本發(fā)明涉及康復(fù)外骨骼控制技術(shù)領(lǐng)域，具體地，涉及一種基于下肢步態(tài)的上肢康復(fù)外骨骼控制方法。

背景技術(shù)：

隨著社會(huì)的老齡化,因心腦血管和神經(jīng)系統(tǒng)疾病等造成的中風(fēng)偏癱人數(shù)逐年增加,且患者趨于年輕化。臨床研究表明，30％-60％的偏癱患者在發(fā)生中風(fēng)后的六個(gè)月，上肢仍未有恢復(fù)功能性；只有5％-20％的患者完成了功能康復(fù)。傳統(tǒng)的手動(dòng)人工輔助康復(fù)訓(xùn)練存在眾多局限性，首先是從專業(yè)醫(yī)生手把手的指導(dǎo)下開始，而后由病人的健康上肢或其家屬、護(hù)士人工對(duì)病人患肢進(jìn)行反復(fù)牽引。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)療機(jī)器人技術(shù)得到快速發(fā)展，例如上肢康復(fù)外骨骼系統(tǒng)。盡管國(guó)內(nèi)外研究者在上肢康復(fù)外骨骼系統(tǒng)輔助進(jìn)行運(yùn)動(dòng)功能重建與康復(fù)效果的論證上開展了大量工作，但在許多方面還達(dá)不到臨床應(yīng)用的要求，需要深入、系統(tǒng)的研究和探索。

經(jīng)過(guò)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的檢索發(fā)現(xiàn)，中國(guó)發(fā)明專利申請(qǐng)?zhí)枺?01010174806.4，名稱：外骨骼式上肢康復(fù)機(jī)器人。該發(fā)明涉及一種通過(guò)助動(dòng)人體肩胛骨旋轉(zhuǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)上肢康復(fù)的外骨骼式上肢康復(fù)機(jī)器人。但僅能通過(guò)機(jī)械輔助患者上肢康復(fù)訓(xùn)練，沒(méi)有考慮到上肢-下肢協(xié)調(diào)性，且我們?nèi)粘Ｉ畹膭?dòng)作中很少涉及上肢做圓周轉(zhuǎn)動(dòng)的方式。中國(guó)發(fā)明專利申請(qǐng)?zhí)枺?01410217852.6，名稱：一種多體位上下肢聯(lián)動(dòng)康復(fù)機(jī)器人。該發(fā)明提供了一種多體位上下肢聯(lián)動(dòng)康復(fù)機(jī)器人，可以實(shí)現(xiàn)多個(gè)體位的、伴隨擺臂的步態(tài)康復(fù)運(yùn)動(dòng)。雖然這考慮到了上下肢協(xié)調(diào)性的目的，但患者仍是固定在康復(fù)設(shè)備上，上下肢訓(xùn)練時(shí)并不能達(dá)到日常生活中的自然行走狀態(tài)，且缺乏訓(xùn)練樂(lè)趣，長(zhǎng)期的不正常的枯燥訓(xùn)練可能導(dǎo)致患者習(xí)慣自身的錯(cuò)誤，導(dǎo)致后期康復(fù)效果不佳甚至更難以糾正。因此，在康復(fù)訓(xùn)練過(guò)程中缺少上肢-下肢協(xié)調(diào)性考慮、訓(xùn)練動(dòng)作不自然、因枯燥訓(xùn)練導(dǎo)致患者的習(xí)慣錯(cuò)誤是現(xiàn)有上肢康復(fù)外骨骼主要的不足之處。

