【摘 要】
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近年来,外骨骼机器人在机器人领域越来越受到研究人员的关注。它可将人类的智力和机械的力量相结合,共同完成仅靠一方无法实现的任务,在军事和民用领域,有广泛的应用前景。外骨骼机器人不仅涉及机械工程、传感、控制等传统学科,也用到信号处理、模式识别等信息学科知识,步态相位检测在其中起到了关键作用。目前,众多研究者针对步态相位检测的实时性、准确性等问题进行了深入研究,但如何高效率、高精度地进行步态相位检测仍然
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近年来,外骨骼机器人在机器人领域越来越受到研究人员的关注。它可将人类的智力和机械的力量相结合,共同完成仅靠一方无法实现的任务,在军事和民用领域,有广泛的应用前景。外骨骼机器人不仅涉及机械工程、传感、控制等传统学科,也用到信号处理、模式识别等信息学科知识,步态相位检测在其中起到了关键作用。目前,众多研究者针对步态相位检测的实时性、准确性等问题进行了深入研究,但如何高效率、高精度地进行步态相位检测仍然是外骨骼领域亟需解决的技术难题。本文主要工作如下:（1）设计了步态数据采集系统。该系统的主控板采用ARM计算机,并安装了压力传感器、角度传感器等多种传感装置,主控板与各传感器模块之间通过高速RS485总线连接,并采用Modbus RTU主从传输模式通信。集成开发环境选择Qt Creator。以C/C++作为主要编程语言开发步态数据采集软件。（2）采用基于有向无环图支持向量机（Directed Acyclic Graph Support Vector Machine,DAG-SVM）的步态相位检测算法。根据步态数据库开展实验,并基于组合决策进一步优化了欧氏距离法和K近邻算法。支持向量机（Support Vector Machine,SVM）多分类算法特别是DAG-SVM在步态相位检测领域表现出优越性,且DAG-SVM由于其结构特性而可以进一步优化。（3）提出了一种基于加权欧氏距离优化DAG-SVM的步态相位检测方法。针对DAG-SVM存在的错误累积和决策偏好等问题,从外骨骼机器人应用实际出发,根据区分不同种类步态相位时各传感器数据重要性的不同,通过计算加权欧氏距离优化DAG-SVM结构。（4）采用误判损失最小化支持向量机（Misclassification Cost Minimization Support Vector Machine,MCM-SVM）步态相位检测算法,相较于普通DAG-SVM,基于误判损失最小化的DAG-SVM可以显著降低检测时的误判损失。基于优化DAG-SVM进行步态相位检测,相较于普通DAG-SVM准确率得到了提高,平均准确率达到92%以上。最后通过在线实验验证了优化DAG-SVM算法的性能。
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