僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；?本發(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他 實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0044] 圖1為本發(fā)明實施例提供的外動力機械的動力驅動方法的流程圖，該方法基于圖 2所示的外動力機械的動力驅動系統(tǒng)，參照圖2,該外動力機械的動力驅動系統(tǒng)可W包括： 生物電信號采集器1，處理忍片2,信號轉換器3,外動力機械4 ;外動力機械4中具有需被驅 動的電機等動力輸出裝置；
[0045] 其中，生物電信號采集器1可W為EMG(肌電信號）信號采集器；生物電信號采集 器1可佩戴于人體的皮膚表面，具體可根據人體核屯、肌肉群數(shù)量安裝多個；
[0046] 通過生物電信號采集器1可實現(xiàn)人體表面肌電信號的采集，表面肌電信號是指肌 肉收縮時伴隨的電信號，是淺層肌肉EMG和神經干上電活動在皮膚表面的綜合效應，能在 一定程度上反映神經肌肉的活動；
[0047] 處理忍片2可W是處理器、控制器等具有數(shù)據處理能力的裝置；
[0048] 信號轉換器3可W實現(xiàn)數(shù)字信號至驅動電機等動力輸出裝置的驅動信號的轉換；
[0049] 值得注意的是，圖2所示外動力機械的動力驅動系統(tǒng)適用于外動力機械佩戴于人 體手臂的情況，顯然，本發(fā)明實施例提供的外動力機械的動力驅動系統(tǒng)，也可適用于外動力 機械佩戴于人體其他部位的情況，只要人體肌肉收縮放松可W產生肌電信號并且?guī)酉嚓P 骨骼的運動位置都可W適用，如圖3所示外動力機械佩戴于人體腿部的情況；
[0050] 進一步，外動力機械也可W不是穿戴類設備，如未穿戴于人體部位，但可根據人體 控制進行動作的機械臂等。
[0051] 結合圖2所示，圖1所示方法可應用于處理忍片2中，參照圖1，本發(fā)明實施例提供 的外動力機械的動力驅動方法可W包括：
[0052] 步驟S100、獲取生物電信號采集器所采集的表面肌電信號；
[0053] 當人體需要控制外動力機械進行動作時，人體肌肉將根據控制意圖活動肌肉（如 進行肌肉的收縮），此時，生物電信號采集器將采集到肌肉活動產生的表面肌電信號，從而 生物電信號采集器將所采集的表面肌電信號傳輸給處理忍片，W由處理忍片進行數(shù)據處 理。
[0054] 步驟S110、根據預置的出力意圖參數(shù)，確定所述表面肌電信號相應的力矩值；
[0055] 其中，出力意圖參數(shù)為處理忍片預置的表面肌電信號的強度與動力輸出裝置的輸 出力矩值的關聯(lián)關系，根據所述出力意圖參數(shù)表征的關聯(lián)關系，處理忍片可確定出當前采 集的表面肌電信號的強度，所代表的人體意圖希望的動力輸出裝置的輸出力量大小，從而 得到所述表面肌電信號相應的力矩值，即外動力機械的動力輸出裝置應輸出的力矩值；
[0056] 可選的，表面肌電信號的強度與動力輸出裝置的輸出力矩值的關聯(lián)關系為線性關 系；
[0057] 可選的，本發(fā)明實施例提供的外動力機械的動力驅動系統(tǒng)在使用時，需要使得外 動力機械的輸出力量符合人體的意圖，不能輸出與人體意圖相比過大或過小的力量，因此 本發(fā)明實施例需進行人體意圖與外動力機械的輸出裝置的輸出力量的匹配校準；在本發(fā)明 實施例中，人體意圖可通過表面肌電信號表示，因此可通過學習表面肌電信號與動力輸出 裝置的輸出力矩值間的關系，實現(xiàn)外動力機械的輸出力量符合人體的意圖的匹配校準，并 采用出力意圖參數(shù)表示匹配校準的結果。
[0058] 步驟S120、將所述力矩值輸出至信號轉換器，W便信號轉換器輸出相應的驅動信 號至動力輸出裝置，實現(xiàn)對外動力機械的動力驅動。
[0059] 本發(fā)明實施例提供的外動力機械的動力驅動方法，包括：獲取生物電信號采集器 所采集的表面肌電信號；根據預置的出力意圖參數(shù)，確定所述表面肌電信號相應的力矩值， 所述出力意圖參數(shù)為預置的表面肌電信號的強度與動力輸出裝置的輸出力矩值的關聯(lián)關 系；將所述力矩值輸出至信號轉換器，W便信號轉換器輸出相應的驅動信號至動力輸出裝 置，實現(xiàn)對外動力機械的動力驅動。
[0060] 可W看出，本發(fā)明實施例通過預置表面肌電信號的強度與動力輸出裝置的輸出力 矩值的關聯(lián)關系的出力意圖參數(shù)，W人體控制外動力機械時產生的表面肌電信號，作為動 力驅動的依據，實現(xiàn)當前需驅動的動力的力矩值的確定，而后由信號轉換器輸出與所述力 矩值相應的驅動信號至動力輸出裝置，實現(xiàn)對外動力機械的動力驅動；由于表面肌電信號 較易于采集，因此通過表面肌電信號控制外動力機械的動力驅動較為實用，同時，出力意圖 參數(shù)的學習相比于腦電控制算法較為簡便，因此本發(fā)明實施例提供的外動力機械的動力驅 動方法，可實現(xiàn)實用、簡便且不受干擾的對外動力機械進行動力驅動。
