【摘 要】
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下肢助力型外骨骼机器人跟随人体运动,与人体构成一个复杂的耦合系统,目前对其研究主要集中在人体运动感知及人机交互、运动意图识别、运动模式判断、人机耦合控制等多个方面。为了实现对外骨骼系统控制的快速性、准确性、稳定性,需要对人体步态进行识别,识别的准确率直接影响整个系统的控制效果。因此,本文对人体步态信息特征、步态信息的预测、步态相位的识别三个方面展开了研究:(1)步态信息是研究人体运动特征、预测步态
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下肢助力型外骨骼机器人跟随人体运动,与人体构成一个复杂的耦合系统,目前对其研究主要集中在人体运动感知及人机交互、运动意图识别、运动模式判断、人机耦合控制等多个方面。为了实现对外骨骼系统控制的快速性、准确性、稳定性,需要对人体步态进行识别,识别的准确率直接影响整个系统的控制效果。因此,本文对人体步态信息特征、步态信息的预测、步态相位的识别三个方面展开了研究:(1)步态信息是研究人体运动特征、预测步态序列和识别步态相位的基础,所以本文设计了一个能完整、精确采集步态数据的步态采集系统,对获得的足底压力、关节角度、大腿拉力信息进行了分析,提取了步态周期中不同相位的运动特征。(2)分别采用LMS自适应滤波器、加权零阶局域法、动态神经网络三种方法对步态数据进行预测仿真,并根据预测准确率、平滑系数和运算速度三个评价指标选出效果最好的加权零阶局域法以便后期移植到硬件上使用。(3)采用模糊融合算法对多个传感器信息进行处理,通过模糊集合来描述分界不精确且具有阶段性的各步态相位下的传感器信息状态。然后,设计了步态识别总体方案:首先对足底压力和腿部拉力分别进行数据融合;接着对足底压力和关节角度分别进行特征融合,通过模糊推理计算得到足底压力传感器、关节角度传感器、大腿拉力传感器对各个相位的隶属度;然后根据各传感器信息的条件强弱属性利用层次分析法进行权重分配,在决策层面对所有步态相位隶属度进行加权融合,选择隶属度值最大的步态相位作为最终输出结果。最后,设计了步态识别算法的验证实验方案,对不同行走速度和不同实验对象的步态识别两个方面进行了实验验证和结果分析,验证了基于模糊理论的多传感器信息融合的步态识别方法的可行性和有效性。
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