摘要
本发明提供了一种髋关节外骨骼机器人多场景自适应助力控制方法,深度学习感知模型实现运动场景识别与动作相位估计,依据穿戴者左右腿部惯性传感器的角度和角速度识别运动场景如站立、平地行走、上楼梯、下楼梯、蹲起并估计连续动作相位,力轨迹规划器根据感知结果为不同的动作状态规划对应的力轨迹,平地行走、上楼梯、下楼梯场景采用自适应步态周期的正弦力矩轨迹规划策略为步行状态提供助力,蹲起场景采用阻抗力矩规划策略为起身状态提供助力,电机力位切换控制器能够实现对外骨骼关节电机的直接力控或阻抗力控。本发明适合搬运过程髋关节外骨骼多种任务场景,实现了自适应步态周期的步行助力控制与蹲起阻抗助力控制,具备自适应和柔顺效果。
技术关键词
助力控制方法
外骨骼机器人
深度学习模型
动作相位
多场景
力矩
髋关节
切换控制器
场景分类
平地
输出特征
楼梯
滑动窗口
惯性传感器数据
标签
时间序列信息
主控制器
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惯量辨识方法
径向基函数插值
双向长短期记忆
节点
深度学习模型
预测误差
光伏电站
调度优化模型
气象
条件风险价值
高光谱遥感数据
城市黑臭水体
水质监测数据
判定方法
采样点
外骨骼机器人
时间控制方法
李雅普诺夫函数
状态空间方程
径向基函数神经网络