本文選題：外骨骼　切入點：步態(tài)數(shù)據(jù)　出處：《西南交通大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：下肢外骨骼系統(tǒng)是一類人體可穿戴的機器人,通過為人體提供外力支持,達到降低人體的負荷、提高人的持久運動能力的目的,將人的智能和機器人的力量結(jié)合在一起,通過機器人完成僅靠人自身無法完成的任務(wù),有廣泛的應(yīng)用前景。外骨骼的執(zhí)行機構(gòu)運動到目標位置需要一定的時間,而此過程人體的行走動作已經(jīng)改變,機械骨骼運動步態(tài)滯后于人體運動步態(tài),從而影響穿戴者的行走行為。為了盡量不干擾穿戴者的行走,外骨骼的控制系統(tǒng)的參考信號應(yīng)當(dāng)超前于人體的運動狀態(tài),因此需要對人體步態(tài)數(shù)據(jù)進行預(yù)測。針對慢走、正常行走、慢跑等三種運動模態(tài),設(shè)計一套人體步態(tài)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),采集和預(yù)測人體步態(tài)數(shù)據(jù)。首先,以動作捕捉系統(tǒng)OptiTrack采集的人體步態(tài)數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,仿真LMS自適應(yīng)濾波器、RLS自適應(yīng)濾波器、奇異譜分析法和非線性時間序列Takens算法,并對四種數(shù)據(jù)預(yù)測算法進行對比分析。仿真結(jié)果表明,LMS自適應(yīng)濾波器和Takens算法更適合實現(xiàn)到硬件中,在線預(yù)測人體步態(tài)數(shù)據(jù)。其次,在團隊開發(fā)的基于ARM的硬件平臺上完成步態(tài)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的軟件部分。為該硬件電路編寫嵌入式程序,實現(xiàn)電路的通訊、數(shù)據(jù)處理等功能。用Visual C++編寫串口通訊上位機軟件。將LMS自適應(yīng)濾波器和Takens算法實現(xiàn)到硬件平臺,在線實時預(yù)測人體的步態(tài)數(shù)據(jù),實驗結(jié)果表明,Takens算法比LMS自適應(yīng)濾波器有更好的預(yù)測效果,更適合人體步態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)測。最后,實現(xiàn)外骨骼與步態(tài)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)聯(lián)調(diào)。實驗結(jié)果表明,本文設(shè)計的步態(tài)采集系統(tǒng),能夠為外骨骼控制器提供可靠的參考信息,實現(xiàn)了外骨骼跟隨人體運動的功能,同時解決了外骨骼步態(tài)滯后人體步態(tài)的問題。
[Abstract]:Exoskeleton system of lower extremity is a kind of wearable robot. By providing external force support to the human body, it can reduce the load of human body and improve the ability of lasting movement, and combine human intelligence with the strength of robot. The robot can accomplish tasks that cannot be accomplished by human beings alone, which has a wide application prospect. It takes some time for the exoskeleton actuators to move to the target position, and this process has changed the movement of the human body. The mechanical skeleton gait lags behind the human body's walking gait, which affects the wearer's walking behavior. In order to avoid interfering with the wearer's walking, the reference signal of the exoskeleton control system should be ahead of the human body's movement state. Therefore, it is necessary to predict the human gait data. Aiming at the three motion modes of slow walking, normal walking and jogging, a gait data acquisition system is designed to collect and predict the human gait data. Based on human gait data collected by motion capture system (OptiTrack), this paper simulates LMS adaptive filter, singular spectrum analysis method and nonlinear time series Takens algorithm. The simulation results show that LMS-adaptive filter and Takens algorithm are more suitable for hardware and on-line prediction of human gait data. The software of gait data acquisition system is completed on the hardware platform based on ARM developed by the team. The embedded program is written for the hardware circuit to realize the communication of the circuit. Data processing and other functions. Using Visual C to write serial communication host computer software. The LMS adaptive filter and Takens algorithm are implemented to the hardware platform, on-line real-time prediction of human gait data, Experimental results show that Takens algorithm has better prediction effect than LMS adaptive filter, and is more suitable for human gait data prediction. Finally, the combination of exoskeleton and gait data acquisition system is realized. The experimental results show that the gait acquisition system designed in this paper, It can provide reliable reference information for exoskeleton controller, realize the function of exoskeleton following human body motion, and solve the problem that exoskeleton gait lags behind human gait.
【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】：TP242

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本文編號：1641866