面向下肢外骨骼的多通道生物信息感知系统设计及其应用研究

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下肢助力式外骨骼是结合仿生、感知、控制等多项技术的综合性一体化系统,其在军事、医疗等多个领域展现出广阔的应用前景。实现人机一体化的耦合控制是目前外骨骼研究的一大难点,而人体步态的实时感知技术则是外骨骼精准控制的前提条件。文章以感知人体步态信息为出发点,设计并搭建面向下肢外骨骼的步态数据感知系统,并针对其在外骨骼中的应用场景展开研究:(1)搭建步态感知系统并采集步态数据。针对传统单一传感器在步态信息获取中的局限性,本课题集成了表面肌电传感器、薄膜压力传感器、惯性测量单元3种不同种类传感器以搭建便携式、低成本的多源步态感知系统,并涵盖了基于MATLAB的数据存储、显示功能与基于蓝牙的无线传输功能以满足外骨骼使用需求。同时招募被试者采集了穿戴3款关节助力外骨骼样机的步态数据,以及7种不同动作模式的步态数据。(2)面向无动力外骨骼的步态差异评估研究。现阶段外骨骼研发体系缺少对人体正常步态影响程度的评估方法以衡量其适用性。针对此问题,文章探讨了一种运用模糊算法分段步态数据,再结合动态时间规整(DTW)分析相似性的方法,以细化度量外骨骼步态与正常步态的差异,在对3款不同关节助力外骨骼样机的测试中得出,各关节助力外骨骼在步态不同阶段对人体关节、肌肉、足部活动都造成了不同程度不良影响。(3)面向动力外骨骼的步态意图识别研究。动力外骨骼控制系统需准确、实时地识别人体步态以实现控制模式切换,为此文章搭建了基于Bi-LSTM的步态识别模型,得到96.90%的离线识别准确率。同时设计了基于滑动时间窗口的在线识别机制并分析最优时间窗口。在此基础之上,文章探讨了基于角速度极值点检测的动态时间窗口调整方法,以实现兼顾准确性与实时性的步态在线识别,并设计在线识别实验,在3位被试者随机的步态切换中得到平均94.44%的在线识别准确率,实验证明了该方法的有效性。
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