外骨骼机器人系统作为一种集机械、能源、感知、控制等技术于一体的助力装置,具有相当广泛的前景。感知系统作为其关键一环,通过各种传感器获取当前运动模式及步态相位,判定外骨骼机器人的运动意图,并向控制系统提供输入。控制系统根据输入分析判定信号,通过控制电机辅助机器人完成相应的运动,此过程中感知系统实时监控外骨骼机器人的运动状态。作为外骨骼控制系统的反馈,外骨骼感知系统需要实时对人体的各种运动姿态与运动意图进行反馈,以提高外骨骼与人体运动的耦合性。本论文主要研究了外骨骼行走、上下坡及起蹲等多种运动模式下的姿态感知,主要研究内容如下:首先是外骨骼多运动状态需求分析,本文研究的外骨骼应用环境为平地行走、上下楼梯、上下坡、起蹲等日常运动状态;其中平地行走及上下坡运动状态又分为不同的运动相位,如脚跟着地、支撑相、脚尖着地、摆动相等不同的运动相位。然后是传感器选定布局与调理电路设计。根据运动状态的分析,确定所需的传感器,挑选规格适合的压力传感器与惯性测量单元并设计相关的调理电路,确保外骨骼系统初始输入信号的准确性。接着进行步态相位与运动模式识别,根据以上调理电路传入的多路传感器信号,设计适用于外骨骼的感知算法,主要包括算法:(1)步态相位识别:应用模糊算法和K近邻算法实现脚跟着地、支撑相、脚尖着地、摆动相四个步态相位的划分。(2)运动模式识别:根据多路压力与惯性传感器信号,设计多级分类器,实现运动模式的识别。最后将时间序列模型用于信号预测,由于外骨骼系统信号传输反馈的滞后性,需要采用一定的算法预测传感器信号,实现运动意图的感知。本文将主要采用自回归滑动平均模型与长短期记忆网络模型,通过比较得到适合于外骨骼信号的时间序列模型。