基于運(yùn)動信息的步態(tài)模式與步態(tài)變換研究.pdf

1、下肢體外骨骼作為一種與穿戴者實時交互的智能機(jī)器人，近年來成為機(jī)器人研究領(lǐng)域的一個熱門課題。下肢體外骨骼可以穿戴在人體外部，與人體有機(jī)的結(jié)合起來，起到保護(hù)和支撐的作用。通過穿戴下肢體外骨骼，能夠擴(kuò)展穿戴者下肢的運(yùn)動能力，提高肌肉的忍耐力，使穿戴者完成自身在自然情況下無法完成的任務(wù)?；谏鲜龅膬?yōu)點，下肢體外骨骼在軍事及康復(fù)醫(yī)療等方面都有著廣闊的應(yīng)用前景。
　　本文在闡述了下肢體外骨骼的研究現(xiàn)狀以及研究意義的基礎(chǔ)上對步態(tài)進(jìn)行了詳細(xì)研究。

2、內(nèi)容主要涉及到:運(yùn)動信息的獲取及處理、步態(tài)模式的識別與分析以及步態(tài)變換過程的分析與規(guī)劃。
　　作為下肢體外骨骼，首先要解決的問題是如何獲得穿戴者的運(yùn)動信息，并對運(yùn)動信息進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚?。本文通過慣性傳感器以及sEMG采集系統(tǒng)對下肢的運(yùn)動信息進(jìn)行了提取，包括大腿、小腿的慣性數(shù)據(jù)以及關(guān)鍵肌肉處的sEMG。通過小波分解、時頻域分析等手段分別提取了兩種類型的運(yùn)動特征，并應(yīng)用二進(jìn)制粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行特征的融合，得到了維數(shù)適中且有利于區(qū)分不同步

3、態(tài)模式的融合特征。通過SVM分類器對不同類型的特征進(jìn)行了分類識別對比，驗證了算法的有效性。
　　在獲取了穿戴者的運(yùn)動信息后，體外骨骼需要據(jù)此識別出穿戴者的步態(tài)模式以調(diào)整自身的控制策略，從而保證與穿戴者的協(xié)調(diào)運(yùn)動。本文綜合HMM能夠很好的對變換過程建立模型以及SVM突出類別間差異的優(yōu)點，提出了HMM與SVM的聯(lián)合分類模型，對平路行走、上樓梯、下樓梯、上坡和下坡這五種常見的步態(tài)進(jìn)行分類識別。通過對不同分類方法識別結(jié)果的對比，證明了算法