一种外骨骼状态检测方法
    21.
    发明公开

    公开(公告)号:CN105147298A

    公开(公告)日:2015-12-16

    申请号:CN201510666763.4

    申请日:2015-10-16

    Abstract: 本发明公开了一种外骨骼状态测试方法,其具体步骤为:构建外骨骼测试系统,角度传感器(1)安装在外骨骼的膝关节、髋关节和踝关节,加速度传感器(2)安装在外骨骼的大腿和小腿,惯性测量单元(3)安装在外骨骼的背部,脚底压力传感器(4)安装在外骨骼的脚底,六维力矩传感器(5)安装在外骨骼的背部,电源(6)为外骨骼测试系统供电,数据采集组合(7)进行数据采集,数据计算处理器(8)进行数据存储与显示,动画显示处理器(10)将外骨骼的动画模型以3D的形式实时显示在显示器B(11)中;至此,完成了外骨骼的状态检测。本方法数据采集全面,显示方式灵活,可为穿戴者与调试者提供直观的数据与动画反馈。

    一种外骨骼步态辨识装置
    22.
    发明授权

    公开(公告)号:CN114404214B

    公开(公告)日:2024-02-13

    申请号:CN202011176382.5

    申请日:2020-10-28

    Abstract: 本发明涉及一种外骨骼步态辨识装置,属于机器人技术领域,解决现有模型复杂,辨识准确度低、实时性差和分析处理效率低的问题。外骨骼步态辨识方法包括:离线采集多个穿戴式助力机器人在多个运动模式下的运动数据;对运动数据进行预处理并将预处理后的运动数据划分为训练数据集和测试数据集;利用训练数据集和测试数据集进行离线字典学习和测试以获得运动行走字典;以及基于预处理后的待辨识运动数据在运动行走字典上求解最佳稀疏表示以获取线性表示系数,并基于线性表示系数辨识运动模式和步态相位。多人多模式数据提高辨识准确度、实时性和分析处理效率。

    一种适应不同负载的上肢助力装置及其使用方法

    公开(公告)号:CN116276900A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310049018.X

    申请日:2023-02-01

    Abstract: 本发明公开了一种适应不同负载的上肢助力装置,包括背板,背板上端为背带,背板下端为腰带;连接块,成对设置在背板上;连接板,成对设置,分别与连接块相连,弹性储能组件,成对设置,分别与连接板相连;过渡接头,成对设置,分别设置在连接板上端;以及线鞘,包括第一线鞘和第二线鞘,分别插设在过渡接头两端;线芯,穿设在线鞘中,一端与弹性储能组件相连;U型挂钩,与线芯另一端相连挡块,设置在线芯上,位于靠近U型挂钩一端。具有无需能耗,方便快捷连接和钩挂负载并将其拉起,减轻重力,减轻上肢受力,结构简单,减少负载对人体冲击,拆卸收纳便捷的优点。

    一种外骨骼动力关节助力自适应控制方法及装置

    公开(公告)号:CN115972210A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202310056717.7

    申请日:2023-01-19

    Abstract: 本公开是关于一种外骨骼动力关节助力自适应控制方法、装置、电子设备以及存储介质。其中,该方法包括:获取预设缓存的步态频率、步态幅度、步态偏移量,并基于所述步态频率计算步态相位;根据所述步态相位、步态幅度、步态偏移量计算生成人体关节角度估计;基于测量设备采集人体关节角度,根据所述人体关节角度及人体关节角度估计计算误差;对所述误差进行评测,若所述误差未超过预设阈值,则根据关节助力自适应生成算法生成关节助力第一转矩,否则,根据关节助力自适应生成算法生成关节助力第二转矩。本公开通过自适应输出公式,基于人体的步态相位实时估计提供自适应关节助力,实现根据步态特征的不同和步态相位的不同输出适当助力。

    一种上肢智能康复训练装置和康复训练系统

    公开(公告)号:CN115463000A

    公开(公告)日:2022-12-13

    申请号:CN202210962765.8

    申请日:2022-08-11

    Abstract: 本申请涉及一种上肢智能康复训练装置和康复训练系统,包括:视景显示组件与控制组件连接,控制组件与运动组件连接,且控制组件控制人的肢体随时运动组件做训练运动,视景显示组件用于采集人体做训练运动动作并显示,提升了人机交互,增加了趣味性,运动组件包括坐具单元和机械臂单元,控制组件设置于坐具单元的背侧上,机械臂单元设置于控制组件的一侧上,机械臂单元靠近人体手臂肩膀处,机械臂单元包括用于实现手臂三个自由度运动的肩关节模块,以及肘关节模块和小臂模块,肩关节模块设置于控制组件的一侧上,肩关节模块、肘关节模块和小臂模块依次连接,使关节运动自由度增加,实现了肩关节的内外旋动作和相应的复合动作。

