如果θa大于上次存入的θa,则让θm=θa,主要目标是获取θa过程中出现的峰值,再传递到Gv（t）函数中，并根据当前步态信息函数得到当前步态中最有可能的步幅角度θmax，其中根据不同步态给出不同的值域范围Z[θmin,θmax],如果θm∈Z[θmin,θmax],θmax=θm,否则设定θmax为Z[θmin,θmax]中最贴近的范围值；同时将θa输入Gcur（θ）滤波函数θcur=θa×3+θlast4,θlast为上一次的θa，输出一个滤波后的现在角度θcur，将θcur和θmax组合起来，变为步态中的步幅信息θst，所述θst包括θcur和θmax，通过相应数据结构方式来实现；当前的步速信息ωs的得到过程为：将角度θa进行一时间范围内的微分处理获得该时间范围内的角速度ωa，再得到此时间范围内的平均角速度ωav；根据角速度ωa获得运行中最大的角速度ωmax以及最小的角速度ωmin，再根据当前步态信息得到需要的步速信息ωs；具体为：将角度θa进行小段时间内的微分处理获得该时间范围内的角速度ωa，然后经过步态平均函数Gav（ω）获得平均角速度ωav；其中步态平均函数Gav（ω）为，ωk为k时刻的ωa值；角速度ωa经过最大最小记录函数Gex（ω），其中ωmax=maxωmax,ωav，ωmin=minωmin,ωav，如果当前ωmax小于ωav，则更新ωmax=ωav，否则ωmax继续保持为ωmax；如果当前ωmin大于ωav，则更新ωmin=ωav，否则ωmin继续保持为ωmin；最终经过ωax（S）函数以及当前步态信息得到需要的同步步速信息ωs，根据不同的步态给出不同的值域范围Z[ωa,ωb],如果ωav∈Z[ωa,ωb],则将ωav以及ωmax和ωmin记录在ωs中；如果不在范围内，则将ωav设定值域范围内最贴近的值,以及ωmax和ωmin通过数据结构形式记录在ωs中。

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百度查询： 长沙优龙机器人有限公司 用于偏瘫患者的步态自适应控制方法及系统