[0061] 在本發(fā)明實施例中，較為重點的是對出力意圖參數(shù)的學習，下面將針對出力意圖 參數(shù)的學習進行說明；在進行出力意圖參數(shù)的學習時，本發(fā)明實施例需在外動力機械的動 力驅動系統(tǒng)中添加加速度采集器和角速度采集器，對應的，圖4示出了本發(fā)明實施例提供 的外動力機械的動力驅動系統(tǒng)的再一結構示意圖，結合圖2和圖4所示，該外動力機械的動 力驅動系統(tǒng)還可W包括：加速度采集器5和角速度采集器6 ;
[0062] 其中，加速度采集器5可安裝于人體肌肉控制位置的骨骼外表面，實現(xiàn)肌肉控制 位置的骨骼運動的加速度檢測；
[0063] 角速度采集器6可安裝于人體肌肉控制位置的骨骼外表面，實現(xiàn)肌肉控制位置的 骨骼運動的角速率檢測；角速度采集器6如巧螺儀等；
[0064] 值的注意的是，在本發(fā)明實施例中，生物電信號采集器，加速度采集器和角速度采 集器是安裝于人體表面皮膚上的，并不是安裝在外動力機械上； 陽0化]基于圖4所示外動力機械的動力驅動系統(tǒng)，圖5示出了本發(fā)明實施例提供的確定 出力意圖參數(shù)的方法流程圖，參照圖5,該方法可W包括：
[0066] 步驟S200、確定人體運動時，外動力機械的執(zhí)行機構和人體運動骨骼的整體轉動 慣量；
[0067] 在本發(fā)明實施例中外動力機械需輸出與人體意圖接近的力量，才能真正達到幫助 人體活動的目的；而外動力機械輸出的力量可W使用扭矩，轉動角加速度等相關參數(shù)來描 述，只有在相關參數(shù)接近人體意圖的力量時，才能使得外動力機械在符合人體意圖的情況 下，達到使用效果；而此過程需要尋找關聯(lián)動力輸出裝置出力大小與表面肌電信號強度之 間的參數(shù)，即出力意圖參數(shù)；在本發(fā)明實施例中，本發(fā)明實施例需先計算整體轉動慣量與角 加速度值運兩個參數(shù)，W便在估算出力意圖參數(shù)時使用；
[0068] 其中，整體轉動慣量為將外動力機械的執(zhí)行機構和人體運動骨骼視為一個整體后 的轉動慣量；外動力機械的執(zhí)行機構為外動力機械中受動力輸出裝置控制，而執(zhí)行相應動 作的結構，如機械臂等；
[0069] 可選的，系統(tǒng)轉動慣量的計算過程可W如下：
[0070] 由于系統(tǒng)轉動慣量包括：外動力機械的執(zhí)行機構（如外動力骨骼的機械臂），和人 體運動骨骼（如外動力機械佩戴于人體手臂時，人體運動骨骼可w為人體的上臂骨骼）運 兩部分轉動慣量；而人體骨骼與組織的密度不均勻，在計算上存在一定的難度，因此本發(fā)明 實施例可使用恒力矩輸出的方式實現(xiàn)，外動力機械的執(zhí)行機構和人體運動骨骼整體轉動慣 量的測量；
[0071] 具體的，本發(fā)明實施例可保持外動力機械的動力輸出裝置的輸出轉矩恒定，并確 定每一刻由重力產生在執(zhí)行機構上的阻力力矩，從而根據執(zhí)行機構相對于水平面的姿態(tài)角 度，從輸出轉矩中平衡掉每一刻由重力產生在執(zhí)行機構軸上的阻力力矩，得到整體轉動慣 量與所測得的整體角加速度的乘積；而后，由該乘積與整體角加速度，可計算出整體轉動慣 量；
[0072] 具體公式可W如下：（輸出轉矩-阻力力矩）=整體轉動慣量*整體角加速度；其 中，（輸出轉矩-阻力力矩）表示從輸出轉矩中平衡掉的每一刻由重力產生在執(zhí)行機構軸 上的阻力力矩；
[0073] 可選的，整體角加速度可W是卡爾曼濾波器一次修正狀態(tài)變量時，結束時刻的角 速率值與開始時刻的角速率值的差值，除W卡爾曼濾波器一次修正狀態(tài)變量的時間間隔得 1^;具體的，可根據公式3〇1日(3。61=佑71'〇化)-671'〇化-1))/01:計算得到，其中，1?〇1日(3。61 為整體角加速度，Gyro化）為卡爾曼濾波器一次修正狀態(tài)變量的結束時刻化時刻）的角速 率，Gyro化-1)為卡爾曼濾波器一次修正狀態(tài)變量的開始時刻化-1時刻）的角速率，化為 卡爾曼濾波器一次修正狀態(tài)變量的時間間隔；可選的，Gyro化）可W為k時刻角速度采集器 所測得的所有角速率的均值，Gyro化-1)類似；
[0074] 可選的，為使得整體轉動慣量的計算更為準確，本發(fā)明實施例可在不同的轉動角 度下，計算不同的轉動慣量，而后取不同的轉動角度下所有的轉動慣量的均值，得到整體轉 動慣量。