【摘 要】
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为实现下肢康复外骨骼机器人步态相位的稳定切换,通过压力传感器,编码器,陀螺仪以及拐杖按钮检测单元构建的感知系统实时采集人体步态运动信息,先根据足底压力信号的标志性事
【机 构】
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合肥工业大学电气与自动化工程学院,中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所,中国科学技术大学工程科学学院
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为实现下肢康复外骨骼机器人步态相位的稳定切换,通过压力传感器,编码器,陀螺仪以及拐杖按钮检测单元构建的感知系统实时采集人体步态运动信息,先根据足底压力信号的标志性事件将人体步态周期依次序划分为四个相位,然后对不同相位的运动状态切换进行具体研究。针对人体行走过程中支撑腿与摆动腿的切换判断,提出基于学习矢量量化(LVQ)的神经网络模型。将整个步态相位切换模型嵌入控制程序中进行在线测试,结果表明该模型实时性好,识别率高,能够实现稳定柔顺的步态切换。
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