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一种单下肢机器人步态学习的检测系统及方法

文献发布时间:2023-06-19 18:25:54


一种单下肢机器人步态学习的检测系统及方法

技术领域

本发明涉及外骨骼机器人检测的技术领域,尤其是涉及一种单下肢机器人步态学习的检测系统及方法。

背景技术

现有的外骨骼机器人都是以双下肢呈现,不含有步态学习功能,其运动轨迹完全通过预设的步态进行训练,并不具有学习性的功能。但是对于单下肢机器人,其患侧的运动轨迹是通过学习健侧的轨迹来实现的,所以这个学习功能的检验是尤为重要。目前并没有该类的检测装置能够检测单下肢机器人患侧的轨迹学习功能。

单下肢机器人区别于双下肢机器人最显著的便是通过采集健侧步态信息,判断健侧的运动意图从而使其患侧能够学习健侧的步态进行康复训练。由于不同患者步态的轨迹不一致,那么对于学习步态的精准性就很重要,就需要一种检测装置能够复现单下肢机器人的学习运动并对其运动轨迹、学习精度、步态特征等参数进行检测,但是,目前并没有能够直接对单下肢机器人步态学习功能的检测装置。

针对上述问题,还未提出有效的解决方案。

发明内容

有鉴于此,本发明的目的在于提供一种单下肢机器人步态学习的检测系统和方法,以缓解了现有技术难以对单下肢机器人步态学习进行直接检测的技术问题。

第一方面,本发明实施例提供了一种单下肢机器人步态学习的检测系统,包括:健侧步态采集模块,固定装置,控制设备和患侧步态采集模块,其中,所述控制设备分别与所述健侧步态采集模块和待检测单下肢机器人相连接;所述健侧步态采集模块,用于在所述控制设备的控制下,按照预设轨迹进行运动,以模拟患者健侧的步态,并采集运动过程中的健侧轨迹参数;所述固定装置,用于固定待检测单下肢机器人;所述控制设备,用于将所述健侧轨迹参数发送给所述待检测单下肢机器人,以使所述待检测单下肢机器人利用所述健侧轨迹参数进行步态学习;所述患侧步态采集模块,用于采集所述待检测单下肢机器人在步态学习过程中的运动轨迹,得到患侧轨迹;在得到所述患侧轨迹之后,对所述患侧轨迹和所述预设轨迹进行对比,确定出所述待检测单下肢机器人的步态学习结果。

进一步地,所述健侧步态采集模块包括:健侧动作单元,电机,所述预设轨道和轨迹采集设备,其中,所述健侧动作单元通过转轴和连接件与所述预设轨道内部的滑块相连接,所述预设轨迹为所述预设轨道的轨迹,所述电机分别与所述控制设备和所述预设轨道相连接;所述电机,驱动所述预设轨道内部的滑块在所述预设轨道内进行运动;所述健侧动作单元,按照预设轨迹进行运动,以模拟患者健侧的步态;所述轨迹采集设备,用于采集所述健侧的健侧轨迹参数。

进一步地,所述健侧动作单元包括:健侧鞋,健侧鞋驱动设备,拐杖和拐杖驱动设备,其中,所述健侧鞋驱动设备分别与所述健侧鞋和所述预设轨道内部的滑块相连接,所述拐杖与所述拐杖驱动设备相连接;所述健侧鞋驱动设备,用于驱动所述健侧鞋进行运动,以模拟患者的健侧腿迈步后对所述健侧鞋的踩压;所述拐杖驱动设备,用于驱动所述拐杖进行运动,以模拟患者的健侧腿迈步后所述拐杖的运动。

进一步地,述拐杖驱动设备,包括:推杆电机,固定连接件和运动导向件,其中,所述固定连接件分别与所述推杆电机和所述运动导向件相连接,所述推杆电机与所述控制设备相连接,所述运动导向件与所述拐杖相连接。

进一步地,所述健侧鞋驱动设备,包括:健侧鞋固定件和鞋面触发平板,其中,所述健侧鞋固定件与所述健侧鞋相连接;所述健侧鞋固定件,用于固定所述健侧鞋;所述鞋面触发平板,用于在与所述拐杖接触之后,控制所述电机开始工作。

进一步地,所述预设轨道的类型包括:第一预设轨道,第二预设轨道和第三预设轨道,其中,所述第一预设轨道,用于模拟步长为450mm和步高为100mm的步态轨迹;所述第二预设轨道,用于模拟步长为0mm和步高为200mm的步态轨迹;所述第三预设轨道,用于模拟步长为750mm和步高为200mm的步态轨迹。

