1.一种多信息融合人体外骨骼机器人控制保护系统，其特征在于：所述系统包含若干组安装在人体四肢部位的惯性测量组件、肌电信号传感器，若干组安装在人体胸部位置的呼吸传感器，佩戴在头部且机器视野和人体视野重合的深度摄像头以及安装在人体任意位置的机器学习处理计算机；其中，惯性测量组件、肌电信号传感器、呼吸传感器、深度摄像头分别与机器学习处理计算机通过有线或无线的方式连接，在机器学习处理计算机识别不同类型的运动意图以后，由外骨骼机器人根据实际情况进行相应的控制与保护；

具体过程是：将某时刻人体各部位的惯性测量组件采集的关节姿态角度和角速度、肌电信号传感器采集的表面肌电信号、呼吸传感器采集的呼吸频率和呼吸幅度、深度摄像头采集的物体位置和深度信息传送给机器学习处理计算机，作为基于随时间反向传播算法BPTT的长短时记忆神经网络LSTM的输入，以经机器学习算法所消耗的时间与机器人各位置舵机接收控制信号的最大延迟时间之和作为时间间隔，把该时间间隔后的时刻所表征人体的运动意图的控制信号作为长短时记忆神经网络的输出，经训练得到输入与输出之间的非线性函数映射关系，从而实现对外骨骼机器人的超前控制；

所述基于随时间反向传播算法BPTT的长短时记忆神经网络LSTM，经训练得到输入与输出之间的非线性函数映射关系，具体如下：设x为输入，s为隐藏层状态，o为输出，xt为第t个时刻RNN的输入，st为第t个时刻RNN隐藏层的输入，yt为第t时刻的label，zt为输出层的汇集输入，U为隐藏层上一个时刻到当前时刻的权值，W为从输入层到隐藏层的权值，V为隐藏层到输出层的权值，按时间展开后用 来代替o，则

st＝tanh(Uxt+Wst‑1)使用交叉熵E作为损失函数

使用链式法则来计算后向传播时的梯度，对于网络的输出Et，有zt＝Vst

st＝tanh(Uxt+Wst‑1)因此可以求V的梯度

其中st对W的求导是一个分部求导

对U的求导也是一个分部求导：

2.基于权利要求1所述的一种多信息融合人体外骨骼机器人控制保护系统，其特征在于：在st对W求导时，如果不加限制，需要对从t到0的所有状态进行回溯，可按照场景和精度要求进行截断，

3.基于权利要求1所述的一种多信息融合人体外骨骼机器人控制保护系统，其特征在于：在构建机器学习算法模型之前，是信息采集与处理阶段，该阶段的具体步骤如下：步骤1：在人体不同运动状态下，以相同或不同的频率同步采集惯性测量组件、肌电信号传感器、呼吸传感器、深度摄像头的信息；

步骤2：对肌电信号传感器采集的人体皮肤表面肌电信号进行预处理，包括信号有效性检测、信号消噪和信号活动段加强，合理设置起始阈值；

步骤3：对设置在人体四肢部位的惯性测量组件进行信号有效性检测，然后对有效信号进行随机误差实时建模与校正，保证信号采集的准确性；

步骤4：对设置在人体胸部等合适位置的呼吸传感器进行信号有效性检测，然后对有效信号进行随机误差实时建模与校正，保证信号采集的准确性；

步骤5：在人体四肢部位的惯性测量组件、肌电传感器、呼吸传感器等信息均有效的前提下对外骨骼机器人系统进行初始化，否则重启各组件，返回至步骤2；

步骤6：对外骨骼机器人系统进行姿态解算和速度、位置解算。

4.基于权利要求1所述的一种多信息融合人体外骨骼机器人控制保护系统，其特征在于：在识别不同类型的运动意图以后，外骨骼机器人可根据实际情况进行相应的控制与保护，具体为：通过多种传感器识别的运动意图为人体运动意图正常行为，若人体已产生但并未完成某一动作，通过外骨骼机器人运动控制系统在保护人体重心稳定的前提下辅助人体继续完成此动作，使人体达到该运动意图而又不受到伤害；若判断运动意图为过激行为，会对穿戴者或周围其他人员造成一定伤害，则通过外骨骼机器人运动控制系统，对外骨骼机器人的运动速度、加速度进行反馈控制，建立机器人各部件的参数方程，包括位移、加速度参量。

5.基于权利要求4所述的一种多信息融合人体外骨骼机器人控制保护系统，其特征在于：所述建立机器人各部件的参数方程，设机械臂肩部舵机到肘部舵机的距离为L1，肘部与腕部距离为L2，腕部与手掌距离为L3，手臂L1、L2、L3的收张运动范围为Φ1、Φ2、Φ3，x、y、z构成机器人基本坐标系，机械臂末端执行器的坐标可表示为如下方程：x＝L1cosθ11cosθ12+L2cosθ21cosθ22+L3cosθ31cosθ32y＝L1cosθ11sinθ12+L2cosθ21sinθ22+L3cosθ31sinθ32z＝L1sinθ11+L2sinθ2+L3sinθ3其中θ11为L1与平面x1y1z1的夹角；θ12为L1在平面x1y1z1的投影与x1的夹角；θ21为L2与平面x2y2z2的夹角；θ22为L2在平面x2y2z2的投影与x2的夹角；θ31为L3与平面x3y3z3的夹角；θ32为L3在平面x3y3z3的投影与x3的夹角；

对机械臂末端位置进行求导得到末端位置得速度，方程如下：xs＝‑L1ω11sinθ11cosθ12‑L1ω12cosθ11sinθ11‑L2ω21sinθ21cosθ22‑L2ω22cosθ21sinθ22‑L3ω31sinθ31cosθ32‑L3ω32cosθ31sinθ32ys＝‑L1ω11sinθ11sinθ12+L1ω12cosθ11cosθ12‑L2ω21sinθ21sinθ22+L2ω22cosθ21cosθ22‑L3ω31sinθ31sinθ32+L3ω32cosθ31cosθ32zs＝L1ω11cosθ11+L2ω21cosθ21+L3ω31cosθ31通过上述方程，建立在机器人基础坐标系中的速度与各关节速度间的关系及手部与外界接触力与对应个关节间的关系，帮助系统解算机械臂的运动具体情况，便于外骨骼机器人根据实际情况进行相应的控制保护。