人類正常行走時(shí)，手臂是隨著下肢運(yùn)動(dòng)而協(xié)調(diào)擺動(dòng)的。若下肢在步態(tài)運(yùn)動(dòng)中受到干擾，如附著額外質(zhì)量塊，控制上肢擺動(dòng)的肌肉電活動(dòng)性將增強(qiáng)，這說(shuō)明人體上、下肢在步態(tài)中的運(yùn)動(dòng)存在某種聯(lián)系，人體上下肢的運(yùn)動(dòng)通過(guò)神經(jīng)相互作用產(chǎn)生影響。對(duì)于上肢喪失運(yùn)動(dòng)功能的患者，下肢的積極運(yùn)動(dòng)有利于上肢盡快的恢復(fù)運(yùn)動(dòng)功能。雖然手臂的擺動(dòng)沒(méi)有給步行提供直接的推力功能，但從運(yùn)動(dòng)學(xué)角度出發(fā)，步態(tài)期間手臂擺動(dòng)改善步態(tài)穩(wěn)定性，提高能量效率。因此，在進(jìn)行上肢康復(fù)訓(xùn)練時(shí)，需要考慮上肢-下肢協(xié)調(diào)性，并且，基于上肢-下肢協(xié)調(diào)性的康復(fù)訓(xùn)練能進(jìn)一步提高康復(fù)效果。此外，在自然行走狀態(tài)中進(jìn)行上肢康復(fù)訓(xùn)練，更貼近日常生活的動(dòng)作狀態(tài)，更符合人的運(yùn)動(dòng)規(guī)律，不會(huì)因枯燥訓(xùn)練導(dǎo)致患者的習(xí)慣錯(cuò)誤，從而促進(jìn)康復(fù)效果。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了克服已有上肢康復(fù)外骨骼控制方式的不考慮上肢-下肢協(xié)調(diào)性、康復(fù)效果較差的不足，本發(fā)明提供一種考慮上肢-下肢協(xié)調(diào)性、康復(fù)效果較好的基于下肢步態(tài)的上肢康復(fù)外骨骼控制方法。

本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是：

一種基于下肢步態(tài)的上肢康復(fù)外骨骼控制方法，包括以下步驟：

1)數(shù)據(jù)采集：通過(guò)位于下肢的肌電傳感器、運(yùn)動(dòng)傳感器和足底的壓力傳感器進(jìn)行被試正常行走時(shí)不同步態(tài)類別的肌電信號(hào)、關(guān)節(jié)角度和足底接觸力的采集；

2)數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)采集到的肌電信號(hào)、關(guān)節(jié)角度和足底接觸力進(jìn)行預(yù)處理；

3)步態(tài)識(shí)別，包含如下子步驟：

(3.1)數(shù)據(jù)分段：使用“重疊窗”方法對(duì)每個(gè)被試的每種手勢(shì)動(dòng)作數(shù)據(jù)進(jìn)行開窗分段；

(3.2)特征提?。杭‰娦盘?hào)特征包括積分肌電、均方根值、均方差值三種時(shí)域特征值和平均功率頻率、中心頻率兩種頻域特征值；關(guān)節(jié)角度和足底接觸力特征為其平均值；

(3.3)步態(tài)預(yù)分類：采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器進(jìn)行步態(tài)識(shí)別，建立分類模型；分別對(duì)肌電信號(hào)、關(guān)節(jié)角度、足底接觸力進(jìn)行模式預(yù)分類，構(gòu)造三個(gè)三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器；三個(gè)分類器的輸入分別為目標(biāo)肌肉的肌電信號(hào)特征值、目標(biāo)關(guān)節(jié)角度特征值和目標(biāo)足底接觸力特征值，輸出為步態(tài)類別；將每個(gè)被試的每種步態(tài)類別的所有數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練集、檢驗(yàn)集和測(cè)試集；使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)和驗(yàn)證集數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化和參數(shù)調(diào)整，使用測(cè)試集數(shù)據(jù)測(cè)試訓(xùn)練好的模型的識(shí)別率，進(jìn)行步態(tài)識(shí)別分類；

(3.4)數(shù)據(jù)融合：使用D-S證據(jù)理論進(jìn)行決策層數(shù)據(jù)融合；將三個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出轉(zhuǎn)換為概率輸出，得到各自的基本概率賦值，經(jīng)D-S證據(jù)融合后，根據(jù)判定規(guī)則得到最后的步態(tài)識(shí)別結(jié)果；

4)上肢擺動(dòng)位置匹配：根據(jù)與所識(shí)別步態(tài)類別匹配相應(yīng)的上肢擺動(dòng)位置；

5)外骨骼控制：基于獲得的上肢擺動(dòng)位置，向上肢康復(fù)外骨骼驅(qū)動(dòng)器發(fā)出相應(yīng)控制指令，進(jìn)行上肢康復(fù)外骨骼的控制，帶動(dòng)上肢進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練。

