(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210490091.6 (22)申请日 2022.05.07 (71)申请人 北京机械设备研究所 地址 100854 北京市海淀区永定路5 0号 （北 京市142信箱 208分箱） (72)发明人 常远　李如飞　吴庆勋　刘瑞达　 刘昊　马珮冬　马宇　王道臣　 张利剑　 (74)专利代理 机构 北京云科知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 11483 专利代理师 张飙 (51)Int.Cl. A61B 5/00(2006.01) A61B 5/0205(2006.01) A61B 5/16(2006.01)B25J 9/00(2006.01) B25J 9/16(2006.01) (54)发明名称 一种融合人体疲劳量化值的外骨骼助力控 制方法以及装置 (57)摘要 本公开是关于一种融合人体疲劳量化值的 外骨骼助力控制方法、 装置、 电子设备 以及存储 介质。 其中， 该方法包括： 基于人体疲劳量化试 验， 离线采集人体生理参数和人体运动参数， 建 立并训练人体疲劳辨识模型； 在 线采集用户的人 体生理参数和人体运动参数， 基于所述人体疲劳 辨识模型， 对用户的疲劳度进行在线评估， 生成 用户疲劳量化值； 根据所述用户疲劳量化值， 基 于预设控制策略切换外骨骼助力模式， 完成外骨 骼关节助力的自动切换。 本公开通过人体状态在 线监测、 融合人体状态的人机协 同控制， 实现了 外骨骼更好 地与人体 状态相协调。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 115067876 A 2022.09.20 CN 115067876 A 1.一种融合人体疲劳量 化值的外骨骼助力控制方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 基于疲劳量化试验， 离线采集人体生理参数和人体运动参数， 建立并训练人体疲劳辨 识模型， 生成所述人体生理参数和人体运动参数与疲劳量 化值的对应关系； 在线采集用户的人体生理参数和人体运动参数， 基于所述人体疲劳辨识模型， 对用户 的疲劳度进行在线评估， 生成用户疲劳量 化值； 根据所述用户疲劳量化值， 基于预设控制策略切换外骨骼助力模式， 完成外骨骼关节 助力的自动切换。 2.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 基于疲劳量化试验， 离线采集人体生理参数和人体运动参数， 所述人体生理参数包括 样本用户的心率、 心电、 呼吸、 肌电生理参数， 所述人体运动参数包括样本用户的肢体加速 度、 关节角速度运动参数。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述方法中建立并训练人体疲劳辨识模型还 包括： 对所述人体生理参数和人体运动参数进行去野点、 滤波、 归一化预处理， 并提取数据 时、 频域特 征； 基于所述数据特征及疲劳量化值， 建立并训练基于神经网络或SVM辨识方法的人体疲 劳辨识模型。 4.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述方法中建立并训练人体疲劳辨识模型还 包括： 对所述人体生理参数和人体运动参数进行去野点、 滤波、 归一化预处理， 对所述人体生 理参数的呼吸信号、 心跳信号、 心电信号提取时、 频域特征， 对所述人体生理参数的肌电信 号提取肌电激活度特征和频率特征， 对所述人体运动参数的运动信号提取运动平衡性特 征； 对所述呼吸、 心跳、 心电、 肌电的时、 频域特征及运动平衡性特征进行相关性统计分析 和主元分析提取主 要变量， 保留相关度高的特 征生成最小可用变量 集； 基于疲劳量 化试验生成疲劳量 化值； 基于所述最小可用变量集及疲劳量化值， 建立并训练基于神经网络或SVM辨识方法的 人体疲劳辨识模型。 5.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 所述疲劳量化值包括1‑10共10个等级。 6.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 所述外骨骼助力模式包括但不限于助力增强模式、 随动模式、 高刚度模式、 防损伤缓冲 模式。 7.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述用户疲劳量化值， 基于预设控 制策略切换外骨骼助力模式 中， 所述预设控制策略包括： 当所述疲劳量化值为1‑4时， 对应所述外骨骼助力模式为助力增强模式； 当所述疲劳量化值为5‑7时， 对应所述外骨骼助力模式为随动模式； 当所述疲劳量化值为8‑10时， 对应所述外骨骼助力模式为高 刚度模式； 当所述疲劳量化值为8 ‑10， 且外骨骼处于复杂外界工况时， 对应所述外骨骼助力模式权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115067876 A 2为防损伤缓冲模式。 8.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 所述外骨骼助力模式还包括手动切换模式， 且所述手动切换模式优先级高于自动切换 模式。 9.一种融合人体疲劳量 化值的外骨骼助力控制装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 人体疲劳辨识模型建立模块， 用于离线采集人体生理参数和人体运动参数， 基于疲劳 量化试验建立并训练人体疲劳辨识模型， 生成所述人体生理参数和人体运动参数与疲劳量 化值的对应关系； 用户疲劳量化值判定模块， 用于在线采集用户的人体生理参数和人体运动参数， 基于 所述人体疲劳辨识模型， 对用户的疲劳度进行在线评估， 生成用户疲劳量 化值； 外骨骼助力模式切换模块， 用于根据所述用户疲劳量化值， 基于预设控制策略切换外 骨骼助力模式， 完成外骨骼关节助力的自动切换。 10.一种电子设备， 其特 征在于， 包括 处理器； 以及 存储器， 所述存储器上存储有计算机可读指令， 所述计算机可读指令被所述处理器执 行时实现根据权利要求1至8中任一项所述的方法。 11.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 所述计算机程序被处理器执行 时实现根据权利要求1至8中任一项所述方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115067876 A 3