基于六自由度平台的步态平衡训练系统的制作技术

图片简介:
本技术公开一种基于6自由度并联平台的步态平衡训练系统，该系统包含6自由度平台机械硬件，惯性传感采集节点，IMU传感器姿态采集系统，机器人运动控制系统及平衡训练系统。

6自由度平台可以提供各种角度和位移变换，施加外部刺激，结合机器人运动控制系统的轨迹规划、体感仿真等相关算法，能提供加速度，速度，角速度刺激，从感觉输入上对人体平衡感知能力进行训练。

惯性传感采集节点结合IMU传感器姿态采集系统，对人体步态相位进行划分，提取人体关键步态数据如步频、步速、步长。

提取的人体步态数据既能进行训练前的平衡能力评估判断，也可以用于训练过程中指导机器人的运动形式。

结合平衡训练系统的两种训练方式，实现人体主动训练和被动训练。

本技术将多自由度平台，运动数据采集分析以及相关算法引入，实现一个完整的步态平衡训练机器人，能从感觉输入上对于人体平衡能力和步态特性进行评估和判断。

填补了国内相关研究的空白，增加了一种新的步态平衡训练模式。

技术要求
1.一种基于六自由度平台的步态平衡训练系统，其特征在于：
所述机器人系统包含6自由度硬件平台，惯性传感器采集节点，IMU姿态采集系统，平衡训练系统和机器人运动控制系统五大模块。

IMU姿态采集系统通过收集惯性传感器采集节点的数据，并进一步分析，获得一个系统的人体数据集合；机器人运动控制系统基于6自由度平台硬件，实现人体感觉模拟和感觉刺激；以上两部分通过平衡训练系统耦合，实
现对人体步态平衡能力的训练。

2.如权力要求1所述的6自由度硬件平台，其特征在于，利用并联六自由度的稳定性和多自由度特性，实现水平面内±150mm，竖直方向±120mm，三轴转角±15°的空间运动，并利
用交流伺服电动缸驱动。

3.如权力要求1所述的惯性传感器采集节点，分别佩戴在人体腰部，大腿，小腿和脚背位置，通过7个关节的组合，能实现下肢骨架建模。

4.如权力要求1所述的IMU姿态采集系统，其特征在于，结合惯性传感器采集节点的每个节点的加速度，角速度，磁场数据，通过相关算法和数据分析算法，提取原始数据获得常见人体步态特征如步频，步速，步长，步态时相等。

5.如权力要求1所述机器人运动控制系统，通过并联六自由度机器人逆运动学，获得底层平台位置，速度控制模式，结合轨迹规划，体感仿真等算法模块，通过平台的特定运动给予人体前庭等器官以外部加速度，速度，角速度刺激，实现人体感觉输入。

6.如权力要求1所述平衡训练模块，其特征在于，存在主动训练和被动训练两种模式。

主动训练模式人体主动控制平台运动，其信息流向为人体，惯性传感器节点，IMU姿态采集系统，平衡训练系统，机器人运动控制系统。

被动训练模式下，信息流向为平衡训练系统，机器人运动控制系统，人体，惯性传感器节点，IMU姿态采集系统。

7.如权力要求1所述，步态平衡训练机器人系统，其特征在于通过6自由度平台的运动，结合相关控制算法，以及IMU数据采集与分析算法，实现人体步态平衡的闭环反馈。

技术说明书
基于六自由度平台的步态平衡训练系统
技术领域
本技术针对医疗康复领域，针对有运动能力的平衡障碍患者的基于6自由度运动平台的步态平衡训练系统。

背景技术
随着年龄增大及常见老年疾病发生，老年患者的平衡能力下降迅速，步态异常频发。

现阶段的平衡康复和步态异常诊断，更多基于医师经验指导，采用医师定制的训练动作，依据主观判断评价训练效果。

平衡训练过程随机化，步态评价标准不唯一，且需要大量有经验的康复医师。

目前市场主流的步态康复训练机器人大多为外骨骼结构，侧重人体下肢运动步态矫正，主要刺激肌肉。

对于平衡训练平台，一般结构简单，运动范围和自由度有限，多用于平衡评估。

因此，研究基于多自由度平台和传感器数据采集评价的控制训练系统，对于步态平衡康复训练具有积极意义。

技术内容
本技术基于自研的步态平衡训练机器人系统和IMU惯性传感器数据采集与分析系统，采用两种不同的信息流，提出两种不同的6自由度平台平衡训练方案，从不同角度实现对人体的平衡训练和信息采集与评价。

