本發(fā)明涉及外骨骼機器人，尤其是涉及一種髖關節(jié)外骨骼機器人及其實時控制方法、控制系統(tǒng)。

背景技術：

1、隨著全球人口老齡化問題日益嚴峻，特別是在許多發(fā)達國家，老年人群體的比例不斷增加，神經(jīng)系統(tǒng)疾病(如腦卒中、脊髓損傷、多發(fā)性硬化癥等)也隨之呈現(xiàn)出逐年上升的趨勢。這些疾病常常導致肢體運動功能障礙，患者的日常生活和自理能力受到嚴重影響。隨著患者群體的不斷擴大，如何為這些患者提供有效的康復治療，已成為全球醫(yī)學領域亟待解決的問題。

2、傳統(tǒng)的康復手段，如拐杖、輪椅等輔助設備，盡管在一定程度上可以改善患者的活動能力，但仍存在一些明顯的局限性。例如，拐杖無法提供完整的行走支持，輪椅則限制了患者的活動范圍，使其長期依賴這些工具可能導致肌肉的代償性萎縮，甚至進一步影響關節(jié)的功能恢復。此外，這些傳統(tǒng)設備難以為患者提供個性化的康復訓練，效果有限。

3、相比之下，人工輔助行走訓練作為一種創(chuàng)新性的康復手段，雖然能夠顯著提升患者的行動能力，但其對醫(yī)療資源的依賴較高，如專業(yè)康復師、治療設備及治療場地等，導致其普及受到一定限制。因此，探索一種既能提供高效康復效果，又能降低醫(yī)療資源需求的新技術顯得尤為重要。

4、在此背景下，外骨骼機器人技術應運而生。外骨骼機器人通過精密的機械結(jié)構(gòu)與人體運動的耦合，不僅能夠為患者提供主動式行走支持，還能通過可調(diào)節(jié)的力學控制系統(tǒng)，實現(xiàn)對患者步態(tài)的精確訓練。這種技術能夠有效補償患者因神經(jīng)損傷而喪失的運動功能，極大提升患者的獨立性和生活質(zhì)量。此外，外骨骼機器人技術的出現(xiàn)，標志著康復醫(yī)學與生物工程學的深度融合，成為這一領域的研究熱點。許多研究機構(gòu)和企業(yè)正在致力于外骨骼機器人的研發(fā)，以期為廣泛的神經(jīng)系統(tǒng)疾病患者提供更加高效、便捷、個性化的康復治療方案。

5、當前，下肢康復機器人的康復訓練具有廣闊的發(fā)展前景，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)。在主動康復訓練的過程中，需激發(fā)患者的積極參與，控制生物協(xié)調(diào)性，以及設計與不同訓練模式相匹配的控制策略，這些都是亟待解決的關鍵問題。目前，主動康復訓練尚未能夠完全滿足患者的個性化需求，無法提供足夠多樣化的方案，這是未來研究需要重點關注的領域。從驅(qū)動系統(tǒng)的視角來看，材料科學的發(fā)展相對緩慢，電機性能的局限性也制約了機器人在實際應用場景中的廣泛使用。在運動意識識別領域，腦電圖(eeg)和肌電圖(emg)等技術仍然受到患者個體差異的影響。此外，從人機工程設計的角度來看，目前的康復機器人系統(tǒng)在對神經(jīng)肌肉活動的有效控制上仍存在一定的不足。同時，機器人技術無法對患者同理心全面感知，導致治療與康復過程中下肢康復機器人的潛能無法充分發(fā)揮出來?，F(xiàn)階段，康復機器人訓練方案還需要得到臨床支持，構(gòu)建健全的適用標準、評價模式以及訓練方案，在醫(yī)院以及家庭中深入推廣，這是今后的發(fā)展趨勢。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種髖關節(jié)外骨骼機器人及其實時控制方法、控制系統(tǒng)，通過實時處理傳感器輸入的數(shù)據(jù)，精確計算髖關節(jié)的輔助力矩，從而提高髖關節(jié)外骨骼機器人的控制精度和實時性。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種髖關節(jié)外骨骼機器人的實時控制方法，包括以下步驟：

3、s1、數(shù)據(jù)預處理，用傳感器實時讀取穿戴者左側(cè)和右側(cè)髖關節(jié)的角度信號及角速度信號，計算髖關節(jié)角度差值和角速度差值；

