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申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于状态机的助力外骨骼机器人运动识别方法，包括以下步骤：步骤S100，基于穿戴者的运动数据，建立状态的判断条件；步骤S200，设定一个初始状态，助力外骨骼机器人基于初始状态判断穿戴者的运动状态；步骤S300，分析穿戴者的当前姿态，判断穿戴者是否处于初始状态；步骤S400，实时分析穿戴者的姿态变化，确定穿戴者的姿态与初始状态不一致时，所述助力外骨骼机器人基于分析结果进行运动状态切换；步骤S500，确定穿戴者的姿态与初始状态一致时，回归所述初始状态。本发明可以将复杂的控制逻辑简化为一系列状态和转换，提高了系统的可理解性和可维护性。

主权项：1.一种基于状态机的助力外骨骼机器人运动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S100，基于穿戴者的运动数据，建立状态的判断条件；步骤S200，设定一个初始状态，助力外骨骼机器人基于初始状态判断穿戴者的运动状态；步骤S300，分析穿戴者的当前姿态，判断穿戴者是否处于初始状态；步骤S400，实时分析穿戴者的姿态变化，确定穿戴者的姿态与初始状态不一致时，所述助力外骨骼机器人基于分析结果进行运动状态切换；步骤S500，确定穿戴者的姿态与初始状态一致时，回归所述初始状态；其中，在步骤S200中，所述初始状态的确定满足以下条件：|Pleft-Pright|ΔP，且且且且其中，ΔP为足底压力差阈值，Δθlap为大腿俯仰角度阈值，Δθcalf为小腿俯仰角度阈值，Pleft为左脚足底压力值，Pright为右足底压力，和分别为大小腿杆件上IMU在俯仰方向的转动角度值；在步骤S300中，所述穿戴者的姿态至少包括初始状态、行走状态以及蹲起状态；所述行走状态的确定包括判断左右腿的摆动；右腿摆动的确定满足以下条件：Pleft-Pright＝KP*Pleft，且且且且左腿摆动的确定满足以下条件；Pright-Pleft＝KP*Pright，且且且且其中，KP为足底压力差阈值系数，αlap为大腿抬起角度阈值，αcalf为小腿回收角度阈值，Δθlap为大腿俯仰角度阈值，Δθcalf为小腿俯仰角度阈值，Pleft为左脚足底压力值，Pright为右足底压力值；在所述行走状态中，所述右腿摆动和左腿摆动是循环往复的，此时所述运动数据中上升沿、下降沿的测量方式满足下式： 其中，y＝αx+β，α是函数的一次项系数，β是函数的常数项，即在y轴上的截距，xi、yi是需要被拟合的点的集合，xi是各个采样点的采样时间点，yi是各个采样点的压力值。

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百度查询： 合肥工业大学 一种基于状态机的助力外骨骼机器人运动识别方法