進(jìn)一步，所述步驟2)中，數(shù)據(jù)預(yù)處理包含如下子步驟：

(2.1)濾波：對(duì)表面肌電信號(hào)進(jìn)行帶通濾波和陷波處理，帶通濾波20-500Hz，工頻陷波50Hz；對(duì)關(guān)節(jié)角度和足底接觸力進(jìn)行1-30Hz帶通濾波；

(2.2)信號(hào)放大；

(2.3)去除噪聲，包括信號(hào)中的直流成分、皮膚摩擦的高頻噪聲和工頻干擾，并通過(guò)加權(quán)平均增大信噪比。

再進(jìn)一步，所述步驟(3.1)中，采樣窗口長(zhǎng)度為200ms，移動(dòng)步長(zhǎng)為窗口長(zhǎng)度的50％，即100ms。

所述步驟(3.3)中，將每個(gè)被試的每種步態(tài)類別的所有數(shù)據(jù)分成5份，1份作為測(cè)試集。

所述步驟1)中，所述的肌電傳感器位于臀大肌、腘繩肌、股四頭肌和腓腸肌，用來(lái)采集四塊目標(biāo)肌肉的肌電信號(hào)；所述的運(yùn)動(dòng)傳感器位于大腿前側(cè)和小腿前側(cè)，用來(lái)采集大腿、小腿與地面的傾角以及膝關(guān)節(jié)的角度；所述的壓力傳感器位于足跟和足趾區(qū)域的三個(gè)位置，用來(lái)檢測(cè)足底與地面的接觸狀態(tài)以及其相互作用力。

所述步驟4)中，所述的步態(tài)類別根據(jù)一個(gè)步態(tài)周期的支撐相和擺動(dòng)相共分為7類：足跟著地、足掌著地、支撐中期、足跟離地、足趾離地、擺動(dòng)前期、擺動(dòng)中期；所述的上肢擺動(dòng)位置對(duì)應(yīng)不同步態(tài)類別，肩關(guān)節(jié)和肘關(guān)節(jié)角度不同；為了保持身體平衡，同側(cè)的胳膊擺動(dòng)與邁出的腳步方向正相反。

所述步驟5)中，所述的上肢康復(fù)外骨骼由兩個(gè)步進(jìn)電機(jī)、兩個(gè)轉(zhuǎn)動(dòng)軸、后臂金屬連桿、前臂金屬連桿、兩個(gè)綁帶、主控板組成；轉(zhuǎn)動(dòng)軸分別位于肩關(guān)節(jié)和肘關(guān)節(jié)，步進(jìn)電機(jī)作為驅(qū)動(dòng)器帶動(dòng)轉(zhuǎn)動(dòng)軸旋轉(zhuǎn)；綁帶用來(lái)連接金屬連桿和手臂，固定上肢外骨骼；主控板用于對(duì)采集到的傳感器信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、步態(tài)識(shí)別，獲得上肢擺動(dòng)位置后對(duì)步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)器發(fā)出控制指令。

本發(fā)明的技術(shù)構(gòu)思為：首先通過(guò)位于下肢的肌電傳感器、運(yùn)動(dòng)傳感器和足底的壓力傳感器進(jìn)行肌電信號(hào)、關(guān)節(jié)角度和足底接觸力的采集，其次使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理后的傳感器信息進(jìn)行步態(tài)預(yù)分類，并使用數(shù)據(jù)融合技術(shù)(D-S證據(jù)理論)得到最終的識(shí)別結(jié)果，最后根據(jù)與所識(shí)別步態(tài)相匹配的上肢擺動(dòng)位置發(fā)出相應(yīng)控制指令，進(jìn)行上肢康復(fù)外骨骼的控制，帶動(dòng)上肢進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練。該方法基于上肢-下肢協(xié)調(diào)性，在自然行走狀態(tài)中進(jìn)行上肢康復(fù)訓(xùn)練，進(jìn)一步促進(jìn)康復(fù)效果。

本發(fā)明的一種基于下肢步態(tài)的上肢康復(fù)外骨骼控制方法，能夠在自然行走狀態(tài)下，通過(guò)識(shí)別下肢步態(tài)準(zhǔn)確地進(jìn)行上肢康復(fù)外骨骼的控制，進(jìn)一步提高康復(fù)效果。

