本发明属于外骨骼机器人技术领域，尤其涉及一种外骨骼机器人步态控制方法，跟随穿戴者的步态进行控制，可以走出多种步态，适应于多种地形。
背景技术：
外骨骼机器人是一种可以穿戴的助力型机器人，主要结构是用于承重的仿人型四肢，通过其特殊结构可以使穿戴它的使用者完成一些仅靠人体自身无法完成的任务，在搬运、救灾、士兵负重行军、医疗等领域都具有广泛的应用前景。
20世纪60年代美国通用电气公司曾经开发出一种名为“Hardiman”的机器手臂，可以使戴上它的使用者轻易举起100千克以上的重物。之后对外骨骼机器人的研制取得了一些进展。到了上世纪90年代，由于传感技术、材料技术和控制技术的发展，对外骨骼技术的研究大规模展开。近几年，随着相关技术的发展，外骨骼机器人在军事、医疗等方面的应用越来越广泛。目前国内在该领域的研究状况与国外相比差距较大，只有少数科研院所开展过相关研究工作。
外骨骼机器人控制的关键问题是外骨骼应该能够适应不同的地形，如山地、沙漠、草地、坡地、楼梯等。外骨骼机器人要能够了解并根据人的意图随时走出不同的步态。目前外骨骼机器人的控制有采用预编程控制的，有采用穿戴者控制的。现有的这两种控制方法有着不同程度的缺陷和局限性。预编程控制可以让穿戴者根据预先设定好的步态行走，但是这种方法受地形的局限性大，运动方式有限。采用穿戴者控制的方法，需要穿戴者通过上肢去控制腿部的摆动。这种方法的缺点是，穿戴者者的上肢只能用来发布命令，而不能进行其他的活动，并且操作者必须连续不停地发布命令，不仅浪费了体力，而且穿戴者的运动也变得很不自然。
基于接触力的跟随控制算法已逐渐成为外骨骼机器人控制领域的研究热点，技术还不成熟，因此，迫切需要研究一种简单而又可靠的控制方法来满足人们对外骨骼机器人设计的需求。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种基于多轴加速度传感器的外骨骼机器人步态控制方法，实时判断穿戴者的行动意图，控制外骨骼机器人的步态，走出不同的步态，适应于多种地形，提高了穿戴者的舒适度。
为了解决上述技术问题，本发明通过下述技术方案得以解决：
通过多轴加速度传感器测得的穿戴者腿部前一时间与当前时间运动角度差或者外骨骼机器人腿部与穿戴者腿部当前时间运动的角度差结合多轴加速度传感器测得的穿戴者的重心变化差值判断穿戴者动作意图，控制外骨骼机器人腿部做出对角度差进行补偿的动作实现外骨骼机器人的步态控制。
通过多轴加速度传感器测得的穿戴者腿部前一时间与当前时间运动角度差以及穿戴者的重心变化差值判断穿戴者动作意图，控制外骨骼机器人腿部做出对角度差进行补偿的动作实现外骨骼机器人的步态控制的方法包括以下步骤：
1)采集安装在穿戴者腿部的多轴加速度传感器的数据后，通过姿态解码器采用动态卡尔曼滤波算法输出当前姿态；
2)采集安装在穿戴者上身的多轴加速度传感器的数据后，通过姿态解码器采用动态卡尔曼滤波算法输出当前姿态；
3)对步骤1)获得的前一组数据和当前数据进行实时对比，得出腿部运动的角度差；
4)对步骤2)获得的前一组数据和当前数据进行实时对比，得出穿戴者重心变化差值；
5)当腿部运动角度差值达到预设阀值且穿戴者重心变化差值达到预设阀值时，则控制外骨骼机器人腿部做出对角度差进行补偿的动作，否则控制外骨骼机器人腿部不做动作。
通过多轴加速度传感器测得的外骨骼机器人腿部与穿戴者腿部当前时间运动的角度差以及穿戴者的重心变化差值判断穿戴者动作意图，控制外骨骼机器人腿部做出对角度差进行补偿的动作实现外骨骼机器人的步态控制方法包括以下步骤：
1)采集安装在穿戴者腿部的多轴加速度传感器的数据后，通过姿态解码器采用动态卡尔曼滤波算法输出当前姿态；
2)采集安装在穿戴者上身的多轴加速度传感器的数据后，通过姿态解码器采用动态卡尔曼滤波算法输出当前姿态；
3)采集安装在外骨骼机器人腿部的多轴加速度传感器的数据后，通过姿态解码器采用动态卡尔曼滤波算法输出当前姿态；
4)对步骤1)获得的数据和步骤3)获得的数据进行实时对比，得出穿戴者腿部和外骨骼机器人腿部运动的角度差；
5)对步骤2)获得的前一组数据和当前数据进行实时对比，得出穿戴者重心变化差值；
