外骨骼步態(tài)檢測系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩76頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、隨著助力行走外骨骼機(jī)器人技術(shù)的不斷發(fā)展,對其進(jìn)行快速、有效、穩(wěn)定的控制越來越受到人們的關(guān)注。為滿足對外骨骼機(jī)器人的控制要求,需要對其步態(tài)信息進(jìn)行準(zhǔn)確的檢測,同時檢測準(zhǔn)確程度的高低將直接影響整個外骨骼系統(tǒng)控制效果的好壞,因此設(shè)計并建立一個高檢測準(zhǔn)確度的步態(tài)檢測系統(tǒng)顯得尤為重要。
  目前廣泛采用的步態(tài)檢測方法主要依賴于人為經(jīng)驗,步態(tài)檢測過程中所用的信息相對單一,并且所用檢測方法固定無動態(tài)更新,這些都會對步態(tài)檢測的準(zhǔn)確性帶來一定程度的

2、影響。針對目前在步態(tài)檢測系統(tǒng)中存在的問題,本文設(shè)計并實現(xiàn)了一種新型的步態(tài)檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、訓(xùn)練并建立基礎(chǔ)的分類識別模型,然后基于該模型進(jìn)行識別分類,同時將識別結(jié)果加入已有數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分類模型的動態(tài)更新,并將更新后的模型用于下一時刻步態(tài)的檢測當(dāng)中。
  通過研究并分析目前所用步態(tài)檢測系統(tǒng)中的步態(tài)周期分類,本文最終選取最符合人體運動學(xué)的八相位的步態(tài)分類,由此也得到了精確的八個識別分類。利用這樣八個相位分類本文完成了兩

3、種動態(tài)分類識別方法的實現(xiàn)——歐式距離動態(tài)分類識別法與支持向量機(jī)(SVM)動態(tài)分類識別法,它們較傳統(tǒng)步態(tài)檢測方法在算法策略方面有所創(chuàng)新的同時還在信息利用的數(shù)量上有所增加,該方法將目前檢測方法中單一使用的壓力信息、加速傳感器信息融合在一起使用,增加了檢測的信息量與信息種類,在保證系統(tǒng)控制實時性的前提下有效的提高了步態(tài)檢測準(zhǔn)確度。
  本文通過個體驗證、Leave one out交叉驗證、Test onother subjects以及對

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論