进一步地,所述患侧步态采集模块包括:记号笔,亚克力板和网格纸,其中,所述记号笔设置在患者的患侧脚踝处,所述亚克力板设置在所述网格纸上;在所述待检测单下肢机器人利用所述健侧轨迹参数进行步态学习的过程中,患侧脚踝带动所述记号笔,以使所述记号笔在所述网格纸上记录所述患侧轨迹。

进一步地,所述患侧步态采集模块,采用激光残影轨迹捕捉方式或摄像头动态轨迹捕捉方式采集所述患侧轨迹。

进一步地,所述单下肢机器人步态学习的检测系统,还包括:框架主体,用于安装所述健侧步态采集模块,所述固定装置,所述控制设备和所述患侧步态采集模块。

第二方面,本发明实施例还提供了一种单下肢机器人步态学习的检测方法,包括:控制健侧步态采集模块,按照预设轨迹进行运动,以模拟患者健侧的步态,并采集运动过程中的健侧轨迹参数;将所述健侧轨迹参数发送给所述待检测单下肢机器人,以使所述待检测单下肢机器人利用所述健侧轨迹参数进行步态学习;采集所述待检测单下肢机器人在步态学习过程中的运动轨迹,得到患侧轨迹;在得到所述患侧轨迹之后,对所述患侧轨迹和所述预设轨迹进行对比,确定出所述待检测单下肢机器人的步态学习结果。

在本发明实施例中,单下肢机器人步态学习的检测系统包括:健侧步态采集模块,固定装置,控制设备和患侧步态采集模块,其中,所述控制设备分别与所述健侧步态采集模块和待检测单下肢机器人相连接;所述健侧步态采集模块,用于在所述控制设备的控制下,按照预设轨迹进行运动,以模拟患者健侧的步态,并采集运动过程中的健侧轨迹参数;所述固定装置,用于固定待检测单下肢机器人;所述控制设备,用于将所述健侧轨迹参数发送给所述待检测单下肢机器人,以使所述待检测单下肢机器人利用所述健侧轨迹参数进行步态学习;所述患侧步态采集模块,用于采集所述待检测单下肢机器人在步态学习过程中的运动轨迹,得到患侧轨迹;在得到所述患侧轨迹之后,对所述患侧轨迹和所述预设轨迹进行对比,确定出所述待检测单下肢机器人的步态学习结果,达到了对单下肢机器人步态学习进行直接检测的目的,进而解决了现有技术难以对单下肢机器人步态学习进行直接检测的技术问题,从而实现了提高对单下肢机器人步态学习进行检测效率和准确性的技术效果。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种单下肢机器人步态学习的检测系统的示意图;

图2为本发明实施例提供的另一种单下肢机器人步态学习的检测系统的示意图;

图3为本发明实施例提供的第一预设轨道的示意图;

图4为本发明实施例提供的第二预设轨道的示意图;

图5为本发明实施例提供的第三预设轨道的示意图;

图6为本发明实施例提供的一种单下肢机器人步态学习的检测方法的流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。

实施例一:

根据本发明实施例,提供了一种单下肢机器人步态学习的检测系统的实施例,图1是根据本发明实施例的一种单下肢机器人步态学习的检测系统的示意图,如图1所示,该单下肢机器人步态学习的检测系统包括:健侧步态采集模块10,固定装置20,控制设备30和患侧步态采集模块40,其中,所述控制设备分别与所述健侧步态采集模块和待检测单下肢机器人相连接。

所述健侧步态采集模块,用于在所述控制设备的控制下,按照预设轨迹进行运动,以模拟患者健侧的步态,并采集运动过程中的健侧轨迹参数;

所述固定装置,用于固定待检测单下肢机器人;

所述控制设备,用于将所述健侧轨迹参数发送给所述待检测单下肢机器人,以使所述待检测单下肢机器人利用所述健侧轨迹参数进行步态学习;

所述患侧步态采集模块,用于采集所述待检测单下肢机器人在步态学习过程中的运动轨迹,得到患侧轨迹;

在得到所述患侧轨迹之后,对所述患侧轨迹和所述预设轨迹进行对比,确定出所述待检测单下肢机器人的步态学习结果。

在本发明实施例中,单下肢机器人步态学习的检测系统包括:健侧步态采集模块,固定装置,控制设备和患侧步态采集模块,其中,所述控制设备分别与所述健侧步态采集模块和待检测单下肢机器人相连接;所述健侧步态采集模块,用于在所述控制设备的控制下,按照预设轨迹进行运动,以模拟患者健侧的步态,并采集运动过程中的健侧轨迹参数;所述固定装置,用于固定待检测单下肢机器人;所述控制设备,用于将所述健侧轨迹参数发送给所述待检测单下肢机器人,以使所述待检测单下肢机器人利用所述健侧轨迹参数进行步态学习;所述患侧步态采集模块,用于采集所述待检测单下肢机器人在步态学习过程中的运动轨迹,得到患侧轨迹;在得到所述患侧轨迹之后,对所述患侧轨迹和所述预设轨迹进行对比,确定出所述待检测单下肢机器人的步态学习结果,达到了对单下肢机器人步态学习进行直接检测的目的,进而解决了现有技术难以对单下肢机器人步态学习进行直接检测的技术问题,从而实现了提高对单下肢机器人步态学习进行检测效率和准确性的技术效果。

