基于運(yùn)動(dòng)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(shí)時(shí)交互的智能機(jī)器人，近年來(lái)成為機(jī)器人研究領(lǐng)域的一個(gè)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(lái)，起到保護(hù)和支撐的作用。通過(guò)穿戴下肢體外骨骼，能夠擴(kuò)展穿戴者下肢的運(yùn)動(dòng)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(wú)法完成的任務(wù)?；谏鲜龅膬?yōu)點(diǎn)，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(duì)步態(tài)進(jìn)行了詳細(xì)研究。

2、內(nèi)容主要涉及到:運(yùn)動(dòng)信息的獲取及處理、步態(tài)模式的識(shí)別與分析以及步態(tài)變換過(guò)程的分析與規(guī)劃。
　　作為下肢體外骨骼，首先要解決的問(wèn)題是如何獲得穿戴者的運(yùn)動(dòng)信息，并對(duì)運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚?。本文通過(guò)慣性傳感器以及sEMG采集系統(tǒng)對(duì)下肢的運(yùn)動(dòng)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(guò)小波分解、時(shí)頻域分析等手段分別提取了兩種類型的運(yùn)動(dòng)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(guò)SVM分類器對(duì)不同類型的特征進(jìn)行了分類識(shí)別對(duì)比，驗(yàn)證了算法的有效性。
　　在獲取了穿戴者的運(yùn)動(dòng)信息后，體外骨骼需要據(jù)此識(shí)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(dòng)。本文綜合HMM能夠很好的對(duì)變換過(guò)程建立模型以及SVM突出類別間差異的優(yōu)點(diǎn)，提出了HMM與SVM的聯(lián)合分類模型，對(duì)平路行走、上樓梯、下樓梯、上坡和下坡這五種常見(jiàn)的步態(tài)進(jìn)行分類識(shí)別。通過(guò)對(duì)不同分類方法識(shí)別結(jié)果的對(duì)比，證明了算法