为实现上述平衡训练，本技术采用的技术方案如下：
基于6自由度运动平台和IMU惯性传感采集单元的步态平衡训练系统，包括多自由度运动训练平台，惯性传感采集节点，IMU姿态采集系统，平衡训练系统，机器人运动控制系统。

所述多自由度运动训练平台由固定下底板1，电动缸2，运动上平台3，护栏4，跑步履带5组成。

所述惯性传感采集节点由7个9 轴惯性传感器组成。

所述IMU姿态采集系统由九轴数据采集算法7，数据分析系统8，数据存储系统9组成。

所述平衡训练方案由主动平衡训练方案11和被动平衡训练方案10组成。

所述步态平衡所述机器人运动控制系统由电机驱动控制模块12，速度控制模块13，位置控制模块14，轨迹规划模块15，体感仿真模块16组成。

所述多自由度平衡训练平台为6自由度经典Stewart构型，水平面的平移行程±150mm，竖直方向平移行程±120mm，三自由度旋转角度行程均为±15°，可以实现空间任意自由度平移和旋转，模拟多种运动场景。

所述惯性传感采集节点，由七个IMU9轴惯性传感器组成，分别绑定于人体腰部，大腿，小腿，脚掌，以提取关键运动信息。

所述IMU姿态采集系统，由惯性传感采集算法提取九轴加速度、角速度和角度，然后采用数据分析方法，组合各关节的传感器数据，提取人体步频，步速和步态相位等关键信息，最后将原始数据和提取的二次数据存储到数据库系统中。

所述平衡训练系统，基于两种不同的信息流向，是整合IMU姿态采集系统和机器人运动控制系统的中间部件，加入了平衡训练相关原理。

所述机器人运动控制系统包含，由控制器下发运动指令到电机驱动模块，结合相关运动学算法，实现运动平台速度控制和位置控制。

结合轨迹规划与体感仿真算法，实现机器人的体感运动仿真。

基于以上技术方案，本技术优点在于：
实现了老年人步态平衡的运动训练和步态平衡诊断与训练效果评价。

机械，运动，传感的闭环反馈系统，全面而完整的实现步态平衡训练。

附图说明
图1为本技术的多自由度训练平台硬件系统。

图2为本技术的惯性传感采集节点硬件及佩戴方案。

图3为本技术的运动控制与传感采集系统，以及各个系统之间的相互关系。

具体实施方式
下面通过附图和实施例，对本技术的技术方案进行详细而完整的阐述。

显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。

基于同等软硬件所完成的步态平衡训练方案，均适用本技术保护范畴。

本技术基于6自由度运动平台和IMU惯性传感采集节点等相关硬件，通过平衡训练系统，将IMU姿态采集系统和机器人运动控制系统相结合，实现完整的步态平衡训练。

主动训练方案11中，由人体主动发起运动，由惯性传感器采集节点6, 采集加速度、速度、磁场等信息，经过九轴数据采集算法7，数据分析系统8，将人体运动信息输入到主动平衡训练方案11中。

主动平衡训练依据人体动作信息给机器人运动控制系统发送运动控制指令，经过上层轨迹规划模块15，体感仿真模块16，实现运动感觉模拟，然后由电机驱动控制模块12，驱动平台实现速度控制13和位置控制14。

整个过程由人体运动控制平台运动。

信息流向从前到后为人体,惯性传感采集节点，IMU姿态采集系统，平衡训练系统，机器人运动控制系统。

被动平衡训练方案10中，由机器人运动控制系统控制机器人产生运动，由速度控制模块13，位置控制模块14,经由轨迹规划模块15和体感仿真模块16，输出加速度和角速度刺激，在由机械平台硬件1-5传递给训练者，训练者基于外界刺激做出本能应激反应。

反应经惯性传感采集节点6，通过九轴数据采集算法 7，数据分析系统8，对人体反应能力做出有效判断和评价。

整个过程信息流向从前到后为机器人运动控制系统，平衡训练系统，人体，惯性传感采集节点，IMU 姿态采集系统。

所有惯性传感采集节点6的原始数据和9轴数据采集算法7及数据分析系统8加工过的二次数据，均保存到数据存储模块9中，方便医师查看并生成患者报告。