在本发明实施例中,如图2所示,所述健侧步态采集模块包括:健侧动作单元,电机,所述预设轨道11和轨迹采集设备12,其中,所述健侧动作单元通过转轴和连接件与所述预设轨道内部的滑块相连接,所述预设轨迹为所述预设轨道的轨迹,所述电机分别与所述控制设备和所述预设轨道相连接;

所述电机,驱动所述预设轨道内部的滑块在所述预设轨道内进行运动;

所述健侧动作单元,按照预设轨迹进行运动,以模拟患者健侧的步态;

所述轨迹采集设备,用于采集所述健侧的健侧轨迹参数。

具体的,所述健侧动作单元包括:健侧鞋13,健侧鞋驱动设备14,拐杖15和拐杖驱动设备16,其中,所述健侧鞋驱动设备分别与所述健侧鞋和所述预设轨道内部的滑块相连接,所述拐杖与所述拐杖驱动设备相连接;

所述健侧鞋驱动设备,用于驱动所述健侧鞋进行运动,以模拟患者的健侧腿迈步后对所述健侧鞋的踩压;

所述拐杖驱动设备,用于驱动所述拐杖进行运动,以模拟患者的健侧腿迈步后所述拐杖的运动。

在本发明实施例中,所述拐杖驱动设备,包括:推杆电机,固定连接件和运动导向件,其中,所述固定连接件分别与所述推杆电机和所述运动导向件相连接,所述推杆电机与所述控制设备相连接,所述运动导向件与所述拐杖相连接。

所述健侧鞋驱动设备,包括:健侧鞋固定件和鞋面触发平板,其中,所述健侧鞋固定件与所述健侧鞋相连接;

所述健侧鞋固定件,用于固定所述健侧鞋;

所述鞋面触发平板,用于在与所述拐杖接触之后,控制所述电机开始工作。

优选的,如图3、图4和图5所示,上述的预设轨道的类型包括:第一预设轨道,第二预设轨道和第三预设轨道。

所述第一预设轨道,用于模拟步长为450mm和步高为100mm的步态轨迹;

所述第二预设轨道,用于模拟步长为0mm和步高为200mm的步态轨迹;

所述第三预设轨道,用于模拟步长为750mm和步高为200mm的步态轨迹。

在本发明实施例中,所述患侧步态采集模块包括:记号笔,亚克力板和网格纸,其中,所述记号笔设置在患者的患侧脚踝处,所述亚克力板设置在所述网格纸上;

在所述待检测单下肢机器人利用所述健侧轨迹参数进行步态学习的过程中,患侧脚踝带动所述记号笔,以使所述记号笔在所述网格纸上记录所述患侧轨迹。

另外,除了上述记号笔,亚克力板和网格纸获取患侧轨迹的方式以外,还可以采用激光残影轨迹捕捉方式或摄像头动态轨迹捕捉方式采集所述患侧轨迹。

在本发明实施例中,单下肢机器人步态学习的检测系统,还包括:框架主体,用于安装所述健侧步态采集模块,所述固定装置,所述控制设备和所述患侧步态采集模块。

下面将对上述单下肢机器人步态学习的检测系统进行详细说明。

如图2所示,为满足单下肢机器人能够在最大负载以及功耗情况下运转,单下肢机器人步态学习的检测系统整体长度为1580mm。单下肢机器人步态学习的检测系统将单下肢机器人主机及腰部部分通过固定装置固定在单下肢机器人步态学习的检测系统的上方,固定装置可以分为底座连接件与设备固定件,使用多枚螺丝将设备固定件固定到底座连接件,再通过螺丝将底座连接件与框架的沟槽进行连接,使其不出现晃动并且处于水平状态。

两侧下肢悬挂于空中并通过限位装置去除其左右摇摆自由度,健侧步态采集模块主要通过转轴和连接件与预设轨道内部的滑块相连接,患侧自身拥有左右自由度限位装置,调节限位装置即可实现左右自由,确保健侧与患侧只能在前后一个平面上进行运动。健侧动作单元通过转轴和连接件与预设轨道内部的滑块采用螺丝紧密连接,并使用转轴与预设轨道内部的滑块进行连接,能够使得健侧动作单元能够随着预设轨道的轨迹进行运动。