本發(fā)明的有益效果主要表現(xiàn)在：

1)對(duì)于上肢喪失運(yùn)動(dòng)功能的患者，下肢的積極運(yùn)動(dòng)有利于上肢盡快的恢復(fù)運(yùn)動(dòng)功能；在進(jìn)行上肢康復(fù)訓(xùn)練時(shí)，需要考慮上肢-下肢協(xié)調(diào)性，并且，基于上肢-下肢協(xié)調(diào)性的康復(fù)訓(xùn)練能進(jìn)一步提高康復(fù)效果；

2)在自然行走狀態(tài)中進(jìn)行上肢康復(fù)訓(xùn)練，更貼近日常生活的動(dòng)作狀態(tài)，更符合人的運(yùn)動(dòng)規(guī)律，不會(huì)因枯燥訓(xùn)練導(dǎo)致患者的習(xí)慣錯(cuò)誤，從而促進(jìn)康復(fù)效果；

3)作為一種創(chuàng)新的上肢康復(fù)外骨骼控制技術(shù)，從下肢獲得新的控制源，普遍可行，非常實(shí)用，為廣大上肢康復(fù)患者帶來(lái)了便利，適于大規(guī)模推廣應(yīng)用。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明所述方法流程圖；

圖2是上肢康復(fù)外骨骼結(jié)構(gòu)和肌電、運(yùn)動(dòng)傳感器位置示意圖；

圖3是足底壓力傳感器位置示意圖；

圖4是步態(tài)類別和相應(yīng)上肢擺動(dòng)位置示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述。

參照?qǐng)D1～圖4，一種基于下肢步態(tài)的上肢康復(fù)外骨骼控制方法，包括以下步驟：首先，通過(guò)位于下肢的肌電傳感器、運(yùn)動(dòng)傳感器和足底的壓力傳感器進(jìn)行肌電信號(hào)、關(guān)節(jié)角度和足底接觸力的采集，其次使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理后的傳感器信息進(jìn)行步態(tài)預(yù)分類，并使用數(shù)據(jù)融合技術(shù)(D-S證據(jù)理論)得到最終的識(shí)別結(jié)果，最后根據(jù)與所識(shí)別步態(tài)相匹配的上肢擺動(dòng)位置發(fā)出相應(yīng)控制指令，進(jìn)行上肢康復(fù)外骨骼的控制，帶動(dòng)上肢進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練。

各步驟詳細(xì)說(shuō)明如下：

1)數(shù)據(jù)采集：通過(guò)位于下肢的肌電傳感器、運(yùn)動(dòng)傳感器和足底的壓力傳感器進(jìn)行被試正常行走時(shí)不同步態(tài)類別的肌電信號(hào)、關(guān)節(jié)角度和足底接觸力的采集。如圖2所示，所述的肌電傳感器采用普通的Ag/AgCl肌電電極，位于臀大肌(6)、腘繩肌(7)、股四頭肌(8)和腓腸肌(9)，用來(lái)采集四塊目標(biāo)肌肉的肌電信號(hào)；所述的運(yùn)動(dòng)傳感器(10)采用中國(guó)InvenSense公司的MPU6050型六軸運(yùn)動(dòng)傳感器，位于大腿前側(cè)和小腿前側(cè)，用來(lái)采集大腿、小腿與地面的傾角以及膝關(guān)節(jié)的角度；所述的壓力傳感器(11)為美國(guó)Tekscan公司的FlexiForce型壓力傳感器，如圖3所示，位于足跟和足趾區(qū)域的三個(gè)位置，用來(lái)檢測(cè)足底與地面的接觸狀態(tài)以及其相互作用力。

2)數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)采集到的肌電信號(hào)、關(guān)節(jié)角度和足底接觸力進(jìn)行預(yù)處理，具體包含如下子步驟：

(2.1)濾波：對(duì)表面肌電信號(hào)進(jìn)行帶通濾波和陷波處理，帶通濾波20-500Hz，工頻陷波50Hz；對(duì)關(guān)節(jié)角度和足底接觸力進(jìn)行1-30Hz帶通濾波；

(2.2)信號(hào)放大；

(2.3)去除噪聲，包括信號(hào)中的直流成分、皮膚摩擦的高頻噪聲和工頻干擾，并通過(guò)加權(quán)平均增大信噪比，減少噪聲對(duì)信號(hào)的影響。

