(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 202211219335.3 (22)申请日 2022.09.29 (71)申请人 上海微电机 研究所 （中国电子科技 集团公司第二十一研究所） 地址 200233 上海市徐汇区虹漕 路30号 (72)发明人 黄显道　芮岳峰　曹文洁　黄浩　 毛政中　范春辉　王春雷　杨亚　 (74)专利代理 机构 北京五洲洋和知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11387 专利代理师 邵宇　徐丽娜 (51)Int.Cl. B25J 9/16(2006.01) B25J 9/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于自适应振荡模型的人体步态运动 预测方法 (57)摘要 本发明提供一种基于自适应振荡模型的人 体步态运动预测方法， 涉及外骨骼运动规划领 域， 包括以下步骤： S1： 建立振荡器模型； S2： 获取 人体的实际步态运动信号； S3： 通过所述振荡器 模型对人体的实际步态运动信号进行重构从而 获得步态运动重构信号； S4： 基于所述步态运动 重构信号对 人体的步态运动信号进行预测， 本发 明公开一种基于自适应振荡模型的人体步态运 动预测方法， 本发明不需要对系统进行预先训 练。 并且由于本方法考虑到人体步态 运动的周期 性， 结合傅里叶分解的理论基础对其进行针对设 计， 实现在运动过程中在线反馈迭代， 具备自适 应性， 能够取得更好的预测效果。 权利要求书2页 说明书4页 附图1页 CN 115366113 A 2022.11.22 CN 115366113 A 1.一种基于自适应振荡模型的人体步态运动预测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1： 建立振荡器模型； S2： 获取人体的实际步态运动信号； S3： 通过所述振荡器模型对人体的实际步态运动信号进行重构 从而获得步态运动重构 信号； S4： 基于所述 步态运动重构信号对人体的步态运动信号进行 预测。 2.根据权利要求1所述的一种基于自适应振荡模型的人体步态运动预测方法， 其特征 在于， 所述 步态运动重构信号由多个正弦信号组成， 且多个所述 正弦信号的频率各不相同。 3.根据权利要求1所述的一种基于自适应振荡模型的人体步态运动预测方法， 其特征 在于， 所述振荡器模型为： 其中， 为所述步态运动重构信号， αi(t)为第i个振荡器的幅值， 为第i个振 荡 器的相位， α0(t)为偏移量。 4.根据权利要求3所述的一种基于自适应振荡模型的人体步态运动预测方法， 其特征 在于， αi(t)和α0(t)均基于所述 实际步态的运动信号和所述步态 运动重构信号的偏 差值进行实时迭代。 5.根据权利要求4所述的一种基于 自适应振荡模型 的人体步态运动预测方法， 的 实时迭代公式为： αi(t)的实时迭代公式为： α0(t)的实时迭代公式为： 其中F(t)为实际人体运动信号θ(t)和模型重构信号 的偏差值， 所述 为第i个振 荡器的相 位迭代更新速度， vω为第i个振荡器的频率迭代更新速度， vη为第i个振荡器的幅 值迭代更新速度， ω(t)第i个振荡器的角加速度， 分别为 αi(t)、 α0(t)、 ω(t)的对于时间的一阶微分。 6.根据权利要求1所述的种基于自适应振荡模型的人体步态运动预测方法， 人体的步 态运动信号的预测公式为： 其中， 为经过时间Δt后的人体的步态运动信号的预测值。 7.根据权利要求2所述的种基于自适应振荡模型的人体步态运动预测方法， 所述正弦权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115366113 A 2信号的频率 不超过10 Hz。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115366113 A 3