4、s2、步態(tài)階段分類，根據(jù)預處理后的數(shù)據(jù)，將步態(tài)過程分為不同的階段，步態(tài)階段包括站立相和擺動相；

5、s3、足部相位估計，根據(jù)分類結(jié)果和預處理后的數(shù)據(jù)，估計足部相位數(shù)據(jù)；

6、s4、輔助力矩計算，根據(jù)估計的足部相位數(shù)據(jù)和輔助參數(shù)，實時計算髖關節(jié)的輔助力矩；

7、s5、根據(jù)力矩計算模塊計算的輔助力矩，控制髖關節(jié)外骨骼機器人的執(zhí)行機構(gòu)，實現(xiàn)對髖關節(jié)的輔助控制。

8、優(yōu)選的，s1的具體步驟如下：

9、s11、讀取左側(cè)和右側(cè)髖關節(jié)的角度信號lhip和rhip；

10、s12、通過以下公式計算角度差值qfnb：

11、qfnb＝rhip-lhip；

12、s13、讀取左側(cè)和右側(cè)髖關節(jié)的角速度信號lhipvel和rhipvel；

13、s14、通過以下公式計算角速度差值dq：

14、dq＝rhipvel-lhipvel。

15、優(yōu)選的，s2的具體步驟如下：

16、s21、計算用于步態(tài)階段分類的參數(shù)r：

17、

18、s22、根據(jù)參數(shù)r進行步態(tài)階段分類，設定閾值rt，分類規(guī)則如下：

19、當r>rt時，表示步態(tài)變化顯著，重置計時器timerr，進入新的步態(tài)階段；

20、當r≤rt時，表示步態(tài)變化不顯著，增加計時器timerr的值，繼續(xù)處于當前的步態(tài)階段；

21、s23、根據(jù)上述規(guī)則，確定步態(tài)階段標志gflag，步態(tài)變化顯著時，步態(tài)階段標志gflag設為1，步態(tài)變化不顯著時，步態(tài)階段標志gflag設為0。

22、優(yōu)選的，s3中所述足部相位數(shù)據(jù)包括相位、相位標志和頻率。

23、優(yōu)選的，s3的具體步驟如下：

24、s31、初始化相位標志pha、頻率freg和相位p；

25、s32、根據(jù)步態(tài)階段標志gflag更新相位標志pha和時間間隔timeitv；

26、s33、通過以下公式計算當前步態(tài)相位更新的頻率wg：

27、

28、其中，δt為兩次相位變化的時間間隔；

29、s34、更新相位p：

30、p+＝wg*dt；

31、其中，dt表示時間步長，用于更新系統(tǒng)的狀態(tài)量。

32、優(yōu)選的，s4中所述輔助參數(shù)包括屈曲最大幅度、屈曲持續(xù)時間、伸展最大幅度和伸展持續(xù)時間。

33、優(yōu)選的，s4的具體步驟如下：

34、s41、初始化輔助參數(shù)，包括屈曲最大幅度flemax、屈曲持續(xù)時間fleduration、伸展最大幅度extmax和伸展持續(xù)時間maxduration；

35、s42、根據(jù)當前時間t更新輔助參數(shù)；

36、s43、根據(jù)相位p和輔助參數(shù)計算髖關節(jié)的輔助力矩hipass：

37、當相位p在屈曲階段時：

38、

39、當相位p在伸展階段時：

40、

41、其他情況時：

42、hipass＝0。

43、一種髖關節(jié)外骨骼機器人的控制系統(tǒng)，包括：

44、生理檢測模塊：包括用于采集左側(cè)和右側(cè)髖關節(jié)角度信號的角度傳感器和用于采集左側(cè)和右側(cè)髖關節(jié)角速度信號的角速度傳感器；

45、數(shù)據(jù)處理模塊：用于實時接收傳感器模塊采集的數(shù)據(jù)，對采集到的數(shù)據(jù)進行預處理，計算髖關節(jié)角度差值和角速度差值；

46、步態(tài)分類模塊：用于根據(jù)數(shù)據(jù)處理模塊處理后的數(shù)據(jù)，分類步態(tài)階段；

47、相位估計模塊：用于根據(jù)步態(tài)分類模塊的分類結(jié)果和數(shù)據(jù)處理模塊處理后的數(shù)據(jù)，估計足部相位數(shù)據(jù)；

48、力矩計算模塊：用于根據(jù)相位估計模塊估計的足部相位數(shù)據(jù)和預先設定的輔助參數(shù)，實時計算髖關節(jié)的輔助力矩；

49、控制模塊：用于根據(jù)力矩計算模塊計算的輔助力矩，控制髖關節(jié)外骨骼機器人的執(zhí)行機構(gòu)，實現(xiàn)對髖關節(jié)的輔助控制。

50、一種髖關節(jié)外骨骼機器人，包括：

51、腰部柔性綁縛模塊：用于腰部的綁縛與松緊調(diào)節(jié)，包括柔性束緊帶，所述柔性束緊帶穿過腰部碳纖維復合結(jié)構(gòu)雙側(cè)的矩形導向孔并周向環(huán)繞穿戴者腰部，所述柔性束緊帶外側(cè)集成自粘式魔術貼閉鎖裝置；

