本文關(guān)鍵詞：基于姿態(tài)與壓力信息的步態(tài)識(shí)別方法

  更多相關(guān)文章： 步態(tài)識(shí)別 步態(tài)相位 信息融合 模糊理論

【摘要】：為了對外骨骼機(jī)器人的行進(jìn)過程進(jìn)行快速、有效、穩(wěn)定的控制,需要對機(jī)器人步態(tài)信息進(jìn)行識(shí)別,識(shí)別結(jié)果的精確性將直接影響整個(gè)系統(tǒng)的控制效果。因此,設(shè)計(jì)并建立一個(gè)具有較高準(zhǔn)確度的步態(tài)識(shí)別系統(tǒng)對外骨骼機(jī)器人控制具有重要意義。目前廣泛采用的步態(tài)識(shí)別系統(tǒng)主要是依賴于人為經(jīng)驗(yàn)的閾值法,不具有統(tǒng)一性,只能對步行過程中標(biāo)志性的步態(tài)事件進(jìn)行檢測,不能實(shí)現(xiàn)步態(tài)全相位連續(xù)地識(shí)別,并且其檢測信息也相對單一,不能真實(shí)準(zhǔn)確地反饋人體的行進(jìn)步態(tài)。人體在行走過程中,步行狀態(tài)會(huì)根據(jù)行走的對象身體條件不同及行走速度的不同而發(fā)生變化,并且各個(gè)步態(tài)相位也具有持續(xù)一定時(shí)間、界限劃分不明確的特點(diǎn)。因此,結(jié)合模糊理論,對下肢各關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)姿態(tài)信號及足底分布式壓力信號進(jìn)行融合步態(tài)識(shí)別。通過多組實(shí)驗(yàn)樣本作為數(shù)據(jù)支撐,采用對比分析,驗(yàn)證了該方法能夠有效地應(yīng)對步行過程中速度以及對象變換下的步態(tài)識(shí)別。本文主要完成的工作如下：首先,分析人體下肢步行的運(yùn)動(dòng)機(jī)理,對步態(tài)相位進(jìn)行劃分,對各姿態(tài)數(shù)據(jù)的幅值變化及周期進(jìn)行比較分析。并且運(yùn)用人體下肢各關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)姿態(tài)與足底分布式壓力感知系統(tǒng)得到人體運(yùn)動(dòng)信息,采用濾波方法對運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行預(yù)處理,分析并總結(jié)了各步態(tài)相位的運(yùn)動(dòng)特征。其次,研究了多傳感器信息融合的處理過程以及不同層次,其中重點(diǎn)研究了基于模糊理論的多傳感器信息融合識(shí)別方法。通過模糊集合來對分界不精確且具有階段性的各步態(tài)相位下的傳感器信息進(jìn)行狀態(tài)描述。再次,設(shè)計(jì)了步態(tài)識(shí)別總體方案：先在數(shù)據(jù)層對足底分布式壓力進(jìn)行融合,并初步判斷支撐與擺動(dòng)階段；接著在特征層對單傳感器的信息進(jìn)行融合,通過模糊推理計(jì)算出姿態(tài)傳感器與足底壓力傳感器對應(yīng)每個(gè)步態(tài)相位的隸屬度,再根據(jù)各傳感器信息的條件強(qiáng)弱屬性進(jìn)行權(quán)重分配,在決策層對所有步態(tài)相位隸屬度進(jìn)行加權(quán)融合,以最大隸屬度判斷最終的步態(tài)相位輸出。最后,設(shè)計(jì)了步態(tài)信息采集實(shí)驗(yàn)方案,從四種不同步態(tài)速度下和四種不同身高實(shí)驗(yàn)對象的步態(tài)識(shí)別兩方面進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和結(jié)果分析,驗(yàn)證了步態(tài)識(shí)別方案的有效性。
【關(guān)鍵詞】：步態(tài)識(shí)別 步態(tài)相位 信息融合 模糊理論
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TP242
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 課題研究背景與意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 外骨骼裝置研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 步態(tài)識(shí)別方法研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 論文研究思路及章節(jié)安排15-16
• 第2章 人體下肢運(yùn)動(dòng)信息獲取及分析16-34
• 2.1 人體下肢步行運(yùn)動(dòng)分析理論基礎(chǔ)16-20
• 2.1.1 人體下肢關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)機(jī)理16-18
• 2.1.2 步態(tài)相位劃分18-20
• 2.2 步態(tài)分析實(shí)驗(yàn)20-23
• 2.3 下肢信息采集系統(tǒng)23-25
• 2.3.1 人體下肢步行姿態(tài)感知模塊23-24
• 2.3.2 足底壓力感知模塊24-25
• 2.4 運(yùn)動(dòng)信息數(shù)據(jù)預(yù)處理25-29
• 2.4.1 數(shù)據(jù)濾波26-28
• 2.4.2 數(shù)據(jù)歸一化28-29
• 2.5 步態(tài)數(shù)據(jù)分析29-33
• 2.5.1 人體下肢姿態(tài)信號分析29-31
• 2.5.2 足底壓力信號分析31-33
• 2.6 本章小結(jié)33-34
• 第3章 模糊理論在信息融合中的實(shí)現(xiàn)34-43
• 3.1 多傳感器信息融合的結(jié)構(gòu)與層次34-35
• 3.2 模糊理論基礎(chǔ)35-40
• 3.2.1 模糊集合與隸屬度35-37
• 3.2.2 模糊規(guī)則設(shè)計(jì)與合成37-38
• 3.2.3 模糊推理方法38-39
• 3.2.4 模糊識(shí)別的基本方法39-40
• 3.3 基于模糊推理的信息融合框架40-41
• 3.4 模糊理論的信息融合應(yīng)用41-42
• 3.5 本章小結(jié)42-43
• 第4章 基于模糊融合理論的步態(tài)識(shí)別方法43-58
• 4.1 下肢步態(tài)相位識(shí)別總體方案43-44
• 4.2 信號的模糊化44-48
• 4.2.1 下肢各關(guān)節(jié)角度44-46
• 4.2.2 下肢各關(guān)節(jié)角速度46-48
• 4.2.3 足底壓力信息48
• 4.3 基于特征層融合的局部步態(tài)識(shí)別48-53
• 4.3.1 姿態(tài)信息49-51
• 4.3.2 足底壓力信息51-53
• 4.4 基于決策層加權(quán)融合的全局步態(tài)識(shí)別53-57
• 4.5 本章小結(jié)57-58
• 第5章 人體下肢步態(tài)識(shí)別的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證58-64
• 5.1 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)58
• 5.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析58-63
• 5.2.1 不同步態(tài)速度下的步態(tài)識(shí)別方法驗(yàn)證58-61
• 5.2.2 不同身高實(shí)驗(yàn)對象下的步態(tài)識(shí)別方法驗(yàn)證61-63
• 5.3 本章小結(jié)63-64
• 結(jié)論與展望64-65
• 致謝65-66
• 參考文獻(xiàn)66-70
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文70

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