    无传感器柔性拉线阻抗控制方法、装置、介质及电子设备

    公开(公告)号:CN113459097B

    公开(公告)日:2022-11-18

    申请号:CN202110717463.X

    申请日:2021-06-28

    Abstract: 本发明公开了无传感器柔性拉线阻抗控制方法、装置、介质及电子设备,该方法包括记录预定时间内匀速拉伸柔性拉线时驱动装置反馈的电流,根据驱动装置反馈的电流按照第一预定数学模型计算初始控制量的第一反馈值;根据驱动装置反馈的速度和负载的重量按照第二预定数学模型计算初始控制量的第二反馈值;根据驱动装置反馈的速度和和电流按照第三预定数学模型计算初始控制量的第三反馈值;根据预定时间内采集的位置编码器的阈值与预设阈值的比较结果来计算第四反馈值;根据第一反馈值、第二反馈值、第三反馈值和第四反馈值对初始控制量进行补偿后驱动所述驱动装置拉伸柔性拉线。本发明提高了系统控制的可靠性,降低了系统控制成本。

    一种主动拉带式上肢助力外骨骼
    27.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113894771A

    公开(公告)日:2022-01-07

    申请号:CN202110995355.9

    申请日:2021-08-27

    Abstract: 本发明公开了一种主动拉带式上肢助力外骨骼,包括背支撑组件、背负组件、驱动机构和拉带悬臂机构,背负组件的后侧设置背支撑组件,驱动机构设置在背支撑组件上,拉带悬臂机构包括两悬臂,两悬臂沿背支撑组件水平方向上对称设置,两悬臂内分别容置有拉带和带轮,拉带一端缠绕在带轮上,拉带的另一端沿悬臂悬吊在背负组件的一侧并设置有挂钩,两悬臂之间穿设有转动轴,带轮固设在转动轴上,驱动机构设置在背支撑组件上并与转动轴动力连接,驱动机构驱动转动轴旋转并带动拉带绕带轮做收放动作,进而带动挂钩上的负载做升降动作。本发明通过拉带悬臂机构的拉带提升负载,可以有效替代人体上肢发力,效率高且不易对使用者造成伤害。

    一种双模式被动踝助力外骨骼

    公开(公告)号:CN109093596B

    公开(公告)日:2021-02-05

    申请号:CN201810839260.6

    申请日:2018-07-27

    Abstract: 本发明涉及一种双模式被动踝助力外骨骼,属于可穿戴的助力机械技术领域,解决了现有外骨骼由于自身重量对人体造成额外负载和外骨骼的弹性元件对踝关节的活动产生阻力,穿戴者行走步态不自然的技术问题。本发明提供了一种双模式被动踝助力外骨骼,包括小腿机构、模式切换装置、小腿长度调节杆、弹簧、绳索、预紧件、拉力传感器、踝关节机构、脚底支撑板;模式切换装置设于小腿机构上,小腿机构通过小腿长度调节杆与踝关节机构连接;脚底支撑板设于踝关节机构下方;弹簧通过绳索与模式切换装置和预紧件连接,预紧件设于踝关节机构上;本发明提供的双模式被动踝助力外骨架能够为脚踝提供助力,降低人体代谢能量消耗,不影响穿戴者的正常步态。

    一种膝关节被动助力装置
    29.
    发明授权

    公开(公告)号:CN109176478B

    公开(公告)日:2020-07-17

    申请号:CN201811286180.9

    申请日:2018-10-31

    Abstract: 本发明涉及一种膝关节被动助力装置,属于可穿戴设备技术领域,解决了现有助力装置结构复杂、需要外部能量输入、助力效果差的问题。该膝关节被动助力装置,包括大腿支架和小腿支架,大腿支架和小腿支架通过转轴连接,大腿支架的外侧设有弹簧,弹簧的一端与大腿支架的上部固定连接,另一端通过钢丝绳与设置于转轴的圆盘结构连接;小腿支架摆动带动转轴转动,转轴带动圆盘结构转动使使钢丝绳拉伸弹簧。实现了提供一种结构简单、无需外部能量输入的膝关节被动助力装置,能够有效降低膝关节疲劳和损伤。

    一种外骨骼步态辨识方法和装置
    30.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110859629A

    公开(公告)日:2020-03-06

    申请号:CN201911036697.7

    申请日:2019-10-29

    Abstract: 本申请涉及一种基于双层隐马尔可夫模型的外骨骼步态辨识方法和装置,属于人工智能技术领域,包括:采集外骨骼在N种运动模式下的K组M维传感数据;对所述M维传感数据进行变换;将变换后的所述M维传感数据输入训练的双层隐马尔可夫模型中,通过双层隐马尔可夫模型的上层得到所述外骨骼的运动模式;获取所述外骨骼的行走速度;将所述行走速度输入所述双层隐马尔可夫模型,通过双层隐马尔可夫模型的下层得到所述外骨骼的步态相位。提高了辨别准确度,适应不同行走速度,而且即使偶发识别错误也仅限相邻的下一个状态,不会发生振荡切换,可极大避免执行器误动作。

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