3)步態(tài)識(shí)別，具體包含如下子步驟：

(3.1)數(shù)據(jù)分段：使用“重疊窗”方法對(duì)每個(gè)被試的每種手勢(shì)動(dòng)作數(shù)據(jù)進(jìn)行開窗分段，采樣窗口長(zhǎng)度為200ms，移動(dòng)步長(zhǎng)為窗口長(zhǎng)度的50％，即100ms；

(3.2)特征提?。杭‰娦盘?hào)特征包括積分肌電(iEMG)、均方根值(RMS)、均方差值(S²)三種時(shí)域特征值和平均功率頻率(MPF)、中心頻率(FC)兩種頻域特征值，計(jì)算公式分別為：

積分肌電(iEMG)：

其中，N₁為積分起點(diǎn)，N₂為積分終點(diǎn)，X(t)為肌電曲線，d_t為采樣的時(shí)間間隔；

均方根值(RMS)：

其中，N為采樣點(diǎn)數(shù)，X_i為第i個(gè)采樣點(diǎn)的肌電幅值；

均方差值(S²)：

其中，N為采樣點(diǎn)數(shù)，X_i為第i個(gè)采樣點(diǎn)的肌電幅值，M為肌電信號(hào)的平均值；

平均功率頻率(MPF)：

其中，f為功率，s(f)為功率譜曲線，df為頻率分辨率；

中心頻率(FC)：

其中，F(xiàn)_s為信號(hào)的起始頻率，F(xiàn)_e為信號(hào)的終止頻率；

大腿、小腿與地面的傾角θ1和θ2分別為

其中，θ1′和θ2′為自然坐標(biāo)系的z軸和運(yùn)動(dòng)傳感器z軸的夾角，a_x、a_y和a_z分別為運(yùn)動(dòng)傳感器x、y、z軸的角加速度值；膝關(guān)節(jié)的角度θ3＝θ1+θ2；三個(gè)關(guān)節(jié)角度的特征值為其平均值，即和足底接觸力特征值為其平均值，即

(3.3)步態(tài)預(yù)分類：采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器進(jìn)行步態(tài)識(shí)別，建立分類模型；分別對(duì)肌電信號(hào)、關(guān)節(jié)角度、足底接觸力進(jìn)行模式預(yù)分類，構(gòu)造三個(gè)三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(輸入層、隱含層和輸出層)分類器；三個(gè)分類器的輸入分別為目標(biāo)肌肉的肌電信號(hào)特征值、目標(biāo)關(guān)節(jié)角度特征值和目標(biāo)足底接觸力特征值，輸出為步態(tài)類別；將每個(gè)被試的每種步態(tài)類別的所有數(shù)據(jù)分成5份，其中3份作為訓(xùn)練集(60％的數(shù)據(jù))，1份作為檢驗(yàn)集(20％的數(shù)據(jù))，1份作為測(cè)試集(20％的數(shù)據(jù))；使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)和驗(yàn)證集數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化和參數(shù)調(diào)整，使用測(cè)試集數(shù)據(jù)測(cè)試訓(xùn)練好的模型的識(shí)別率，進(jìn)行步態(tài)識(shí)別分類；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程使用的轉(zhuǎn)換函數(shù)為Sigmoid函數(shù)。輸出值可以由以下公式得出：

其中，y為輸出值，x_i為輸入值，w_i為加權(quán)系數(shù)，e為誤差函數(shù)，f()為轉(zhuǎn)換函數(shù)。

(3.4)數(shù)據(jù)融合：使用D-S證據(jù)理論進(jìn)行決策層數(shù)據(jù)融合。D-S證據(jù)推理具有良好的理論基礎(chǔ)和實(shí)際應(yīng)用效果，可以提高模式識(shí)別的準(zhǔn)確性。D-S證據(jù)推理是一種類似于Bayes推理的方法，它通過(guò)先驗(yàn)概率賦值函數(shù)來(lái)獲得后驗(yàn)的證據(jù)區(qū)間，量化了命題的可信程度和似然率。利用概率分配函數(shù)、信任函數(shù)、似然函數(shù)來(lái)描述客觀證據(jù)對(duì)命題的支持程度，用它們之間的推理與運(yùn)算來(lái)進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。D-S證據(jù)推理相比于傳統(tǒng)的概率論能更好的把握問(wèn)題的未知性和不確定性。由于標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的判決輸出屬于硬判決輸出，在與D-S證據(jù)推理相聯(lián)合的信息融合中，需要將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出轉(zhuǎn)換為概率輸出，得到各自的基本概率賦值，經(jīng)D-S證據(jù)融合后，根據(jù)判定規(guī)則得到最后的步態(tài)識(shí)別結(jié)果。