6)当穿戴者腿部和外骨骼机器人腿部运动的角度差值达到预设阀值且穿戴者重心变化差值达到预设阀值，则控制外骨骼机器人腿部做出对角度差进行补偿的动作，否则控制外骨骼机器人腿部不做动作。
上述两种方法的数据采集及处理过程为：MCU每次接收到多轴加速度传感器测得的数据后将其转化为0—360度的数据，转换完成后将数据保存到数组中，然后MCU准备接受下一组数据；当MCU检测到数组装满以后对数组中的值进行排序，然后取中间的值作为本次采样结果。获得采样结果后，MCU将本次采样结果和上次采样结果做比较，判断本次采样结果是否是正常值还是突变。如果本次结果是突变，使用上次的采样代替本次采样值发给主控，然后开始下次采样；如果本次采样值为正常值，将本次的采样值保存到存放上次采样值的变量，然后将本次采样值发送给MCU，接着进行下次采样。
本发明的有益效果有是：
1、通过多轴加速度传感器测得的穿戴者腿部运动角度差或者外骨骼机器人与穿戴者腿部运动的角度差以及穿戴者的重心变化差值判断穿戴者动作意图，判断结果更为精准，避免误判使穿戴者摔倒；
2、通过判断穿戴者的动作意图控制外骨骼机器人的步态，可以使穿戴者行走不同的地形，比如上楼，上坡，跨越障碍物；
3、采用跟随控制，控制更为人性化，提高了穿戴者的行动舒适度。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步详细描述：
实施例1
将多轴加速度传感器安装在穿戴者的上身和腿部，电源上电开始工作。MCU接收全部多轴加速度传感器采集到的信息。接收到信息后，MCU会对多轴加速度传感器输出的角度数据进行滤波处理，将处理后的传感器角度数据进行保存。前一组的角度数据保存在存储空间一中，当前的角度数据保存在存储空间二中。将存储空间一和存储空间二中的数据做差值运算，用存储空间二中的数据减去存储空间一中的数据，得到角度的差值。对于上身，如果得到的重心变化差值的有效值达到了某个范围，且重心变化差值为负值，则说明人体前倾了一定角度，认为人准备走路了。对于腿部，如果得到的角度差值的有效值达到了某个范围，则认为传感器所在的腿部有运动的意图。上身的重心变化差值达到预设阀值且腿部运动的角度差值也达到预设阀值，外骨骼机器人肢体驱动装置会调节外骨骼机器人的肢体运动，对角度差进行补偿。当腿部角度的差值为正值时，大腿抬起或小腿前踢；当腿部角度的差值为负值时，大腿落下或小腿后收。如果得到的差值没有达到预设阀值，则认为多轴加速度传感器所在的腿部没有运动的意图。然后将存储空间二中的数据移到存储空间一中，将下一次接收到的数据保存在存储空间二中，重复上面过程。
实施例2
将多轴加速度传感器安装在穿戴者的上身和腿部，外骨骼机器人的腿部也安装多轴加速度传感器。电源上电开始工作。MCU接收全部多轴加速度传感器采集到的信息。接收到信息后，MCU会对多轴加速度传感器输出的角度数据进行滤波处理，将处理后的传感器角度数据进行保存。将当前外骨骼机器人上面的多轴加速度传感器数据和前一组上半身的角度数据保存在存储空间一中。将当前穿戴者腿部的多轴加速度传感器数据和当前穿戴者上半身的角度数据保存在存储空间二中。将存储空间一和存储空间二中的数据做差值运算，用存储空间二中的数据减去存储空间一中的数据，得到角度的差值。对于上身，如果得到的重心变化差值的有效值达到了某个范围，且重心变化差值为负值，则说明人体前倾了一定角度，认为人准备走路了。对于腿部，如果得到的角度差值的有效值达到了某一范围，则认为传感器所在的腿部有运动的意图。然后外骨骼机器人肢体驱动装置会调节外骨骼机器人的肢体运动，对角度差进行补偿。当腿部角度的差值为正值时，大腿抬起或小腿前踢；当腿部角度的差值为负值时，大腿落下或小腿后收。如果得到的差值的有效值没有达到设定的范围，则认为传感器所在的腿部没有运动的意图。然后将存储空间二中的上身角度数据移到存储空间一中，继续接收下一组数据。
总之，以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所作的均等变化与修饰，皆应属本发明专利的涵盖范围。