【摘 要】
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在针对步行功能障碍患者的下肢外骨骼机器人的研究中,为穿戴者提供安全、自然的步态是其重要的研究内容。由于生活中的地形复杂且不同穿戴者的体型各异,下肢外骨骼机器人的步态规划研究主要面临两大挑战:地形的自适应与患者的自适应。本文针对其中的地形自适应步态规划问题、截瘫患者个性化步态规划问题和偏瘫患者协同步态预测与按需辅助问题构建了相应的步态模型和学习算法,主要工作及成果如下:针对地形自适应步态规划问题,本
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（截瘫助行外骨骼系统关键技术研究及示范应用,2017YFB1302300）； 科技创新2030- “新一代人工智能”重大项目（人机协同智能系统软硬件技术研究,2018AAA0102505）；
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在针对步行功能障碍患者的下肢外骨骼机器人的研究中,为穿戴者提供安全、自然的步态是其重要的研究内容。由于生活中的地形复杂且不同穿戴者的体型各异,下肢外骨骼机器人的步态规划研究主要面临两大挑战:地形的自适应与患者的自适应。本文针对其中的地形自适应步态规划问题、截瘫患者个性化步态规划问题和偏瘫患者协同步态预测与按需辅助问题构建了相应的步态模型和学习算法,主要工作及成果如下:针对地形自适应步态规划问题,本文提出了基于线性倒立摆模型和动态运动基元的外骨骼机器人坡道自适应步态规划算法。该算法利用外骨骼机器人的传感数据来估计坡道地形的坡度,然后构建了基于倒立摆模型的穿戴者-外骨骼系统模型,并基于动态运动基元构建了自适应步态模型,可从健康人的步态数据库中学习运动规律,生成的步态轨迹可自适应坡度为0°～12°的不同坡道地形。针对截瘫患者的个性化步态规划问题,本文提出了基于神经网络模型（感知机）与核化运动基元的个性化步态预测算法。该算法基于感知机构建了步态参数模型,通过分析不同人在不同步行速度下的步态轨迹来构建了基于核化运动基元的步态轨迹模型。该算法可从健康人的步态数据库中学习运动规律,并根据期望的步行速度与患者的体型参数生成个性化的步态轨迹,可生成身高范围155 cm～185 cm之间不同体型的患者在0.5 km/h～6.0 km/h的速度范围内的个性化步态。针对偏瘫患者的协同步态预测与按需辅助问题,本文提出了基于循环神经网络模型和注意力机制的协同步态预测模型以及基于路径控制策略的按需辅助控制算法。其中,提出的协同步态预测模型可根据患者的历史步态轨迹预测未来时刻的健患侧协同步态轨迹,可适配0 km～6.0km/h的步行速度;按需辅助控制算法可根据患者自身的运动能力提供所需的辅助力,提升偏瘫患者在步态训练中健侧和患侧的主动参与度。算法允许患者通过健侧腿对训练过程进行主动引导,并自主控制步长、步频等参数,使患者的训练过程更加个性化。上述研究成果分别在下肢外骨骼机器人AIDER和HemiGo上进行了验证,在一定程度上解决了外骨骼机器人在地形自适应和患者自适应方面的步态建模与学习问题,可为外骨骼机器人在自适应步态规划方面的研究提供参考。
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