D-S證據(jù)推理可以把若干個(gè)不同來(lái)源的獨(dú)立證據(jù)結(jié)合起來(lái)以提高識(shí)別率。本實(shí)施例中有7類步態(tài)的待識(shí)別目標(biāo)，將其構(gòu)成的集合定義為識(shí)別框架，即Θ＝{C₁，C₂...C₇}。根據(jù)信任函數(shù)的定義，計(jì)算得到相應(yīng)的信任函數(shù)Bel(C_i)。最后將類別判給具有最大絕對(duì)信度的命題：

其中，a為預(yù)先設(shè)定的閾值，本實(shí)施例中取0.5。

4)上肢擺動(dòng)位置匹配：根據(jù)與所識(shí)別步態(tài)類別匹配相應(yīng)的上肢擺動(dòng)位置。如圖4所示，步態(tài)類別根據(jù)一個(gè)步態(tài)周期的支撐相和擺動(dòng)相共分為7類：足跟著地、足掌著地、支撐中期、足跟離地、足趾離地、擺動(dòng)前期、擺動(dòng)中期；上肢擺動(dòng)位置對(duì)應(yīng)不同步態(tài)類別，肩關(guān)節(jié)(α1)和肘關(guān)節(jié)(α2)角度不同，對(duì)應(yīng)關(guān)系如下表1：

表1

為了保持身體平衡，同側(cè)的胳膊擺動(dòng)與邁出的腳步方向正相反。

5)外骨骼控制：基于獲得的上肢擺動(dòng)位置，向上肢康復(fù)外骨骼驅(qū)動(dòng)器發(fā)出相應(yīng)控制指令，進(jìn)行上肢康復(fù)外骨骼的控制，帶動(dòng)上肢進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練。如圖2所示，所述的上肢康復(fù)外骨骼由兩個(gè)步進(jìn)電機(jī)(1)、兩個(gè)轉(zhuǎn)動(dòng)軸(2)、后臂金屬連桿(3)、前臂金屬連桿(4)、兩個(gè)綁帶(5)、主控板組成；轉(zhuǎn)動(dòng)軸(2)分別位于肩關(guān)節(jié)和肘關(guān)節(jié)，步進(jìn)電機(jī)(1)作為驅(qū)動(dòng)器，采用兩相四線的步進(jìn)電機(jī)，帶動(dòng)轉(zhuǎn)動(dòng)軸旋轉(zhuǎn)；綁帶(5)用來(lái)連接金屬連桿(3、4)和手臂，固定上肢外骨骼；主控板采用Arduino UNO控制板，采用ATmega328單片機(jī)，用于對(duì)采集到的傳感器信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、步態(tài)識(shí)別，獲得上肢擺動(dòng)位置后對(duì)步進(jìn)電機(jī)(1)驅(qū)動(dòng)器發(fā)出控制指令。

以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)理解本發(fā)明并非局限于本文所披露的形式，不應(yīng)看作是對(duì)其他實(shí)施例的排除，而可用于各種其他組合、修改和環(huán)境，并能夠在本文所述構(gòu)想范圍內(nèi)，通過(guò)上述教導(dǎo)或相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)或知識(shí)進(jìn)行改動(dòng)。而本領(lǐng)域人員所進(jìn)行的改動(dòng)和變化不脫離本發(fā)明的精神和范圍，則都應(yīng)在本發(fā)明所附權(quán)利要求的保護(hù)范圍內(nèi)。如實(shí)施例中各個(gè)上肢擺動(dòng)位置的肩關(guān)節(jié)和肘關(guān)節(jié)角度，在其他實(shí)施例可根據(jù)不同被試的實(shí)際情況調(diào)節(jié)，也屬于本發(fā)明保護(hù)范圍內(nèi)。