经典案例
基于深度相机的下肢外骨骼的自适应梯级步态生成方法
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
外骨骼机器人、深度相机、自适应步态
人体下肢

下肢外骨骼可以辅助人体承受负载,带动人体运动,在军事作战、灾害救援及康复治疗等领域具有广阔的应用前景。

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为了使下肢外骨骼适应楼梯这一典型场景,北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院陈伟海团队在基于视觉的楼梯感知和楼梯上升的步态生成方法的基础上,提出了一种基于深度相机的下肢外骨骼上楼梯的自适应步态生成算法。

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与双足机器人不同,下肢外骨骼的目的是帮助患者行走步态更加自然。为了获取一组自然的楼梯行走步态作为参考,陈老师团队使用NOKOV度量动作捕捉系统(由16个动作捕捉镜头、带有反光标记点的动捕服和运动分析软件组成)收集了一系列健康人在平地和楼梯上行走的下肢运动数据。

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动作捕捉镜头捕捉到下肢附着的反光标记点,系统计算出各个点的三维坐标,运动分析软件将每个标记点与人体模型的特定位置关联起来,形成完整的下肢关节。

研究中,将动作捕捉系统获取的髋关节角度和膝关节角度表示为下肢行走步态,用电机最大速度和关键角度范围等约束过滤拟合后的步态,并选择不同场景下外骨骼的最佳行走步态。

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为了评估外骨骼的步态生成方法有效性,研究人员进行了模拟步态生成。如上图所示,粗体红线为外骨骼鞋底,黑色和红色虚线是参考步态收集过程中的阶梯和鞋底,蓝色和红色细线分别表示参考轨迹(NOKOV度量动作捕捉获取)和生成的轨迹。

可以看出,根据参考值生成的应用于不同台阶的轨迹,鞋底处于理想位置,末端点轨迹合理,而且生成的髋关节角度序列与健康人的参考序列保持接近。

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同时,研究人员在80-155mm高度的楼梯上请志愿者进行步行测试,证明了自适应上楼梯步态生成方法的可行性。

参考文献:

[1]  Xiaoming Zhao, Wei-Hai Chen, Bing Li, XingmingWu, and Jianhua Wang , "An adaptive stair-ascending gait generationapproach based on depth camera for lower limb exoskeleton", Review ofScientific Instruments 90, 125112 (2019) https://doi.org/10.1063/1.5109741


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