52、復合綁縛模塊：用于腰部柔性綁縛模塊、下肢聯(lián)動模塊與腿部的固定，呈仿生骨盆包覆形態(tài)，其雙側(cè)對稱設有雙向貫通螺孔陣列，通過緊固件與u型承載臺剛性連接；模塊本體內(nèi)置髖關節(jié)力學傳遞結(jié)構(gòu)，用于將驅(qū)動模塊動力傳導至下肢聯(lián)動模塊；

53、多維度調(diào)節(jié)機構(gòu)：用于匹配不同腰圍的穿戴者，包括集成式操作組件、齒形調(diào)節(jié)卡板和腰部伸縮導軌，所述集成式操作組件包括雙聯(lián)撥快、復位彈簧和定位銷釘；

54、仿生驅(qū)動模塊：用于對腿部連桿的驅(qū)動，帶動穿戴者前進，包括u型承載臺、電機安裝基座、cyber?gear微型伺服電機和動力輸出端頭，所述cyber?gear微型伺服電機搭載運動感知系統(tǒng)，通過反饋控制電路與傳動機構(gòu)動態(tài)耦合，輸出軸經(jīng)減速機構(gòu)向連桿傳遞可控扭矩；

55、下肢聯(lián)動模塊：用于匹配電機的驅(qū)動，同時調(diào)節(jié)腿部綁縛可以匹配不同大腿寬度的穿戴者，包括仿生關節(jié)傳動組件和自適應束緊裝置，所述仿生關節(jié)傳動組件包括碳纖維連桿機構(gòu)，所述碳纖維連桿機構(gòu)通過伺服驅(qū)動單元同步驅(qū)動雙側(cè)下肢運動，所述自適應束緊裝置設有快速調(diào)節(jié)機構(gòu)和防滑表面。

56、因此，本發(fā)明采用上述一種髖關節(jié)外骨骼機器人及其實時控制方法、控制系統(tǒng)，具有以下有益效果：

57、(1)通過實時處理髖關節(jié)的角度和角速度信號，并結(jié)合步態(tài)階段分類和相位估計，能夠精確計算髖關節(jié)的輔助力矩，提高了髖關節(jié)外骨骼機器人的控制精度；采用實時數(shù)據(jù)處理和控制算法，能夠快速響應人體步態(tài)變化，實時調(diào)整輔助力矩，確保髖關節(jié)外骨骼機器人的動作與人體運動同步，增強了系統(tǒng)的實時性。

58、(2)通過精確控制髖關節(jié)的輔助力矩，能夠有效輔助患者進行康復訓練，改善步態(tài)，提高康復效果，具有重要的臨床應用價值；適用于各種需要髖關節(jié)輔助的康復訓練和步行輔助場景，具有廣泛的應用前景。

59、(3)髖關節(jié)外骨骼機器人采用“未來6130尼龍pa6加碳纖維”復合材料，具備高強度、高剛度、耐腐蝕、耐磨等特性，并通過3d打印技術制造關鍵部件(如腰帶、腿部連桿、護膝)，整體重量控制在1.1～1.2kg之間，顯著減輕使用者負擔；同時，基于人體掃描技術和數(shù)據(jù)庫分析，設計了貼合大腿部形態(tài)的腿部連桿，結(jié)合電機、膝部擋板及綁縛系統(tǒng)實現(xiàn)助行功能，確保了連桿的適配性和舒適性，優(yōu)化了動力傳輸效率，提高了步態(tài)穩(wěn)定性和安全性。

60、(4)集成了生理檢測模塊和智能調(diào)節(jié)算法模塊，通過嵌入式傳感器實時采集下肢運動狀態(tài)(包括步態(tài)分析、關節(jié)角度、肌肉負荷等)，不影響用戶的日常活動，保障了康復過程中的舒適性和高效性。智能調(diào)節(jié)算法模塊通過多層控制結(jié)構(gòu)分析監(jiān)測數(shù)據(jù)，實時計算并調(diào)整外骨骼的助力強度，提供個性化的康復支持。此外，云平臺監(jiān)控與交互模塊連接生理檢測和外骨骼驅(qū)動模塊，實時存儲并分析大量運動數(shù)據(jù)，構(gòu)建個性化康復數(shù)據(jù)庫，通過智能反饋提供動態(tài)監(jiān)控與警報功能，幫助實現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化的個性化康復治療方案。

61、下面通過附圖和實施例，對本發(fā)明的技術方案做進一步的詳細描述。