将包含固定件与双传感器的轨迹采集设备通过固定在预设轨道上,用于采集健侧的健侧轨迹参数。

同时将拐杖驱动部分安装在单下肢机器人的后侧,健侧鞋驱动部分的正上方,避开两腿所需的运动空间。拐杖驱动部分由推杆电机、固定连接件、拐杖运动导向件组成,通过金属连接件将推杆电机与金属框架、拐杖进行连接固定,在推杆电机的带动下能够将拐杖沿着运动导向件规定的方向上进行伸缩运行,从而使得对拐杖的驱动。

健侧鞋驱动部分包含了健侧鞋、健侧鞋固定件以及鞋面触发平板,通过拐杖推杆电机将拐杖由上至下进行推,通过鞋面触发平板施加压力到健侧鞋上,完成健侧鞋的驱动。

下面,对单下肢机器人步态学习的检测系统的工作过程进行详细说明。

调节好健侧和患侧的大腿长度小腿大度,两长度尺寸一致,使两者的髋关节膝关节对齐于同一高度,打开机器后,健侧鞋踩下,触发健侧鞋上的传感器,再拄拐杖,触发拐杖底部传感器,当待检测单下肢机器人识别到两传感器同时触发后就会启动患侧跨步,待检测单下肢机器人会学习健侧运动的轨迹进行运动。

结合以上运动过程,可以得到健侧步态采集模块将在两传感器触发之前,待检测单下肢机器人不动作时完成健侧的轨迹运动,所以我们在健侧运动轨迹的两端放置了接近开关,当健侧步态采集模块从摆动相开始的接近开关沿着设计的轨迹运动到摆动相结束的接近开关时,启动推杆运动,带动拐杖下压,拐杖下压,压在健侧鞋上,会触发健侧鞋传感器,此时两传感器同时触发,待检测单下肢机器人运动,待检测单下肢机器人根据健侧步态采集模块的轨迹运动,运动完后健侧回到摆动相起始的接近开关处等待,待检测单下肢机器人也回到摆动相开始位置,推杆收回,两传感器不再触发。

在待检测单下肢机器人的运动时,通过待检测单下肢机器人踝关节上设置的记号笔在亚克力板面上网格纸上留下的轨迹,将该轨迹与网格纸上预设轨道的轨迹进行对比,观察是否在±10mm的范围之内,需要说明的是该数值人为可调,以此来判定学习到的轨迹、步态特征参数以及学习精度。

在本发明实施例中,单下肢机器人步态学习的检测系统不仅能够为单下肢机器人的步态学习方面的检测提供简便的方式外,还能够在单下肢机器人的安规检验方面、EMC检测方面,环境检测等等,提供相应的助力。

实施例二:

本发明实施例还提供了一种单下肢机器人步态学习的检测方法,上述的单下肢机器人步态学习的检测系统用于执行本发明实施例所提供的单下肢机器人步态学习的检测方法,以下是本发明实施例提供的单下肢机器人步态学习的检测方法的具体介绍。

如图6所示,图6为上述单下肢机器人步态学习的检测方法的流程图,该单下肢机器人步态学习的检测方法包括:

步骤S102,控制健侧步态采集模块,按照预设轨迹进行运动,以模拟患者健侧的步态,并采集运动过程中的健侧轨迹参数;

步骤S104,将所述健侧轨迹参数发送给所述待检测单下肢机器人,以使所述待检测单下肢机器人利用所述健侧轨迹参数进行步态学习;

步骤S106,采集所述待检测单下肢机器人在步态学习过程中的运动轨迹,得到患侧轨迹;

步骤S108,在得到所述患侧轨迹之后,对所述患侧轨迹和所述预设轨迹进行对比,确定出所述待检测单下肢机器人的步态学习结果。

在本发明实施例中,通过控制健侧步态采集模块,按照预设轨迹进行运动,以模拟患者健侧的步态,并采集运动过程中的健侧轨迹参数;将所述健侧轨迹参数发送给所述待检测单下肢机器人,以使所述待检测单下肢机器人利用所述健侧轨迹参数进行步态学习;采集所述待检测单下肢机器人在步态学习过程中的运动轨迹,得到患侧轨迹;在得到所述患侧轨迹之后,对所述患侧轨迹和所述预设轨迹进行对比,确定出所述待检测单下肢机器人的步态学习结果,达到了对单下肢机器人步态学习进行直接检测的目的,进而解决了现有技术难以对单下肢机器人步态学习进行直接检测的技术问题,从而实现了提高对单下肢机器人步态学习进行检测效率和准确性的技术效果。

另外,在本发明实施例的描述中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明的描述中,需要说明的是,术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统、装置和方法,可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,又例如,多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

最后应说明的是:以上所述实施例,仅为本发明的具体实施方式,用以说明本发明的技术方案,而非对其限制,本发明的保护范围并不局限于此,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

相关技术
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技术分类

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